時(shí)間：2022-10-16 04:55:21
開(kāi)篇：寫(xiě)作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇統(tǒng)計(jì)與預(yù)測(cè)論文，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過(guò)程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。
〔關(guān)鍵詞〕WOS；ESI；學(xué)科預(yù)測(cè)
〔中圖分類號(hào)〕G250.2〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2014）06-0032-09
學(xué)科是現(xiàn)代大學(xué)實(shí)現(xiàn)人才培養(yǎng)使命的主要載體。擁有世界一流的學(xué)科，是世界一流大學(xué)的重要標(biāo)志。隨著世界一流大學(xué)和高水平大學(xué)建設(shè)的加快推進(jìn)，早日建成一批具有世界一流水平的學(xué)科，已經(jīng)成為高校亟需解決的問(wèn)題[1]。各高校都在強(qiáng)化自己的優(yōu)勢(shì)學(xué)科，形成優(yōu)秀的學(xué)科人才梯隊(duì)，努力使盡可能多的學(xué)科成為世界級(jí)的頂尖學(xué)科[2]。因此，如何通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、信息處理等手段，掌握某機(jī)構(gòu)某學(xué)科在世界所處的位置及學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)則顯得尤為重要。董政娥等[3-4]基于ESI和Incites（TM）數(shù)據(jù)庫(kù)引文分析及跟蹤，引入學(xué)科比重指標(biāo)：
在此數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之上，以東華大學(xué)為案例，在探討其優(yōu)勢(shì)學(xué)科特征，高引用率論文、熱門(mén)論文和頂尖論文與學(xué)科發(fā)展關(guān)系分析基礎(chǔ)上，預(yù)測(cè)后續(xù)最有可能入圍ESI世界前1%學(xué)科的學(xué)科。但是這個(gè)指標(biāo)在計(jì)算上存在著ESI和Incites（TM）數(shù)據(jù)庫(kù)更新不同步的問(wèn)題，ESI是即時(shí)被引數(shù)據(jù)，2個(gè)月更新1次，而Incites（TM）只更新至前一年的被引頻次，這樣上式中的分子和分母就不在一個(gè)更新周期內(nèi)，而造成計(jì)算基礎(chǔ)的失真。
本研究從統(tǒng)計(jì)學(xué)原理為理論基礎(chǔ)，以享譽(yù)全球的湯森路透上市的SCIE，ESI和Incites（TM）3種數(shù)據(jù)庫(kù)及評(píng)價(jià)工具為數(shù)據(jù)來(lái)源[5]，評(píng)估高等院校ESI學(xué)科的發(fā)展現(xiàn)狀，預(yù)測(cè)高等院校ESI學(xué)科的發(fā)展前景。
1基于WOS學(xué)科發(fā)展預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ)
1.1基于WOS學(xué)科發(fā)展預(yù)測(cè)的變量設(shè)置
x：ESI 22個(gè)學(xué)科名；
Nx：ESI更新周期內(nèi)，ESI 22個(gè)學(xué)科各學(xué)科的入選世界前1%的機(jī)構(gòu)數(shù)；
t：ESI更新周期中的各年；
C目xt：目標(biāo)機(jī)構(gòu)ESI更新周期x學(xué)科各年被引頻次；
C目x總：目標(biāo)機(jī)構(gòu)ESI更新周期x學(xué)科總被引頻次；
C目x差：目標(biāo)機(jī)構(gòu)ESI更新周期x學(xué)科總被引頻次與x學(xué)科入選世界前1%機(jī)構(gòu)從最后一位至倒數(shù)第i-1位ESI更新周期總被引頻次平均值的差值；
CNxt：x學(xué)科入選世界前1%機(jī)構(gòu)排名最后一位ESI更新周期各年被引頻次；
CMxt（M：Nx-i，i=0，1，…m）：x學(xué)科入選世界前1%機(jī)構(gòu)從最后一位至倒數(shù)i-1位ESI更新周期各機(jī)構(gòu)各年被引頻次；
CMx平（M：Nx-i，i=0，1，…m）：x學(xué)科入選世界前1%機(jī)構(gòu)從最后一位至倒數(shù)i-1位ESI更新周期各機(jī)構(gòu)總被引頻次平均值；
T目x：目標(biāo)機(jī)構(gòu)x學(xué)科在ESI更新周期中被SCIE收載的論文篇數(shù)；
T目x一：目標(biāo)機(jī)構(gòu)x學(xué)科在ESI更新周期中被SCIE收載的第一作者論文篇數(shù)；
T目x通：目標(biāo)機(jī)構(gòu)x學(xué)科在ESI更新周期中被SCIE收載的通訊作者論文篇數(shù)。
1.2基于WOS學(xué)科發(fā)展預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算
1.2.1入選世界前1%學(xué)科x預(yù)測(cè)
以SPSS對(duì)C目xt和CNxt進(jìn)行成對(duì)樣本檢驗(yàn)，觀察其顯著性差異[6]。如果其Sig（雙側(cè)）0.05，目標(biāo)機(jī)構(gòu)ESI更新周期中各年論文被引頻次與ESI排名最后一位的x學(xué)科入選世界前1%機(jī)構(gòu)ESI更新周期中各年論文被引頻次無(wú)顯著性差異，則目標(biāo)機(jī)構(gòu)的x學(xué)科有希望入選[7]。
1.2.2x學(xué)科入選世界前1%差距預(yù)測(cè)
在x學(xué)科有希望入選世界前1%的結(jié)論基礎(chǔ)之上，確認(rèn)目標(biāo)機(jī)構(gòu)x學(xué)科距入選世界前1%還有多遠(yuǎn)。
以SPSS對(duì)C目xt和CMxt進(jìn)行成對(duì)樣本檢驗(yàn)，觀察其顯著性差異，直至Sig（雙側(cè)）
1.2.3x學(xué)科入選世界前1%的定量指標(biāo)
在上述計(jì)算的基礎(chǔ)之上，確定x學(xué)科入選世界前1%的定量指標(biāo)，即目標(biāo)機(jī)構(gòu)x學(xué)科的全部論文被引頻次增加數(shù)（I1），第一作者論文被引頻次增加數(shù)（I2）和通訊作者論文被引頻次增加數(shù)（I3）。
2基于WOS學(xué)科發(fā)展預(yù)測(cè)的實(shí)證研究
中國(guó)藥科大學(xué)歷經(jīng)77年的砥礪前行，辦學(xué)水平、社會(huì)貢獻(xiàn)與學(xué)術(shù)聲譽(yù)顯著提升，為實(shí)現(xiàn)學(xué)校事業(yè)的持續(xù)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。面對(duì)建成多科性、研究型、國(guó)際化的高水平大學(xué)的百年發(fā)展目標(biāo)，學(xué)校還有很長(zhǎng)的路要走。為加快這一進(jìn)程，早日實(shí)現(xiàn)幾代藥大人的夢(mèng)想，圖書(shū)館配合學(xué)校客觀地評(píng)價(jià)教學(xué)科研水平，促進(jìn)學(xué)校學(xué)科建設(shè)與發(fā)展，支持學(xué)校成為世界一流大學(xué)的發(fā)展戰(zhàn)略。中國(guó)藥科大學(xué)2個(gè)學(xué)科進(jìn)入ESI世界前1%（數(shù)據(jù)更新：2013年9月，200301.01-2013-08-31）：化學(xué)排在593/1111，藥理學(xué)/毒理學(xué)排在108/523。以享譽(yù)全球的湯森路透上市的SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)和ESI評(píng)價(jià)工具，評(píng)估中國(guó)藥科大學(xué)ESI學(xué)科的發(fā)展現(xiàn)狀，預(yù)測(cè)中國(guó)藥科大學(xué)ESI學(xué)科的發(fā)展前景。
2.1中國(guó)藥科大學(xué)ESI入選世界前1%學(xué)科x預(yù)測(cè)
根據(jù)中國(guó)藥科大學(xué)20031.1-2013-8-31被SCIE收錄的ESI 22個(gè)學(xué)科論文的狀況，確立了10個(gè)相關(guān)學(xué)科，分別為：生物學(xué)與生物化學(xué)Biology & Biochemistry，化學(xué)Chemistry，臨床醫(yī)學(xué)Clinical Medicine，免疫學(xué)Immunology，材料科學(xué)Materials Science微生物學(xué)Microbiology，分子生物學(xué)與遺傳學(xué)Molecular Biology & Genetics，神經(jīng)科學(xué)與行為Neuroscience & Behavior，藥理學(xué)與毒理學(xué)Pharmacology & Toxicology和植物與動(dòng)物學(xué)Plant & Animal Science，除去已入選世界前1%的化學(xué)和藥理學(xué)與毒理學(xué)2個(gè)學(xué)科，對(duì)其余8個(gè)相關(guān)學(xué)科進(jìn)行預(yù)測(cè)，確立最快入選世界前1%的學(xué)科。
2.1.1數(shù)據(jù)及方法
選取8個(gè)相關(guān)學(xué)科入選ESI世界前1%（數(shù)據(jù)更新：2013-09-01，數(shù)據(jù)記錄為：200301.01-2013-08-31）倒數(shù)第一（第Nx）的排名機(jī)構(gòu)從SCIE（數(shù)據(jù)檢索時(shí)間：201311.06-201311.13）獲取2003-2012歷年被引數(shù)據(jù)，將中國(guó)藥科大學(xué)各相關(guān)學(xué)科的歷年被引數(shù)據(jù)C藥大xt與這些機(jī)構(gòu)CNxt以SPSS進(jìn)行成對(duì)樣本檢驗(yàn)。
2.2中國(guó)藥科大學(xué)有望入選世界前1%學(xué)科Biology & Biochemistry，Clinical Medicine和Plant & Animal Science預(yù)測(cè)
2.2.1中國(guó)藥科大學(xué)即將入選世界前1%學(xué)科Biology & Biochemistry預(yù)測(cè)
（1）中國(guó)藥科大學(xué)即將入選世界前1%學(xué)科Biology & Biochemistry差距
本節(jié)在前述的基礎(chǔ)上將找出中國(guó)藥科大學(xué)的Biology & Biochemistry距入選世界前1%還差多遠(yuǎn)。
①數(shù)據(jù)及方法
選取Biology & Biochemistry入選ESI世界前1%（數(shù)據(jù)更新：20130901，數(shù)據(jù)記錄為：200301.01-20130831）倒數(shù)的排名機(jī)構(gòu)從SCIE（數(shù)據(jù)檢索時(shí)間：201311.06-201311.13）獲取2003-2012歷年被引數(shù)據(jù)CMx1t，將中國(guó)藥科大學(xué)Biology & Biochemistry學(xué)科的歷年被引數(shù)據(jù)C藥大x1t與這些機(jī)構(gòu)CMx1t以SPSS進(jìn)行成對(duì)樣本檢驗(yàn)，直至檢驗(yàn)出有顯著性的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異為止。選擇的機(jī)構(gòu) 分別為：871/871 Kyorin Univ，870/871 Univ Occupat & Environm Hlth，868/871 Univ Stirling，867/871 Istanbul Univ，866/871 Univ Nacl Cordoba，865/871 Saga Univ，864/871 Queensland Univ Technol。
（2）中國(guó)藥科大學(xué)加快Biology & Biochemistry學(xué)科入選世界前1%定量指標(biāo)
在前述分析預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)之上，本節(jié)確定加快中國(guó)藥科大學(xué)Biology & Biochemistry入選世界前1%的定量指標(biāo)。
中國(guó)藥科大學(xué)2003-2013年Biology & Biochemistry收錄于SCIE（數(shù)據(jù)檢索日期：2013-10-30）的article，paper，review和note T藥大x1344篇（與ESI數(shù)據(jù)要求同步），其中第一作者為中國(guó)藥科大學(xué)的T藥大x1一277篇，通訊作者為中國(guó)藥科大學(xué)的T藥大x1通239篇，總被引C藥大x1總2 379，ESI Biology & Biochemistry倒數(shù)第一至第八被引均值（圖2中各機(jī)構(gòu)的被引頻次）：
也就是說(shuō)，中國(guó)藥科大學(xué)2003-2013年Biology & Biochemistry收錄于SCIE的目標(biāo)論文如果在一段時(shí)間內(nèi)第一作者的被引增加5，通訊作者的被引增加4，其他作者的被引增加4，則在這一個(gè)時(shí)間段的結(jié)束之時(shí)，中國(guó)藥科大學(xué)Biology & Biochemistry將入選ESI世界前1%。
2.2.2中國(guó)藥科大學(xué)有望入選世界前1%學(xué)科Clinical Medicine預(yù)測(cè)
按照2.2.1的計(jì)算方法，得出結(jié)論：中國(guó)藥科大學(xué)Clinical Medicine的歷年被引數(shù)據(jù)C藥大x2t與ESI Clinical Medicine入選世界前1%機(jī)構(gòu)的倒數(shù)第一至倒數(shù)第十七位CMx2t均無(wú)顯著性的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，也就是說(shuō)，中國(guó)藥科大學(xué)Clinical Medicine未入選世界前1%僅是在被引頻次上有較小的不足，該學(xué)科不僅即將入選世界前1%，而且一經(jīng)入選世界前1%還有可能不是最末一位。進(jìn)一步的計(jì)算表明：中國(guó)藥科大學(xué)2003-2013年Clinical Medicine收錄于SCIE（數(shù)據(jù)檢索日期：2013-11-19）的article，paper，review和note T藥大x2305篇（與ESI數(shù)據(jù)要求同步），其中第一作者為中國(guó)藥科大學(xué)的T藥大x2一216篇，通訊作者為中國(guó)藥科大學(xué)的T藥大x2通193篇，總被引C藥大x2總1 637，ESI Clinical Medicine世界前1%倒數(shù)第一至第十七位被引均值CMx2平1 618，C藥大x2差=1618-1637=-17。也就是說(shuō)，ESI的數(shù)據(jù)為200301.01-2013-08-31給出的Clinical Medicine入選世界前1%機(jī)構(gòu)倒數(shù)第一至第十八位的均值已經(jīng)被中國(guó)藥科大學(xué)（2003-01.01-2013-11.19數(shù)據(jù)）趕上并超過(guò)，為了維持這樣的狀態(tài)，爭(zhēng)取下一個(gè)ESI更新周期入選世界前1%，我們以一作和通訊作者的被引頻次計(jì)算，中國(guó)藥科大學(xué)一作的被引頻次為1 325，通訊作者的被引頻次為1 166，其差值分別為：1618-1325=293和1618-1166=452。將此結(jié)果分別除以216和193，結(jié)果分別為I2=1.4和I3=2-3。也就是說(shuō)，中國(guó)藥科大學(xué)2003-2013年Clinical Medicine收錄于SCIE的目標(biāo)論文如果短期內(nèi)第一作者的被引增加2，通訊作者的被引增加3，將有望在下一個(gè)ESI更新周期入選世界前1%。
2.2.3中國(guó)藥科大學(xué)有望入選世界前1%學(xué)科Plant and Animal Science預(yù)測(cè)
按照2.2.1的計(jì)算方法，得出結(jié)論：中國(guó)藥科大學(xué)Plant and Animal Science的歷年被引數(shù)據(jù)C藥大x8t只與ESI Plant and Animal Science入選世界前1%機(jī)構(gòu)的倒數(shù)第一至倒數(shù)第二位CMx8t無(wú)顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。倒數(shù)第三位就出現(xiàn)了顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。因此推斷，中國(guó)藥科大學(xué)Plant and Animal Science的入選世界前1%還是有一定的困難的。
3基于WOS學(xué)科發(fā)展預(yù)測(cè)方法的實(shí)踐驗(yàn)證
前述進(jìn)行了WOS學(xué)科發(fā)展預(yù)測(cè)的理論用于中國(guó)藥科大學(xué)基于ESI 2003-01.01-2013-0831收錄周期內(nèi)入選世界前1%學(xué)科預(yù)測(cè)的實(shí)證研究，預(yù)測(cè)方法的可行性與實(shí)用程度還需經(jīng)過(guò)實(shí)踐的檢驗(yàn)。ESI在2013-11.01更新后，于2014-02-07再次更新ESI 200301.01-201310.31收錄周期，此次更新的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了依據(jù)201311.01（ESI 200301.01-20130831）收錄周期更新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果：Clinical Medicine入選世界前1%，排名3735/4417，這是繼Chemistry和Pharmacology & Toxicology后的第三個(gè)入選學(xué)科。驗(yàn)證了上文2.2.2的預(yù)測(cè)結(jié)果。在2014-02-07更新后的ESI2003-01.01-201310.31收錄周期內(nèi)，中國(guó)藥科大學(xué)Clinical Medicine入選世界前1%。1111圖3中國(guó)藥科大學(xué)入選ESI世界前1%學(xué)科（數(shù)據(jù)更新：2013-11.01，2003-01.01-2013-08-31）
兩次更新周期的數(shù)據(jù)比較可以指示：本研究的預(yù)測(cè)方法具有一定的可行性和實(shí)用價(jià)值。本研究的理論與實(shí)踐值得在更廣泛的高校學(xué)科預(yù)測(cè)中推廣和檢驗(yàn)。
4討論與結(jié)論
通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘與分析進(jìn)行預(yù)測(cè)已深入到社會(huì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)生活、科技進(jìn)步等各個(gè)領(lǐng)域，成為社會(huì)發(fā)展與進(jìn)步的標(biāo)志[8-9]。針對(duì)某一學(xué)科專業(yè)研究的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)，不僅可以揭示該學(xué)科研究的特點(diǎn)和發(fā)展規(guī)律，而且為今后的研究和工作提供科學(xué)的依據(jù)。是高校必不可少的工作與任務(wù)[10]。本研究借助WOS平臺(tái)上的系列數(shù)據(jù)庫(kù)及分析工具，開(kāi)展科研成果的分析和評(píng)價(jià)，有助于及時(shí)把握相關(guān)學(xué)科的發(fā)展動(dòng)態(tài)，了解相關(guān)學(xué)科的優(yōu)勢(shì)和特色，從而可以更有針對(duì)性地提供與高校師生實(shí)際需求相適應(yīng)的個(gè)性化的學(xué)科信息支持。
