DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 我国环境影响评价报告问题的原因分析 3.1. 从实证法角度的分析 以制度功能来看，《环境影响评价法》第1条的立法目的是明确的，是为了实施可持续发展战略，预防因规划和建设项目实施后对环境造成不良影响，促进经济、社会和环境的协调发展。以立法目的为标准，环境影响评价报告的应当表明项目或者规划本身的目的，而不能仅仅介绍项目的概况，为环境影响评价提供基本的标准。 为了实现制度功能，进行有效的环境评估，环境影响评价报告应当是有主有次的分析式说明，而不应当是面面俱到的百科全书式的介绍。 [ 9 ] 环境影响的重要事项应当重点讨论说明，而并不是重点事项进行简要描述和解释即可。比如如果认定某事项不属于重要影响性因素，需要说明的就是为什么该事项不是重要性影响因素，而不是对该事项忽略或者简单说明。 [ 10 ] 除此之外，环境影响评价的报告应当阐述项目的影响和可替代方案是如何进行分析和论证的，是否符合国家标准，地方标准或者行业标准。 我国《环境影响评价法》第17条，规定了建设项目的环境影响报告书应当列明的内容，主要包括：建设项目概况，建设项目周围环境现状，建设项目对环境可能造成影响的分析、预测和评估，建设项目环境保护措施及其技术、经济论证，建设项目对环境影响的经济损益分析，对建设项目实施环境监测的建议和环境影响评价的结论。从以上法定的环评报告的内容来看，主要集中在环境与经济发展的关系，技术论证和监测建议比较少，且内容多为概括性说明虽然国务院生态环境主管部门有更为细化的内容和具体的格式化要求，但是从法定的条件来看，对环境影响评价本身来讲也不够细致。 从我国《环境影响评价法》第17条对于建设项目的环境影响报告书的具体内容来看，我国的报告书主要是客观情况的说明，缺少对客观情况的解释和分析，而且建议主要是对实施情况的建议，而缺乏相关的分析和说明。 3.2. 从应然角度的分析 [ 11 ] 根据对我国环境评估报告的分析，为了实现《环境影响评价法》的制度目标，我国的环境影响评价行为除了法律法规和规章规定的内容，还应当包括以下内容： 首先，应当及时拟制一份与环境影响评价报告事项相关的建议。该建议是为了最终的说明性报告能够及时完成而作的准备，建议的形式可以是灵活多样的，可以是单独的文件形式，也可以是制定主体的某项文件中附带性的说明。但是建议必须至少以规范性文件的形式来呈现，以便增强建议的法律效果。 其次，必须阐明报告的法律依据。从这个意义上讲，阐明法律依据是报告制定主体的法定义务，因为只有主要负责机构才能编写环境影响评价报告。负责机构应当对委托机构负责，如果是重要的合作性项目，应当在报告中载明合作机构和主要负责机构，这将涉及到责任单位和资金支配的问题，因此必须载明法律依据。 再次，需要说明重要行为。所谓重要行为是指可能产生重要效果的行为或者潜在受到政府控制和由政府负责的行为。这意味着，应当在整个社会、受影响的地区、受影响的利益、受影响的情况下进行的对具体行为的分析。对重要行为的说明，既要说明有利的情况，也要说明不利的情况，更要对公共健康和安全影响的情况进行细致的说明。如果涉及独特性的地域特征，或者对环境可能产生不确定、不可逆转或者不可预期的影响时，就需要更为精确的分析和说明。如果能够合理的预测对环境的累积性影响，可以对该行为可能会对未来的行为设立一个先例性的制度，为将来可能的情况进行分析，并提前做好准备性工作。 最后，必须说明可能产生的效果。效果包括直接效果和间接效果，直接效果是与行为同时出现的，间接效果可能是在其后一段时间或者一定的距离内出现，但是可以合理预见的结果。无论是直接还是间接的效果，甚至是累积形成的效果，必须要合理遇见可能产生的收益或者危害，并在报告中进行完全的说明和分析。
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user: 4. 完善我国环境影响评价报告的建议措施 4.1. 我国环境影响评价报告的实质性要求 [ 12 ] 首先，环境影响评价报告应当阐述明确的目标和必要性。环境影响评价报告应当简明扼要的说明环保机构提出的替代性方案，包括建议性行为的基本目标和必要性。 其次，要拿出建议性行为的可替代性方案。这部分应当是环境影响说明的核心内容，基于该部分所提供的关于受影响环境和环境结果的信息和分析，环境影响评价应当以比照的形式表明环境影响的建议和课替代性方案，以此来界定问题，为公众和评价机构的选择提供一个清晰的认识基础。 再次，要在环境影响评价报告中说明数据和分析与影响的匹配性，要将重要的和不重要的材料与数据进行匹配性分类，并进行索引和说明。环境影响评价报告应当避免在其中大量的引用无用的内容，要对可能受影响的环境进行详细的描述，并充分说明环境影响的衡量标准。 [ 13 ] 最后，要载明相关参与人的名单及索引，以便确定任务和追究责任。环境影响评价报告应当列明相关参与者的名单，和相关参与者的资质，以及主要负责环境影响评价报告中具有重要背景性资质的人员名单，在特定的情况下，对特定分析负有责任的人员应当予以实质性的认证。 4.2. 我国环境影响评价报告的形式性要求 [ 14 ] 首先，以方便阅读为原则限制页数限制及书写规范。环境影响评价报告应当使用平实的语言进行撰写，必须要是可以适用合适的图表进行表达，以便于决策人员和公众更好的理解评估报告。报告本身的编制应当是基于数据的分析，并由相关的数据支撑。 其次，从文本形式上，应当有初稿、终稿和补充性说明三个部分。环境影响评价报告的编制应当遵守法定的编制范围，在草案中恰当的披露和讨论主要的观点，包括可能产生的影响，而不应当有所隐瞒。在终稿中，环保机构应当在报告中针对所有的反对性意见和建议进行反馈和说明，并针对报告制定机构所提出的建议进行解释和说明。在特别情况或者需要作出特别解释，尤其是结果尚在调查的情况下，应当进行补充说明。 最后，从装订形式上来讲，环境影响评价报告应当包括封面、摘要、内容目录、行为的目标和必要性、替代性方案及其说明、受影响的环境、环境后果、参与人员名录、抄送机构、组织和人员名单、索引和附录；且装订的顺序应当根据具体项目或者规划进行调整。
