绿色水处理剂聚天冬氨酸的改性研究进展

聚天冬氨酸(PASP)具有无毒、生物可降解性、一剂多效等特点,是绿色环保型水处理剂之一。着重介绍了通过共聚改性和开环改性提高聚天冬氨酸的缓蚀阻垢性能的研究进展,并对聚天冬氨酸改性的发展趋势进行了分析和展望。     

商业银行不良贷款的宏观经济影响因素分析

商业银行不良贷款总额一直在高位徘徊,成为制约中国商业银行发展的重要因素之一.通过收集2004年1季度～2009年1季度的最新数据,运用相关分析、共线性诊断、主成分回归分析等方法建立模型,探讨宏观经济因素对商业银行不良贷款的影响和贡献率.由实证结论发现:宏观经济因素与不良贷款余额负相关;社会消费品零售总额、进出口总额对降低商业银行不良贷款的贡献度最大,每增加1%会导致不良贷款平均降低0.0249%和0.0248%;宏观经济因素对降低不良贷款有正向促进作用,因此,在操作层面上可通过扩大内需、改善商业银行的外部信用环境等措施间接降低商业银行的不良贷款.     

青海省近10年耕地面积动态变化及驱动因子分析研究

该文采用SPSS主成分分析和聚类分析方法,对青海省1997～2007年耕地面积变化趋势以及变化因子进行综合分析研究。结果表明:近10年来青海省耕地面积总体呈下降趋势,且人均耕地资源也呈下降趋势。通过第一、第二主成分建立的回归模型表明,青海省耕地面积变化与该地区社会经济发展的强度和规模以及经济活动密度具有密切关系,聚类分析结果表明,粮食产量因子、油料因子、人口因子以及社会经济发展因子是影响青海省耕地面积变化的主要因素。     

基于多任务委托-代理模型的农业政策性银行公司治理问题研究

在分析农业发展银行公司治理特殊性的基础上,通过建立一个多任务委托-代理模型,研究农发行委托代理关系,结果表明:国家作为农业政策性银行的所有者时,不可避免地给其赋予了多重任务;对农业政策性银行制定利润方面的激励和考核机制,促使银行改善经营管理;国家对农业政策性银行的激励一定程度上影响其贷款质量.在此基础上,提出了完善农业发展银行公司治理政策建议.     

Belief aggregation for representative agent models

Representative agent models pin down equilibrium asset prices of an underlying heterogeneous agents economy through the utility maximization problem of a representative agent evaluated at aggregate endowment levels. This paper considers a complete markets asset exchange economy in which all economic agents are expected utility maximizers who share the same risk preferences but may have heterogeneous endowments and beliefs. For arbitrary well-behaved Bernoulli utility functions we derive belief aggregation formulas that characterize the beliefs of an expected utility maximizing representative agent.     

人工智能的财富分配效应研究*

人工智能对经济不平等的影响引起学术界的广泛重视，但是现有研究以分析其对劳动收入不平等的影响为主，关于人工智能对财富分配从而对财产性收入不平等影响的相关研究尚有欠缺。本文通过构建一个连续时间异质性个体动态一般均衡模型，将人工智能对生产技术的影响看作一揽子偏向性技术进步，研究人工智能技术对财富分配的影响。分析发现，人工智能对财富不平等的影响在短期和长期表现有所不同，短期中人工智能技术的应用会提高经济中财富分配不平等程度，而长期中其财富分配效应则取决于人工智能对不同类型技术进步的促进程度。核心机制在于，人工智能技术进步的多样性在短期和长期中对资本回报率产生不同影响，短期中各类技术进步总是会提高资本回报率，而在长期，不同类型的技术进步对资本回报率的影响出现差异。基于以上结论，本文就我国如何在应用人工智能促进增长的同时预防不平等程度扩大提出了政策建议。     

Forecasting crude oil futures market returns: A principal component analysis combination approach

To improve the predictability of crude oil futures market returns, this paper proposes a new combination approach based on principal component analysis (PCA). The PCA combination approach combines individual forecasts given by all PCA subset regression models that use all potential predictor subsets to construct PCA indexes. The proposed method can not only guard against over-fitting by employing the PCA technique but also reduce forecast variance due to extensive forecast combinations, thus benefiting from both the combination of information and the combination of forecasts. Showing impressive out-of-sample forecasting performance, the PCA combination approach outperforms a benchmark model and many related competing models. Furthermore, a mean–variance investor can realize sizeable utility gains by using the PCA combination forecasts relative to the competing forecasts from an asset allocation perspective.     

柔软剂BT在腈纶绒线上的应用

国内外腈纶织物柔软整理正由传统的手感改良向功能化、仿动物毛感方向发展。本文研究了柔软剂BT在腈纶绒线上的工艺条件,并从柔软剂BT的性能测试、柔软剂用量、温度影响、时间影响进行了探讨。实验结果表明,柔软剂BT柔软效果好,绒线柔软丰满、毛感强、而且耐洗、抗静电,并且不影响染色色光。     

Price behavior of small-cap stocks and momentum: A study using principal component momentum

This study analyzes why the negative momentum effect appears in Asian (China, Japan, Korea) stock markets, contrary to the U.S. market. We use principal component momentum (PMOM), a newly devised momentum measure. The PMOM is constructed by extracting commonalities from traditional momentum measures using principal component analysis. The results show evidence of positive and negative momentum profits in the U.S. and Asian markets, respectively. Negative momentum profits in Asian markets are attributable to the strong performance reversal of small stocks in the loser portfolio. Conversely, the positive momentum profits of the U.S. market are driven by the performance continuity of small stocks in the winner portfolio. The PMOM strategy is significantly more advantageous than traditional momentum strategies, based on the economic and statistical perspectives of momentum profits. These results are robust to changes in empirical designs.     

稀疏主成分在综合评价中的应用

稀疏主成分分析是最近才提出来的一种多元统计分析方法,并成功地用来解决若干降维和数据处理问题,论文分析和总结了稀疏主成分的优点,给出了求解各种稀疏主成分的算法,并将各种稀疏主成分分析方法引入综合评价,通过实例说明了稀疏主成分在综合评价应用中的有效性.