本研究創(chuàng)建了基于WOS學(xué)科發(fā)展預(yù)測(cè)的數(shù)理理論方法，并且用于中國(guó)藥科大學(xué)的學(xué)科預(yù)測(cè)實(shí)證。根據(jù)ESI 2013-11.01更新的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)收錄：2003-01.01-2013-08-31）中國(guó)藥科大學(xué)的Clinical Medicine將在下一個(gè)更新周期內(nèi)入選世界前1%；Biology & Biochemistry收錄于SCIE的目標(biāo)論文如果在一段時(shí)間內(nèi)第一作者的被引增加5，通訊作者的被引增加4，其他作者的被引增加4，則在這一個(gè)時(shí)間段的結(jié)束之時(shí)，中國(guó)藥科大學(xué)Biology & Biochemistry將入選ESI世界前1%；而Plant & Animal Science的入選世界前1%還是有一定的困難的。ESI 201402-07更新的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)收錄：2003-01.01-2013-10.31）的實(shí)踐表明：中國(guó)藥科大學(xué)的Clinical Medicine入選世界前1%，排名3735/4417，驗(yàn)證了前一個(gè)周期的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果。這個(gè)實(shí)證研究揭示了：本研究的方法可行且具有一定的實(shí)用價(jià)值。
本研究中以數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論為指導(dǎo)的預(yù)測(cè)方法僅用于中國(guó)藥科大學(xué)的學(xué)科預(yù)測(cè)實(shí)踐，進(jìn)一步的拓展還將在更廣泛的高校學(xué)科預(yù)測(cè)中推廣、檢驗(yàn)并修正。
本研究得到中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)非藥學(xué)類引導(dǎo)項(xiàng)目資助和中國(guó)藥科大學(xué)圖書(shū)館項(xiàng)目立項(xiàng)。以表感謝！
參考文獻(xiàn)
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醫(yī)學(xué)論文正文的編寫(xiě)，一般分為前言、方法、結(jié)果、討論四個(gè)部分。
1.前言
前言主要是概括本研究的背景、目的、研究思路、理論依據(jù)等。前言要切題，起到給讀者一些預(yù)備知識(shí)的作用，并能引人人勝。
2.方法
方法中主要交代3部分內(nèi)容：研究對(duì)象、研究方法、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。
(1)研究對(duì)象：①研究對(duì)象的入選方法：包括隨機(jī)抽取、志愿者、轉(zhuǎn)診樣本、連續(xù)樣本等。介紹研究對(duì)象的來(lái)源，不但有利于估計(jì)抽樣誤差，還能幫助讀者了解論文結(jié)論的適用范圍；②研究對(duì)象的樣本數(shù)、年齡、性別、健康狀況等；③診斷標(biāo)準(zhǔn)和納入/排除標(biāo)準(zhǔn)：盡量使用“金標(biāo)準(zhǔn)”，并標(biāo)明診斷標(biāo)準(zhǔn)的出處；④研究對(duì)象的分組方法：是否隨機(jī)分配，采用何種隨機(jī)分配方法：簡(jiǎn)單隨機(jī)化、區(qū)組隨機(jī)化或分層隨機(jī)化，切不可簡(jiǎn)單地寫(xiě)成“隨機(jī)分組”。
(2)研究方法：①所使用的儀器(例如CT、MRI、造影機(jī)、超聲儀等)，需注明其名稱、型號(hào)、生產(chǎn)單位、具體的掃描參數(shù)及操作步驟；②所使用的藥物，應(yīng)寫(xiě)明化學(xué)名、商品名、生產(chǎn)廠名，中藥還應(yīng)注明產(chǎn)地，并詳細(xì)說(shuō)明每日劑量、次數(shù)、用藥途徑和療程等；③試劑應(yīng)寫(xiě)明生產(chǎn)廠家名；④試驗(yàn)方法如是作者新建立的要詳細(xì)介紹，老的方法應(yīng)注明出處；⑤測(cè)量指標(biāo)及判斷結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)，并標(biāo)明標(biāo)準(zhǔn)的出處。
(3)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法：醫(yī)學(xué)論文中通常會(huì)產(chǎn)生一些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的比較需使用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件，因此在方法中應(yīng)當(dāng)介紹所選用的統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件、統(tǒng)計(jì)方法、選擇的依據(jù)，以及差異顯著性檢驗(yàn)水準(zhǔn)。
3.結(jié)果
結(jié)果是論文的核心，它反映了論文水平的高低及其價(jià)值，是結(jié)論的依據(jù)。結(jié)果主要是以數(shù)據(jù)、表格或圖片的形式展現(xiàn)，并對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)的闡述。結(jié)果表達(dá)時(shí)要注意以下幾個(gè)方面：
(1)數(shù)據(jù)表達(dá)要準(zhǔn)確、完整：報(bào)告結(jié)果的例數(shù)與入選研究對(duì)象的例數(shù)應(yīng)吻合，剔除例數(shù)與剔除理由應(yīng)交待，失訪例數(shù)及因其他原因死亡例數(shù)也應(yīng)寫(xiě)清楚，如有數(shù)據(jù)不全應(yīng)作解釋。各個(gè)數(shù)據(jù)的計(jì)算要保證準(zhǔn)確、無(wú)誤。
(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)處理：診斷試驗(yàn)的研究應(yīng)報(bào)告靈敏度、特異度、準(zhǔn)確度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、陰性預(yù)測(cè)值及受試者工作特征(ROC)曲線等。進(jìn)行t檢驗(yàn)或χ2檢驗(yàn)時(shí)，需注明具體的t值、χ2值及P值等。
(3)對(duì)圖表中的數(shù)據(jù)加以必要的綜合提煉，強(qiáng)調(diào)主要結(jié)果。
4.討論
討論是對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的分析和論證，是對(duì)結(jié)果的必然性、偶然性、可靠性和重要性進(jìn)行的全面、系統(tǒng)的論述，并上升到一定的理論高度。討論是論文的重點(diǎn)部分，也是最難寫(xiě)的部分，具有畫(huà)龍點(diǎn)睛的作用。討論部分是從理論上對(duì)實(shí)驗(yàn)和觀察結(jié)果進(jìn)行分析和綜合，為文章的結(jié)論提供理論依據(jù)?？梢詮囊韵聨讉€(gè)方面展開(kāi)：
(1)本研究結(jié)果與其他有關(guān)的研究報(bào)道比較，有哪些不同或相同之處，哪些文獻(xiàn)支持本文發(fā)現(xiàn)，哪些文獻(xiàn)報(bào)道與本文結(jié)論不同。
(2)說(shuō)明本研究的創(chuàng)新之處與局限性、不足之處，提出需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題，為以后的研究指明方向。
(3)具體解析研究成果。對(duì)新的發(fā)現(xiàn)、文獻(xiàn)尚未報(bào)道的內(nèi)容進(jìn)行深入討論，包括可能的機(jī)制、臨床應(yīng)用范圍以及從研究結(jié)果對(duì)總體的推論。
(4)這些成果可為同行提供哪些借鑒。
(5)提出進(jìn)一步的研究方向、展望、建議和設(shè)想。
5.結(jié)論
結(jié)論是對(duì)全文的一個(gè)總結(jié)，可用一兩句話概括本文的主要研究的內(nèi)容，采用的方法以及獲得的結(jié)論，同時(shí)可以指出下一步的研究方向及研究任務(wù)。
6.參考文獻(xiàn)
關(guān)鍵詞：彩電產(chǎn)品；銷售量；移動(dòng)平均；灰色預(yù)測(cè)
中圖分類號(hào)：F407.619 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2016）04-0060-02
一、大石橋市興隆集團(tuán)彩電產(chǎn)品銷售影響因素分析
（一）公司簡(jiǎn)介及銷售概況
大石橋市興隆商城位于“鎂都”大石橋繁華商業(yè)區(qū)，是興隆百貨集團(tuán)的第一家跨市連鎖企業(yè)，于1997年4月26日正式成立并開(kāi)業(yè)，營(yíng)業(yè)面積4.8萬(wàn)m2，擁有員工2 000余人，是一家集零售、餐飲、娛樂(lè)為一體的綜合商場(chǎng)，也是營(yíng)口地區(qū)規(guī)模最大的統(tǒng)一經(jīng)營(yíng)、統(tǒng)一管理的保真商場(chǎng)。
本文以大石橋興隆商城彩電產(chǎn)品2009―2014年六年內(nèi)的年銷售量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為依據(jù)，對(duì)影響其銷售的因素進(jìn)行分析。其統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（如表1所示）。
（二）大石橋市興隆集團(tuán)彩電市場(chǎng)需求的影響因素
興隆企業(yè)作為大石橋地區(qū)最大的民營(yíng)商業(yè)企業(yè)集團(tuán)，影響其彩電產(chǎn)品銷售狀況的總體市場(chǎng)因素有市場(chǎng)規(guī)模、市場(chǎng)增長(zhǎng)率、產(chǎn)品生命周期、市場(chǎng)需求的周期性和季節(jié)性、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度和行業(yè)的總體獲利能力等。
二、實(shí)例計(jì)算
（一）移動(dòng)平均法計(jì)算
所謂移動(dòng)平均法，就是順序?qū)⒔M距由前往后移動(dòng)，產(chǎn)生多個(gè)移動(dòng)平均值，根據(jù)這些移動(dòng)平均值來(lái)確定預(yù)測(cè)值的預(yù)測(cè)方法。
設(shè)實(shí)際發(fā)生值的時(shí)間序列是xt，組距為N，將xt順序以組距N移動(dòng)，求得平均值序列為Mt，即Mt可用下式表示：
三、預(yù)測(cè)結(jié)果分析
（一）兩種預(yù)測(cè)模型的對(duì)比分析
通過(guò)平均相對(duì)誤差對(duì)比來(lái)分析兩種模型。選擇的平均相對(duì)誤差關(guān)系式為：
（二）分析結(jié)果
通過(guò)表4中兩種模型誤差比較，結(jié)果分析如下：
1.大石橋興隆商城彩電銷售情況從誤差精度來(lái)說(shuō)，移動(dòng)平均模型和灰色模型都可以用來(lái)預(yù)測(cè)其銷售量，但灰色模型要優(yōu)于移動(dòng)平均模型。
2.由于灰色模型可以用較少的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)且預(yù)測(cè)誤差較小，所以對(duì)于數(shù)據(jù)較少的彩電產(chǎn)品預(yù)測(cè)，建議用灰色模型來(lái)預(yù)測(cè)其銷售量。
四、結(jié)論
本論文采用移動(dòng)平均法和GM（1，1）兩種預(yù)測(cè)模型，對(duì)大石橋市興隆集團(tuán)彩電的銷售量進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析，得出以下結(jié)論：第一，兩種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果表明，這兩種預(yù)測(cè)模型都是可行的。第二，從預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差精度分析來(lái)看，GM（1，1）模型預(yù)測(cè)要相對(duì)優(yōu)于移動(dòng)平均預(yù)測(cè)。所以，GM（1，1）模型可作為大石橋市興隆集團(tuán)及同類企業(yè)產(chǎn)品銷售預(yù)測(cè)時(shí)的參考。第三，對(duì)于GM（1，1）模型而言，模型只實(shí)現(xiàn)了一般情況的預(yù)測(cè)。對(duì)于有可能出現(xiàn)的特殊情況，比如歷史數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度不一致、歷史數(shù)據(jù)部分殘缺等問(wèn)題，并沒(méi)有進(jìn)行探討，需要在今后的工作中繼續(xù)深入。
參考文獻(xiàn)：
關(guān)鍵詞 情報(bào)學(xué)；碩士論文；關(guān)鍵詞
中圖分類號(hào)G251 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A 文章編號(hào) 1674-6708（2014）114-0013-02
當(dāng)前，世界各國(guó)的許多高等院校和科學(xué)研究機(jī)構(gòu)都在加強(qiáng)對(duì)圖書(shū)情報(bào)的研究，許多世界一流院校，比如Harvard University（哈佛大學(xué)）、Princeton University（普林斯頓大學(xué)）、Yale University（耶魯大學(xué)）、Massachusetts Inst. of Technology（麻省理工學(xué)院）等都建立了比較完善的情報(bào)學(xué)教育體系。而比較而言，在我國(guó)高等院校與科研院所對(duì)圖書(shū)情報(bào)學(xué)的相關(guān)研究，明顯要相對(duì)落后，近年來(lái)隨著改革開(kāi)放的深入推進(jìn)，有關(guān)情報(bào)學(xué)的招生和課題研究有所提升，并呈現(xiàn)出較為快速的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，然而由于研究?jī)?nèi)容相對(duì)較為高深，而且研究的靶場(chǎng)顯得較為前沿化與多元化?；陉P(guān)鍵詞對(duì)學(xué)位論文進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、研究與分析是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的范疇，是圖書(shū)情報(bào)學(xué)研究的重要內(nèi)容。即以學(xué)位文獻(xiàn)或?qū)W位文獻(xiàn)的某些特點(diǎn)為標(biāo)的，以聚集梳理一定數(shù)量文獻(xiàn)為基礎(chǔ)，由此展開(kāi)對(duì)某一時(shí)域某一領(lǐng)域科學(xué)技術(shù)基本狀況與基本特征的研究，并由此論述和預(yù)測(cè)該領(lǐng)域科學(xué)技術(shù)在今后一段時(shí)期的研究趨勢(shì)與特點(diǎn)規(guī)律態(tài)勢(shì)?；讵?dú)特關(guān)鍵詞進(jìn)行圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域的碩士學(xué)位論文進(jìn)行分析，是情報(bào)學(xué)研究的一項(xiàng)重要方法，是一種將文獻(xiàn)資料中的眾多核心要素關(guān)聯(lián)起來(lái)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的引證分析方法，其可以較為科學(xué)地評(píng)價(jià)文獻(xiàn)所研究與發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢(shì)，揭示學(xué)科當(dāng)時(shí)研究的熱點(diǎn)，較為準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)文獻(xiàn)所代表的學(xué)術(shù)水平。
1 研究對(duì)象數(shù)據(jù)來(lái)源
本文研究的對(duì)象定位于對(duì)國(guó)內(nèi)圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域這一總體框架，并于此基礎(chǔ)上將“靶向”集中于碩士學(xué)位論文的統(tǒng)計(jì)、分析與研究，將“靶標(biāo)”聚集到碩士學(xué)位論文的研究熱點(diǎn)、趨勢(shì)、重點(diǎn)、前沿以及其變化情況，從而更加清晰地梳理出我國(guó)情報(bào)學(xué)研究的發(fā)展脈絡(luò)，從而為我國(guó)情報(bào)學(xué)教育發(fā)展提供參考。研究的主要數(shù)據(jù)來(lái)源集中于國(guó)內(nèi)著名的學(xué)位論文收集庫(kù)――中國(guó)知網(wǎng)CNKI學(xué)術(shù)文獻(xiàn)總庫(kù)、維普期刊資源整合服務(wù)平臺(tái)與萬(wàn)方數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)“三大論文數(shù)據(jù)庫(kù)”，以及國(guó)內(nèi)高等院校圖書(shū)館自建特色數(shù)據(jù)庫(kù)。其中，中國(guó)知網(wǎng)CNKI和萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)是國(guó)內(nèi)收錄學(xué)位論文最為全面的數(shù)據(jù)庫(kù)，因此，為了確保分析研究的數(shù)據(jù)具有較高可信度與代表性，分析研究檢索的數(shù)據(jù)源即來(lái)自該兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，著重定位于“學(xué)科專業(yè)名稱”、“學(xué)科專業(yè)分類”選項(xiàng)進(jìn)行檢索，而檢索的時(shí)間區(qū)域定位于近10年，對(duì)于兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索出來(lái)的文獻(xiàn)，對(duì)于相同的通過(guò)采用SQL 語(yǔ)句進(jìn)行篩選，剔除重復(fù)的以及不符合的。
由此，以“情報(bào)學(xué)”作為檢索詞，從中國(guó)知網(wǎng)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)獲得1640篇碩士論文，從萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)中獲致1315篇碩士論文，通過(guò)SQL篩選剔除重復(fù)的以及不符合的795篇，總共獲得有效國(guó)內(nèi)圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域碩士論文2160篇。
2 基于高頻關(guān)鍵詞的國(guó)內(nèi)圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域碩士學(xué)位論文特點(diǎn)