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user: 5. 结语 程序正义是保证实体正义的基本条件之一，不断完善我国环境评价制度的程序才能不断的推进我国环境评价制度的发展，才能真正意义上实现我国环境评价制度的价值性功能。 [ 15 ] 从实证法的角度来看，对可替代性方案、数据与结论的相关性程度的说明、对环境评价报告编制者的权利义务约束等程序性事项的规范，能够实现报告编制的基本功能，从而实现环境评估的价值性功能。从对报告的形式性要求来看，对文本格式、装订形式等方面的要求，便于对报告本身进行审阅和监督，能够降低对报告审阅和监督的信息获取和审阅成本，有利于对报告进行实质意义上的监督，是督促和保证环境评估切实发挥作用的不二法门。
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user: 摘要 目的：探讨舒肝宁注射液合索拉菲尼治疗中晚期原发性肝癌的临床研究。方法：采用随机双盲的方法从2015年开始，选取不愿做放、化疗治疗，已失去手术时机的中晚期肝癌患者分成两组，对照组用口服索拉菲尼治疗，科研组用穴位注射舒肝宁注射液合口服索拉菲尼治疗。观察两组患者治疗前、后的肿瘤体积变化、肝功能指标、肿瘤标记物变化、中位生存期等临床表现。结果：科研组在各项指标对比中明显好于对照组，OS生存曲线明显高于对照组2个月，中位生存期达12个月。结论：穴位注射舒肝宁注射液合索拉菲尼治疗中晚期原发性肝癌疗效可靠。是中医药与靶向治疗药物的合理组合，摈弃了传统放、化疗治疗肝癌的旧思维，安全有效，操作简单，可成为中西医结合治疗肝癌的典范。
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user: 1. 引言 我国是肝癌的高发国家，发病率居世界首位。肝癌的死亡率在我国占恶性肿瘤死亡率的第二位，在世界居第三位 [ 1 ]。江苏启东、福建同安、广东顺德、广西扶绥为高发区，其死亡率达30/10万以上。 索拉菲尼是一种口服的多靶点、多激酶抑制剂药 [ 2 ]，靶点包括了RAF激酶、血管内皮生长因子受体(VEGFR-2、VEGFR-3)、血小板源性生长因子受体(PDGFR-β)、干细胞因子受体(KIT)、Fms样络氨酸激酶(FLT3)和神经胶质细胞系来源的亲神经因子受体(RET)，具有抑制肿瘤细胞增生和抑制肿瘤新生血管形成的双重作用。它的出现对肝细胞肝癌的治疗具有划时代的意义。目前索拉菲尼已成为晚期原发性肝细胞肝癌(HCC)的标准治疗药物 [ 3 ]。但仍有明显不足，例如客观有效率较低，肿瘤相关症状恶化时间(TTSP)没有改善，以及总生存延长有限。因此，为了提高疗效，进一步改善生存状况，已有不少学者尝试了索拉菲尼与其他药物或者治疗方法的联合治疗。 本研究就是探讨舒肝宁注射液合索拉菲尼治疗中晚期原发性肝癌的临床观察。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 入组条件 选取从2015年起不愿做放、化疗治疗，或已失去手术时机的中晚期肝癌患者29人。采用随机双盲的方法把病人分为两组，其中科研组15例，对照组14例。具体资料如表1： Table 1 Basic data of patients in scientific research group and control grou 男性 女性 年龄 分期 合计 科研组 9例 6例 60岁以上 10例 中期 晚期 15例 60岁以下 5例 11例 4例 对照组 8例 6例 60岁以上 9例 中期 晚期 14例 60岁以下 5例 12例 2例 表1. 科研组和对照组患者基本资料 2.2. 方法 观察组给予口服索拉非尼 + 穴位注射舒肝宁注射液，穴位选取两组，隔日注射一次。穴位有章门(双)、期门(双)、太冲(双)、血海(双)、肝俞(双)、胆俞(双)。舒肝宁注射液抽取6毫升，每个穴位注射1毫升，共6个穴位，隔日后换取另一组穴位注射。对照组只给予口服索拉非尼治疗。两组索拉非尼口服均按照说明书使用，口服400毫克，一日两次。出现皮疹、腹泻症状后给予减药，改为400毫克，一日一次。
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user: 3. 观察指标 1) 影像学上肿瘤体积变化。按WHO肿瘤疗效评判标准，CR (肿瘤组织在影像上完全消失)、SD (肿瘤体积缩小25%)、ND (肿瘤体积无明显变化)、PD (肿瘤体积进展大与25%)。PR (有效CR + SR)。每三个月做一次CT检查。 2.2) 肿瘤标记物的高低。主要观察的肿瘤标记物有CEA、AFP、CA199、CA50、CA724、TSGF等。每个月复查一次。 3) 黄疸指数的变化。主要包括总胆红素(TBLL)、直接胆红素(D-BLL)、间接胆红素(IB)、直/总(D/T)、总胆汁酸(TBA)、谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)。每个月复查一次。 4) 生存期的长短。比较两组患者生存期的长短，看OS曲线变化，找出优缺点。
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user: 4. 结果 1) 影像学上肿瘤体积变化表2。 Table 2 Data of tumor volume change in two group CR (消失) SD (缩小) ND (稳定) PD (进展) PR (有效) 科研组 4 8 2 1 12 对照组 2 6 3 3 8 表2. 俩组影像学上肿瘤体积变化资料 对比上述相关数据，可以发现科研组有效率80%明显优于对照组57%。具有比较优势，值得推广(图1)。 2) 肿瘤标记物的高低(表3)。 比较上述数据，科研组肿瘤标记物的降低明显好于对照组。说明疗效好于对照组(图2)。 3) 黄疸指数的变化(表4)。 对比上述相关数据，可以发现观察组的黄疸降低明显好于对照组。说明疗效好于对照组(图3)。 图1. 科研组和对照组影像学上肿瘤体积变化 Table 3 Height of tumor marker in two group CEA AFP CA199 CA50 CA724 TSGF 升高 降低 升高 降低 升高 降低 升高 降低 升高 降低 升高 降低 科研组 3 12 3 12 2 13 4 11 3 12 3 12 对照组 6 8 6 8 7 7 5 9 7 7 6 8 表3. 两组肿瘤标记物的高低资料 图2. 科研组和对照组肿瘤标记物变化比较 Table 4 Data of Jaundice index in two group TBLL D-BLL IB D/T TBA ALT 升高 降低 升高 降低 升高 降低 升高 降低 升高 降低 升高 降低 科研组 2 13 1 14 2 13 2 13 3 12 3 12 对照组 6 8 6 8 7 7 5 9 7 7 6 8 表4. 两组黄疸指数的变化资料 图3. 科研组和对照组黄疸指数的变化 4) 生存期的长短 比较两组OS生存曲线(图4)，科研组明显高于对照组2个月，中位生存期达10.8个月。对比图如下(图5)： 图4. 两组患者生存率曲线对比图 图5. 科研组和对照组中位生存期比较
