IASB信息披露规则的演变与启示

信息披露在经济发展中很重要,它自身存在的问题也带来了很大的影响。IASB对信息披露的内容在进行更新以避免负面影响,我国为了促进经济发展将其引入了国内。文章将通过信息披露存在的问题,分析IASB针对这些问题更新的内容及其特征,同时分析我国引入后带来的启示和挑战。     

城市土地利用与交通相互作用（LUTI）研究进展与展望

研究目的:基于对国内外大量研究成果的梳理,对城市土地利用与交通相互作用(LUTI)的复杂机理展开系统回顾与述评,并尝试提出未来亟需重点关注的研究领域与方向。研究方法:文献资料法,对比分析法。研究结果:国内外实证研究领域及空间尺度表现出明显分异,部分研究结果亦呈现出差异化特征;国外热衷于引入多学科理论与方法构建LUTI一体化模型,而国内所引入的数学规划模型多停滞在理论分析与模拟层面,应用性相对有限,但近年来国内学者逐渐加强LUTI协调性评价,研究领域呈现出新特征。研究结论:全球可持续发展背景下,LUTI研究为实现城市土地利用与交通的协调发展提供了良好基础,未来应加强对LUTI模型方法与互馈机理的研究,并深入探讨现代交通发展对土地利用的影响机制,环境、社会因素亦应引起重视,国内学界则应注重本土性与应用性研究。     

国内外房产税收实践对我国开征房产税的启示研究

房产税是我国近年来社会民众一直关心的民生问题,党的十九大明确提出要建立租购并举的住房制度,房产税作为发达国家征收的地方主体税种之一,2011年已在上海、重庆试点开征,未来一定会在全国范围内普及。了解发达国家与我国开征的实践情况,有利于未来政策的顺利推行,同时为个人资产配置提供参考。美国征收房产税更多用于当地教育和基础设施建设,而我国试点城市征收范围狭窄,财政支持作用不明显。在当前我国尚处于发展中国家的背景下,人均收入水平并不高,推进公平合理征税,为地方政府提供收入来源的同时不对居民生活产生较大负担影响,切实推进社会主义现代化国家建设征程。     

贝叶斯正则化BP神经网络在地铁施工安全评价中的应用

为了获取准确的地铁施工安全评价,文章通过建立贝叶斯正则化BP神经网络模型,克服传统安全分析方法的不足之处,防止网络的过度拟合。将此模型运用于MATLAB,可以发现贝叶斯正则化BP神经网络在推行能力和泛化能力上有着较好的表现。在当前基础上进行敏感性分析,就地铁施工安全影响因素进行重要程度排序,提高地铁施工安全管理,以防此类地铁安全事故的发生。