通過(guò)對(duì)獲取到的2160篇國(guó)內(nèi)圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域碩士論文進(jìn)行研究，綜合統(tǒng)計(jì)論文的關(guān)鍵詞，累計(jì)關(guān)鍵詞有13976個(gè)，經(jīng)過(guò)分析研究，去除不能表達(dá)論文主題概念的關(guān)鍵詞3645個(gè)，共得10331個(gè)，平均每篇碩士文獻(xiàn)關(guān)鍵詞數(shù)為4.78個(gè)，由此可說(shuō)明該統(tǒng)計(jì)是科學(xué)的，與國(guó)外科文獻(xiàn)資料對(duì)關(guān)鍵詞的標(biāo)引規(guī)則相符（國(guó)內(nèi)外科技期刊要求的每篇關(guān)鍵詞應(yīng)標(biāo)出 3-8 個(gè)），接著對(duì)關(guān)鍵詞的詞頻進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，將關(guān)鍵詞的頻度大于60作為標(biāo)準(zhǔn)，將其定義為“高頻詞”，通過(guò)對(duì)“高頻詞”的統(tǒng)計(jì)分析，可以非常清晰地看出，有關(guān)“知識(shí)管理”這一主題的頻次最高，多達(dá)126次。無(wú)疑，這也證實(shí)了近些年來(lái)，學(xué)術(shù)界對(duì)知識(shí)管理這個(gè)方向的研究熱點(diǎn)。此外，“電子商務(wù)”為121次、“信息化”為118次、“信息技術(shù)”為112次、“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”為102次、“信息服務(wù)”為98次、“信息檢索”為96次、“數(shù)據(jù)挖掘”為87次、“數(shù)字圖書(shū)”為84次、“信息資源”為79次、“電子政務(wù)”為75次、 “知識(shí)服務(wù)”為71次、“知識(shí)共享”為68次、“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”為63次，從中也反映了我國(guó)對(duì)信息化建設(shè)、知識(shí)服務(wù)、數(shù)字化建設(shè)等關(guān)注在日益提升，也驗(yàn)證了我國(guó)國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)重新頒布的《授予博士、碩士學(xué)位和培養(yǎng)研究生的學(xué)科、專業(yè)目錄》中“圖書(shū)館、情報(bào)與檔案管理”的實(shí)效，表明了情報(bào)學(xué)與管理學(xué)之間滲透和結(jié)合日益加強(qiáng)，也可以折射出當(dāng)前研究的重點(diǎn)、熱點(diǎn)仍然集中在情報(bào)學(xué)基礎(chǔ)領(lǐng)域，并預(yù)示著今后情報(bào)學(xué)研究的一個(gè)重點(diǎn)將是對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息資源的開(kāi)發(fā)、整合與利用。
3 基于聚類共詞的國(guó)內(nèi)圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域碩士學(xué)位論文特點(diǎn)
通常來(lái)說(shuō)，僅僅通過(guò)孤獨(dú)地察看論文的某一關(guān)鍵詞，通常是難以有充足的理由說(shuō)明該論文所研究的主題，然而通過(guò)關(guān)注兩個(gè)或者兩個(gè)以上的關(guān)鍵詞，將可以給予人們更加充分的信息去把握論文的大致內(nèi)容和論文的主題脈絡(luò)。通過(guò)采取計(jì)算機(jī)數(shù)字高效處理作用，充分發(fā)揮Excel的數(shù)據(jù)透視功能，再次對(duì)出現(xiàn)次數(shù)高于60的高頻出現(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行“聚類性”分析，統(tǒng)計(jì)在同一論文中兩兩同時(shí)出現(xiàn)的關(guān)鍵詞，從而構(gòu)建出60 × 60的“聚類共詞矩陣”，通過(guò)這一矩陣的研究，非常清晰地顯示出“聚類共詞矩陣”是一個(gè)對(duì)稱矩陣，其中位于矩陣對(duì)角線上的數(shù)據(jù)顯示的是某關(guān)鍵詞自身一同出現(xiàn)的頻次，這個(gè)一同出現(xiàn)的現(xiàn)象就實(shí)質(zhì)來(lái)說(shuō)，就是論文之間的相關(guān)度，對(duì)于非對(duì)角線上的數(shù)據(jù)，則表示不同關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)頻次。通過(guò)這個(gè)矩陣可以從另一個(gè)側(cè)反題出，關(guān)鍵詞分布既有交叉、相互滲透又具有群組分布的獨(dú)立性。通過(guò)Excel的數(shù)據(jù)透視處理得到共現(xiàn)頻次較高的有：“知識(shí)管理”為124次，“電子商務(wù)”為106次，“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”為101次，“高校圖書(shū)館”為98次，“信息服務(wù)”為92次，“數(shù)據(jù)挖掘”為87次，“數(shù)學(xué)圖書(shū)館”為83次，“信息資源”為81次，“電子政務(wù)”為79次，“知識(shí)共享”為72次，“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”為66次。由此可以看出，在國(guó)內(nèi)圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域碩士學(xué)位論文的研究主題中，當(dāng)前基于數(shù)字化、信息化、電子化的知識(shí)管理與數(shù)據(jù)挖掘是個(gè)熱點(diǎn)，同時(shí)也說(shuō)明我國(guó)情報(bào)學(xué)教育研究的領(lǐng)域在不斷拓寬。
綜合以上，關(guān)注獨(dú)特關(guān)鍵詞下國(guó)內(nèi)圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域碩士學(xué)位論文研究的學(xué)科結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，獲得了基于高頻關(guān)鍵詞的國(guó)內(nèi)圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域碩士學(xué)位論文特點(diǎn)，以及基于聚類共詞的國(guó)內(nèi)圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域碩士學(xué)位論文特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)研究結(jié)果的比較分析，得出了一些有較為充足理由支撐的結(jié)論，那就是從中可以較為清晰地得出，當(dāng)前以及今后一段時(shí)期國(guó)內(nèi)圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域碩士學(xué)位論文研究的側(cè)重點(diǎn)在于“數(shù)字化、信息化、電子化的知識(shí)管理與數(shù)據(jù)信息挖掘”。
參考文獻(xiàn)
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【關(guān)鍵詞】電力規(guī)劃 規(guī)劃設(shè)計(jì) 設(shè)計(jì)技術(shù) 規(guī)劃技術(shù) 電力設(shè)計(jì) 電力系統(tǒng)規(guī)劃
中圖分類號(hào)：F407.61 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：
一．引言。
電力能源是保障我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展各個(gè)領(lǐng)域的能源基礎(chǔ)，在我國(guó)的社會(huì)發(fā)展中起著舉足輕重的作用。電力系統(tǒng)規(guī)劃主要是由電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、電源規(guī)劃及電網(wǎng)規(guī)劃組成，電網(wǎng)規(guī)劃是建立在電源規(guī)劃和負(fù)荷規(guī)劃基礎(chǔ)之上的，要求在保證輸電能力的前提下，將輸電費(fèi)用降至最低。電力系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)是在根據(jù)原始資料和系統(tǒng)資料，對(duì)負(fù)荷和電量平衡作出分析，利用規(guī)劃方法，結(jié)合優(yōu)化規(guī)劃的原則，從擬定的多種方案中，選擇技術(shù)可行，運(yùn)行經(jīng)濟(jì)，安全可靠的設(shè)計(jì)方案，以此確定最優(yōu)的規(guī)劃設(shè)計(jì)方案。
二.電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。
電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)程序是電力系統(tǒng)中進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)的一種行之有效的手段, 它通過(guò)計(jì)算程序自動(dòng)采集、分析歷史數(shù)據(jù), 通過(guò)精密計(jì)算得到預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和曲線, 能夠使負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度有大幅度提高。但是, 在程序中提供了多種預(yù)測(cè)方法中, 選取最準(zhǔn)確、最恰當(dāng)?shù)姆椒ㄊ翘岣哓?fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的重要手段之一, 這就需要我們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中要對(duì)負(fù)荷實(shí)際變化規(guī)律及影響因素做細(xì)致的分析。
1.回歸分析法。
回歸分析法, 是目前廣泛應(yīng)用的定量預(yù)測(cè)方法, 用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析方法對(duì)變量的觀測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析, 并根據(jù)對(duì)規(guī)劃期內(nèi)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展情況的預(yù)測(cè)來(lái)推算未來(lái)的負(fù)荷。優(yōu)點(diǎn): 預(yù)測(cè)精度較高, 適用于在中、短期預(yù)測(cè)使用。缺點(diǎn):
( 1)規(guī)劃水平年的工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值很難詳細(xì)統(tǒng)計(jì); ( 2)回歸分析法只能測(cè)算出綜合用電負(fù)荷的發(fā)展水平, 無(wú)法測(cè)算出各供電區(qū)的負(fù)荷發(fā)展水平, 也就無(wú)法進(jìn)行具體的電網(wǎng)建設(shè)規(guī)劃。
2.單耗法。
單耗法是預(yù)測(cè)有單耗指標(biāo)的工業(yè)和部分農(nóng)業(yè)用電量的一種直接有效的方法。優(yōu)點(diǎn):方法簡(jiǎn)單, 對(duì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)效果較好。缺點(diǎn): 需做大量細(xì)致的調(diào)研工作,近期預(yù)測(cè)效果較佳。
3.灰色系統(tǒng)法。
灰色預(yù)測(cè)是一種對(duì)含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。以灰色系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的灰色預(yù)測(cè)技術(shù),可在數(shù)據(jù)不多的情況下找出某個(gè)時(shí)期內(nèi)起作用的規(guī)律,建立負(fù)荷預(yù)測(cè)的模型?；疑Ｐ头ㄟm用于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)。優(yōu)點(diǎn): 要求負(fù)荷數(shù)據(jù)少、不考慮分布規(guī)律、不考慮變化趨勢(shì)、運(yùn)算方便、短期預(yù)測(cè)精度高、易于檢驗(yàn)。缺點(diǎn): ( 1)當(dāng)數(shù)據(jù)離散程度越大, 即數(shù)據(jù)灰度越大, 預(yù)測(cè)精度越差; ( 2)不太適合于后推若干年的預(yù)測(cè)。
4.趨勢(shì)分析法。
常用的趨勢(shì)模型有線性趨勢(shì)模型、多項(xiàng)式趨勢(shì)模型、對(duì)數(shù)趨勢(shì)模型、冪函數(shù)趨勢(shì)模型、指數(shù)趨勢(shì)模型等, 這種方法本身是一種確定的外推, 在處理歷史資料、擬合曲線, 得到模擬曲線的過(guò)程, 都不考慮隨機(jī)誤差。使用的關(guān)鍵是根據(jù)地區(qū)發(fā)展情況, 選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ汀?/p>
5.負(fù)荷密度。
負(fù)荷密度一般以kW/km2表示。一般并不直接預(yù)測(cè)整個(gè)城市的負(fù)荷密度, 而是按城市區(qū)域或功能分區(qū)。不同地區(qū)、不同功能的區(qū)域, 負(fù)荷密度是不同的。
三. 電力系統(tǒng)的電源規(guī)劃。
電源規(guī)劃的核心問(wèn)題，是在規(guī)劃限定的時(shí)間范圍內(nèi)，根據(jù)對(duì)電力負(fù)載增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)，確定在何時(shí)、何地，建設(shè)什么類型、多大容量的一批發(fā)電廠，以期既能滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展所引起的負(fù)荷增長(zhǎng)需求，同時(shí)又最為經(jīng)濟(jì)合理。
我國(guó)目前的電力系統(tǒng)的基本情況是，隨著電力系統(tǒng)改革的深入，電廠與電網(wǎng)已經(jīng)徹底分離，分別形成了發(fā)電公司與電網(wǎng)公司。雖然二者都處于壟斷地位，且以服務(wù)國(guó)民生產(chǎn)和生活為第一目標(biāo)，但是作為相互獨(dú)立的經(jīng)濟(jì)實(shí)體，二者同時(shí)也都要考慮經(jīng)濟(jì)利益的最大化，這是主場(chǎng)化改革的必然結(jié)果，但同時(shí)也會(huì)引起一些協(xié)調(diào)的問(wèn)題。
電源規(guī)劃屬于發(fā)電企業(yè)的工作，而輸配電線網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃則是電網(wǎng)企業(yè)的工作，作為同一產(chǎn)業(yè)鏈的上下游端，二者的相互配合是必不可少的。即，電源規(guī)劃要以輸配電線路的規(guī)劃為基礎(chǔ)，電源負(fù)荷不能超出輸配電線路的負(fù)載能力，
而輸配電線路的規(guī)劃則要充分考慮中長(zhǎng)期的電源規(guī)劃以做出合理的選擇，不能出現(xiàn)電源供應(yīng)中心輸配電線路負(fù)載能力不足的情況。
另外，在一些特殊的情況下，如海南島，則需要考慮更多的因素。首先，跨海輸電可靠性差，且不經(jīng)濟(jì)，海南電網(wǎng)需要在島內(nèi)建設(shè)相對(duì)獨(dú)立的電源系統(tǒng)，但因其本身的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，電力消費(fèi)較少，電力系統(tǒng)規(guī)模不大，自身可靠性較差，所以需要有連接外部電網(wǎng)的備用線路。同時(shí)電力系統(tǒng)本身的規(guī)模也限制了大容量電機(jī)的使用，經(jīng)濟(jì)性不夠最優(yōu)。
四.電網(wǎng)規(guī)劃。
電網(wǎng)規(guī)劃是根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)和電源規(guī)劃結(jié)果，研究未來(lái)合理的電網(wǎng)建設(shè)方案。
1. 規(guī)劃目標(biāo)
構(gòu)建安全、穩(wěn)定、合理的電力保障體系，保證各項(xiàng)電力設(shè)施建設(shè)和城市建設(shè)協(xié)調(diào)、有序地進(jìn)行，電網(wǎng)建設(shè)適度超前城市建設(shè)發(fā)展，滿足轄區(qū)內(nèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的要求，確保電網(wǎng)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展功能的發(fā)揮。結(jié)合地方現(xiàn)存電網(wǎng)特點(diǎn)，以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)根本性轉(zhuǎn)變?yōu)橹笇?dǎo)，滿足地方供電區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的需求，建成供電可靠性、收益平穩(wěn)的,完全滿足全社會(huì)用電需要,并與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)的現(xiàn)代化電力網(wǎng)。
2. 規(guī)劃目標(biāo)。
（1）滿足國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的需求。
地方電網(wǎng)應(yīng)滿足西部新城國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展對(duì)電力的需求，為轄區(qū)內(nèi)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展提供可靠的能源保障。
（2）統(tǒng)一規(guī)劃、協(xié)調(diào)發(fā)展、遠(yuǎn)近結(jié)合、適度超前。
電網(wǎng)建設(shè)應(yīng)與城市建設(shè)統(tǒng)一規(guī)劃，電網(wǎng)建設(shè)與負(fù)荷發(fā)展協(xié)調(diào)，滿足城市建設(shè)發(fā)展的需要，適度超前于城市發(fā)展，具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力。
（3）安全可靠、運(yùn)行靈活、經(jīng)濟(jì)高效。
地方電網(wǎng)以滿足國(guó)家規(guī)定的供電可靠性和電能質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、提高電網(wǎng)安全穩(wěn)定水平，為用戶提供安全、可靠、優(yōu)質(zhì)電能為宗旨，把建立布局合理、結(jié)構(gòu)堅(jiān)強(qiáng)、運(yùn)行安全放在第一位。
3.規(guī)劃類型。
按照時(shí)間劃分，電網(wǎng)規(guī)劃可分為遠(yuǎn)景規(guī)劃、短期規(guī)劃和長(zhǎng)期規(guī)劃。
遠(yuǎn)景電網(wǎng)規(guī)劃：一般相對(duì)于一個(gè)較長(zhǎng)的水平年，通過(guò)對(duì)未來(lái)各種發(fā)展情形的分析，研究電網(wǎng)骨干網(wǎng)架的遠(yuǎn)景結(jié)構(gòu)，如電壓等級(jí)、輸電方式等。
短期電網(wǎng)規(guī)劃：研究制度1～5年內(nèi)電網(wǎng)的擴(kuò)展決策，確定詳細(xì)的網(wǎng)絡(luò)方案。
長(zhǎng)期電網(wǎng)規(guī)劃：介于兩者之間，研究電網(wǎng)的長(zhǎng)期發(fā)展或演變。一方面通過(guò)長(zhǎng)期電網(wǎng)規(guī)劃對(duì)遠(yuǎn)景規(guī)劃進(jìn)行修正；同時(shí)又指導(dǎo)短電網(wǎng)規(guī)劃，使短期電網(wǎng)規(guī)劃同長(zhǎng)期電網(wǎng)發(fā)展一致。
五.電力系統(tǒng)的優(yōu)化規(guī)劃。