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user: 5. 讨论 中医药在防治肝癌复发、转移及改善中晚期患者症状、提高生存质量、延长生存期等方面具有明显优势，是原发性肝癌综合治疗中不可缺少的手段之一 [ 4 ]。近年来在中药提取物、中成药、中药复方抗肝癌机制和临床研究中取得许多进展，此外在中医药配合栓塞化疗，中医药治疗改善肝癌疼痛、栓塞后发热等方面也有一定进展 [ 5 ]。 中医认为肝癌的发生与感受湿热邪毒、长期饮食不节、嗜酒过度以及七情内伤等因素引起机体阴阳失衡有关 [ 6 ]。但肿瘤病的发生常常是由机体防御功能不足所致，如《医宗必读·积聚》指出：“积之成也，正气不足，而后邪气距之” [ 7 ]。说明正气虚损，邪气乘袭，蕴结于肝，肝气郁结，气机受阻，血气不畅，痰瘀相结，形成痞块，乃至肝癌。 舒肝宁注射液具有清热解毒，利湿退黄，益气扶正，保肝护肝作用 [ 8 ]。用于治疗湿热黄疸，症见面目俱黄，胸肋胀满，恶心呕吐，小便黄赤，乏力，纳差，便溏等症状。其主要成分为茵陈提取物、栀子提取物、黄芩苷、板蓝根提取物、灵芝提取物 [ 9 ]。对肝癌导致的身黄、目黄、胸肋胀满，恶心呕吐，小便黄赤，乏力，纳差，便溏等症状有明显的改善作用。配合口服索拉菲尼多靶点、多激酶抑制剂药，是一次中西医治疗原发性肝癌的勇敢尝试。 本组研究穴位注射舒肝宁注射液和口服索拉菲尼治疗中晚期肝癌的结果表明，无论影像学上肿瘤体积变化、肿瘤标记物的高低、黄疸指数的变化、生存期的长短都好于单纯的口服索拉菲尼治疗。 中西医结合治疗要采取辨病与辩证相结合的原则，根据不同的病理类型、不同的临床表现，对于接受手术、放疗、化疗、靶向治疗且具有治疗条件的肝癌患者，予以不同的中医药治疗。在不同治疗阶段，分别发挥增强体质、促进康复、协同增效、减轻不良反应、巩固疗效等作用。 中西医结合治疗中晚期肝癌，优势互补，对于临床上一些棘手的问题可以得到很好的解决。可以增强患者体质，提高机体对治疗的耐受，增加疗效，减少副作用，控制症状及体征，改善生存质量，延长生存期。
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user: 摘要 山东省是全国的经济大省、人口大省、文化大省，所以山东省的发展一直是国家关注的重点对象之一，为此本文将针对山东省16个城市的经济发展现状进行研究。首先本文选取与经济发展相关的11个指标，并对这11个指标的数据进行因子分析，将11个指标的信息概括为经济总量因子(第一主因子)和人民生活水平因子(第二主因子)，再根据主因子计算综合得分，对16个城市进行排名，给出综合评价模型。再使用聚类分析，将不同经济发展水平的城市进行分类，研究山东省地区的经济发展结构，最后使用Fisher判别检验聚类结果的正确性。通过以上方法，本文指出山东省城市经济发展现状，并为山东省经济发展提供优化措施和建议。
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user: 1. 引言 衡量一个城市的强弱与否，经济发展水平都是一个至关重要的指标。近年来，为解决山东省经济发展问题，山东省下发多个与经济相关的政策文件，落实“六稳”“六保”促进高质量发展政策清单，鼓励支持扩大制造业和技术改造投资方面，充分激发社会消费潜力方面。有鉴于此，本文将针对山东省16个城市的经济发展水平进行研究。 张震、覃成林 [ 1 ] 构建了由经济发展动力、新型产业结构、交通信息基础设施等7个维度组成的经济高质量发展指标体系，并构建城市群经济高质量发展指数对粤港澳大湾区经济高质量发展进行研究；朱家明、孙榕竟 [ 2 ] 选取了地区生产总值、固定资产投资价格指数、货运量总计、工业污染治理完成投资、国内专利申请受理项数等指标，使用因子分析对国内地区经济发展水平进行了综合评价与分析，并给出区域协调发展与优化资源配置的建议；代美华 [ 3 ] 针对川渝区域经济高质量发展的影响因素，提取川渝区域经济发展过程中的变量，确定了川渝区域经济高质量发展统计评价模型指标及其权重，并使其结果量化；郭杨 [ 4 ] 使用因子分析对山东省各地区综合实力进行研究评价，其使用因子分析得出了四个主因子，并且对四个主因子都进行了聚类分析，从四个方面对于山东省的地区综合实力进行了分析。李奇、胡世雄 [ 5 ] 等建立了经济总量、经济结构、经济效益三方面的经济发展评价体系，使用主成分分析研究山西省经济综合实力。 本文通过查阅参考文献，最终选择了固定资产投资、社会消费零售总额、就业人员数、生产总值、全体居民可支配收入、全体居民人均消费支出、公共预算收入、第二产业值、第三产业值、出口总值、进口总值11个衡量经济发展水平的指标，使用因子分析方法对其进行研究，再进一步使用聚类分析对不同经济发展水平的城市进行分类。经过翻阅大量参考文献，发现大部分学者使用因子分析和聚类分析对经济发展水平进行研究时，并没有使用统计方法对聚类分析结果进行验证，所以本文为验证聚类分析结果的正确性，使用Fisher判别方法直观判断聚类分析结果的正确性，保证过程的完整性和准确性。本文基于以上方法，将对山东省经济发展水平进行研究，指出山东省的经济发展现状，并给出相关建议。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究经济发展的指标选取原则 要建立全面、准确、合理的区域指标，需要遵守以下基本原则 [ 6 ]： 1) 科学性：选取指标需具有理论依据，可以经得起实践检验，能客观反映经济发展状况，具备足够的科学性。 2) 代表性：选取的指标应该具有代表性，与经济发展相关。这并不意味着选取的指标越多越好，应当以深入了解城市的经济发展为根本，选择能够区分不同城市经济发展水平，并且可以反映问题，具有代表性的指标。 3) 可行性：选取指标时，要充分考虑所选取的指标是否适合用来定量分析，其不会导致评价过程变得困难，可确保分析的可行性和分析结果的客观性。 4) 可获得性：选取指标时要考虑所需数据的来源，在遵循代表性和可行性的基础上，选择可通过统计年鉴、单位部门等有关途径获得准确数据的指标。 