旅游目的地地格的理论源流、本质与测度指标

全球化背景下,在旅游目的地开发与营销过程中忽视了地方的本质特征,旅游目的地竞争走向“无地方性”与“无个性”的地方趋同陷阱。地格理论融合地理学的地方性理论、营销学的品牌个性理论、旅游学的推拉理论以及管理学的资源基础论,提出旅游目的地开发与营销成功的关键是以地格为依托,即关注目的地长期积累形成的生活方式的本质特征,避免地方趋同。本文指出具有代表力、吸引力与竞争力的旅游地格是旅游目的地的品牌基因,还从旅游目的地政府、游客和居民视角出发,运用定性与定量相结合的方法,创建了由自然环境、人文环境与群体性格组成的地格因子体系。     

基于Python平台通过单因子指标法进行地下水质量评价

水质评价关系到水质质量,常见的评价方法有层次分析法、综合评价法等,这些方法评价过程非常复杂,单因子评价方法相比具有操作容易.实际中单因子进行评价时存在概念理解难、计算容易出错等问题.为解决单因子计算问题,本文提出采用Python编程语言进行单因子评价.本文详细分析了Python进行单因子评价流程,从数据采集、数据清洗、数据处理、系统实现进行分析.应用结果表明基于Python编程的单因子评价方法具有评价效率高、准确度高优点.     

中国核电经济性的特点及提高方法分析

相较于传统电力行业而言,核电无论是发电方式还是经济性表现方面都有着鲜明特点。随着我国节能减排号召的日渐推行以及国家政策对核电行业的大力支持,目前我国的核电站建设规模与数量也在不断壮大与增多,也让核电站的运转经济性受到了全社会的广泛关注。基于此,文章将主要立足我国实际情况,对当下核电经济性特点进行分析,并就如何提高核电经济性提出一定的方法建议。     

基于BP神经网络模型的商业银行风险评估研究

随着我国利率市场化的不断推进,商业银行的竞争环境发生变化,如何有效地对商业银行进行风险防控,实现商业银行在大环境下的稳定持续发展是非常重要的.文章以2016-2019年20家商业银行为研究样本,运用因子分析法进行降维,利用特征值计算指标权重,通过加权因子值构造风险指数,以8个评价要素为输入,风险指数为输出,建立了8×15×1的BP神经网络商业银行风险评估与分析模型,通过对原始样本和测试样本进行网络训练和仿真测试,结果表明所构建的BP神经网络能很好地进行风险评估,更重要的是加入“弹性分析”可以进行商业银行风险的影响要素分析.实证分析结果表明:商业银行的流动性、资本充足和不良贷款性指标对风险影响较大,且流动性和资本充足等指标的变动与风险指数呈反向变化,不良贷款率等与风险指数呈正向变化.     

需求扰动和产能限制下单向替代产品定价研究

本文基于信息对称和产品单向替代， 考虑一个具有产能限制的制造商和一个零售商的定价问题， 以及市场需求具有随机扰动性， 建立了以制造商为主导零售商追随的 Stackelberg 单周期博弈模型， 确定两种产品的最优批发价格和零售价格。 理论分析表明， 产能的提高使制造商和零售商的最优价格降低； 两种产品发生替代的概率和服务水平仅与需求的随机扰动项服从的分布有关。 通过数值分析验证模型的合理性， 发现产品替代程度和产能的提高有利于供应链成员和系统利润的增加， 当制造商不受产能限制时， 各决策变量和供应链利润水平不再受产能变化的影响。     

基于游客满意视角下古街发展影响因子研究——以锦里古街为例

本文基于游客满意度视角,以锦里古街为例,选定政府、管理、区位环境、文化、游客五个影响因子论述古街发展,进而探索古街发展的优化路径.运用文献研究、问卷调查、实地考察以及访谈等方法开展实证研究,通过SPSS19.0、Eviews7.0等统计软件进行数理分析.研究表明:政府、管理、文化对古街发展影响显著;区位环境、游客对古街发展影响不显著.希望为如何优化古街可发展路径提供理论支持,促进形成经济、文化、生态多位一体综合效益.     

基于因子分析法下的比亚迪财务绩效分析

随着我国经济的发展,新能源汽车在缓解环境问题的同时方便了人们的生活,有广阔的市场前景。比亚迪有限公司是我国新能源汽车行业的领跑者,其财务绩效在行业中具有代表性,研究其财务绩效有重要的现实意义。     

基于Logistic回归的股价上涨概率预测研究

将Logistic回归应用在多因子模型时,模型可利用反映股票涨跌信息的因子与股票收益率的历史数据实现Logistic回归对未来股价上涨概率的预测。实证分析结果显示,2012—2018年运用Logistic回归筛选出的大概率上涨的股票组合可获得较高的平均收益率、胜率和夏普比率,Logistic回归在沪深市场上可成功发挥其对股价上涨概率的预测功能。