電力系統(tǒng)的優(yōu)化規(guī)劃基本任務(wù)是要研究和提出規(guī)劃期內(nèi)的負(fù)荷水平（負(fù)荷預(yù)測(cè)）：規(guī)劃期每年最大負(fù)荷Pmax，年電量需求Qmax，負(fù)荷特性曲線以及負(fù)荷分布；研究能源資源和運(yùn)輸條件，確定能源布點(diǎn)、水源、煤炭、石油、天然氣等；.研究和提出大型電站的合理供電范圍；研究和提出電源合理布局及發(fā)展規(guī)模，確定電源規(guī)劃方案；研究電網(wǎng)發(fā)展方案，包括輸電和配電主干網(wǎng)絡(luò)布局及電壓等級(jí)選擇、變電所布局及容量選擇等等。
六．結(jié)束語(yǔ)。
電力規(guī)劃設(shè)計(jì)要通過(guò)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)比較，選擇較為優(yōu)先的設(shè)計(jì)方案，通過(guò)深入分析，從網(wǎng)絡(luò)電能損耗、最大電壓損耗、線路和變電站的投資及每年電力網(wǎng)的運(yùn)行費(fèi)用等方面，作出詳細(xì)的分析，并確定最優(yōu)秀的設(shè)計(jì)方案。
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計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文2400字(一)：金融數(shù)學(xué)專業(yè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融理論及實(shí)踐的結(jié)合論文
摘要：目前，在社會(huì)發(fā)展的過(guò)程中，教育水平的發(fā)展也有了前所未有的提高。金融大數(shù)據(jù)爆炸性發(fā)展要求金融學(xué)專業(yè)學(xué)生具備一定的金融數(shù)據(jù)分析與處理能力，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)處理與分析能力的核心課程，新的歷史時(shí)期應(yīng)當(dāng)承擔(dān)起培養(yǎng)學(xué)生金融大數(shù)據(jù)視野的責(zé)任。
關(guān)鍵詞：金融數(shù)學(xué)專業(yè)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)；金融理論；實(shí)踐結(jié)合
引言
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為一門(mén)非常強(qiáng)調(diào)應(yīng)用性的學(xué)科，是應(yīng)用型本科院校的一門(mén)重要的課程，是應(yīng)用型本科學(xué)生知識(shí)能力結(jié)構(gòu)中不可缺少的組成部分。近年來(lái)的教育教學(xué)改革的探索注重實(shí)踐環(huán)境的強(qiáng)化，人們已越來(lái)越清醒地認(rèn)識(shí)到，實(shí)踐教學(xué)是培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力的重要環(huán)節(jié)，也是提高學(xué)生社會(huì)職業(yè)素養(yǎng)和就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為經(jīng)濟(jì)學(xué)核心課程之一，在當(dāng)前教育新常態(tài)下，產(chǎn)生了一些新的問(wèn)題，因此應(yīng)用型本科教育背景下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也應(yīng)該被重新賦予新的屬性。
一、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式的問(wèn)題
（1）傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)強(qiáng)調(diào)回歸分析背后模型的假設(shè)及相關(guān)內(nèi)容，但現(xiàn)代經(jīng)驗(yàn)研究強(qiáng)調(diào)因果關(guān)系。因此，當(dāng)前計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)過(guò)分強(qiáng)調(diào)對(duì)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)分布、異方差及自相關(guān)的長(zhǎng)篇討論，顯得不合時(shí)宜，而對(duì)國(guó)內(nèi)外廣泛流行的新穎工具較少提及，其結(jié)果是學(xué)生對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用仍是一知半解。（2）由于現(xiàn)有課時(shí)安排等原因，教師教學(xué)過(guò)程中著重講授計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理和方法，而輕視實(shí)際應(yīng)用和數(shù)據(jù)處理能力的培養(yǎng)。例如，教學(xué)中主要講授參數(shù)估計(jì)和各種檢驗(yàn)的理論和方法，對(duì)如何從經(jīng)濟(jì)問(wèn)題出發(fā)建立模型，如何應(yīng)用模型分析實(shí)際的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題討論得較少。（3）由于課堂教學(xué)注重理論知識(shí)的講授，不能分配更多的實(shí)驗(yàn)課時(shí)，導(dǎo)致學(xué)生難以真正理解和運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論知識(shí)，特別難以將理論知識(shí)靈活應(yīng)用于金融數(shù)據(jù)建模與處理。（4）現(xiàn)有的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程缺乏將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與金融數(shù)據(jù)相融合的缺陷。在課堂教學(xué)內(nèi)容安排中，著重講述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本原理和方法，而沒(méi)有將計(jì)量方法與金融大數(shù)據(jù)的獲取與加工處理結(jié)合起來(lái)進(jìn)行講解。導(dǎo)致多數(shù)學(xué)生具備一定的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)，但面對(duì)查找和處理金融數(shù)據(jù)時(shí)卻束手無(wú)策。（5）已有計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)內(nèi)容安排上，一般將經(jīng)典的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和現(xiàn)代時(shí)間序列方法安排在一個(gè)學(xué)期內(nèi)完成。由于教學(xué)內(nèi)容過(guò)多而教學(xué)課時(shí)有限，其結(jié)果是導(dǎo)致無(wú)法詳細(xì)講解金融時(shí)間序列部分，金融學(xué)專業(yè)學(xué)生對(duì)金融大數(shù)據(jù)處理及建模能力不強(qiáng)。
二、金融數(shù)學(xué)專業(yè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融理論及實(shí)踐的結(jié)合的優(yōu)化措施
（一）突出案例教學(xué)
豐富多彩又符合專業(yè)特色的案例教學(xué)可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。案例教學(xué)一方面能夠使理論知識(shí)更加通俗易懂，另一方面案例教學(xué)重視師生互動(dòng)，可以提高學(xué)生的興趣，為課程論文和畢業(yè)論文的寫(xiě)作打下良好的基礎(chǔ)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)案例的選取一定要突出目的性、代表性和趣味性等特點(diǎn)，應(yīng)結(jié)合學(xué)生所學(xué)專業(yè)的差異，多搜集一些與該專業(yè)密切相關(guān)的經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)問(wèn)題和前沿問(wèn)題，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動(dòng)性。
（二）金融數(shù)學(xué)專業(yè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融理論及實(shí)踐的結(jié)合
就金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生而言，在為這些學(xué)生開(kāi)展計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程教學(xué)時(shí)，需要注重將金融理論和具體的金融實(shí)踐知識(shí)緊密結(jié)合起來(lái)，以此來(lái)引導(dǎo)他們正確使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型方法來(lái)研究金融相關(guān)實(shí)踐問(wèn)題。金融市場(chǎng)相關(guān)實(shí)踐知識(shí)更傾向于股票投資和資金資本等的利用，不能僅僅依靠消費(fèi)-收入這一知識(shí)以偏概全，這就要求計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)老師在為金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生開(kāi)展課程教學(xué)時(shí)，需要拓展到相關(guān)金融領(lǐng)域，通過(guò)講解相關(guān)金融理論和具體的市場(chǎng)實(shí)踐數(shù)據(jù)來(lái)開(kāi)展課程教學(xué)。
（三）“案例+微課”的教學(xué)模式改革
為了提高金融專業(yè)本科生金融大數(shù)據(jù)處理能力，改善教學(xué)效果，擬重點(diǎn)對(duì)《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（Ⅱ）》的教學(xué)方法進(jìn)行創(chuàng)新。為了改變以課堂為中心的單一教學(xué)方法“重在教，逼學(xué)生學(xué)”的缺陷，我們將使用“案例+微課”的教學(xué)模式?！鞍咐虒W(xué)”是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一種非常有效的輔助教學(xué)模式（楊汭華，2005；黃佐钘，2008；張玲，2014）。與傳統(tǒng)的案例教學(xué)不同：（1）項(xiàng)目強(qiáng)調(diào)針對(duì)金融大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)相關(guān)案例，并以“微課”的形式將教學(xué)內(nèi)容呈現(xiàn)給學(xué)生?！鞍咐?微課”的教學(xué)模式的好處在于能激發(fā)學(xué)生對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論學(xué)習(xí)的興趣，更加生動(dòng)和直觀地將金融大數(shù)據(jù)處理呈現(xiàn)給學(xué)生，引導(dǎo)學(xué)生自主學(xué)習(xí)。此外，“案例+微課”模式能對(duì)課堂教學(xué)形成有效補(bǔ)充，課堂上沒(méi)有解決的問(wèn)題，學(xué)生可以在課外通過(guò)“案例+微課”進(jìn)一步鞏固與提高課堂知識(shí)。（2）傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)驗(yàn)案例強(qiáng)調(diào)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論知識(shí)的應(yīng)用，重點(diǎn)介紹數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)技術(shù)，而忽視其內(nèi)在的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題與變量間的內(nèi)生關(guān)系。項(xiàng)目強(qiáng)調(diào)以真實(shí)的金融大數(shù)據(jù)為載體，在案例分析中，更加注重因果關(guān)系的討論，從而案例分析更加接近現(xiàn)實(shí)。因此，相比于傳統(tǒng)的案例分析，項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)分析更接近現(xiàn)代研究范式，故而具有更好的實(shí)用價(jià)值。
（四）完善考核體系
作為一門(mén)應(yīng)用型的學(xué)科，考核方式也應(yīng)該多樣化?？梢試L試采用課程論文的考核方式，課程論文一方面可以深化學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容的學(xué)習(xí)，另一方面也能加強(qiáng)學(xué)生的應(yīng)用能力，提高學(xué)生的獨(dú)立思考能力和對(duì)知識(shí)的靈活運(yùn)用能力。課程論文可以與學(xué)生的畢業(yè)設(shè)計(jì)結(jié)合，突出學(xué)生所在學(xué)科屬性，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性。同時(shí)不能將試卷考核的方式拋棄，例如可以將紙質(zhì)試卷改為上機(jī)考試，增加操作題的比重。完善的考核方式會(huì)提高學(xué)生對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程的重視程度，強(qiáng)化計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)效果。
結(jié)語(yǔ)
總之，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)改革是高等教育供給側(cè)改革的一個(gè)縮影，只有明確清晰教學(xué)定位，有效提升高等教育供給體系的質(zhì)量和效率，重點(diǎn)解決好高校人才培養(yǎng)能力、支撐引領(lǐng)國(guó)家創(chuàng)新發(fā)展能力的問(wèn)題，才能提供更多有選擇的本科教育，建成更有競(jìng)爭(zhēng)力的本科教育，開(kāi)創(chuàng)更有特色的本科教育，發(fā)展更加公平的本科教育。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)畢業(yè)論文范文模板(二)：基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益與管理決策實(shí)證研究論文
摘要：在我國(guó)快速發(fā)展的過(guò)程中，我國(guó)的電力建設(shè)在不斷的完善，中國(guó)的現(xiàn)代化建設(shè)離不開(kāi)電力的發(fā)展，同時(shí)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也將推動(dòng)電力工業(yè)的進(jìn)步。處于新時(shí)代的電力企業(yè)需要具備超前的思維與意識(shí)，在外對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具備清晰的預(yù)判，在內(nèi)要做好企業(yè)內(nèi)部的管理建設(shè)，針對(duì)未來(lái)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展制定科學(xué)的規(guī)劃。要做好這幾點(diǎn)，就離不開(kāi)對(duì)電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益、經(jīng)營(yíng)管理的分析以及數(shù)學(xué)建模工具的運(yùn)用。本文選取2001-2017年中國(guó)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP），全社會(huì)用電量數(shù)據(jù)以及典型電力企業(yè)華電國(guó)際年度報(bào)告數(shù)據(jù)，分析了華電國(guó)際的經(jīng)濟(jì)效益與外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理之間的關(guān)系。首先從時(shí)間序列非平穩(wěn)角度出發(fā)，利用協(xié)整理論并通過(guò)單位根檢驗(yàn)以及協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)對(duì)華電國(guó)際的經(jīng)濟(jì)效益建立了長(zhǎng)期均衡模型。再對(duì)模型進(jìn)行短期誤差修正，在證明了模型有效性的基礎(chǔ)上，利用所建模型對(duì)提升華電國(guó)際的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行實(shí)證分析預(yù)測(cè)。最后對(duì)以華電國(guó)際為代表的中國(guó)電力企業(yè)的發(fā)展提出相關(guān)建議。結(jié)果表明，對(duì)華電國(guó)際而言其供電成本、管理與財(cái)務(wù)及人力資源成本的完善對(duì)其經(jīng)濟(jì)效益的影響將是一個(gè)長(zhǎng)期過(guò)程，而其短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)效益主要受國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平以及全社會(huì)用電量需求的影響。該模型具有廣泛的適用性，可以為其他電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益及其影響因素進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)，對(duì)企業(yè)未來(lái)的管理決策規(guī)劃提供參考。
關(guān)鍵詞：電力企業(yè)；經(jīng)濟(jì)效益；管理決策
經(jīng)濟(jì)研究的方法在于總結(jié)典型的經(jīng)驗(yàn)特征與收集數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上建立相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)理論或經(jīng)濟(jì)模型。經(jīng)濟(jì)研究的科學(xué)性在很大程度上取決于經(jīng)濟(jì)理論或經(jīng)濟(jì)模型的可驗(yàn)證性，即能否通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)模型來(lái)解釋事實(shí)，并預(yù)測(cè)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)變動(dòng)趨勢(shì)以及提供科學(xué)的政策建議。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)則猶如硬幣的雙面，從不同的角度為經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)證分析提供重要的方法論基礎(chǔ)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以實(shí)際經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的建模與分析為主要研究對(duì)象。當(dāng)實(shí)際數(shù)據(jù)不可得，或?qū)嶋H數(shù)據(jù)過(guò)于復(fù)雜而導(dǎo)致因果關(guān)系不易梳理時(shí)，實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)則有可能從另一個(gè)角度出發(fā)，通過(guò)可控的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)代替實(shí)際數(shù)據(jù)，成為實(shí)證經(jīng)濟(jì)分析的又一個(gè)有力工具。