2.2. 指标的选取 基于以上选取指标的原则并参考文献，本文以2019年山东省16城市的经济发展为对象，选择了11项能够反映城市经济发展的主要经济指标，具体指标如下表1所示。(数据来源于2020年山东省统计年鉴以及2020年山东省16个城市的统计年鉴，具体数据见附录。) Table 1 Selected indicator 记号 变量 记号 变量 记号 变量 x 1 固定资产投资 x 2 社会消费零售总额 x 3 就业人员数 x 4 生产总值 x 5 全体居民可支配收入 x 6 全体居民人均消费支出 x 7 公共预算收入 x 8 第二产业值 x 9 第三产业值 x 10 出口总值 x 11 进口总值 表1. 选取的指标 2.3. 地区经济发展研究的方法 本文首先选取11个影响城市经济发展的主要经济指标，构建了山东省经济发展评价指标体系，并通过借助R软件，运用因子分析、聚类分析，Fisher判别对数据进行分析。通过因子分析建立山东省经济发展的评价模型，聚类分析将山东省不同经济发展水平的城市进行分类，最后通过Fisher判别直观检验聚类结果的正确性。 2.3.1. 因子分析 因子分析是一种将较多数据实现降维的方法，它试图用几个潜在，不可预测的随机变量(因子)来描述原始变量间的协方差或相关关系。这些随机变量的个数会尽可能地比原始变量的个数少，并且涵盖原始变量的较多信息 [ 7 ]。 因子分析的矩阵形式的模型如下： x = μ + A f + ε 即： { x 1 = μ 1 + α 11 f 1 + α 12 f 2 + ⋯ + α 1 m f m + ε 1 x 2 = μ 2 + α 12 f 1 + α 22 f 2 + ⋯ + α 2 m f m + ε 2                                                     ⋮ x p = μ p + α p 1 f 1 + α p 2 f 2 + ⋯ + α p m f m + ε p 其中 f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f m 称为公共因子， ε i 为 x i 的特殊因子， a i j 为因子载荷，是第i个变量在第j个因子上的负荷。并且符合以下条件 1) m ≤ p ； 2) E ( f ) = E ( ε ) = 0 ； 3) V ( f ) = I ，即公共因子之间不相关且方差为1； 4) V ( ε ) = D = diag ( σ 1 2 ， σ 2 2 ， ⋯ ， σ p 2 ) ，特殊因子不相关且方差不同； 5) cov ( f ， ε ) = 0 ，即公共因子与特殊因子不相关； 2.3.2. 聚类分析 常见的聚类分析方法有系统聚类法、动态聚类法、最优分割法等。本文使用系统聚类法进行聚类分析。系统聚类法是将最初n个样本看成一类，然后计算类与类之间的距离，将类与类之间距离最小的归为一类，为新类，再计算新类与其他类的距离，重复上述过程，直到所有样品归为一类。 2.3.3. Fisher判别 Fisher判别是一种降维的方法。用原始变量的少数几个线性组合(Fisher判别函数)来代替原始变量，并通过判别函数对样品的归属做出判别或将各组分离。当判别函数为2个，可计算各样品的两个判别函数得分，并画出判别函数得分的散点图，使用目测法对样品的分离情况及结构进行观察。通过判别函数得分的散点图，Fisher判别在本文当中可用来检验聚类分析的结果是否正确。
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user: 4. 讨论 4.1. 总结 本文通过因子分析将多个有关经济发展的指标转化为第一主因子(经济总量因子)和第二主因子(生活水平因子)，并计算其综合得分来探究山东省不同城市的经济发展水平。而后通过聚类分析将山东省不同经济水平的城市进行分类，最后再通过Fisher判别验证聚类结果是否准确。 4.2. 政策建议 4.2.1. 区域协调发展，缩小城市之间差距 由数据分析结果可以看出，山东省不同城市之间经济发展水平存在明显的差距，所以山东省不同城市地区应协调发展，缩小不同城市之间的差距。对于经济发展相对落后的城市应充分挖掘内部潜力，加大基础设施建设力度，调整人民收入分配格局，实现城乡居民收入增长和经济增长同步，劳动报酬增长和劳动生产率提高同步，培养投资需求和消费需求 [ 9 ]。周边城市也可以发挥辐射作用，带动经济发展质量较低的城市一同发展。 4.2.2. 打造区域特色，发展重点经济 政府应当提高对各城市自身发展的条件和可以利用的资源的认识，建立不同城市在不同资源领域、不同技术方向上的竞争优势。东营市可利用好现有优势，大力发展高效生态农业，环境友好型工业，现代服务业，海洋产业等。济宁市可主导现代医药，现代农业等，泰安市可主导旅游业等。各城市相互借鉴，取长补短，提高山东省经济发展水平。
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user: 摘要 图G上顶点v的覆盖成本定义为 C C G ( v ) = ∑ u ∈ V ( G ) H v u ， H v u 是从v开始随机游走到达u的平均首达时间。本文研究了给定度序列树的覆盖成本，并且刻画出覆盖成本最小的树。
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user: 1. 引言 设G为具有顶点集 V ( G ) = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n } 和边集 E ( G ) 的简单连通图。任给 v ∈ V ( G ) ，v的度是与v关联的边的数目，用 d ( v ) 表示。令 d ( v i ) = d i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，则非增序列 π = ( d 1 ， d 2 ， ⋯ ， d n ) 称为G的度序 列。图G中度至少为3的顶点称为分支点，度为1的顶点称为叶子点或者悬挂点。 Wiener指数是指图G的所有顶点对的距离和，即 W ( G ) = ∑ { u ， v } ⊆ V ( G ) d G ( u ， v ) = 1 2 ∑ v ∈ V ( G ) D G ( v ) ，这里 D G ( v ) = ∑ u ∈ V ( G ) d G ( v ， u ) 。