论节约型社会背景下高校物质资源的优化配置

物质资源是高校教育资源中的基础性资源,是高等教育活动及自身发展的物质基础.在建设节约型社会的背景下,我国高校物质资源的配置存在诸多缺失,究其原因主要有:政府在高等教育资源配置中存在错位和缺位、投资管理体制不合理、高校内部管理效益低下等.优化高校物质资源配置,应正视物质资源的稀缺性,转变政府职能,以制度建设为切入点,构建资源节约管理的制度框架体系;以科学管理为纽带,创新高等教育物质资源优化配置机制.     

北京市碳排放权初始分配方式研究及国际经验借鉴

以提出北京市碳排放权初始分配方式设想为目标,通过北京市与国际上的碳排放市场、初始分配方式、碳排放权交易绩效的对比分析,得出限制比例的免费分配与拍卖分配相结合的混合分配方式在北京市最为适用,并提出分区域治理、规定剩余碳排放权去向的分配模式设想。     

对西部林业生态环境建设资源配置方式的探讨

资源配置的方式是西部林业生态环境建设的重要问题 ,它决定着资源的合理利用和效益大小 ,也影响着我国西部地区经济发展的进程。该文探讨了在西部大开发的背景下 ,在林业实施跨越式发展的形势所需下 ,西部所进行的林业生态环境建设 ,如何进行资源配置方式的选择。在分析了关于计划和市场两种资源配置方式的观点后 ,认为根据西部目前的现实状况 ,西部林业生态环境建设应实行计划和市场相结合的资源配置方式     

河南省水资源消耗关联度与生态位适宜度研究

河南省水资源总消耗与各部门间耗水量综合关联度依次为生活及生态环境部门、工业部门和农业部门,但近年来水资源消耗尚未在部门间配置达到最优生态位,河南省水资源消耗在部门间配置有待进一步优化。因此,为提高水资源利用效率,优化水资源消耗在部门间的配置,既要加强产业结构升级和技术升级,提高水资源的利用效率,又要完善用水权制度,利用价格杠杆,做好水资源信息化建设。     

风险资本家与企业家之间的控制权分配和转移

风险投资中的控制权分配直接影响企业的价值以及风险资本家与风险企业家的个人利益.本文通过简单的模型分析了风险投资合同中控制权的分配和转移,认为控制权尤其是剩余控制权是一种"状态依存权",并且剩余控制权和剩余索取权是可分离的,且不必完全对应.这些结论基本符合融资控制理论的预测并得到实证支持.     

基于LDA模型的中文微博热点话题发现

针对微博文本数量增加速度快、信息量繁杂等问题,将LDA模型应用到热点话题的挖掘中,构建出微博热点话题的识别过程。首先应用LDA模型对微博语料库进行主题建模,采用困惑度方法确定最佳主题个数．通过Gibbs抽样算法实现参数推理,获得语料库的主题一词汇概率分布和文本一主题概率分布,在此基础上计算并识别出微博中的热点话题、热点词汇和热点话题微博。实验结果显示该模型与人工挑选的结果基本一致．表明该模型具有较好的热点识别效果。     

基于熵的区域碳排放总量企业间分配研究

企业碳排放配额分配问题是碳交易的基础,也是真正落实国家和地区减排目标的关键。基于信息熵和玻尔兹曼熵,提出一种新的企业碳排放配额分配模型,该模型基于公平、有效和可执行原则,考虑各行业异质性和企业发展需求,以行业内企业碳交易成本最低为目标,将区域碳排放总量分配给各个企业。以昆山市张浦镇为例,采用2012年和2013年数据,进行2013年碳排放总量企业间分配并与2013年实际碳排放量进行对比分析。结果显示: 基于信息熵的区域碳排放总量行业间分配,考虑各种影响因素,符合各行业减排责任、能力、潜力和效率;基于玻尔兹曼熵的行业碳排放总量企业间分配,既符合企业发展需要,同时也奖励了高排放效率企业,惩罚了低排放效率企业,从而有利于促进区域低碳发展。     

变动均值和方差资产配置模型的应用研究

本文在均值-方差模型的基础上,以改善估计误差为主线,选取了10种变动均值-方差的资产配置模型,以等权重策略为基准,运用了确定性等价收益和Alpha值为判断准则,同时考虑了允许卖空限制和非允许卖空的情况,实证研究结果表明：虽然在资本市场中配置模型并不能显著战胜等权重策略,但随着投资范围的扩大,模型开始显现配置效果,尤其在Alpha准则下,变动均值-方差资产配置显著。同时本文还将实证结果和目前我国投资者的实际资产配置情况进行了比较,发现了现实配置结构中的不合理之处,并提出了相应的改善建议。最后对4类常用资产进行了模拟研究,其结果也进一步证实了本文的结论。     

分税制以后我国财权配置问题实证研究

1994年推行的分税制是不彻底的,财权配置缺乏协调性和统一性,致使各级政府在公共产品和服务提供中责权利不对称。因此,需要调整财权配置,以保证事权和财权的统一。     

Doubly adaptive biased coin designs with heterogeneous responses

Doubly adaptive biased coin design (DBCD) is an important family of response-adaptive randomization procedures for clinical trials. It uses sequentially updated estimation to skew the allocation probability to favor the treatment that has performed better thus far. An important assumption for the DBCD is the homogeneity assumption for the patient responses. However, this assumption may be violated in many sequential experiments. Here we prove the robustness of the DBCD against certain time trends in patient responses. Strong consistency and asymptotic normality of the design are obtained under some widely satisfied conditions. Also, we propose a general weighted likelihood method to reduce the bias caused by the heterogeneity in the inference after a trial. Some numerical studies are also presented to illustrate the finite sample properties of DBCD.