集装箱租赁项目流程梳理以及风控问题解析

中国境内的集装箱租赁公司迄今为止仍然无法摆脱规模小、抗风险能力弱的问题。阻碍国内集装箱租赁公司发展的最大拦路虎除了巨额资金投入以外,最大的问题就是集装箱租赁过程中各环节的风险难以管理和控制。通过对ZH公司集装箱直租项目流程梳理,发现常见的风险问题,提出控制节点和风险防范措施,并对ZH公司现有的风险防范措施提出改进意见,为国内集装箱租赁公司的租赁项目风险防范提供参考。     

户籍制度扭曲及放松对经济的影响:理论与实证

户籍制度是我国劳动力流动的主要障碍.那么,当前我国的户籍扭曲程度几何?户籍制度放松对经济又会有怎样的影响?对这些问题的回答将有助于政府评估户籍制度改革的空间和经济效益.文章在Hansen和Prescott(2002)的两部门劳动力流动模型基础上,将工人分为农业和非农户口,引入户籍扭曲因子,构建两部门两类工人的户籍扭曲模型;然后,使用1984?2013年宏观经济数据度量户籍扭曲程度,并对2013年我国户籍制度逐渐放松过程中经济变量的变化进行模拟;最后,文章建立了包含"农业与非农"和"本地与外地"户籍差异的省份异质性户籍扭曲模型.研究表明:(1)经济和户籍制度改革的不同步导致了1984?2013年我国户籍扭曲程度呈现倒"U"形变化,且相较于韩国尚有较大的改善空间;(2)以韩国为参照,若2013年我国户籍制度完全放开,经济达到均衡时,农业部门和非农部门的就业人数将分别下降58.83%和上升26.92%,工资率将分别上升19.44%和下降6.77%,社会增加值将增长15.33%,这说明社会经济效率将得到提升,贫富差距将缩小.文章丰富和完善了户籍扭曲的理论模型,从减少劳动力流动摩擦的视角为政府制定相关政策提供了参考.     

高校预算支出绩效评价管理的初探

预算支出绩效评价管理是高效绩效管理的重要组成部分,是高校科学化精细化管理的重要内容和要求。预算支出绩效评价管理目的是优化资源配置,提高资金使用效率,控制办学成本,促进高等教育的可持续发展。同时,我国的高校预算支出绩效管理工作仍处于起步阶段,还存在着预算支出绩效评价管理基础薄弱,绩效评价结果运用不足等问题。我们要通过加强组织领导,强化队伍建设,完善绩效评价指标体系,完善监督问责机制等方法,规范预算支出绩效评价行为,建立科学、合理的绩效评价管理体系,提高资金使用效益。     

电网资产组价值管理平台建设与应用

本文介绍了国网江苏省电力有限公司基于全业务数据中心的电网资产组价值管理平台的构建,包括由国网PMS2.0系统、SAP系统、国网GIS平台、项目储备系统、营销系统与用采系统、电能量采集系统、全业务数据中心构成的平台架构设计,并对平台的功能实现进行了阐析,包括按电网拓扑关系整合资产信息、构建基于GIS的资产组指标评价体系、实现资产组体检、基于资产组进行项目决策、对资产组及其项目执行情况进行分析评价.     

基于税务管理流程的企业税务风险管理系统设计

企业的重要组成部分包括税务管理,税务风险于企业日常税务管理中出现,对企业发展有较大影响。文章基于税务管理流程,简要分析企业税务管理以及税务风险的概念、内容、特点;主要分析企业税务管理系统的设计方案,并针对企业税务管理出现税务风险的现状提出对应措施,旨在为企业税务风险管理人员提供参考。     

传统贸易型企业人力资源诊断与人力资源战略规划制定

目前,中国经济增长趋缓,进出口水平逐步降低;互联网的飞速发展对传统贸易型企业的经营发展带来了极大的冲击。传统贸易型企业普遍面临着市场反应速度慢,灵活性差;由于经营周期的存在导致的人力资源的浪费;缺乏有效管理控制体系和措施。在这种情况下,传统贸易型企业需要正确分析当前行业形势,制定科学合理的人力资源政策;针对现有人员情况进行诊断,明确人力资源需求;维持人力资源的稳定性,做好人力资源储备;另外,促进人力资源制度的透明化、规范化,建立公平内部管理制度和健康向上的企业文化。     

基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型

[目的]快速、准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据。[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、一阶微分光谱、"三边"参数以及由350～1 350nm两两波段组合的差值(SD (Rλ1,Rλ2))、比值(SR (Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证。[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0. 822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0. 687);(3) 750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)和ND (R534,R1 349)表现最好,相关系数分别为0. 827、-0. 790和0. 788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0. 665、RV2=0. 750、RMSEV=0. 4%、RPD=2. 034);(5)利用5个指标((R'751、SDr、SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)、ND (R534,R1 349))经逐步回归筛选出的2个指标SD ((R752,R751)和SR (R534,R1 350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0. 859、RMSEV=0. 302%和RPD=2. 669。[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法。