直到现在，Wiener指数在各种图族中被广泛研究，一些结论可以在 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 中找到。 我们称树 ( T ， r ) 是以顶点r为根的树，在这个有根树中， P T ( v ， u ) 表示树T中连通顶点 v ， u 的唯一路， d T ( v ， u ) 为路 P T ( v ， u ) 上边的数目，顶点v的高度定义为 h T ( v ) = d T ( r ， v ) 。在 ( T ， r ) 中，对于任意两个不同的顶点 u ， v ，如果 P T ( r ， u ) ⊂ P T ( r ， v ) ，称v是u的后序点，u是v的前序点。如果v和u相邻且 d T ( r ， u ) = d T ( r ， v ) − 1 ，称u是v的parent，v是u的child。如果两个顶点 u ， v 有同一个parent，则称 u ， v 是 siblings。 2008年，Wang Hua [ 2 ] 刻画出给定度序列使Wiener指数最小化的树是贪婪树。2012年，Georgakopoulos [ 4 ] 在图G中定义了顶点v的覆盖成本 C C G ( v ) 是从v开始随机游走到达图中所有顶点的平均首达时间总和，即 C C G ( v ) = ∑ u ∈ V ( G ) H v u ，并研究了覆盖成本的性质。2015年，Georgakopoulos和Wagner [ 5 ] 在图G中定义了顶点v的反向覆盖成本 R C G ( v ) = ∑ u ∈ V ( G ) H u v ，并且得到了树的覆盖成本与Wiener指数关系的公式以及反向覆盖成本与Wiener指数关系的公式，即对于树T和任给 v ∈ V ( T ) ，有 C C T ( v ) = 2 W ( T ) − D T ( v ) ， R C T ( v ) = ( 2 n − 1 ) D T ( v ) − 2 W ( T ) 。 他们确定了给定阶数树的覆盖成本，反向覆盖成本和首达时间的极值和极图。2019年，李书超和王书晶 [ 6 ] 在给定片段序列的情况下，刻画出覆盖成本最小及反向覆盖成本最小的树，也找到了反向覆盖成本最大的唯一树。2021年，张慧慧和李书超 [ 7 ] 在给定直径，匹配数和控制数的情况下，得出覆盖成本和反向覆盖成本的上下界，并刻画了对应的极图。 基于以上研究，本文在给定度序列的情况下，刻画出覆盖成本最小的树。
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user: 2. 预备知识 下面介绍本文用到的一些定义和定理。 定理2.1 [ 5 ]. 对于树T和任给 v ∈ V ( T ) ，有 C C T ( v ) = 2 W ( T ) − D T ( v ) ， R C T ( v ) = ( 2 n − 1 ) D T ( v ) − 2 W ( T ) . 定义集合 L ( T ) = { v ∈ V ( T ) | D T ( v ) ≥ D T ( u ) ， ∀ u ∈ V ( T ) } 。 定理2.2 [ 6 ]. 任给树T， v ∈ V ( T ) 当且仅当 C C T ( v ) = min u ∈ V ( T ) C C T ( u ) 当且仅当 R C T ( v ) = max u ∈ V ( T ) R C T ( u ) 。任给 v ∈ V ( T ) ，v是悬挂点。 定义2.1 [ 2 ]. 给定非叶子点的度，贪婪树通过下面的贪婪算法得到： 1) 将最大度的顶点命名为v (根)； 2) 将与v相邻的顶点依次命名为 v 1 ， v 2 ， ⋯ ，给这些顶点分配可用的最大度且满足 d ( v 1 ) ≥ d ( v 2 ) ≥ ⋯ ； 3) 将与 v 1 相邻的顶点依次命名为 v 11 ， v 12 ， ⋯ (v除外)，给这些点分配可用的最大度且满足 d ( v 11 ) ≥ d ( v 12 ) ≥ ⋯ ，顶点 v 2 ， v 3 ， ⋯ 做法类似。 4) 对所有新命名的顶点重复3)，总是从已命名且度最大的顶点的未命名邻集开始。 从上面的定义中可以得出贪婪树的性质如下： 定理2.3 [ 2 ]. 给定度序列的有根树T是贪婪树，如果满足下面条件： 1) 根v具有最大度； 2) 任意两个叶子点的高度差至多是1； 3) 对于任意两个顶点u和w，如果 h T ( w ) < h T ( u ) ，则 d ( w ) ≥ d ( u ) ； 4) 对于有相同高度的任意两个顶点 u ， w ，如果 d ( u ) > d ( w ) ，则 d ( u ′ ) ≥ d ( w ′ ) ， u ′ ， w ′ 分别是 u ， w 的后序点， u ′ 和 w ′ 高度相同； 5) 对于有相同高度的任意两个顶点 u ， w ，如果 d ( u ) > d ( w ) ，则 d ( u ′ ) ≥ d ( w ′ ) ， d ( u ″ ) ≥ d ( w ″ ) ， u ′ ， w ′ 分别是 u ， w 的siblings， u ″ ， w ″ 分别是 u ′ ， w ′ 的后序点， u ′ 和 w ′ 高度相同， u ″ 和 w ″ 高度相同。 例1．度序列为 ( 4 ， 4 ， 4 ， 3 ， 3 ， 3 ， 3 ， 3 ， 3 ， 3 ， 2 ， 2 ， 1 ， ⋯ ， 1 ) (1的重数为15)的贪婪树如图1所示。 图1. 度序列为(4，4，4，3，3，3，3，3，3，3，2，2，1，…，1)的贪婪树
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user: 摘要 近年来，随着我国经济和工业化的快速发展，水环境污染事件较为突出，高浓度有机废水排放逐渐增多，对人类健康的威胁加剧，所以对高浓度有机废水处理技术深入研发显得尤为必要。本文概述了高浓度有机废水的类型及危害，系统地介绍了高浓度有机废水污染处理技术中的物化、生物和化学处理技术的原理及其应用情况，对高浓度有机废水污染控制技术的发展提出了建议与参考。
