生育政策调整背景下2018-2100年中国人口规模与结构预测研究

人口预测研究对中国生育政策及相关养老、医疗、就业等政策的调整具有重要参考价值.基于队列要素法,利用出生预期寿命和生命表法预测死亡率,预测了三种生育政策下中国2018-2100年的人口结构.结果分析表明,与单独二孩生育政策相比,完全二孩政策和完全放开生育政策将使人口峰值分别增加约1.55%、2.97%;使老龄化率分别平均降低7.65个百分点和10.04个百分点.建议尽早完全放开生育政策,提高适龄夫妇的生育意愿.     

三江平原湿地非使用价值支付意愿的影响因素

为了更好地保护三江平原湿地生态系统,应用条件价值评估法(CVM)这一当前国际上流行的生态系统经济价值评价方法,对三江平原湿地的非使用价值进行评价.研究中采用实地调研的方式,进行支付意愿问卷调查,共发放支付卡式CVM问卷552份,回收有效问卷513份.得出三江平原湿地2007年人均支付意愿为71.66元/年.通过对问卷数据的描述性统计,得到支付意愿的分布情况和在各单一因素影响下的变化规律.用主成分分析简化影响因素,运用有序多分类Logit模型,得到在所有影响因素中,个人平均年收入、个人受教育程度以及个人环保态度是影响受访者对三江平原湿地非使用价值支付意愿的主要因素.研究结论使得三江平原湿地开发和保护价值比较成为可能,为政府制定相关政策提供理论基础与科学依据.     

2015年-2025年北京市小学生入学人数预测与分析

利用第六次人口普查及北京市人口年鉴数据,考虑在单独二孩政策调整和外来人口不断流入的影响下,基于Leslie模型,估计北京市2015年-2025未来10年的人口结构,并结合近几年小学生入学人数,对未来十年北京市小学入学人数进行预测.对于当中的敏感参数:生育二胎意愿、外来人口最大容纳量,分高中低三档分别进行处理.结果表明:未来十年中,北京市小学生入学人数将在现有的17万人的基础上逐年增加,最终稳定在25~30万人.     

中西部地区人口就近城镇化意愿的受教育程度差异研究

基于对中西部地区15个省市农业转移人口就近城镇化意愿的问卷调查数据,以社会认同度为研究视角,构建多群组结构方程模型分析中西部地区人口就近城镇化的受教育程度差异及其影响因素。研究结果表明:个人特征差异性对中西部地区不同受教育程度的农业转移人口的就近城镇化意愿影响显著;中西部地区不同受教育程度的农业转移人口的社会认同度与其就近城镇化意愿显著正相关,且社会认同度对中西部地区小学及以下学历的农业转移人口就近城镇化意愿的影响最显著,大专及以上学历的农业转移人口的就近城镇化意愿受社会认同度的影响最小。     

中巴地球资源卫星社会效益支付意愿的影响因素

为了更好地发挥中巴地球资源卫星的社会效益,同时为中巴地球资源卫星的使用和管理部门提供决策参考依据,应用条件价值法(CVM),采用支付意愿问卷调查的方式,通过数据统计和回归分析,对中巴地球资源卫星的社会效益进行定量评价,得到了影响中巴地球资源卫星社会效益支付意愿的主要因素.共发放问卷2330份,收回有效问卷2285份,通过对问卷数据的描述性统计,得到支付意愿的分布情况和在各单一因素影响下的变化规律.用主成分分析简化影响因素,运用二元Logit回归模型和Tobit模型,得到在所有的影响因素中,对中巴地球资源卫星的重视性、个人平均年收入是影响被调查者对中巴地球资源卫星社会效益的支付意愿的主要因素.研究结论使得中巴地球资源卫星的收益和成本的比较成为可能,为政府制定相关政策提供理论基础.     

家庭经济因素和人口特征如何影响不同收入等级城镇居民消费

本文使用2007年中国家庭收入项目(CHIPS)调查数据,在考虑家庭消费影响因素的线性和非线性效应的前提下,采用可加的半参数分位数回归模型,在不同消费水平上研究家庭经济因素和家庭人口特征是否影响消费.结果表明,消费水平较高的家庭的收入弹性也比较大.户主受教育年限和家庭子女数量对消费具有正向影响,尤其对低收入家庭影响显著.家庭消费在地区上存在明显差异,地区效应对中部低消费家庭的影响尤其显著.户主年龄、户主健康状况和家庭规模也是家庭消费的显著影响因素.     

高师生数学解题的元认知模型及其特点研究

从实证的角度探讨数学解题的元认知模型.以数学解题中的元认知知识、元认知体验、元认知策略三者为基本因素,研制一份元认知问卷;施测问卷,对数据进行探索性因素分析和验证性因素分析,检验因素假设与数据之间的拟合程度.施测正式问卷于高师生,结果表明,高师生数学解题的元认知模型还保持一定程度的发展,而且发展不平衡.总体水平而言,女生比男生好;大三学生明显高于大二、大一学生,大一优于大二,大二年级是个转折时期.     

