经济增长与证券市场资本收益相关性的实证分析

宏观经济理论认为,证券市场的变动与宏观经济的变动之间存在紧密的联系。本文利用单因素指数模型回归分析,发现这种联系并不明显,并从公司、投资者、市场及政策等四个层面指出出现这种背离的原因,最后针对这些原因提出自己的建议,以最大限度地发挥股票市场的作用,达到稳定市场的目的。     

基于神经网络的入境旅游人数预测

入境旅游人数分析是旅游开发的基础。尝试利用人工神经网络的3层BP模型来仿真模拟入境旅游人数,其输入层结点为3,输出节点为1,得出3层前馈反向传播神经网络模型。结果表明人工神经网络模型的模拟结果与实际情况逼近。     

旅游安全的人工神经网络预警系统

针对于旅游安全预警问题,运用人工神经网络理论和方法,建立旅游安全预警的BP神经网络模型。通过实例进行分析,说明用BP神经网络方法是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得旅游安全预警结果的精度大大提高。     

基于BP神经网络模型的国内旅游人数预测

旅游人数的分析和预测是旅游规划与管理的关键性、基础性工作。目前旅游人数预测主要采用基于传统研究方法的预测方法。提出了一种基于BP神经网络模型的国内旅游人数预测新方法,对国内旅游人数的变化趋势进行了综合分析与预测,结果表明该方法具有较高的精度,该模型在旅游人数预测中的应用是可行的。     

气候变暖与低碳经济

如何积极应对全球气候变暖所带来的严峻挑战,是当前世界各国广泛关注的问题之一。为应对气候变暖,应发展低碳经济,改变传统的生产方式和消费方式。     

改进BP神经网络在预测房地产价格指数中的应用

要对非线性趋势房地产价格指数进行预测,就必须利用模拟非线性的模型,采用BP人工神经网络的改进算法,建立了基于BP神经网络的房地产价格指数预测模型。结果表明:该模型预测精度较高,能较好地反映房地产价格指数内在变化规律。     

第三产业产值比重预测的BP神经网络模型

宏观经济政策的制定要参照各次产业的发展水平,所以对产业发展水平进行评估和预测就显得十分必要。通过运用改进BP算法神经网络的建模方法对我国第三产业产值比重进行分析,最后建立了单隐层的BP神经网络模型。结果表明基于改进BP算法的神经网络模型预测精度高,收敛速度快,具有良好的泛化能力,模型的通用性和实用性强。     

全球气候变化问题应对研究

全球气候变化问题成为全球变化研究的热点和难点,全球气候变化领域的国际谈判成为各国政治、科技、经济、环境与外交的综合较量平台。     

中小企业融资困境及对策研究

大部分中小企业存在着间接融资渠道狭窄,获得银行的信贷支持少;直接融资渠道不畅,规模和比例都非常有限等问题。剖析原因,既有企业自身的问题,又有金融机构及社会环境的问题。中小企业应加强内部建设和管理,各级政府应重视制定和完善中小企业政策,改善中小企业融资的外部环境,其核心内容是建立和完善中小企业融资体系。