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user: 1. 引言 水资源是人类生活赖以生存的资源，随着生态环境被破坏，水体污染日益加剧，水资源保护和治理问题逐渐成为关注的焦点。我国人均淡水占世界平均水平的1/4，仅900 m 3 可用淡水，且地域分布极不均衡 [ 1 ]。在我国水资源的合理开发和利用是可持续发展的重要一环。 我国目前水资源主要有水资源不足和水污染严重的现状。通过对现行废水治理调查发现，废水不经任何处理直接排放和经过一定处理但达不到排放标准而排放是导致污染严重的主要原因。在排放的废水中以工业、农业等领域为主所排放的高浓度有机废水占比较高，其COD最高可到达几十万mg/L [ 2 ]，面对这类含有繁杂的组成成分和较高的污染物浓度，且在实际处理中有很大难度，如何处理这类废水成为当前环境科学工程方向的研究热点 [ 3 ]。 近年来国内外学者针对高浓度有机废水进行了广泛研究，《中国环境年鉴》的调查结果显示，虽然废水污染物的排放总量在逐年下降，新型的处理设施也在逐年增加，企业和国家的污染物处理能力逐年增强，在有效治理有机废水方面有很大进展，但废水排放未达标问题仍然严重，因此加大对高浓度有机废水处理技术进行深入研究显得尤为重要。
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user: 2. 高浓度有机废水类型及其危害 2.1. 高浓度有机废水类型 以来源及其性质分类： 1) 长期存在于自然界的天然有机物包含碳水化合物、脂肪和蛋白质等，对微生物无毒害作用，废水生物处理构筑物中的微生物能在短期内分解利用，转化为二氧化碳、水和氨氮等无机物的易生物降解型； 2) 部分能被微生物缓慢降解的有机物如纤维素、聚乙烯醇等能被生物降解型； 3) 有机合成化学和农药生产工业等排放的产品如氯代芳香族化合物、有机磷农药、对氯联苯等难生物降解有机物，具有生物毒性，很难被自然界固有的微生物分解转化 [ 4 ] 的难生物降解型。 2.2. 高浓度有机废水危害 高浓度有机废水有较为广泛的来源，具有残留时间长、生物积累性强和毒性大的特点，对环境有持久性危害 [ 5 ]。具体危害分： 1) 感官污染：有机废水的恶臭、色度、水温等会对人造成感官上的危害。如水体恶臭导致水体丧失观赏功能；悬浮物覆盖在水面上，导致水体透光性降低，不仅危害水中生物的生长，还会沉积污染河床；色度会使水体颜色浑浊，影响观赏性，降低水体透光度，阻碍水生植物进行光合作用；高温废水的排入对水生生物造成危害，水体溶解氧浓度大幅降低，阻碍需氧型生物生长，加快厌氧微生物的繁殖。 2) 水质污染 [ 6 ]：有机废水的成分复杂多样，酸类、碱类、盐类物质繁杂。直接排进水体会改变水体的PH值，使水质的硬度变大，水体生物的新陈代谢会受到抑制，导致自我净化能力降低。细胞的渗透压会受盐浓度过高的影响，而导致生物不能从自然界正常获取营养物质。废水中部分有机物可在微生物作用下被分解消耗大量溶解氧，使水体厌氧。 3) 毒性污染 [ 7 ]：废水中一般含大量氰化物或芳香化合物和多环芳径化合物等有毒物质，将会导致生物急性或慢性中毒；对微生物产生较大的毒害作用。其含有的有毒物质会在自然界中残留，在生物体内积累通过自然界存在的食物链，最终进入人体，危害人体健康。
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user: 4. 结论与展望 本文概述了高浓度有机废水的类型及危害，从高浓度有机废水处理技术(物化、生物、化学处理技术)等方向的原理及优缺点分别进行了论述。 高浓度有机废水有较为广泛的来源，具有残留时间长、生物积累性强和毒性大的特点，对环境有持久性危害，COD最高可到达几十万mg/L，处理方法只用生物，化学和物化处理技术之一很难处理干净污染物。因此能够充分利用多种方法的优势总结出一套既经济有效，有简单操作的处理方案极为重要。 我国在走可持续发展之路，为了国家的繁荣富强例如高浓度有机废水中蕴藏着大量的有机盐，若将其回收利用，可创造出更大的价值，不仅降低了处理成本，且增加了经济效益。所有走发展和持续相结合道路，对于高浓度有机废水处理技术也是一种创新，也是高浓度有机废水处理的发展方向。
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user: 摘要 传统的死亡率预测模型大多以时期效应为出发点，使用人类死亡率数据库(HMD)中的年龄–时期数据。而队列预测通过捕捉不同的队列效应来提高对死亡率发展动态的捕捉，而这也被传统的年龄–时期角度出发的模型所忽视。跟经典的死亡率预测模型相比，本文提出了一种基于年龄–队列数据的C-STAD死亡率预测方法，并对日本和加拿大的成年男性队列死亡率进行分析，通过两次样本外检验来评估模型预测的准确性。结果表明，使用队列数据构建的死亡率模型的误差远小于使用时期数据的误差，具有良好的预测效果。最后文章对两个国家的死亡率从队列角度和时期角度进行预测。
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user: 1. 引言 老龄化进程伴随着世界人口的快速增长：几乎每个国家都经历着老年人数量和比例的增长，人类死亡率在上个世纪大幅提高。在过去的一个世纪里，我国人口的预期寿命都从20世纪初的35岁左右增加到2018年统计的76.7岁 [ 1 ]，但这一明显的好处也给如医疗保健和养老金供应等机构带来了额外的压力。疾病发生率和死亡率的建模和预测在一般的流行病学与人口研究中，特别是对保险和养老金行业来说，是一个具有根本重要性的问题，因此越来越需要能够准确描述和预测死亡率的创新模型。精算师至少从1924年起就开始对死亡率进行预测，以应对死亡率提高对生活年金和养恤金的不利财政影响(Pollard， 1987) [ 2 ]。然而，直到最近30年，人们才提出并使用了更复杂的预测死亡率的统计方法(Booth等，2008) [ 3 ]。 绝大多数传统的随机动态死亡率模型都从年龄–时期角度出发，即使有考虑队列因素的模型，如对我国人口死亡率数据模拟效果较好的APC模型，但该模型通过提取HMD中生命表的对角线队列死亡率模式的方式来获得队列死亡率，而生命表数据由调整后的死亡率数据构成，对80岁以后的年龄使用逻辑函数，已失去实际观测数据的真实性。相比之下，从队列角度出发考虑死亡率，使用HMD队列数据，追踪不同时期同一组群体从出生年到死亡年龄的变化，分析结果更为客观。更普遍地说，队列死亡率的分析和预测值得探讨的主要原因有两个：首先，真实出生队列中的存活率不同于假设时期死亡率不变情况下的存活率，这是因为1) 速度效应；2) 队列效应；3) 选择(Borgan等，2019) [ 4 ]；第二，队列死亡率的发展是实际观察到的，它们可能不同于在周期生命表中假设的合成队列。对年龄–队列数据的分析也展现了与基于年龄–时期数据研究的不同的关于死亡率发展的视角。