一、協(xié)整理論概述
協(xié)整的概念是由恩格爾一格蘭杰（Engle-Granger）在1987年“協(xié)整與誤差修正，描述、估計(jì)與檢驗(yàn)”中正式提出的，協(xié)整的基本思想認(rèn)為，盡管兩個(gè)或兩個(gè)以上變量中的每一個(gè)都是非平穩(wěn)的，但他們的線性組合可能會(huì)相互抵消趨勢(shì)項(xiàng)的影響，使該組合是平穩(wěn)的。這一理論的提出為經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列分析樹(shù)立了新的里程碑，對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)產(chǎn)生了革命性的影響。之所以協(xié)整理論會(huì)產(chǎn)生如此大的影響，是與一協(xié)整理論所具有的深厚的經(jīng)濟(jì)學(xué)背景密不可分的。
二、基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益與管理決策實(shí)證
（一）非均衡博弈論框架的建立和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
策略性思考是博弈理論及其應(yīng)用的基礎(chǔ)。納什均衡以及相關(guān)均衡的概念過(guò)去一直是描述策略性思考的核心內(nèi)容，其定義為每個(gè)博弈參與者的策略都是在給定其他方策略下的最優(yōu)反應(yīng)。顯然這種均衡的定義內(nèi)在要求每個(gè)博弈參與者在決策信念上達(dá)到均衡，即每個(gè)參與者對(duì)其他方的策略持有正確的信念。在過(guò)去的研究中，經(jīng)濟(jì)學(xué)者通常假定均衡框架存在從而做出對(duì)參與者行為的預(yù)測(cè)。盡管在一些博弈場(chǎng)景下，基于均衡概念的行為預(yù)測(cè)是準(zhǔn)確的，但在多數(shù)情況下實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究結(jié)果表明博弈參與者的行為會(huì)系統(tǒng)性地偏離基于均衡概念的行為預(yù)測(cè)。由于來(lái)自實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)原有理論框架的挑戰(zhàn)，經(jīng)濟(jì)學(xué)研究人員逐漸提出了基于非均衡概念的策略性思考理論框架并且運(yùn)用實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法收集數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)這些新理論。這些基于非均衡概念的策略性思考理論框架的核心在于繼續(xù)假定博弈參與者在決策時(shí)仍然有策略性思考的因素在里面，但放棄了均衡的概念以及嵌入在均衡概念里面的很強(qiáng)的理性假設(shè)。
（二）ECM誤差修正
通過(guò)Granger定理易知，具有協(xié)整關(guān)系的一系列變量會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)包含誤差修正的表達(dá)形式?？梢赃M(jìn)一步通過(guò)誤差修正來(lái)研究華電國(guó)際經(jīng)濟(jì)效益的短期行為。具體而言可根據(jù)由Hendry提出的一般到特殊的建模理論，逐步剔除從三階滯后變量及誤差修正項(xiàng)開(kāi)始的不顯著量，從而得到最終的誤差修正模型：（見(jiàn)下面公式）式中：ECMt-1代表協(xié)整回歸厚的一階滯后誤差，括號(hào)內(nèi)的數(shù)字代表不拒絕相應(yīng)零假設(shè)的概率。從該方程式以及統(tǒng)計(jì)結(jié)果的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，文中所進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)在置信水平上表現(xiàn)顯著。這一結(jié)果也證明了文中構(gòu)建的誤差修正的具有良好的適用性。圖中給出了LY的實(shí)際數(shù)據(jù)與擬合結(jié)果以及殘差結(jié)果，從圖中可以看出，協(xié)整以及誤差修正之后的模型具有較為理想的結(jié)果。
（三）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用研究中的多重共線性問(wèn)題
在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型方法常用的回歸分析中，當(dāng)解釋變量之間存在多重共線性問(wèn)題時(shí)，常會(huì)對(duì)模型估計(jì)的準(zhǔn)確性帶來(lái)不利影響。因此，在應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法建模的過(guò)程中，進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)以及消除多重共線性問(wèn)題是很重要的環(huán)節(jié)。部分計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用研究中存在對(duì)多重共線性問(wèn)題處理不恰當(dāng)?shù)默F(xiàn)象。某篇研究股權(quán)激勵(lì)對(duì)盈余管理影響的文章，以計(jì)量方法中的回歸分析為主要研究方法。作者在研究中單純依靠方差膨脹因子VIl的臨界值，來(lái)判斷出解釋變量之間存在多重共線性問(wèn)題，便直接將模型中的其中一個(gè)變量刪掉。模型中是否應(yīng)該包含某個(gè)解釋變量，應(yīng)該以實(shí)際經(jīng)濟(jì)理論分析為基礎(chǔ)，不能單純以是否存在多重共線性來(lái)判斷。
論文名稱：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估模型及其應(yīng)用研究
課題來(lái)源：?jiǎn)挝蛔詳M課題或省政府下達(dá)的研究課題
選題依據(jù)：
技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估,可以使企業(yè)對(duì)未來(lái)的技術(shù)發(fā)展水平及其變化趨勢(shì)有正確的把握,從而為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決策提供科學(xué)的依據(jù),以減少技術(shù)創(chuàng)新決策過(guò)程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下,企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開(kāi)展,企業(yè)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力才能得到不斷加強(qiáng)。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中,企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運(yùn),為了確保技術(shù)創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估提出了更高的要求。
二、本課題國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
現(xiàn)有的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)方法可分為趨勢(shì)外推法、相關(guān)分析法和專家預(yù)測(cè)法三大類。
(1)趨勢(shì)外推法。指利用過(guò)去和現(xiàn)在的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)信息,分析技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和規(guī)律,在分析判斷這些趨勢(shì)和規(guī)律將繼續(xù)的前提下,將過(guò)去和現(xiàn)在的趨勢(shì)向未來(lái)推演。生長(zhǎng)曲線法是趨勢(shì)外推法中的一種應(yīng)用較為廣泛的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)方法,美國(guó)生物學(xué)家和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)家RaymondPearl提出的Pearl曲線(數(shù)學(xué)模型為:Y=L∕[1+A?exp(-B·t)])及英國(guó)數(shù)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家Gompertz提出的Gompertz曲線(數(shù)學(xué)模型為:Y=L·exp(-B·t))皆屬于生長(zhǎng)曲線,其預(yù)測(cè)值Y為技術(shù)性能指標(biāo),t為時(shí)間自變量,L、A、B皆為常數(shù)。Ridenour模型也屬于生長(zhǎng)曲線預(yù)測(cè)法,但它假定新技術(shù)的成長(zhǎng)速度與熟悉該項(xiàng)技術(shù)的人數(shù)成正比,主要適用于新技術(shù)、新產(chǎn)品的擴(kuò)散預(yù)測(cè)。
(2)相關(guān)分析法。利用一系列條件、參數(shù)、因果關(guān)系數(shù)據(jù)和其他信息,建立預(yù)測(cè)對(duì)象與影響因素的因果關(guān)系模型,預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展變化。相關(guān)分析法認(rèn)為,一種技術(shù)性能的改進(jìn)或其應(yīng)用的擴(kuò)展是和其他一些已知因素高度相關(guān)的,這樣,通過(guò)已知因素的分析就可以對(duì)該項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。相關(guān)分析法主要有以下幾種:導(dǎo)前-滯后相關(guān)分析、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)驗(yàn)積累的相關(guān)分析、技術(shù)信息與人員數(shù)等因素的相關(guān)分析及目標(biāo)與手段的相關(guān)分析等方法。
(3)專家預(yù)測(cè)法。以專家意見(jiàn)作為信息來(lái)源,通過(guò)系統(tǒng)的調(diào)查、征詢專家的意見(jiàn),分析和整理出預(yù)測(cè)結(jié)果。專家預(yù)測(cè)法主要有:專家個(gè)人判斷法、專家會(huì)議法、頭腦風(fēng)暴法及德?tīng)柗品ǖ?其中,德?tīng)柗品ㄎ樟饲皫追N專家預(yù)測(cè)法的長(zhǎng)處,避免了其缺點(diǎn),被認(rèn)為是技術(shù)預(yù)測(cè)中最有效的專家預(yù)測(cè)法。
趨勢(shì)外推法的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)只能為縱向數(shù)據(jù),在進(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)時(shí),只能利用過(guò)去的產(chǎn)品技術(shù)性能這一個(gè)指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)它的隨時(shí)間的發(fā)展趨勢(shì),并不涉及影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的科技、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、市場(chǎng)、社會(huì)及政策等多方面因素。在現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)濟(jì)中,對(duì)于產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展的預(yù)測(cè)不能簡(jiǎn)單地歸結(jié)為產(chǎn)品過(guò)去技術(shù)性能指標(biāo)按時(shí)間的進(jìn)展來(lái)類推,而應(yīng)系統(tǒng)綜合地考慮現(xiàn)代商業(yè)中其他因素對(duì)企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的深刻影響。相關(guān)分析法盡管可同時(shí)按橫向數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),但由于它是利用過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)中的某些影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的因素求出的具體的回歸預(yù)測(cè)式,而所得到的回歸預(yù)測(cè)模型往往只能考慮少數(shù)幾種主要影響因素,略去了許多未考慮的因素,所以,所建模型對(duì)實(shí)際問(wèn)題的表達(dá)能力也不夠準(zhǔn)確,預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際的符合程度也有較大偏差。專家預(yù)測(cè)法是一種定性預(yù)測(cè)方法,依靠的是預(yù)測(cè)者的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),往往帶有主觀性,難以滿足企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的要求。以上這些技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)技術(shù)和方法為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工作的開(kāi)展做出了很大的貢獻(xiàn),為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)提供了科學(xué)的方法論,但在新的經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)環(huán)境下,技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)的方法和技術(shù)應(yīng)有新的豐富和發(fā)展,以克服自身的不足,更進(jìn)一步適應(yīng)時(shí)展的需要,為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作的開(kāi)展和企業(yè)的生存與發(fā)展提供先進(jìn)的基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法。
目前,在我國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估中,一般只考慮如下四個(gè)方面的因素:(1)技術(shù)的先進(jìn)性、可行性、連續(xù)性;(2)經(jīng)濟(jì)效果;(3)社會(huì)效果;(4)風(fēng)險(xiǎn)性,在對(duì)此四方面內(nèi)容逐個(gè)分析后,再作綜合評(píng)估。在綜合評(píng)估中所用的方法主要有:Delphi法(專家法)、AHP法(層次分析法)、模糊評(píng)估法、決策樹(shù)法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等,但技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)估是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng),其中存在著廣泛的非線性、時(shí)變性和不確定性,同時(shí),還涉及技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、管理、社會(huì)等諸多復(fù)雜因素,目前所使用的原理和方法,難以滿足企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估科學(xué)性的要求。關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估的研究,在我國(guó)的歷史還不長(zhǎng),無(wú)論是指標(biāo)體系還是評(píng)估方法,均處于研究
之中,我們認(rèn)為目前在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估方面應(yīng)做的工作是:(1)建立一套符合我國(guó)實(shí)際情況的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估指標(biāo)體系;(2)建立一種適應(yīng)于多因素、非線性和不確定性的綜合評(píng)估方法。
這種情況下,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就有其特有的優(yōu)勢(shì),以其并行分布、自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和容錯(cuò)性等優(yōu)良性能,可以較好地適應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估這類多因素、不確定性和非線性問(wèn)題,它能克服上述各方法的不足。本項(xiàng)目以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型構(gòu)建的基礎(chǔ),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成,各層的神經(jīng)元數(shù)目不同,由正向傳播和反向傳播組成,在進(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估時(shí),從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)值和評(píng)估值的n個(gè)因素信息,經(jīng)隱含層處理后傳入輸出層,其輸出值Y即為產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新技術(shù)性能指標(biāo)的預(yù)測(cè)值或產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)估值。這種n個(gè)因素指標(biāo)的設(shè)置,考慮了概括性和動(dòng)態(tài)性,力求全面、客觀地反映影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的主要因素和導(dǎo)致產(chǎn)品個(gè)體差異的主要因素,盡管是黑匣子式的預(yù)測(cè)和評(píng)估,但事實(shí)證明它自身的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力可將需考慮的多種因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,輸出一個(gè)經(jīng)非線性變換后較為精確的預(yù)測(cè)值和評(píng)估值。
