绿色信贷、节能减排下的工业增长及预测研究

本文首先构建了绿色信贷、节能减排下的工业增长非线性面板门限模型。研究发现:目前的绿色信贷规制措施有利于工业的节能减排增长,符合波特假说,但其比例增加弹性降低。其次运用灰色系统预测了我国到2020年的工业增长路径。结果显示:现有宏观条件下,工业增速下滑是"新常态"。最后针对性的提出了金融进一步支持工业节能减排增长的政策建议。     

延庆县森林资源动态变化的灰色预测研究

依据延庆县1989~2009年前后5次的森林资源二类调查资料,应用灰色系统理论分别建立有林地面积预测模型、林木总蓄积量预测模型、森林覆盖率预测模型,对延庆县未来十年内的森林资源动态变化趋势进行预测。结果表明,这些预测模型具有较高的预测精度,且计算量少、方法简单实用。     

新疆工业节能形势分析预测

2014年以来，新疆节能总体形势不容乐观，被列为全国五个未完成节能目标预警等级一级省区之一，节能目标任务仍未完成。通过线性回归模型预测分析，根据当前节能及今后区总体形势判断，全区要完成2014年度下降2.09%的节能目标任务难度仍然较大。     

航班计划优化研究概述

从航班计划优化的不同时间阶段分析,可以将航班计划优化分为航班计划静态编排优化、基于航班延误预测的航班计划动态反馈优化和基于机场协同决策(A-CDM)的航班计划动态调整角度三类;进而从航班时刻、机型指派、航班频率等编制环节分析了航班计划静态编排优化;随后利用延误波及预测与数据挖掘预测的优化方法分析了基于航班延误预测的航班计划动态反馈优化的相关研究。最后,根据航班计划优化复杂性分析,给出了航班计划优化的发展趋势和未来研究方向。     

地质统计学反演技术在薄煤层厚度预测中的应用

煤田地震勘探中,地震数据不仅仅用于构造解释,而且还可以利用反演的方法对煤层的厚度进行预测,但传统的基于地震道的确定性反演方法难以对厚度及层间距变化均较大的薄煤层进行准确预测.在地震数据反演的基础上,利用叠后地质统计学反演方法,引入煤层地层厚度比、变差函数等统计学参数,对薄煤层厚度进行预测.实际应用表明,利用地质统计学反演方法预测的煤层厚度与钻孔吻合较好且井间煤层厚度变化合理,地质统计学反演技术是解决薄煤层厚度预测的有效手段.     

南沙港区海铁联运发展分析

一、南沙港区发展海铁联运的现实意义 近年来,国家陆续发布一系列相关政策,把发展海铁联运作为国家战略部署,明确大幅提高集装箱海铁联运比例是现阶段"交通强国"建设的重要工作之一.为满足南沙港区及临港工业发展,促进珠三角地区经济社会发展,完善广州港集疏运体系,南沙港铁路于2016年正式开工建设,预计2021年建成通车.南沙港铁路自广珠铁路鹤山南站引出,经顺德均安、中山小榄、东凤、南头、黄圃、广州万顷沙至南沙港站,线路全长约87.8公里(含南沙港至南分区车场),初期设计为Ⅰ级双线电气化货运铁路,全线动工后又应沿线地方政府要求增加了客运功能.     

高管校友关系与业绩预测披露行为

本文考察高管对个人社会关系的依赖是否对上市公司的信息环境产生冲击;具体的,本文系统论证了高管校友关系和上市公司信息披露的重要载体—管理层业绩预测之间的关系.结果显示,当公司与其供应商的高管之间存在校友关系或校友关系更广泛时,公司发布管理层业绩预测的概率和频数均显著下降,即高管校友一定程度上取代了业绩预测,成为了供应链上的信息流通渠道.进一步分析显示,当公司的私有信息成本较高或经营环境更不确定时,校友关系对业绩预测的替代作用更强;而当供应商议价能力较强时,这种替代作用显著下降.此外,本文发现高管校友关系也显著降低了业绩预测发布的自愿性和及时性.最后,本文发现校友关系引起的业绩预测披露减少,削弱了外部信息使用者获取公司层面信息的程度,表现为股价同步性和分析师预测分歧度加大.本文结果表明,高管对个人社会关系的依赖降低了上市公司的信息环境质量,可能使中小投资者处于更弱势的地位,一定程度上损害了市场公平性.本文将个人社会关系的经济影响拓展到信息环境领域,为社会关系如何影响公开信息披露行为提供了新的经验证据.     

事业单位基建项目财务核算风险控制探讨

近年来,我国事业单位积极进行改革和创新,新业务的开展加大了单位基建项目的开支,对财务核算工作提出了更高的要求。本文主要探讨了当前事业单位基建项目财务核算工作普遍存在的一些问题以及进行财务核算风险控制的有效措施。财务核算是事业单位基建工程项目的重要环节,是投标招标、施工、决算等工作的基础和前提。科学高效的财务核算工作能够对基建项目的建设进行有效的财务预测和计算,控制基建项目过程中的财务风险,确保国有资产得到充分利用。     

颠覆性技术识别与预测方法研究进展

为了把握颠覆性技术识别与预测方法研究进展，首先对颠覆性的内涵、特征和运行机制进行论述；然后，通过对已有文献进行系统梳理，将识别与预测方法分为5类，分别展开详述；最后，对各类方法进行比较分析。研究发现，已有颠覆性技术识别与预测方法仍处于发展的初期阶段，所有识别研究方法均围绕颠覆性技术的外部影响或内在特征中的某一方面展开，并未将二者有机结合起来。未来，应综合把握颠覆性技术内外部特征，构建全面、系统的识别与预测框架。