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181.
本文运用copula 函数方法拟合短期贷款与中长期贷款的收益率的联合分布函数,运用风险价值确定风险最小的贷款组合,建立基于copula函数的贷款组舍期限结构优化模型.通过确定合理的各期限贷款的结构.解决银行的流动性风险及资产匹配效率问题.本研究的特点一是建立基于copula函数的贷款组合期限结构优化模型.通过确定短期贷款及中长期贷款的合理比例来控制资产的组合风险,降低商业银行的流动性危机,提高商业银行的资金运营效率.二是运用copula函数拟合短期贷款与中长期贷款的联合分布函数.解决了现有研究假设贷款组舍的联合分布是多元正态分布、进而低估了贷款组合风险的问题.三是通过度量贷款组合联合分布的风险价值.来确定贷款组合的最优期限结构. 相似文献
182.
运用DDF模型和ML生产率指数,对中国分省资源环境约束下的区域全要素生产率进行测算,采用Theil指数测算资源环境约束下中国全要素生产率增长的地区差异并按照多种空间尺度进行区域分解;构建空间面板数据模型,采用广义空间面板自回归最小二乘法对资源环境约束下全要素生产率增长的影响因素进行实证研究。研究结果表明,在2010年之前,资源环境约束下中国全要素生产率增长的空间差异总体上呈下降态势,地区内而非地区间差距是造成总体空间差异的主要来源。空间计量模型回归估计结果表明,资源环境约束下全要素生产率增长存在显著的正向空间溢出效应,经济发展水平、贸易开放和科技创新水平对资源环境约束下全要素生产率增长存在显著的促进作用,产业结构、能源结构和要素禀赋结构等结构因素对全要素生产率增长存在显著的负向影响,外商直接投资和环境规制水平对全要素生产率增长的影响在统计上并不显著。 相似文献
183.
本文在现有连续近似(CA)模型的基础上,从供应商管理库存(VMI)角度出发,引入了PowerofTwo(POT)周期配送策略,构建了VMI环境下分销网络设计的CA模型。该模型的目标函数不仅包括了分销中心的建设 运营费用、运输费用,而且引进了实际中关注的存储费和订货费;该模型在确定分销网络结构的同时,也确定了各分销中心的库存策略和对其客户的配送策略。文中给出了模型的解法,利用此解法对算例进行求解,并分析了求解的结果,得出各参数变化对解的影响。 相似文献
184.
本文构建了基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法,通过对条件概率积分变换下Anderson-Darling(AD)、Kolmogorov-Smirnov(KS)、Cramér-von Mises(CM)这三种统计量的比较,讨论在不同样本容量和变量维数下其对多种Copula函数的拟合效果。利用GSPTSE、INMEX.MX和NDX三大股指样本,将基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法与核密度估计和极大似然估计选择法的效果进行系统比较。结果表明,基于条件概率积分变换的检验法可以有效解决多元Copula函数的选择问题,其拟合优度检验更精确、更稳定;核密度估计检验在大样本下比较稳定,而小样本下稳定性较差;相比之下,极大似然值检验法则不稳定。 相似文献
185.
将在刻画变量之间相关性方面具有优势的Copula函数与能够准确评估市场极端情况的压力测试两种方法相结合,通过度量市场危机发生的期望等待时间,实证检验不同Dopula函数对投资组合压力测试结果的影响.在实证过程中,首先选择上证A股、深成A股两个市场指数作为研究样本,构造能反映单变量极值的广义帕累托边际分布,然后采用不同形式的Copula函数刻画变量之间的相关性结构,利用压力测试的方法考察Copula函数的选择对刻画投资组合风险的影响.实证检验表明,在度量两个市场同时出现危机情况的等待时间时,拟合效果较好与拟合效果较差的两种Copula函数对风险的估计存在显著的差别.这一结论表明,在压力测试的应用中引入Copula函数为组合投资风险管理指出了一个新的方向,但仍需要在描述相关性过程中慎重考虑Copula函数的选择. 相似文献
186.
187.
基于Cobb-Douglas效用函数的多属性采购拍卖 总被引:1,自引:0,他引:1
在多属性采购拍卖的实践中,利润和赢得合同对供给者来说具有不同的重要性.假设供给者使用Cobb-Douglas效用函数对利润和赢得合同的重要性程度进行权衡,在第一评分拍卖及第二评分拍卖下获得了供给者的均衡投标策略和采购者的期望效用,并对采购者的期望效用进行了比较.结果表明供给者对被采购物品的质量选择只与自己的成本参数和打分函数有关;当供给者越看重获取采购合同,采购者的期望效用越高;当采购者只能使用效用函数打分时,如果供给者更看重利润,采购者应该采用第二评分拍卖节约采购成本,否则使用第一评分拍卖. 相似文献
188.
论文提出了新的波动率模型Realized GAS-GARCH,并推导了该模型的QMLE参数估计.该模型结合了Generalized Autoregressive Score (GAS)模型的基本思路,把Realized GARCH 模型扩展到包含厚尾分布的情形,并采用了与厚尾分布参数相依的冲击响应函数.与简单的厚尾分布扩展模型相比,这种设定对于回报率中的极端值更加稳健.在基于沪深300指数高频数据的实证结果中,使用GAS冲击响应函数的模型对“在险价值”VaR的预测能力显著的超过了传统的厚尾Realized GARCH模型. 相似文献
189.
190.