温度对板材甲醛释放量有影响

甲醛(CH2O)是一种化学物质,在日常生活中是一种无色且具有强烈刺激气味的气体。通常情况下将甲醛在水中保存,形成甲醛水溶液,即福尔马林,其具有防虫、防腐功能。在医学上常用来保存可供研究用的人体及动物标本。工业甲醛也具有此特性。人造板在生产过程中要使用胶粘剂,而甲醛是胶粘剂的主要成分之一。人造板中残留的和未参与反应的甲醛会以气态形式向周围环境逐渐释放,形成室内空气中甲醛的主体。根据日本检测部门的实测数据表明,正常装修情况下,人造板中的甲醛释放期长达3～15年。当人们处于甲醛浓度高的环境中时,人们的眼睛、鼻腔及呼吸…     

监督检验抽样堵住“随意性”空间

监督检验是使用样本来评价产品总体质量的一种手段,其中根本的问题就是如何使样本能够反映产品的总体状况,也就是说样本中的每个样品都具有代表性。在产品的监督检验中,随机抽样和随意抽样是两个不同     

留意中密度纤维板的甲醛释放量

中密度纤维板具有诸多优点,被广泛应用于家具制造业、建筑业和室内装修业。但目前,中密度纤维板中存在着一个比较严重的问题就是甲醛释放量偏高。在本文中,笔者从原材料、生产工艺和后期加工等因素分析了影响中密度纤维板甲醛释放的因素。     

外贸对江苏经济影响的实证分析

改革开放以来,江苏省发挥地理位置、产业基础、市场规模、人才资源等各方面的比较优势,大力拓展对外贸易,贸易规模迅速扩大。对外贸易的快速发展对推动经济增长起到了十分重要的作用。文章通过实证分析,利用改革开放20多年来有关数据进行协整计量分析,并根据Granger定理运用EG两步法建立误差修正模型,从多角度揭示外贸对江苏经济增长的影响,探讨在全面建设小康社会进程中进一步发挥外贸推动作用的对策。     

考虑回收质量不确定的低碳闭环供应链定价决策与协调研究

在回收质量不确定的背景下,考虑碳排放量和碳税的影响,分别建立了集中决策和第三方回收的分散决策闭环供应链模型。以Stackelberg博弈论为基本方法对模型求解,分析了质量等级、质量成本系数、碳排放量和碳税对集中决策和分散决策的影响,设计了使第三方回收闭环供应链实现协调的共享契约,并通过数值仿真对所得结论进行了验证。研究表明,回收质量的提高对闭环供应链各节点企业和整个闭环供应链系统是有利的;碳排放量和碳税的提高对闭环供应链各节点企业和整个闭环供应链系统是不利的;通过共享契约,第三方回收闭环供应链可以达到协调。     

中国碳排放量影响因素研究——基于省级面板数据的分析

采用中国30个省（市、区）2000～2010年的相关数据,运用面板数据模型对中国碳排放量的影响因素进行实证研究。面板协整检验表明：区域碳排放量与人均GDP、产业结构、人口数量、能源价格、能源效率和人均可支配收入之间存在长期稳定的内生经济关系。运用面板模型估计各因素的影响系数分析,认为对中国东部、中部、西部地区碳排放量影响最大的三大因素为人均GDP、人口数量和能源效率。     

基于R-vine Copula的金融市场系统性风险测度

近年来,以股市为代表的各国金融市场的系统性暴涨暴跌给实体经济的稳定发展带来了众多的不确定因素。正因如此,需对股票市场极端条件下波动的系统联动性与条件分散效应进行研究。文章首先构建极值R-vine Copula模型,分析了全球六大股票市场的风险相依关系及分散效应。在此基础上,构建出资产组合的VaR模型,测试样本之外的极端风险,并通过Kupiec回溯检验方法,验证了模型的有效性。研究结果表明:结合EVT极值理论的R-vine Copula模型能够有效地描述各国股票市场间的尾部极值系统性风险相依关系,取得了更好的全球股票市场系统性风险关联与测度效果,英国富时100指数起到了系统性风险的连接作用。通过Vine Copula结构分解进一步分析发现,欧美地区的系统性风险相对亚洲地区更难被分散。     

为开放型经济发展保驾护航

无锡开放型经济转型升级已进入了千帆竞发的新时代,融入无锡发展大局、服务无锡发展大局是无锡检验检疫局党组的共识。检验检疫在加快无锡开放型经济转型发展中如何发力,如何作为,无锡局作了积极的探索和研究。     

我国能源消费与经济增长的关系研究——基于协整检验和Granger因果关系检验

文章对我国1990~2015年能源消费总量和国内生产总值(GDP)的统计数据进行了协整检验和Granger因果关系检验.结果表明,我国能源消费与经济增长之间存在稳定的长期均衡关系;但是二者只存在单向的Granger因果关系,即能源消费的增长促进了经济的增长,经济的增长却没有带动能源消费的增长.     

基于残差GM(1,1)模型的医院门诊人次的预测

门诊量分析是门诊医疗服务流程管理的起点,文章通过对延安市洛川县医院2009-2016年就诊量数据建立GM(1,1)以及基于模型修正的残差GM(1,1)模型,对预测精度进行对比,发现修正的残差GM(1,1)模型有效提高模型预测精度,并给出未来短期内的预测值.