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1.
证券投资组合决策问题是当前投资领域的一个重要研究课题,然而,由于这类问题往往具有数据规模大,组合方案多的特点,使得传统算法很难实现对该类问题的优化求解.差分进化算法是一种基于群体进化的算法,该算法不仅具有遗传算法的交叉,变异等进化特点,而且具有很强的记忆寻优特性,将该类算法引入进求解证券投资组合优化问题,对算法的求解方案进行了分析设计,并通过具体的投资组合实例,对算法的求解性能进行了仿真分析,取得了良好的效果.  相似文献   
2.
玉米收储制度市场化改革效果对其他粮食政策的完善和改革具有重要的借鉴意义。基于2008年10月至2017年12月省级面板月度数据,本文利用双重差分方法估计玉米收储制度市场化改革对玉米价格波动的影响,在剥离了其他因素对价格波动的影响之后,发现玉米收储制度市场化改革可以降低东北三省一区玉米价格波动率0.76个百分点,机理分析表明玉米收储制度市场化改革平衡了东北三省一区的玉米供给与需求,稳定了东北玉米价格波动,而非改革区因未实施相应政策则导致了两个区域价格波动的差异;玉米收储制度市场化改革实施初期可以降低东北三省一区价格波动率1.32个百分点,但这种影响效应随着时间的推移逐渐减弱。  相似文献   
3.
为了探讨跨境电商综试区对产业结构的影响,文章利用长三角地区2011-2020年41个地级市面板数据,将跨境电商综试区作为政策冲击,运用多期双重差分法来检验综试区对产业结构高级化的影响。研究发现:第一,综试区的设立有效促进长三角地区的产业结构高级化,该结论在多种稳健性检验中依然成立。第二,相比于普通城市,副省级城市和直辖市的跨境电商综试区设立对于产业结构高级化有更为显著的促进作用;相较于后批次城市,前两批城市跨境电商综试区设立对产业结构高级化的促进作用更加明显。  相似文献   
4.
自2016年新零售被提出以来,一轮新的零售业变革正在以消费升级、大数据和云计算为依托的背景下快速发展。开展新零售模式是零售企业新时代实现转型升级的重要途径,研究开展新零售对于企业绩效的影响,具有十分重要的意义。在此背景下,本文先分析了我国新零售的发展现状并提出了理论假说,然后引入双重差分模型,实证分析了开展新零售模式对企业绩效的影响,并进行了异质性分析。最后根据实证分析的结果,对企业如何开展新零售,提出了相关的建议。  相似文献   
5.
基于2011年至2018年在深交所上市,并参与披露考核的主板公司样本,以2014年末出台的"限薪令"为外生变量,通过双重差分模型,系统地评估了薪酬管制对会计信息质量的影响.研究发现,薪酬管制能够约束国企高管的机会主义行为,从而正向促进企业的会计信息质量,且在央企中的作用更明显.进一步研究发现,市场化进程能够调节薪酬管制...  相似文献   
6.
用能侧是解决高耗能、高污染、高碳排放问题的根源所在。相比碳排放权交易制度,用能权交易制度在现有研究中较少受到关注。基于2013—2019年中国282个地级市数据,利用双重差分方法检验了用能权交易制度对减污降碳的作用,并从节能效益、技术进步和金融支持三个角度展开用能权交易制度对减污降碳影响的机制讨论。主要研究结论如下:(1)用能权交易制度能够实现减污降碳的双重环境福利。(2)用能权交易制度通过提升能源效率、减少能源使用实现节能效益,通过提升创新产出、丰富创新资源激励技术进步,通过推动绿色金融、加强能源投资引导金融支持,进而提升减污降碳水平。(3)用能权交易制度具有经济和环境的综合效应,能够协同推进降碳、减污、扩绿、增长。(4)命令型环境规制较强的地区用能权交易制度的减污降碳效果较差,会产生政策间的掣肘效应;能源富集区相较其他区域政策效果较差,存在更大的碳锁定风险。  相似文献   
7.
8.
地籍管理是土地管理工作的基础,而建立一套完整的地籍管理系统则需要大量的地形、地籍数据的收集与整理,在当前的测量技术应用中,以gps测量为最重要的实现手段.gps测量是以传统测量方式为基础,通过先进的卫星空间定位技术,轻易实现一些传统测量方式(例如三角测量、红外线测距)与及解决了一些传统测量方式无法解决的难点(例如通视、距离),因此在地籍测绘中已经广泛采用gps技术.  相似文献   
9.
备受关注的“按病种分值付费”(DIP)改革在医疗费用控制上已初见成效,但鲜有文献讨论DIP改革对非政策目标群体的效应。本文利用中国G市在2018年1月1日仅针对当地患者实施DIP改革这一自然实验,使用15家三甲医院省内跨市异地就医患者的病案首页和医保结算数据,通过断点-双重差分法,估计了DIP改革对非目标群体(异地就医患者)的影响。结果显示,DIP改革使异地就医患者的单次住院费用增加约9.50%,患者个人负担费用增加约9.10%,这证实了医疗机构为应对DIP改革,会采取短期策略性转嫁行为。策略性转嫁的具体方式可能是增加异地就医患者的处置强度。  相似文献   
10.
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