上海市民赴浙江省旅游情况的调查分析

今年年初，对一九九六年上海市民赴浙江省旅游情况的抽样调查共回收问卷502份，其中可供统计分析用的问卷为497份，有效率达99％．对数据使用SPSS软件包进行汇总，统计，分析．由于本次抽样调查的问卷中绝大部分是定性数据，故首先使用列联表分析各因素的独立性；然而，为了进一步提取信息，提高数据的利用率，对于不独立的各因素继续进行logistic回归分析．下面选取“年龄”，个人收入”，“出游方式”这三个因素作多种分析．1．对年龄（A），个人收入（B），出游方式（C）作三因素列联表独立性分析．在问卷中，年龄有四个选项：A1表示…     

信任和感知风险对消费者网络购买意愿的实证研究

网络购物作为一种新的营销渠道,为消费者提供丰富的商品信息和个性化服务,允许消费者随时随地进行购物。但相对我国数量巨大的网民而言,网络购物的使用率还很低。感知风险和信任缺失被认为是阻碍网络购物发展的主要因素。基于感知价值模型,构建了消费者网络购买意愿影响因素的概念模型。并采用线上问卷的方法获得中国网络消费者的调研数据,使用结构方程模型分析了信任、感知风险和感知收益等变量对网络购买态度和意愿的影响,验证了提出的基本假说。同时对比分析有无购物经验的消费者在感知风险、网络购买意愿等方面的差别,研究结果表明,有购物经验的消费者在进行网络购物时比较看重感知收益,而对于潜在的消费者来说,感知风险是影响其购买态度和意愿的重要因素。     

回归分析在人口统计中的应用──就安徽省1987年1%人口抽样调查资料浅析影响育龄妇女生育率诸因素

一、问题提出 1987年1%人口抽样调查表明:安徽省1987年出生婴儿数达99.3万人,自然增长率为13.7%.意味着我省人口自然增长率处于一个高峰阶段.因此,控制人口增长、实行计划生育刻不容缓.而降低育龄妇女的生育率,则是目前情况下控制人口增长的枢纽所在.因此,有必要研究影响育龄妇女生育率的多方面因素. 二、因素选定 影响育龄妇女生育的因素很多,既有社会经济方面因素,又有生物学方面的因素.当前,研究社会经济方面因素对育龄妇女生育率的影响,对降低生育率更有切实意义.因此,本文结合我省具体情况,以抽中的三十三个县级单位为样本,选定以下四…     

A Mathematical Analysis of Technical Analysis

In this paper, we investigate trading strategies based on exponential moving averages (ExpMAs) of an underlying risky asset. We study both logarithmic utility maximization and long-term growth rate maximization problems and find closed-form solutions when the drift of the underlying is modelled by either an Ornstein-Uhlenbeck process or a two-state continuous-time Markov chain. For the case of an Ornstein-Uhlenbeck drift, we carry out several Monte Carlo experiments in order to investigate how the performance of optimal ExpMA strategies is affected by variations in model parameters and by transaction costs.     

由付里叶分析到小波分析的进展

本文通过对付里叶分析和小波分析的详细比较 ,展示小波分析的特点和优越性 ,有助于深化对小波分析的认识和理解     

在岗位评价中应用因子分析与聚类分析

岗位评估是企业或组织制订薪酬制度的基础。在岗位评价及薪酬级别的设计中使用因子分析与聚类分析相结合的方法,克服了对指标得分简单加权求和的缺点,并以X J公司具体案例进行说明。     

Group-Wise Principal Component Analysis for Exploratory Data Analysis

In this article, we propose a new framework for matrix factorization based on principal component analysis (PCA) where sparsity is imposed. The structure to impose sparsity is defined in terms of groups of correlated variables found in correlation matrices or maps. The framework is based on three new contributions: an algorithm to identify the groups of variables in correlation maps, a visualization for the resulting groups, and a matrix factorization. Together with a method to compute correlation maps with minimum noise level, referred to as missing-data for exploratory data analysis (MEDA), these three contributions constitute a complete matrix factorization framework. Two real examples are used to illustrate the approach and compare it with PCA, sparse PCA, and structured sparse PCA. Supplementary materials for this article are available online.     

模糊数据包络分析方法有效性分析

传统数据包络分析(DEA)模型只能用来评价具有精确投入和产出数据的决策单元.然而在实践中决策单元的投入产出数据可能存在一定模糊性.为了评价具有模糊投入产出数据的决策问题,研究工作者提出了模糊数据包络分析模型,并给出了相应的有效性定义.对于不同研究者提出的有效性定义方式有众多地方需要改进.通过这些改进提出了相关模型及新的有效性定义方式,并给出了相关实例.     

基于边际分析的企业价值分析方法

本文首先分析了传统会计核算方法存在的问题,提出了基于边际分析的企业价值分析方法.新方法建立起企业价值的综合平衡关系,不但可以分析成本在企业各个环节的转移与平衡,还可以计量、跟踪企业各环节的价值增值.本文利用一个小案例演示了企业价值计算的新方法,通过与传统会计核算方法进行的对比验证了新方法的科学合理性.