據(jù)文獻(xiàn)查閱,雖然在技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估的現(xiàn)有原理和方法的改進(jìn)和完善方面有一定的研究,如文獻(xiàn)[08]、[09]、[11]等,但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估方面的研究,在當(dāng)前產(chǎn)品的市場(chǎng)壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)條件下,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)來(lái)建立產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估模型,是對(duì)技術(shù)創(chuàng)新定量預(yù)測(cè)和評(píng)估方法的有益補(bǔ)充和完善。
三、論文預(yù)期成果的理論意義和應(yīng)用價(jià)值
本項(xiàng)目研究的理論意義表現(xiàn)在:(1)探索新的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估技術(shù),豐富和完善技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估方法體系;(2)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估,有利于推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估方法的發(fā)展。
本項(xiàng)目研究的應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)在:(1)提供一種基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新定量預(yù)測(cè)技術(shù),有利于提高預(yù)測(cè)的正確性;（2）提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)估方法,有利于提高評(píng)估的科學(xué)性;(3)為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估工作提供新的方法論和實(shí)用技術(shù)。
四、課題研究的主要內(nèi)容
研究目標(biāo)：
以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)研究基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型,并建立科學(xué)的預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系及設(shè)計(jì)相應(yīng)的模型計(jì)算方法,結(jié)合企業(yè)的具體實(shí)際,對(duì)指標(biāo)和模型體系進(jìn)行實(shí)證分析,使研究具有一定的理論水平和實(shí)用價(jià)值。
研究?jī)?nèi)容：
1、影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)佑的相關(guān)指標(biāo)體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個(gè)方面入手,密切結(jié)合電子商務(wù)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響,系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的各相關(guān)因素,建立科學(xué)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系,并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。
2、影響技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估各相關(guān)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重確定。影響技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關(guān)因素在輸入預(yù)測(cè)和評(píng)估模型時(shí),需要一組決定其相對(duì)重要性的初始權(quán)重,權(quán)重的確定需要基本的原則作支持。
3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型研究。根據(jù)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)的特點(diǎn),以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),構(gòu)建基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型。
4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型計(jì)算方法設(shè)計(jì)。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型的基本特點(diǎn),設(shè)計(jì)其相應(yīng)的計(jì)算方法。
5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型學(xué)習(xí)樣本設(shè)計(jì)。根據(jù)相關(guān)的歷史資料,構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型的學(xué)習(xí)樣本,對(duì)預(yù)測(cè)和評(píng)估模型進(jìn)行自學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,使模型適合實(shí)際情況。
6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估技術(shù)的實(shí)證研究。以一般企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估工作為背景,對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估技術(shù)進(jìn)行實(shí)證研究。
創(chuàng)新點(diǎn)：
1、建立一套基于電子商務(wù)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系。目前,在技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系方面,一種是采用傳統(tǒng)的指標(biāo)體系,另一種是采用國(guó)外先進(jìn)國(guó)家的指標(biāo)體系,如何結(jié)合我國(guó)實(shí)際當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì),參考國(guó)外先進(jìn)發(fā)達(dá)國(guó)家的研究工作,建立一套適合于我國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系,此為本研究要做的首要工作,這是一項(xiàng)創(chuàng)新。
2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型及其計(jì)算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有并行分布處理、自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)和容錯(cuò)性等優(yōu)良性能,能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預(yù)測(cè)和評(píng)估的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,本項(xiàng)目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估,這也是一項(xiàng)創(chuàng)新。
五、課題研究的基本方法、技術(shù)路線的
可行性論證
1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學(xué)的思想為指導(dǎo)來(lái)分析影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素,并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系,確定其相互之間的重要度,探討其量化和規(guī)范化的方法,將國(guó)外先進(jìn)國(guó)家的研究成果與我國(guó)具體實(shí)際相結(jié)合,建立我國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估的指標(biāo)體系。
2、重視案例研究。從國(guó)內(nèi)外技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與決策成功和失敗的案例中,發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題,歸納和總結(jié)出具有共性的東西,探索技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關(guān)系。
3、采用先簡(jiǎn)單后復(fù)雜的研究方法。對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型的研究,先從某一行業(yè)出發(fā),定義模型的基本輸入因素,然后,逐步擴(kuò)展,逐步增加模型的復(fù)雜度。
4、理論和實(shí)踐相結(jié)合。將研究工作與具體企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新實(shí)際相結(jié)合,進(jìn)行實(shí)證研究,在實(shí)踐中豐富和完善,研究出具有科學(xué)性和實(shí)用性的成果。
六、開(kāi)展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問(wèn)題及解決措施
本人長(zhǎng)期從事市場(chǎng)營(yíng)銷和技術(shù)創(chuàng)新方面的研究工作,編寫(xiě)出版了《現(xiàn)代市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學(xué)》等有關(guān)著作,發(fā)表了“企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營(yíng)銷管理創(chuàng)新”、“企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營(yíng)銷組織創(chuàng)新”及“企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營(yíng)銷觀念創(chuàng)新”等與技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的學(xué)術(shù)研究論文,對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估有一定的理論基礎(chǔ),也從事過(guò)企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新方面的策劃和研究工作,具有一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),與許多企業(yè)有密切的合作關(guān)系,同時(shí),對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也進(jìn)行過(guò)專門(mén)的學(xué)習(xí)和研究,所以,本項(xiàng)目研究的理論基礎(chǔ)、技術(shù)基礎(chǔ)及實(shí)驗(yàn)場(chǎng)所已基本具備,能順利完成本課題的研究,取得預(yù)期的研究成果。
七、論文研究的進(jìn)展計(jì)劃
2003.07-2003.09：完成論文開(kāi)題。
2003.09-2003.11：影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的指標(biāo)體系研究及其量化和規(guī)范化。
2003.11-2004.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型的構(gòu)建。
2004.01-2004.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型計(jì)算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型體系的實(shí)證研究。
2004.04-2004.06：完成論文寫(xiě)作、修改定稿，準(zhǔn)備答辯。
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論文關(guān)鍵詞：東南亞游客，入境旅游市場(chǎng)，景氣指數(shù)
一、引言
旅游業(yè)是高增長(zhǎng)高關(guān)聯(lián)高波動(dòng)產(chǎn)業(yè)。東南亞[①]游客入境旅游市場(chǎng)作為我國(guó)的一個(gè)重要的細(xì)分市場(chǎng)，近幾年在我國(guó)入境旅游市場(chǎng)中所占份額都在15%左右。對(duì)其進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警對(duì)我國(guó)入境旅游市場(chǎng)平穩(wěn)、快速地發(fā)展有非常重要的作用。
瑞勒和勞弗（Riley&Love）認(rèn)為，由于監(jiān)測(cè)預(yù)警手段的通用性和旅游業(yè)的特殊性的矛盾，沒(méi)有一種單一的預(yù)測(cè)方法能顯示出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)[②]。由于方法和數(shù)據(jù)的復(fù)合性，景氣指數(shù)在石油、鋼鐵等行業(yè)都得到成功的應(yīng)用。景氣是對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的一種綜合性描述，用以說(shuō)明經(jīng)濟(jì)的活躍程度[③]。景氣指數(shù)又稱景氣度，是綜合反映某一特定調(diào)查群體或某一社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象所處的狀態(tài)或發(fā)展趨勢(shì)的一種指標(biāo)，因而被稱為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“晴雨表”和“報(bào)警器”[④]。所以，本文采用景氣指數(shù)方法來(lái)對(duì)我國(guó)東南亞游客入境旅游市場(chǎng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警。
二、相關(guān)研究綜述
從19世紀(jì)末期開(kāi)始，國(guó)外就出現(xiàn)了定量對(duì)經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)進(jìn)行測(cè)定和預(yù)測(cè)的研究。1950年，美國(guó)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)家穆?tīng)?G.H.Moore)從近千個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的時(shí)間序列中選擇了具有代表性的21個(gè)指標(biāo)，并從中選出了先行、同步、滯后指標(biāo)，開(kāi)發(fā)了“擴(kuò)散指數(shù)”(Diffusion Index,DI)的方法。由于DI不能表示經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的強(qiáng)弱程度旅游論文，即不能測(cè)定波動(dòng)的振幅，新的景氣指數(shù)——“合成指數(shù)”(Composite Index, CI)被開(kāi)發(fā)了出來(lái)。“合成指數(shù)”計(jì)算過(guò)程中的突破性進(jìn)展，是提出了將不同類指標(biāo)分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的方法，為不同類指標(biāo)合成奠定了基礎(chǔ)。因此CI不僅能反映景氣變動(dòng)方向，還能反映景氣循環(huán)的振幅，從而彌補(bǔ)擴(kuò)散指數(shù)的不足[⑤]。雖然景氣指數(shù)在國(guó)外有了比較深刻的研究，但針對(duì)旅游景氣的研究目前還很缺乏。
國(guó)內(nèi)關(guān)于旅游景氣指數(shù)的研究，大都是基于國(guó)外有關(guān)景氣指數(shù)的相關(guān)理論。倪曉寧、戴斌[⑥]采用合成指數(shù)方法建立并估算了中國(guó)旅游市場(chǎng)景氣指數(shù)；雷平[⑦]通過(guò)HP濾波方法構(gòu)造了中國(guó)基于增長(zhǎng)循環(huán)的外國(guó)游客入境旅游市場(chǎng)合成景氣指數(shù)（CI），并分析了不同周期的主要成因；戴斌等[⑧][⑨]分別對(duì)中國(guó)的旅行社產(chǎn)業(yè)和飯店產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了景氣指數(shù)的研究；游灝、伍進(jìn)、張芳、黃艷玲[⑩]對(duì)星級(jí)酒店的景氣波動(dòng)進(jìn)行研究。
縱觀學(xué)術(shù)界的研究成果，都集中在整個(gè)旅游市場(chǎng)或旅游產(chǎn)業(yè)的景氣指數(shù)的研究，還沒(méi)有關(guān)于某個(gè)細(xì)分市場(chǎng)景氣指數(shù)的探討，基于此，本文選擇東南亞入境旅游市場(chǎng)這一細(xì)分市場(chǎng)作為研究對(duì)象，具有一定的學(xué)術(shù)研究?jī)r(jià)值免費(fèi)論文。
三、研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)源
（一）景氣指標(biāo)的選取
本文收集了與東南亞入境旅游業(yè)相關(guān)的月度宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、行業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、東南亞5個(gè)客源國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等共68個(gè)作為潛在景氣指標(biāo)選擇集，時(shí)間序列從1995年至2009年共14年。在經(jīng)過(guò)具體的經(jīng)濟(jì)分析之后，剔除了信息重疊較大及相關(guān)度低（相關(guān)系數(shù)值低于0.5）的指標(biāo)，最后篩選出11個(gè)景氣指標(biāo)，構(gòu)建出東南亞入境旅游市場(chǎng)的先行、一致和滯后指標(biāo)組。
首先考慮一致指標(biāo)。本文以東南亞游客入境旅游人次為基準(zhǔn)指標(biāo)，所選擇的東南亞游客入境旅游外匯收入[11]與基準(zhǔn)指標(biāo)的相關(guān)性非常好，（相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.95）。東南亞游客入境旅游人次和旅游外匯收入可以準(zhǔn)確反映當(dāng)年該旅游市場(chǎng)的繁榮程度。
其次考慮先行指標(biāo)。旅游作為高層次的精神消費(fèi)品，游客需要有一定的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，特別是入境游客。所以入境旅游市場(chǎng)將受到游客收入和本國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。利用SPSS17.0對(duì)所選擇的指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，得出GDP、人均國(guó)民收入、儲(chǔ)蓄存款、消費(fèi)支出、固定資產(chǎn)投資、進(jìn)出口6個(gè)景氣指標(biāo)。