另外，Goldstein等(2006) [ 5 ] 指出，在死亡率稳步下降的人口中，预期寿命可以被视为队列寿命的滞后指标；Shkolnikov等(2011) [ 6 ] 的研究表明，自1840年以来，生于1870年至1920年的最佳实践期女性的预期寿命(即全国人口中观察到的最高预期寿命)增长速度几乎是最佳实践期女性预期寿命增长速度的两倍，最后，Borgan和Keilman (2019) [ 4 ] 证明日本和意大利女性与斯堪的纳维亚女性在预期寿命方面的差异，在考虑队列数据时就消失了，甚至出现了逆转。考虑到这些因素，根据年龄–队列数据预测队列死亡率比从年龄时期预测中提取队列模式表现出更合理的趋势。 在最早使用队列视角的研究中，Richards等(2006) [ 7 ] 采用Currie等(2004) [ 8 ] 的二维p样条模型来完成英格兰和威尔士队列的死亡率分析，Eilers等(2007) [ 9 ] 完成部分观察队列分年龄死亡人数分布，并假设潜在分布在年龄上是平滑的，Chiou等 [ 10 ] 提出了一种利用瑞典死亡率数据预测队列对数风险函数的功能数据分析方法。最近，Oeppen (2008) [ 11 ] 和Bergeron Boucher等(2017) [ 12 ] 提出了Lee-Carter模型的修正版本，使用主成分分析预测了生命表死亡分布，Pascariu等(2019) [ 13 ] 提出用统计矩构建最大熵死亡率模型预测死亡分布，Rizzi等(2020) [ 14 ] 提出使用惩罚复合链接模型，Basellini [ 15 ] 等在2020年提出使用分段函数构造队列分年龄死亡人数分布。 本文基于Basellini提出的分年龄死亡人数分布的方法，通过一个转换函数将观察数据的分布和“标准”分布进行转换，改变参考“标准”分布的年龄轴来捕捉死亡率动态。变换函数的特征是五个描述寿命变化和寿命变异性的参数，它采用分段函数的形式，称为C-STAD模型。本文首先选取日本和加拿大男性队列数据，取共有的出生年部分，即1887年至1953年，然后建立模型，求出参数，最后对队列死亡率进行分析和预测。另外，由于L-C是完全基于时期效应的模型，二维P样条模型是唯一一种从队列角度来预测队列死亡率的模型，所以本文选择以上两个模型作为对比，说明C-STAD方法的预测效果。除了提供关于人口死亡率经验的非常详细的描述外，C-STAD还提供了关于死亡时平均年龄、中位数和模态年龄等指标(Canudas-Romo等，2010) [ 16 ] 以及寿命变化。图1显示了日本男性部分队列的死亡模态年龄分布，从图中可以看到死亡模态年龄发生了显著的右移。因此，分年龄死亡人数分布提供了关于寿命和寿命变化的关键信息，这些信息不能直接从死亡率或生存函数中获得。 图1. 日本男性分年龄死亡人数分布
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user: 2. 预备知识 2.1. L-C模型 L-C模型由Lee等提出，主要思路是将死亡率的变化分解为时间因子 t 和年龄因子 x 。 m x ， t 表示在时间 t 时年龄为 x 岁的人群的中心死亡率， m x ， t 满足以下函数关系 l n m x ， t = α x + β x κ t + ε x ， t (1) 且为了使参数估计得到唯一解，L-C模型需满足以下条件 ∑ t κ t = 0 ， ∑ x β x = 1 (2) 其中， α x 为年龄因子，反映分年龄死亡率自然对数的平均水平， k t 为时间因子，称为死亡指数，反映人口死亡随时间变化的速度； β x 表示年龄因子对时间因子的敏感度， ε x ， t 为误差项。 2.2. 基尼系数 基尼系数是社会科学中最常见的多样性或不平等的统计指标 [ 6 ]，表达式如下： G 0 = 1 − 1 e ( 0 ) [ l ( 0 ) ] 2 ⋅ ∫ 0 ∞ [ l ( x ) ] 2 d x (3) 基尼系数最初在经济学中用于定量测定收入分配差异程度(Gini， 1914) [ 17 ]，后来成为统计学的常用指标之一，被用来衡量社会经济群体死亡率水平的可变性(Leclerc等，1990) [ 18 ]。近年来，该系数已被用来评估死亡率预测(Basellini等2019) [ 19 ] 和衡量人口内部和人口之间的寿命不平等(Gigliarano等，2017) [ 20 ]。基尼系数在0 (完全相等)和1 (完全不相等)的极限之间变化。对于寿命分布，等于0时表示所有人都在相同年龄死亡，如果所有人都在0岁死亡，而一个人无限长寿死亡，则基尼系数等于1。 2.3. 二维p样条法 P样条法(Eilers等，1996) [ 21 ] 是目前GLMs中公认的一种平滑方法，二维P样条法由一维B样条法扩展而来。本文通过使用带有惩罚的二维B-样条构建二元回归的基础，通常被称为P样条。对P样条法可以简单总结为：1) 使用P样条作为回归的基础，2) 通过对回归系数的差罚来修改对数似然 [ 8 ]。二维P样条是唯一一种从队列角度来预测队列死亡率的模型。
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user: 3. 数据 由于中国人口死亡率数据统计体系起步较晚，至今未存在有效的队列死亡率数据，故本文选取HMD中的日本和加拿大的男性队列死亡率数据进行分析和说明。为了更方便的比较拟合效果，我们选取日本加拿大队列数据的共有的出生年部分，即1887年至1953年。另外，本文将年龄从110岁扩展到120岁，以便观察分布的后期趋势。以日本数据为例，图2显示了原死亡率数据、扩展的死亡率数据和经过平滑处理的死亡率数据。 图2. 日本死亡率 本文数据的处理和作图均由R语言完成。
