四川：同心同德 抗洪救灾

暴雨如注，浊浪滔天，洪水肆虐…… 7月2日以来，四川省出现了人汛后范围最广、强度最大、持续时间最长的区域性暴雨天气过程，引发洪涝、泥石流、山体滑坡等自然灾害。共有15个市州、1200多万人受灾，灾害导致直接经济损失超过36亿元。     

修水县移民扶贫大灾之时见实效

当50年一遇的雪灾在2008年1月11日以迅猛之势突然降临修水时，山区群众的土坯房塌了，赖以生存的竹木断了，维系光明的电杆倒了……，不少群众陷入断路、断电、断粮、断水、断通讯的困境，持续时间达1个多月。据统计全县因灾倒房2845间，因灾围困人口5万余人，紧急转移安置人口2．4万余人，直接经济损失15．346亿元。     

期盼中的“量增价稳”是否已经来临?

不得不承认,今年以来商品住宅销售出现了持续回暖的局面。而这波所谓的"小阳春"持续时间之长,力度之强是很多人没有预料到的。尽管后市如何仍会持续争论下去,但当前量增价稳的局面是比较有利于社会稳定和房地产业发展的。     

节能环保政策赋予六大行业新机会

节能减排已成国策。由此，强制、加快淘汰高能耗、高污染的落后产能已经成为一种全国性、多行业的普遍现象，当前的情况还仅仅是这类政策作用的开始。有色、钢铁、水泥、电力、化工、化学药等高能耗或高污染的行业自然也成该政策的“关照重点”。在新的能耗、环保等标准下，新产能的建成也需要较长的时间。因而我们对由此引发的价格上涨的持续时间持乐观态度。     

传染病类突发公共卫生事件风险评估与应对

突发公共卫生事件会冲击社会经济运行,特别是具备传染性时这种冲击的程度和范围会更深更广,而通过建立模型来模拟传染病类突发公共卫生事件,将为传染病评估和应对提供积极有效的依据。故以SEIR模型为基准,针对SEIR模型存在的不足,将重大传染病事件分为三个阶段发展三阶段模型,将相关参数由静态参数改进为动态参数,分类模拟"封城"以及传染病存在复发可能性的情形,并利用2020年新冠肺炎疫情数据进行动态模拟。对经典SEIR模型以及改进的三阶段模型分别进行参数估计和系统仿真发现,在无人为干预的自然传播情况下,传染病感染数量峰值会出现在1~2个月后;加强隔离、加大医疗资源投入能显著减小传播规模;改进的三阶段模型能对传染病类事件起到很好的预测作用,可为未来传染病评估和应对提供有效依据。由此,为有效应对传染病类突发公共卫生事件,建议从加强隔离、加大医疗资源投入、疫情后期持续关注等角度着手完善我国传染病应急防控体系,在传染病发生时能够对相关人员做到尽早隔离,提高治愈率,减少传染数量,从源头上降低突发公共卫生事件对经济的负面影响。     

企业跨国研发能否提高创新效率——基于中国高科技企业的实证分析

本文利用2008—2011年中国高科技企业年度调查数据估算了企业创新效率指标,并首次考察了企业跨国研发活动对企业创新效率的影响。研究发现:企业从事跨国研发在短期内并没有带来研发创新的协同效应,反而抑制了企业研发技术创新效率和研发成果转化效率的提升。另外,企业的跨国研发范围对于创新效率的提升也呈现负向影响,而企业跨国研发的持续时间对创新效率的影响则呈现U型特征。本文的结论显示,企业在从事跨国研发初期存在着效率损失风险,企业应审慎选择并合理布局跨国研发活动。     

“心肺之患”——“十二五”规划面临环保挑战

正一场淅沥的春雨,将笼罩首都北京7天的雾霾暂时推开。阳光虽已久违,雾霾并未远去。人们对持久清新空气和蓝天白云更加翘首期盼。2014年初春这又一场雾霾,笼罩全国近1/7国土、10余省区市,在全国城市PM2.5实时监测图上,以大片紫褐色圆点,将京津冀、东北以及山西、陕西、河南、湖北、四川多地密集覆盖在一起,令人触目惊心。这是北京自监测PM2.5以来持续时间最长的一次,是去年10月《北京市空重污染应急预案(试行)》发布以来首次启动黄色和橙色级别预警的事件。     

从09广州车展看未来：盘点主推车预测新趋势

作为09年国内举办的最后一次大型国际车展。广州车展在11月30日圆满落下帷幕。此次广州车展持续时间为8天，不仅规模刷新了广州车展记录，而且无论是德系、韩系、日系还是国内自主品牌，纷纷“争强斗志”，拿出“看家之宝”旨在为明年车市大造气势。     

Dependencies between price duration,volatility, volume and return on the Warsaw Stock Exchange

The successive changes of asset prices are the most visible manifestation of financial markets dynamics. There exist different views about factors generating these changes, but many researchers and practitioners agree that the most important among them is the impact of information flow. According to the market microstructure theories, it depends mainly on the behavior of informed and uniformed traders. In the paper, we investigate dependencies between the possible proxies of information process： price duration and corresponding to it volume change and return. Our main objective is to answer the question about the most important factor in the process of discovering information by uniformed traders. We apply a set of models for volatility, volume and duration data. Our analysis is performed for selected equities listed on the Warsaw Stock Exchange and uses tick-by-tick data. The obtained results show that the stock liquidity on this leading stock market in Central and Eastern Europe is the most important factor influencing the process of discovering information by uninformed traders.