最后是滯后指標(biāo)，滯后指標(biāo)的主要作用是確定拐點(diǎn)是否真正到來(lái)，本文選擇了單位人民幣兌換新加坡幣匯率和泰銖匯率。相關(guān)數(shù)據(jù)序列來(lái)自國(guó)際金融統(tǒng)計(jì)資料庫(kù)。
通過(guò)觀察這些指標(biāo)的變化，可以有效地分析和預(yù)測(cè)東南亞游客入境旅游市場(chǎng)的發(fā)展態(tài)勢(shì)。
表1 東南亞游客入境旅游景氣指標(biāo)體系
指標(biāo)組
指標(biāo)名稱
相關(guān)系數(shù)
權(quán)重
先行指標(biāo)
（ACI）
GDP
0.81
0.209
人均國(guó)民收入
0.86
0.225
固定資產(chǎn)投資
0.76
0.165
儲(chǔ)蓄存款
0.77
0.173
人均消費(fèi)支出
0.92
0.228
進(jìn)出口
0.64
一致指標(biāo)
（NCI）
東南亞游客入境旅游人次
1.00
0.561
東南亞游客旅游外匯收入
0.95
0.439
滯后指標(biāo)
（LCI）
新加坡幣匯率
0.516
泰銖匯率
【關(guān)鍵詞】統(tǒng)計(jì)套利 動(dòng)態(tài)投資 期貨
套利交易的是伴隨著各種資產(chǎn)定價(jià)模型而產(chǎn)生的，其優(yōu)點(diǎn)就是能夠在較低風(fēng)險(xiǎn)情況下獲取收益，但是，他也有單位資產(chǎn)利潤(rùn)較低，套利機(jī)會(huì)相對(duì)較少等缺陷。統(tǒng)計(jì)套利（肖卓華，2011）是一種基于模型的套利策略，通過(guò)從資產(chǎn)的歷史交易數(shù)據(jù)找尋規(guī)律，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)或者兩個(gè)以上的資產(chǎn)之間存在的套利機(jī)會(huì)，然后通過(guò)模型擬合資產(chǎn)價(jià)格的變化規(guī)律，設(shè)定交易閥值，通過(guò)計(jì)算機(jī)程序根據(jù)市場(chǎng)的實(shí)時(shí)信息自動(dòng)發(fā)出交易信號(hào)。也就是說(shuō)，統(tǒng)計(jì)套利式建立在資產(chǎn)價(jià)格在偏離統(tǒng)計(jì)上的理論合理價(jià)格后必將回歸的基礎(chǔ)之上的。如能夠在市場(chǎng)處于行情不明朗，風(fēng)險(xiǎn)較大時(shí)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)套利，而在市場(chǎng)趨勢(shì)明顯時(shí)單向持倉(cāng)，而根據(jù)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)大小來(lái)控制風(fēng)險(xiǎn)，那么我們將能夠在最低風(fēng)險(xiǎn)情況下獲得最高收益。為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本文提出了度勢(shì)調(diào)倉(cāng)策略。
一、度勢(shì)調(diào)倉(cāng)策略的理論依據(jù)
第一，由于套利的存在資產(chǎn)在偏離理論價(jià)格之時(shí)必將向理論價(jià)格回歸，偏離越嚴(yán)重，這種回歸的力量越強(qiáng)烈；第二，在資產(chǎn)實(shí)際價(jià)格離理論價(jià)格約近時(shí)其偏離理論價(jià)格的力量越大；第三，如果資產(chǎn)價(jià)格上漲趨勢(shì)明顯，那么我們持有資產(chǎn)多頭或者如果資產(chǎn)價(jià)格下跌趨勢(shì)明顯，我們持有資產(chǎn)空頭通常情況下能夠獲得高于套利的收益。
由以上的理論基礎(chǔ)之上，可以推出如下觀點(diǎn)：首先，我們假設(shè)資產(chǎn)的價(jià)格以趨勢(shì)運(yùn)動(dòng)，進(jìn)而兩種資產(chǎn)的價(jià)差也以將某種趨勢(shì)運(yùn)動(dòng)； 當(dāng)兩種資產(chǎn)的實(shí)際價(jià)差和理論價(jià)差之差縮小時(shí)，我們認(rèn)為資產(chǎn)價(jià)格的相對(duì)價(jià)格在回歸理性，此過(guò)程進(jìn)行投資將面臨較小的風(fēng)險(xiǎn)，而當(dāng)兩種資產(chǎn)的實(shí)際價(jià)差相對(duì)于其理論價(jià)差擴(kuò)大時(shí)，我們認(rèn)為資產(chǎn)價(jià)格某種因素的作用正在使得其中某種資產(chǎn)或兩種資產(chǎn)同時(shí)都在偏離其價(jià)格的正常運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，此時(shí)進(jìn)行投資將面臨較大的風(fēng)險(xiǎn)。
二、度勢(shì)調(diào)倉(cāng)策略的內(nèi)容
假設(shè)我們正投資于具有較高相關(guān)性的資產(chǎn)A和資產(chǎn)B，那么：
（一）如果資產(chǎn)A和資產(chǎn)B價(jià)格處于上升趨勢(shì)中，那么在資產(chǎn)A和資產(chǎn)B的價(jià)差縮小時(shí)，持有低價(jià)格資產(chǎn)半倉(cāng)多頭，在價(jià)差在達(dá)到最低建倉(cāng)點(diǎn)后，隨著價(jià)差的縮小，高價(jià)格資產(chǎn)塔式減倉(cāng)。
（二）如果資產(chǎn)A和資產(chǎn)B價(jià)格處于上升趨勢(shì)中，那么在資產(chǎn)A和資產(chǎn)B的價(jià)差擴(kuò)大時(shí)，隨著價(jià)差擴(kuò)大低價(jià)格資產(chǎn)多頭塔式加倉(cāng)，在達(dá)到最低建倉(cāng)點(diǎn)后，高價(jià)格資產(chǎn)空頭塔式加倉(cāng)。
（三）如果資產(chǎn)A和資產(chǎn)B價(jià)格處于下降趨勢(shì)中，那么在資產(chǎn)A和資產(chǎn)B的價(jià)差縮小時(shí)，持有高價(jià)格資產(chǎn)半倉(cāng)空頭，在價(jià)差在達(dá)到最低建倉(cāng)點(diǎn)后，隨著價(jià)差縮小低價(jià)格資產(chǎn)多頭塔式減倉(cāng)。
（四）如果資產(chǎn)A和資產(chǎn)B價(jià)格處于下降趨勢(shì)中，那么在資產(chǎn)A和資產(chǎn)B的價(jià)差擴(kuò)大時(shí)，高價(jià)格資產(chǎn)空頭塔式加倉(cāng)，在達(dá)到最低建倉(cāng)點(diǎn)后，隨著價(jià)差擴(kuò)大低價(jià)格資產(chǎn)多頭塔式加倉(cāng)。
（五）如果資產(chǎn)A和資產(chǎn)B價(jià)格處于震蕩行情中， 那么在資產(chǎn)A和資產(chǎn)B的價(jià)差縮小時(shí)，低價(jià)格資產(chǎn)順價(jià)差方向多頭塔式建倉(cāng)，高價(jià)格資產(chǎn)根據(jù)順價(jià)差方向空頭塔式建倉(cāng)。
三、度勢(shì)調(diào)倉(cāng)法實(shí)證分析
本文用于實(shí)證研究的數(shù)據(jù)均來(lái)源于Wind資訊數(shù)據(jù)庫(kù)，采用了滬銅連續(xù)指數(shù)和滬鋁連續(xù)指數(shù)日線收盤(pán)價(jià)作為原始統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。樣本數(shù)據(jù)，從2011年1月4日到2012年9月21日共計(jì)187個(gè)。本文用Excel 2007生成圖表，Eviews 5進(jìn)行計(jì)量統(tǒng)計(jì)分析。
關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；SVM；個(gè)人收入預(yù)測(cè)
1.引言
個(gè)人收入是國(guó)家實(shí)際購(gòu)買力水平的體現(xiàn)。改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)居民收入穩(wěn)步上漲，但收入差距卻越來(lái)越大，對(duì)于個(gè)人收入影響的分析也成了研究的重點(diǎn)。從個(gè)人收入分配理論看，影響收入分配差異的因素主要分為兩個(gè)方面。一是內(nèi)生決定收入因素，即人力資本等內(nèi)生變量；另一個(gè)是外生決定因素，即制度和宏觀變量。本文運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)方法從內(nèi)生決定因素來(lái)分析對(duì)個(gè)人收入的影響。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的整個(gè)信息傳遞過(guò)程為輸入層到輸出層的單向傳遞，保證了網(wǎng)絡(luò)輸出向量與原訓(xùn)練樣本中因變量數(shù)據(jù)之差最小，目前已廣泛應(yīng)用于疾病診斷、基金股票的波動(dòng)預(yù)測(cè)等研究中。支持向量機(jī)（SVM）是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論之上，專門(mén)用來(lái)針對(duì)處理樣本量有限時(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題，避免了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的局部最優(yōu)的問(wèn)題，并且具有比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好的泛化能力，已廣泛應(yīng)用于圖像處理、個(gè)人信用評(píng)價(jià)等領(lǐng)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)算法在結(jié)構(gòu)上類似，但是功能應(yīng)用和預(yù)測(cè)效果卻有很大的不同，研究這兩個(gè)模型間的區(qū)別和聯(lián)系，將為不同情況下建立合適的預(yù)測(cè)模型提供理論依據(jù)。
2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)對(duì)個(gè)人收入的預(yù)測(cè)
本文從內(nèi)生決定因素分析個(gè)人收入的差異，而非因家政策等外在因素。研究數(shù)據(jù)來(lái)源于南斯拉夫盧布爾雅那大學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，樣本中有15296例數(shù)據(jù)，其中刪除了962例有缺失值的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集中年收入小于等于50K的有11526個(gè)，占總樣本比例的75.4%。從年齡、性別、工作性質(zhì)、教育程度、受教育年限、婚姻狀況、職業(yè)、家庭關(guān)系、資本增益、資本損失、每星期工作小時(shí)數(shù)這11個(gè)因素分析個(gè)人收入差距。支持向量機(jī)模型選用的是默認(rèn)的RBF函數(shù)，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立中輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為11，輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為2，隱含層單元數(shù)為10，利用MATLAB工具箱中的newff和sim函數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)訓(xùn)練后各個(gè)自變量的影響程度大小找出個(gè)人收入的影響因素，然后通過(guò)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、均方誤差MSE和決定系數(shù)R2來(lái)驗(yàn)證兩個(gè)模型的預(yù)測(cè)效能。
訓(xùn)練后，自變量影響程度大小排在前四位的依次是資本增益、受教育年限、每星期工作小時(shí)數(shù)和年齡，這幾個(gè)變量被判斷為個(gè)人收入的影響因素，不同程度的連接著輸入層與輸出層間的權(quán)重。如表1，支持向量機(jī)對(duì)個(gè)人收入訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為87.6%，均方誤差為0.08，決定系數(shù)為0.14，測(cè)試樣本預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率為85.3%，均方誤差為0.27，決定系數(shù)為0.76。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)個(gè)人收入訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為85.1%，均方誤差為0.14，決定系數(shù)為0.84，測(cè)試樣本預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率為84.4%，均方誤差為0.32，決定系數(shù)為0.71?？煽闯觯С窒蛄繖C(jī)對(duì)訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)的均方誤差MSE的值都比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)小，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和決定系數(shù)R2的值都要大，說(shuō)明相比之下SVM的預(yù)測(cè)誤差更小，擬合效度更好，驗(yàn)證了支持向量機(jī)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測(cè)效能。
3.討論
研究發(fā)現(xiàn)，年齡、受教育年限、資本增益和每星期工作小時(shí)數(shù)是影響個(gè)人收入的因素。即年齡越大，受教育年限越長(zhǎng)，資本增益越大，工作時(shí)間越長(zhǎng)的收入越高，說(shuō)明個(gè)人收入與自身的教育和經(jīng)驗(yàn)投資是呈正比的。個(gè)人想要獲得的收入回報(bào)也必須有同等程度的付出。
研究還證實(shí)了SVM、ANN都具有較好的預(yù)測(cè)能力，且支持向量機(jī)算法的預(yù)測(cè)效能更強(qiáng)，這為解決個(gè)體預(yù)測(cè)提供了一種新方法。但是，在仿真測(cè)試中建立的預(yù)測(cè)模型主要從數(shù)據(jù)上反映發(fā)展變化趨勢(shì)，當(dāng)相關(guān)參數(shù)變化時(shí)，相應(yīng)的仿真測(cè)試效果也會(huì)不同。而且模型中的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本是隨機(jī)的，也會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果造成影響。
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具備深厚的經(jīng)濟(jì)科技同專業(yè)知識(shí)是對(duì)復(fù)合型統(tǒng)專業(yè)人才的根本要求。只有具備深厚的經(jīng)濟(jì)科技統(tǒng)計(jì)專業(yè)知識(shí)，才能做好統(tǒng)計(jì)分析工作和統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)，并為決策提供服務(wù)。
世界在不斷發(fā)展，新事物層出不窮，只有具備較強(qiáng)的理論聯(lián)系實(shí)際的工作能力，才能將所學(xué)的統(tǒng)計(jì)專業(yè)知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際工作中，解決實(shí)際問(wèn)題。另外，新世紀(jì)經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展中出現(xiàn)的情況和問(wèn)題是前人所未想到的，沒(méi)有現(xiàn)成的理論可以利用，我們只能在前人經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行探索和研究，這就要求我們具備較強(qiáng)的科研能力，以便發(fā)展我們的統(tǒng)計(jì)理論和統(tǒng)計(jì)方法，為經(jīng)濟(jì)建設(shè)服務(wù)。論文百事通
2．具備相應(yīng)的計(jì)算機(jī)操作能力。
21世紀(jì)不僅是知識(shí)經(jīng)濟(jì)世紀(jì)，也是信息經(jīng)濟(jì)的世紀(jì)，利用計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)工作，不僅可以提高工作效率，而且可以提高準(zhǔn)確度。同時(shí)，由于信息量的擴(kuò)大，統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性在不斷提高，統(tǒng)計(jì)決策的準(zhǔn)確性也在提高。不僅如此，利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)還可以進(jìn)行各方面的交流，從而相互學(xué)習(xí)，共同進(jìn)步。
3．具有良好的寫(xiě)作基礎(chǔ)和表達(dá)能力。
良好的寫(xiě)作基礎(chǔ)和表達(dá)能力是對(duì)外提供信息和進(jìn)行交流、發(fā)揮統(tǒng)計(jì)作用不可或缺的條件。
4．具有較高的外語(yǔ)水平。
掌握外語(yǔ)是獲取外來(lái)信息的基礎(chǔ)，而較強(qiáng)的外語(yǔ)表達(dá)能力是進(jìn)行對(duì)外交流的必備條件。缺乏較強(qiáng)的外語(yǔ)基礎(chǔ)，用外語(yǔ)編寫(xiě)的應(yīng)用軟件將無(wú)法使用，外文資料將成為一堆廢紙。缺乏較高的外語(yǔ)表達(dá)水平，對(duì)外交流將成為空想，最起碼不能進(jìn)行直接交流或者在交流中容易形成差錯(cuò)，影響信息的準(zhǔn)確性。新晨
5．通曉國(guó)際統(tǒng)計(jì)慣例。
國(guó)際統(tǒng)計(jì)慣例是世界各國(guó)統(tǒng)計(jì)人員應(yīng)共同遵守的工作規(guī)范，是進(jìn)行國(guó)際交流與合作的基礎(chǔ)。為了適應(yīng)經(jīng)濟(jì)全球化的要求和進(jìn)行國(guó)家之間統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)交流的需要，統(tǒng)計(jì)工作人員應(yīng)通曉國(guó)際統(tǒng)計(jì)慣例。
關(guān)鍵詞：企業(yè)統(tǒng)計(jì)，改革，途徑
