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1.
大学生信用评价是解决大学生道德缺失的有效途径之一,但当前各种大学生信用评价方法主要集中在对样本进行一次性的评价,缺乏评价结果的稳定性研究.该文的大学生信用评价思路,是建立在多维时间序列信用评价方法基础之上,吸取其时间特性的优势,再周期性的信用评价,同时摒弃信用分级评价思想,各评价指标直接加权后求和,以固定的时间节点来评价求值,形成时间序列的信用评价曲线,以此作为大学生在校期间的信用评价结果,进而作为信用行为的趋势预测依据,形成基于周期性评价的大学生信用评价方法.  相似文献   
2.
从1994年6月10日《萨拉曼卡宣言》正式提出"全纳教育"这一概念,我国在特殊教育方面取得了巨大进步。为了考察过去几十年中国针对特殊教育行业所采取的政策的有效性,并对特殊教育行业未来发展提出建议,本文首先通过观察我国在特殊教育招生方面的时序图,将1980至2016年划分为四个阶段,结合国家各时期颁布的相关政策,分析不同阶段特殊教育招生数量发生变化的原因。其次,本文针对我国1980到2016年特殊教育的招生人数建立残差自回归模型,拟合后发现信息提取充分,且模型精度较高。最后,结合所建立的自回归模型,预测未来5年我国特殊教育的招生人数,并对未来我国在特殊教育方面的发展提出建议。  相似文献   
3.
4.
[目的]通过分析什邡市耕地质量现状,充分把握影响耕地质量的主导因素并进行质量提升分区,测算不同质量提升区的提升潜力,以期为全市耕地质量的建设与发展指明方向。[方法]依据农用地分等理论,构建2014年什邡市耕地质量限制性指数评价体系,采用限制性指数模型测算耕地质量限制性指数,结合因素组合法、耕地质量潜力测算法,分别进行耕地质量提升分区及其提升潜力评价。[结果]什邡市耕地质量现状差异显著,地域分布特征明显;因素限制程度以中限制为主,多因素共同主导限制耕地比重大;各质量分区限制特征明显,各区耕地质量提升潜力在时序上和空间上也存在差异。高等别耕地集中分布于南部平原,受土壤酸碱度中等限制和剖面构型高程度限制为主;北部丘陵区以及南部河谷低洼地带主要为低等别耕地,表现为坡度与灌溉因素较高程度限制为主;综合提升潜力较大的耕地集中于北部丘陵区与南部河谷低洼地带。[结论]什邡市范围内耕地质量差异明显,存在普遍限制且分区限制特征明显,各区提升潜力空间差异明显。  相似文献   
5.
ARIMA模型可应用于预测平稳时间序列,且预测效果较好。本文选取2017年10月9日到2018年9月25日的240个收盘价和收盘指数作为样本,运用ARIMA模型对2018年9月26日到2018年10月9日的恒瑞医药股价和深圳综合指数做出预测,并比较模型对于两者的预测效果。  相似文献   
6.
《价值工程》2019,(17):271-273
本文对发展迅速的快递行业进行研究,选取河南省月度快递业务量,考虑到月度快递业务量的趋势性、季节效应,通过建立ARIMA简单季节模型对快递业务量进行预测。结果表明,该模型预测效果较好。  相似文献   
7.
由于烟草市场发展面临新的诸多挑战,为了保持烟草行业的可持续发展,对未来卷烟销量的预测很有必要。首先建立定性分析模型,从宏观经济变量、人口增长、收入变化等因素对卷烟销量的影响定性分析预测。其次利用时间序列分析、H-P滤波分析形成未来卷烟批发销售总量和销售总金额预测。在上述模型基础上,以杭州卷烟市场为例,进行预测分析。该模型分析方法严谨,定量与定性分析结果相近,模型可信,有助于烟草公司的工作人员准确把握烟草市场的发展趋势,制定有效的发展规划和决策。  相似文献   
8.
变压器价格是影响输变电工程投资的重要因素,但是由于影响变压器价格因素众多,因此对变压器价格进行科学预测有一定的难度,而输变电工程投资管控又迫切需要对变压器价格进行准确地预测。鉴于此,文章以2010~2018年输变电工程变压器价格为研究样本,在描述变压器价格变动轨迹的基础上,分别以移动平均法、单指数平滑法、双指数平滑法、非周期的Holt-Winter法、AR模型和MA模型对变压器价格进行预测,给出2019年和2020年变压器价格的预测值并进行优劣判断。研究结果表明:双指数平滑法预测精度相对较高,而引入多种时间序列模型进行变压器价格预测,能够给出投资决策者多种选择,可以提高决策的精确性和柔性,对输变电工程实现精准投资和良性投资控制具有一定的积极意义。  相似文献   
9.
北京市蔬菜价格波动及成因分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
近些年来蔬菜价格的剧烈波动引起了人们的密切关注。本文先分析了蔬菜价格变动特征,然后对北京市蔬菜价格变动的成因进行了实证分析。结果表明:(1)北京市蔬菜价格具有明显的季节波动特征,整体表现为冬季价格高、夏季价格低;(2)北京市工业增加值增速、北京市蔬菜产量对蔬菜价格变动产生显著的正向影响;(3)2020年新冠疫情因素对北京市蔬菜价格影响不明显,可能是因为疫情的影响主要是通过日度数据体现、不同种类的蔬菜受疫情影响程度有一定差异、我国对公共安全事件响应及时。建议完善对蔬菜生产的补贴政策,促进蔬菜产业供给侧结构性改革,提高产业抵御自然灾害的能力。  相似文献   
10.
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