Jason地震反演技术分析

文章分析了Jason反演软件对基础地震资料品质的要求和如何建立符合实际地质情况的地质模型.讨论了层位控制测井外推趋势及反演参数中λ值的合理选择问题.该项研究有助于地震反演技术的推广应用.     

内聚与外推:东北振兴的动力选择

振兴东北老工业基地是一项重大的系统工程，振兴动力的选择是首要解决的战略性问题。从历史角度去考察不难发现，东北老工业基地的形成一方面是由自身的资源优势和工业基础等内聚动力推动的，另一方面是由国家出于集中优势力量实现工业化的目的而进行政策倾斜所起的外推动力推动的。在社会主义市场经济体制日趋完善的条件下，东北振兴初期仍需要国家在政策倾斜、承担改革成本、协调区域发展等方面发挥外推作用，但从长远看，更应依靠自身力量，通过深化各项改革，推动国企和民企共同发展、优化产业结构、完善社会保障体系、扩大开放。形成强有力的内聚动力推动老工业基地持续快速健康发展。     

中国城市化水平预测

随着经济的快速发展,中国城市化水平的进程也在不断加快,城市的发展也是国家重点关注的大事。衡量城市化发展的指标一般用城镇化率来表示,又叫城市化率。文章选取1980~2012年的城市化率数据,运用数学模型对预测结果进行分析,得到各年的城市化率及未来各年的城市化率预测值,有利于以后更早地预测城镇化道路上的问题并寻求解决方法。     

基于频谱分解和注意力机制的雷达回波外推算法

针对雷达回波数据，首次提出使用频谱分解的方式预先提取多尺度回波信息作为深度学习网络的输入数据，以丰富输入数据的特征信息。模型主框架采用UNet神经网络，并且针对模型退化问题，加入了残差连接结构。基于以上设计，提出SpAt-ResUNet预测模型。试验结果表明，相比于传统雷达回波外推算法SPROG与深度学习网络ResUNet模型，该模型对于未来1 h的雷达回波预测长时间外推图像模糊的问题以及强回波留存能力分别得到改善和增强。     

特质波动率、过度外推信念与股票预期收益的关系研究

本文基于沪深A股2000-2020年日数据,以Fama-French五因子模型估计特质波动率,采用Fama-MacBeth两阶段分步法分析特质波动率与股票预期收益关系,实证发现两者呈显著的负相关性,且加入控制变量后仍然具有显著性。因此文章认为投资者过度外推信念可以解释特质波动率之谜。高特质波动率股票具有高收益,由于过度外推信念,投资者相信高收益会持续,从而增加高特质波动股票交易,表现为投资者关注度提高,进而造成股价高估,预期收益下降,反之也成立。