統(tǒng)計(jì)可以為企業(yè)經(jīng)濟(jì)核算提供必要的數(shù)字依據(jù)，它以特有的指標(biāo)體系和確鑿的數(shù)字語(yǔ)言準(zhǔn)確地反映出企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和計(jì)劃執(zhí)行過(guò)程中的情況與問(wèn)題，以便管理者及時(shí)做出正確決策，指導(dǎo)企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，對(duì)企業(yè)改善管理、提高勞動(dòng)效率、加速資金周轉(zhuǎn)、降低費(fèi)用、增加企業(yè)盈利具有重要的作用。企業(yè)統(tǒng)計(jì)工作的好壞直接關(guān)系著政府統(tǒng)計(jì)和行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、及時(shí)性、全面性和科學(xué)性，直接影響著國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)決策的科學(xué)預(yù)見(jiàn)性。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)企業(yè)統(tǒng)計(jì)主要是為政府部門(mén)、行業(yè)部門(mén)、上級(jí)主管部門(mén)服務(wù)，很少為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策服務(wù)。免費(fèi)論文。統(tǒng)計(jì)人員工作崗位不穩(wěn)定，地位低下，素質(zhì)不高，對(duì)統(tǒng)計(jì)工作應(yīng)付了事，造成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)出現(xiàn)差錯(cuò)與失誤，很難發(fā)揮對(duì)企業(yè)管理的決策作用，更談不上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)、統(tǒng)計(jì)咨詢以及統(tǒng)計(jì)監(jiān)督。企業(yè)統(tǒng)計(jì)就是用多種統(tǒng)計(jì)手段和統(tǒng)計(jì)方法收集、匯總企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中的各種數(shù)據(jù)和情況，再整理成表格并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析以供企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行決策。企業(yè)統(tǒng)計(jì)工作可以反映企業(yè)在某一時(shí)點(diǎn)上的現(xiàn)狀，也可以反映企業(yè)在一個(gè)特定時(shí)期內(nèi)的動(dòng)態(tài)。從現(xiàn)狀看，它可以反映企業(yè)目前的各種社會(huì)與自然屬性，反映企業(yè)的機(jī)構(gòu)、人員、資產(chǎn)、負(fù)債等各方面情況。從動(dòng)態(tài)看，它可以反映企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、產(chǎn)品銷售、財(cái)務(wù)盈虧、科技開(kāi)發(fā)以及預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。企業(yè)統(tǒng)計(jì)工作不僅可以反映企業(yè)的結(jié)構(gòu)，也可以反映企業(yè)的規(guī)模，它可以反映企業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、人員結(jié)構(gòu)、技術(shù)結(jié)構(gòu)和質(zhì)量結(jié)構(gòu)等，也可以反映企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模、人員規(guī)模、生產(chǎn)規(guī)模、營(yíng)銷規(guī)模和盈虧規(guī)模等。企業(yè)統(tǒng)計(jì)為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)，是政府宏觀經(jīng)濟(jì)決策的重要依據(jù)，是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理的基礎(chǔ)和重要組成部分。免費(fèi)論文。隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的來(lái)臨，必須對(duì)原有的企業(yè)統(tǒng)計(jì)運(yùn)行方式、指標(biāo)體系、技術(shù)手段和人員素質(zhì)進(jìn)行改革，積極探索我國(guó)企業(yè)統(tǒng)計(jì)改革的有效途徑。
一、改變企業(yè)統(tǒng)計(jì)運(yùn)行方式：
長(zhǎng)期以來(lái)不同類型的企業(yè)各種統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)分別由不同的部門(mén)負(fù)責(zé)，分別向主管領(lǐng)導(dǎo)呈報(bào)并對(duì)外報(bào)出。必須改變以前那種以為政府部門(mén)、行業(yè)部門(mén)、上級(jí)主管部門(mén)服務(wù)為主的統(tǒng)計(jì)模式，統(tǒng)計(jì)人員必須全方位以服務(wù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)為主，應(yīng)當(dāng)不論何種行業(yè)的大中型企業(yè)，都應(yīng)設(shè)立綜合統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)，保持其相對(duì)獨(dú)立性，明確各個(gè)職能部門(mén)的統(tǒng)計(jì)職能及責(zé)任，收集、審核、匯總各種統(tǒng)計(jì)信息。免費(fèi)論文。要求其按統(tǒng)一確定的口徑、范圍及時(shí)間提供相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)資料，完成各種統(tǒng)計(jì)報(bào)表的對(duì)外報(bào)送任務(wù)及分析報(bào)告，如勞資部門(mén)提供機(jī)構(gòu)人員數(shù)字，基建部門(mén)提供投資數(shù)字，技術(shù)部門(mén)提供技改數(shù)字、營(yíng)銷部門(mén)提供銷售數(shù)字等，要求其各種基礎(chǔ)信息由各基層單位向各職能部門(mén)運(yùn)行，滿足各職能部門(mén)的匯總需要，經(jīng)過(guò)加工、分析的各種綜合信息向企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)、各職能部門(mén)及基層單位多向運(yùn)行，分別滿足其管理決策、研究問(wèn)題和了解情況的需要。
二、轉(zhuǎn)移企業(yè)統(tǒng)計(jì)工作重心：
統(tǒng)計(jì)人員必須把工作重心從原始憑證、統(tǒng)計(jì)臺(tái)賬和統(tǒng)計(jì)報(bào)表方面轉(zhuǎn)移到提供信息資源、加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)分析、提高分析質(zhì)量以及參與企業(yè)決策上來(lái)，從企業(yè)的實(shí)際情況出發(fā)不斷充實(shí)新的內(nèi)容，全面反映企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)過(guò)程中相互聯(lián)系的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，努力學(xué)習(xí)和掌握先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)方法和計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。要提高統(tǒng)計(jì)信息的加工綜合分析能力，企業(yè)統(tǒng)計(jì)應(yīng)當(dāng)搞好組織協(xié)調(diào)工作，收集、整理、分析、反饋、檢索、傳輸各種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供反映市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中企業(yè)內(nèi)部和外部各種數(shù)量關(guān)系的統(tǒng)計(jì)信息，為管理者的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)提供適用的決策信息，從思想上轉(zhuǎn)變服務(wù)意識(shí)，其服務(wù)對(duì)象要從過(guò)去的為國(guó)家和上級(jí)統(tǒng)計(jì)部門(mén)服務(wù)為主，轉(zhuǎn)變到為企業(yè)服務(wù)為主的方向上來(lái)，實(shí)現(xiàn)由“統(tǒng)計(jì)報(bào)表型”向“企業(yè)經(jīng)濟(jì)管理型”的轉(zhuǎn)變。
三、科學(xué)設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系：
統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系設(shè)置既要滿足國(guó)家宏觀要求，也要滿足企業(yè)微觀要求。隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)格局的變化、企業(yè)的所有制形式的轉(zhuǎn)變、企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大、經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的拓展原有的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系已不能適應(yīng)企業(yè)發(fā)展的要求，需要及時(shí)進(jìn)行調(diào)整。統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的設(shè)置應(yīng)以企業(yè)管理的需求為轉(zhuǎn)移，適度擴(kuò)展統(tǒng)計(jì)指標(biāo)范圍，指標(biāo)數(shù)量盡可能多，指標(biāo)體系的內(nèi)容盡可能廣，設(shè)置一套科學(xué)合理的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效益型的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系，把企業(yè)的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)通過(guò)一系列指標(biāo)體系具體化。這套指標(biāo)體系比政府部門(mén)、行業(yè)部門(mén)、上級(jí)主管部門(mén)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系內(nèi)容要多，范圍要廣，它包括本企業(yè)生產(chǎn)、供銷、技術(shù)、財(cái)務(wù)、設(shè)備等各個(gè)方面。實(shí)行報(bào)告指標(biāo)和實(shí)物指標(biāo)同在，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和管理指標(biāo)并存，在時(shí)間跨度上既有當(dāng)前預(yù)測(cè)、又有事中統(tǒng)計(jì)和事后統(tǒng)計(jì)，在統(tǒng)計(jì)范圍上既有價(jià)值指標(biāo)，又有實(shí)物指標(biāo)。統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系設(shè)置應(yīng)與企業(yè)會(huì)計(jì)核算和業(yè)務(wù)核算相銜接，保證各級(jí)指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系，形成一個(gè)完整的信息系統(tǒng)，及時(shí)反映市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力和業(yè)務(wù)的發(fā)展前景等重要信息。統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系必須根據(jù)企業(yè)發(fā)展需要和行業(yè)的特點(diǎn)真實(shí)客觀地反映企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)全過(guò)程的數(shù)量關(guān)系，為企業(yè)制定經(jīng)營(yíng)方針策略提供準(zhǔn)確的數(shù)量依據(jù)，全面反映和監(jiān)督企業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行全過(guò)程。
四、加強(qiáng)企業(yè)統(tǒng)計(jì)信息化建設(shè)：
隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，企業(yè)統(tǒng)計(jì)應(yīng)充分利用信息化技術(shù)優(yōu)勢(shì)，加快統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，運(yùn)用信息技術(shù)廣泛收集信息、加快信息處理、傳遞和反饋速度，實(shí)現(xiàn)主要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的及時(shí)更新，加快企業(yè)統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)絡(luò)與部門(mén)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的連接，實(shí)行企業(yè)聯(lián)網(wǎng)直報(bào)，及時(shí)為上級(jí)單位和同行業(yè)統(tǒng)計(jì)部門(mén)提供必要的統(tǒng)計(jì)信息。企業(yè)統(tǒng)計(jì)人員應(yīng)根據(jù)管理與決策的需要對(duì)集中起來(lái)的諸多統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排列組合，利用各種統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行綜合分析研究，如利用生產(chǎn)數(shù)量、利潤(rùn)盈虧、產(chǎn)品質(zhì)量、成品銷售、市場(chǎng)行情等多方面的統(tǒng)計(jì)信息分析銷增減原因，利用各種統(tǒng)計(jì)信息對(duì)企業(yè)的發(fā)展前景進(jìn)行預(yù)測(cè)，提高統(tǒng)計(jì)工作效率和工作質(zhì)量，為領(lǐng)導(dǎo)決策提供可靠依據(jù)。信息和信息查詢是統(tǒng)計(jì)部門(mén)應(yīng)高度重視的問(wèn)題，企業(yè)能從政府統(tǒng)計(jì)渠道取得有用信息，實(shí)現(xiàn)企業(yè)與政府之間信息資源共享，利用政府統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站加強(qiáng)行業(yè)企業(yè)間的信息交流、增強(qiáng)企業(yè)統(tǒng)計(jì)的功能，為企業(yè)發(fā)展與決策提供全面、準(zhǔn)確的參考依據(jù)，促進(jìn)企業(yè)管理水平提高，全面提升企業(yè)管理質(zhì)量。
五、提高企業(yè)統(tǒng)計(jì)人員素質(zhì)：
統(tǒng)計(jì)工作綜合性很強(qiáng)，需要復(fù)合型高素質(zhì)人才，統(tǒng)計(jì)人員不僅要有過(guò)硬的統(tǒng)計(jì)專業(yè)知識(shí)，掌握一定的經(jīng)濟(jì)、財(cái)務(wù)、企管等方面的知識(shí)，還需要熟知企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)各環(huán)節(jié)工作流程和各部門(mén)工作職能。在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)期企業(yè)統(tǒng)計(jì)人員的主要工作是填制上級(jí)布置的報(bào)表，工作任務(wù)簡(jiǎn)單，使不少企業(yè)安排業(yè)務(wù)素質(zhì)不高的人員擔(dān)任統(tǒng)計(jì)，面對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的波瀾興起，他們或無(wú)動(dòng)于衷，或墨守成規(guī)，有些統(tǒng)計(jì)人員雖是科班出身，卻因統(tǒng)計(jì)工作的簡(jiǎn)單化而被慣成方法滯后，成為缺少創(chuàng)意的少有作為者，面對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)所賦予的新任務(wù)難以適應(yīng)。市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下企業(yè)需要具有責(zé)任心、時(shí)代感，敏銳的洞察力和分析能力，富有開(kāi)拓創(chuàng)新精神與較高業(yè)務(wù)素質(zhì)的統(tǒng)計(jì)人員。企業(yè)統(tǒng)計(jì)工作需要專業(yè)知識(shí)廣和專業(yè)能力強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)人員才能勝任，統(tǒng)計(jì)人員不但要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)知識(shí)及相關(guān)的業(yè)務(wù)知識(shí)，而且掌握法律知識(shí)和現(xiàn)代信息技術(shù)，有較強(qiáng)的專業(yè)能力和計(jì)算機(jī)操作能力，統(tǒng)計(jì)人員應(yīng)自尊、自信、自強(qiáng)，刻苦學(xué)習(xí)，努力工作爭(zhēng)取創(chuàng)新，使企業(yè)管理水平邁上一個(gè)新臺(tái)階。
綜上所述，統(tǒng)計(jì)工作遍布企業(yè)管理的方方面面，大到企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃，小到班組核算，凡是能用數(shù)據(jù)反映事物本質(zhì)及其發(fā)展規(guī)律的地方都離不開(kāi)統(tǒng)計(jì)，為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。企業(yè)統(tǒng)計(jì)工作是一項(xiàng)艱巨復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及企業(yè)管理各個(gè)層面，必須強(qiáng)化對(duì)企業(yè)統(tǒng)計(jì)工作的認(rèn)識(shí)，及時(shí)轉(zhuǎn)移企業(yè)統(tǒng)計(jì)工作重心，改變企業(yè)統(tǒng)計(jì)運(yùn)行方式，科學(xué)設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系，加強(qiáng)企業(yè)統(tǒng)計(jì)信息化建設(shè)，提高企業(yè)統(tǒng)計(jì)人員素質(zhì)。牢固樹(shù)立企業(yè)統(tǒng)計(jì)工作服務(wù)于企業(yè)管理的理念，通過(guò)準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)判斷、深刻的統(tǒng)計(jì)分析、靈敏的統(tǒng)計(jì)預(yù)見(jiàn)當(dāng)好企業(yè)管理者的參謀與助手，在企業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中充分運(yùn)用信息、咨詢和監(jiān)督職能，真正發(fā)揮統(tǒng)計(jì)分析、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)、統(tǒng)計(jì)咨詢以及統(tǒng)計(jì)監(jiān)督的作用，在經(jīng)濟(jì)全球化的歷史進(jìn)程中迎接各種挑戰(zhàn)，探索出一條具有中國(guó)特色的企業(yè)統(tǒng)計(jì)改革之路，實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的跨越式發(fā)展，為整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)穩(wěn)定發(fā)展打下良好基礎(chǔ)。
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