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3.
通过构建包含价格粘性和工资粘性的环境—经济动态一般均衡(DSGE)模型,探讨粘性因素在技术冲击、环保技术冲击、环境税冲击和货币政策冲击对产出造成的影响中起到的作用。基于相关参数校准,通过模拟分析得出结论:技术、环境政策外生冲击在不同的粘性组合下主要通过改变边际成本来影响产出。相比价格粘性,单一工资粘性能够对产出造成较显著的正向影响;单一工资粘性能够缓解货币政策冲击对产出、消费和投资的负向作用;方差分解结果表明单一工资粘性下的产出增长主要来源于技术冲击对产出的正向影响;价格粘性和双粘性下的产出变化差别较小,是因为货币冲击和技术冲击对产出造成的影响相差无几。 相似文献
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在市场需求不确定的情况下,利用条件风险估值(CVaR)准则描述零售商的风险规避度对供应链收益的影响,并建立信息共享模型,研究零售商的风险规避度与信息共享价值之间的关系.结果表明,市场需求不确定的情况下,信息共享价值与零售商的风险规避度以及获取得市场信息量有关.数值分析显示,零售商的风险规避度越大,信息共享价值越高;市场需求越不确定,信息共享带来的价值越高. 相似文献
6.
学术会议活动在国家创新体系建设、学科交流与发展、科研人员成长过程中扮演着极为重要的角色.针对传统学术会议质量评价方法中存在的学术性要素不突出、适用领域狭窄等问题,提出了一种综合采用参会者定性反馈、会议定量特征分析、会议影响力大数据分析等评价信息源的质量评价框架,并对2018年举办的700余场国内学术会议开展了质量综合评价实践.结果 表明,中国学术会议呈规模持续增长、内容质控愈发严格、互动交流效果进一步突出、成果类型及传播方式进一步丰富等趋势,但不同学科、不同规模学术会议间质量差异较为显著,不同职称、不同国籍参会者对会议质量的感知存在明显差别.根据评价结果,从面向参会者诉求、优化会议组织及完善学会机制建设等方面提出了学术会议的质量提升建议. 相似文献
7.
科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高. 相似文献
8.
采用空间统计方法和空间计量模型分析2005-2018年兰州-西宁城市群工业集聚格局及其影响因素的空间溢出.结果表明,工业集聚呈现“中心-外围”空间格局和“点-轴”发展特征,工业集聚的空间非均衡格局存在马太效应.工业集聚具有空间相关性,热点区及次热点区主要集中在兰州-西宁城市群“中心”的工业优势县(区);工业集聚冷点区及次冷点区主要集中在兰州-西宁城市群“外围”的工业待发展县(区).工业集聚及其影响因素均存在空间溢出性,相邻县(区)工业集聚对本县(区)工业集聚具有促进作用;人口密度、经济水平、政府干预、市场化率、投资水平等因素对本县(区)工业集聚产生影响时也通过空间溢出对相邻县(区)工业集聚产生影响. 相似文献
9.
采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带,测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响,建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型,并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明,本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率,可用于浸渍模具结构的优化设计;在本文范围内,与波浪形模具相比,斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度;波浪形模具的流道圆角半径较大,楔形区个数较少,与斜齿形模具相比,可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。 相似文献
10.
为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles,SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素,通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿;采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分,以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型;提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法,并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1,2,3元/km) 下的使用频率有显著影响;使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行;公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV. 相似文献