全球光器件和模块市场2013年行情及2014年预测

2013年光器件和模块的市场报告数据有喜也有忧。一些市场板块2013年几乎翻番,但是别的板块减少了三分之一。     

未来十年美军投入135亿美元用于光电系统

正据位于美国Newtown的国际预测公司分析,在未来十年,美军将斥资135亿美元用于光电系统和技术,将买进30万套光电系统。国际预测公司在题为"陆基和海洋光电系统市场"的报告中指出,到2022年美军将花费约135亿美元用于光电项目的研究、开发和制造。报告中还提出,在未来10年将生产29.603 6万个光电系统,其中,2013~2017年期间将生产     

2014年中国LED芯片产业发展前瞻

受下游照明市场旺盛的需求拉动,LED上游芯片行业2014年快速增长。目前我国LED上游企业的产能利用率总体在70%左右,而三安光电、士兰明芯、乾照光电等几大龙头企业产能利用率已达到90%以上。另据2014年第一季度业绩预告,大陆LED外延芯片上市企业除德豪润达预告为亏损外,     

预计未来十年光电/红外传感器市场规模将达到100亿美元

正据市场研究公司ASDReports的一份研究报告预测,全球光电/红外传感器市场规模到2024年将达到100亿美元,与2014年预期73亿美元的市场规模相比,其复合年增长率将达到3.22%。该项研究称,"过去该行业的增长来源于新兴的采购的增加,由于美国和西欧国家预算国防削减导致市场萎缩,光电/红外传感器的采购增长变缓。虽然这些变化没有显著影响光电/红外传感器行业,然而却阻碍了     

2000年高考数学第（21），（22）题分析

中学数学强调基本的数学思想、数学方法,另一方面强调数学学科较强的工具性作用、显示其较强的应用背景也是非常必要的．编拟应用题具有这方面的积极意义,起一种导向性作用,可以结合日常生活实际,提炼出其中的数学模型,通过合适的数学思想和方法解决相应的数学问题,从而达到解决实际问题的目的．基于此目的,第(21)题选择一个考生并不陌生的背景材料,即蔬菜种植与上市的市场销售价格这一简单模型,背景鲜明,浅显易懂,     

一类商业竞争策略的模型和研究

市场份额的竞争越来越被企业所重视,这一点可以从最近几年全球企业的兼并热潮中得到例证.企业的市场份额通常由企业内在结构、竞争对手的行为和市场容量这三者决定.本文以这三者为基础而建立的模型,不仅能解释对手行为和市场容量对企业竞争的影响,还能给出企业内在结构与企业最优利润和企业最优市场份额的定量关系,因此它更适合于市场经济中的企业竞争分析.此外,本文的研究对国家的税收征管也具有一定的参考价值.     

我国行政性市场垄断与反垄断现状研究

本文就目前我国经济生产中所存在的在转轨进程中市场力量加行政权力所形成的特殊垄断,即行政性市场垄断的特征,表现,成因及我国反垄断的对策加以探讨。     

机构投资者增持的经济后果:基于定向增发的实证研究

定向增发背景下,对机构投资者增持行为经济后果展开研究具有重要的现实意义。以2008-2017年我国沪深A股成功进行定向增发的上市公司为样本,本研究采用OLS、POISSON、PSM等方法对机构投资者增持的经济后果及机理进行实证分析与稳健性检验。结果表明:机构投资者整体增持与定向增发上市公司的长期市场表现正相关。考虑机构投资者异质性特征并做进一步分析,价值投资型机构投资者增持行为通过提升企业创新水平显著提升了定向增发上市公司长期市场表现;由于追求短期股权价值波动收益,价格追随型机构投资者增持行为则不利于定向增发上市公司长期市场表现;限售期规定能够有效遏制价格追随型机构投资者的“追涨杀跌”行为。本研究为我国中长期价值投资型机构投资者培育、定向增发资源配置效率提升提供了理论依据。     

银行间与交易所国债市场的信息溢出效应研究

用VAR模型的预测误差方差分解方法和格兰杰因果检验方法研究中国银行间和交易所国债市场信息溢出效应的方向、水平和动态趋势及其原因。研究表明:银行间和交易所国债市场之间收益与波动溢出效应均呈现上升动态特征;在收益溢出效应中银行间是国债市场信息传导者,在波动溢出效应中交易所是国债市场信息传导者;利率变化和市场流动性显著负向影响收益总溢出和波动总溢出。     

核心城市房地产市场的联动和溢出特征研究——基于中国“北上广深”样本的经验考察

本文基于房价长期趋势和短期波动层面,基于HP滤波法分离北京、上海、广州和深圳四大一线城市的房价,采用有向无环图和信息溢出指数方法剖析了核心城市房价之间的同期联动效应和信息溢出效应,并结合滚动窗口估计法分析了信息溢出对外部信息和调控政策的反应程度。结果显示:一线城市房价之间有紧密的联系程度和较高的信息溢出规模。在同期联动效应上,深圳房价趋势的对外联动效应最明显,北京房价趋势在同期最易受其它城市影响;上海房价波动存在较强的对外联动效应,深圳房价波动受其它一线城市的波动冲击较迅速。在信息溢出效应上,深圳房价趋势有引领作用,对外溢出效应最强;上海房价波动处于引导地位,中长期对其它市场影响最大。核心城市房价趋势之间的溢出指数随着利好政策信息的出现而上升,随着限制政策等不利信息的出现而下降。核心城市房价波动之间的溢出效应对于外部信息反应更为灵敏,国家对房地产市场的调控政策增大核心城市房价波动的信息溢出规模。