住建部:加强疫情防控 有序推动企业开复工

【点评】《通知》指出,要分区分级推动企业和项目开复工。地方各级住房城乡建设主管部门要根据本地疫情防控要求,开展企业经营和工程项目建设整体情况摸排,加强分类指导,以县(市、区、旗)为单位,有序推动企业和项目开复工。低风险地区要全面推动企业和工程项目开复工,中风险地区要有序推动企业和工程项目分阶段、错时开复工,高风险地区要确保在疫情得到有效防控后再逐步有序扩大企业开复工范围。     

上市公司发行可转换公司债券的相关会计问题探讨

可转换公司债券是近年来上市公司使用较为频繁的融资工具。由于嵌入了多重工具,使得其既是混合金融工具,又属于复合金融工具,会计处理较为复杂,导致实务中对反稀释条款是否影响转股权的分类、回购权和回售权是否需要进行分拆处理、向下修正转股价格条款的处理等问题存在一些困惑以及不同的观点。本文从金融工具准则的相关规定入手,针对上述问题进行了分析后认为,反稀释条款并不影响转股权分类为权益工具,回购权和回售权应和主债务合同整体被分类为以摊余成本计量的金融负债,执行向下修正转股价格条款会导致损失的确认。     

基于深度学习的跳频信号识别

针对跳频信号分选存在人工提取参数特征具有复杂性的问题，提出了一种基于深度学习的识别方法。首先对跳频信号进行短时傅里叶变换，得到二维的时频矩阵；接着提取信号的轮廓特征，构造三维矩阵作等高线图，并对等高线图进行预处理；最后把预处理后的等高线图输入到卷积神经网络中进行训练、测试，进而实现分类识别。仿真结果表明，在不需要复杂的人工提取参数特征的基础上，在分选率为100〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗时，所提方法经裁剪处理下的信噪比为-15 dB，比支持向量机和传统K-Means聚类算法都低10 dB。实测数据的算法验证表明，所提方法能够将大疆精灵4Pro、hm无人机、司马航模X8HW以及大疆悟2这四类无人机正确分类。     

基于国民经济相关数据分析卷烟单箱值变化趋势

随着管理精确化的发展和统计分析方法的进步,利用单一的统计方法进行分析已经无法满足实际需要,多种统计方法复合式应用已成为现代定量分析技术发展的新趋势。本文利用SPSS统计软件,对2005年至2019年内蒙古自治区的国内生产总值(GDP)、社会消费品零售总额、居民可支配收入与卷烟单箱值进行建模,通过相关分析、回归分析,找出上述数据之间的量化关系,为内蒙古自治区卷烟经济运行调控工作提供决策依据。     

农民合作社经济绩效影响因素分析——以四川省种植业农民合作社为例

文章以四川省２６０家农民合作社的调研数据为基础，通过回归分析，实证分析了社长基本特征、合作社基本情况、网络协同、吸收能力对农民合作社经济绩效的影响。实证结果表明，合作社年龄、社长年龄、网络协同对合作社的经济绩效有显著正向影响。此外，合作社是否进行了农产品质量认证也有一定影响。完善合作社运营机制、提高合作社骨干企业家才能、加强合作社内外资源协同发展有助于提高农民合作社的经济绩效。     

高管薪酬、董事会治理与分类转移

本文研究了高管薪酬和董事会治理对分类转移的影响。研究表明,货币薪酬会诱使高管向上转移利得,股权激励和缺乏区分度的薪酬制度会诱使高管同时向下转移费用和向上转移利得;而勤勉、独立和两职分离的董事会能够在一定程度上识别并抑制这两种不同方式的分类转移;但董事会对分类转移的抑制程度小于高管薪酬对分类转移的诱发程度。进一步地,良好的市场、法制和媒体监督环境能够有效缓解高管薪酬对分类转移的诱发作用,而董事会能够有效弥补法制建设和媒体监督不足导致的分类转移治理缺陷,并在较高质量的审计环境下对分类转移发挥更强的抑制作用。本文首次结合制度背景和媒体监督研究了公司核心治理机制对不同分类转移方式的影响和原因,并创新性地对向上转移利得的程度进行了衡量,为监管部门及公司治理机制、会计准则的制定者提供经验证据。     

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。     

浅谈现代内部审计的风险管理控制方法

现基于我国有关于内部审计、风险控制的成熟研究成果,首先阐述了内部审计中"风险"的定位,然后分析了现代内部审计的风险管理控制和传统内部审计的差异,主要包括工作侧重不同;工作深度不同;工作广度不同,最后提出了现代内部审计的风险管理控制方法,以期为我国企业内部审计工作完善提供可靠参考借鉴。     

一种基于微波雷达回波信号的车型分类方法

车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力，将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先，以雷达触发前的N帧信号为基础，对雷达的回波信号进行分析并构建数据集；然后，分析LeNet-5卷积神经网络的特点；最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明，与传统的支持向量机方法相比，所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征，大小车型识别准确率达到97%以上，可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。