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user: 4. C-STAD模型 C-STAD模型，即队列分段转换分年龄死亡人数模型，首先采用队列死亡率数据，对于模态年龄前后分别使用不同的函数进行计算，其次通过转换函数将标准分布和观察分布进行转换，本节具体介绍C-STAD模型的结构，以及模型的参数估计与预测方法。 4.1. C-STAD模型 假设有分布 f ( x ) ， g ( x ) ， x ≥ 60 ，令 g ( x ) 为观察分布，是实际值形成的分布， f ( x ) 为标准分布， t ( x ; θ ) 为关于年龄 x 和参数向量 θ 的转换函数，令 g ( x ) = f ( t ( x ; θ ) ) (4) 其中 θ = ( s ， b L ， c L ， d L ， b U ) ，定义转换函数 t ( x ; θ ) 如下： t ( x ; θ ) = { M f + b L x ˜ + c L x ˜ 2 + d L x ˜ 3 如 果 x ≤ M g M f + b U x ˜ 如 果 x ≤ M g (5) 其中 x ˜ = x − s − M f ，下标L和U是指分段变换(即 M g )的上下两部分，s表示的是在 g ( x ) 和 f ( x ) 之间模态年龄的差异， b L 和 b U 表示两种分布的模态年龄前后变异性的变化，而 c L 和 d L 代表了对于 M g 以下年龄时 g ( x ) 和 f ( x ) 在左尾不对称性和重量方面的差异。图3提供了C-STAD模型的图解。图中黑色线条表示 b L = b U = 1 ， c L = d L = 0 ，转换函数为 t ( x ; θ ) = x ，即没有转换函数。再将之平移s个单位得到蓝色线条，此时转换函数为 t ( x ; θ ) = x − s 。最后在 b L 、 c L 、 d L 和 b U 的作用下得到橙色线条，此时转换函数为一般式。 图3. 分段转化示意图 4.2. 标准分布 通过使用二维p样条平滑法对1887~1953年的队列死亡率进行拟合，得到每个队列的分年龄死亡人数分布。具体来说，我们假设给定年龄 x 和队列 c 的观察死亡数 d x ， c ，随机变量 D x ， c 遵循泊松分布(Brillinger， 1986) [ 22 ]： D x ， c ~ P ( e x ， c ， μ x ， c ) (6) e x ， c 表示暴露人数， μ x ， c 表示死亡力，使用 b 样条基底的张量积对年龄和队列进行平滑处理，并将暴露量作为偏移量。为了解释不完整的队列，并在数据中保持矩形结构，我们令回归权重 w = ( ω x ， c ) = { 1 ， 如 果 d x ， c 和 e x ， c 为 观 察 到 的 数 据 0 ， 其 他 (7) 再通过贝叶斯信息准则最小化方法选择年龄和队列间的平滑参数，进而通过取均值推导出完整和部分的分布。 最后，我们将标准分布 f ( x ) 表示为年龄 x 和系数 β f 的等间距 b 样条基 B ( x ) 的线性组合： f ( x ) = exp [ B ( x ) β f ] (8) 在最后一步中，我们选择了大量带有较小惩罚项的 b 样条，在从原始数据中去除不必要的随机波动能够在标准分布中保留所有重要的特征。 4.3. 参数的估计与预测 根据估计的标准分布，我们可以得出1887~1953年各队列的C-STAD参数 θ = ( s ， b L ， c L ， d L ， b U ) 。如第3.2节所述，根据每个队列的可用数据，我们使用三种不同的方法来估计θ；因此，我们将队列分为三组，第一组数据是完全观察到的，第二组大部分数据为观察数据，第三组只有少数队列数据为观察数据。对于前两组首先使用一维p样条捕获队列的死亡率波动，计算每个队列的密度函数和死亡模态年龄估计参数 s ^ ( s ^ c = M c − M f )，然后使用最大似然函数估计其余参数，即： ln L ( α | d x ， c ， e x ， c ， w x ， c ， s ^ c ， β f ) (9) 对于第三组数据，使用 c 1 和 c 2 中估计的 s ^ 和 b ^ U 来预测第三组的 s ^ 和 b ^ U ，其余参数遵循前述方式。
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user: 5. C-STAD模型预测性能检验 首先我们使用文章所选数据对日本和加拿大的队列死亡率得到标准分布，然后进行参数估计，最后我们对得到的分布进行样本外验证，测试其拟合效果。 5.1. 标准分布 由日本和加拿大数据可以得到观察数据的分年龄死亡人数分布(数据已经经过平滑处理)，为了计算标准分布，我们将每个队列的分布进行对齐(Ramsay等，2005) [ 23 ]，这是一种经常用于功能性数据分析的技术，其目的是对齐所分析曲线的重要特征，对于分年龄死亡人数分布，本文按死亡模态年龄进行对齐。对齐通过分布的平动变换实现，保留了分布的除了模态死亡年龄外的所有特征(图4和图5(左))。对齐分布后求均值可得标准分布(图4和图5(右))。 5.2. 参数估计 估计的参数如图6所示，可以看到对于日本， s ^ 和 b ^ U 一直处于增大趋势，而 b L 到后期逐渐趋向于零， c L 和 d L 逐渐趋向于零，加拿大也是相似的趋势，说明在拟合后期，转换函数的模态年龄前的函数趋向于系数为1的一次函数，但有别于模态年龄之后的一次函数。 图4. 日本分年龄死亡人数分布 图5. 加拿大分年龄死亡人数分布 5.3. 样本外测试 本节通过对日本和加拿大成年男性数据进行两组预测性样本外验证来评估C-STAD模型的准确性。具体来说，假设收集数据的最后一年为2015 − h，其中h = 5年和10年，然后将C-STAD模型拟合到完全观测的队列 = [1887， …， 1905 − h]，我们预测h年的死亡率。另外，寿命(前者)和寿命不平等(后者)的衡量都有助于评估死亡率预测的准确性(Bohk Ewald等，2017) [ 24 ]，故我们选择将60岁时的预期寿命(e60)和60岁时的基尼系数(G60)与样本外观察值进行比较。本文选用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为衡量误差的标准 [ 25 ]。从表1~4可以看到，不管对于日本还是加拿大，C-STAD对于预期寿命的预测误差和基尼系数总要小于二维P样条和LC模型，e60和G60的各误差值在两组样本外验证中都很低，并且不会随着预测范围的增加而显著增加。 图6. 参数估计 Table 1 e60 error value for each model of Japanese male CSTAD 2D P样条 LC MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE 5 0.031 0.035 0.0019 0.058 0.069 0.0034 2.927 2.938 0.1733 10 0.037 0.045 0.0022 0.042 0.055 0.0026 2.451 2.508 0.1484 表1. 日本各模型e60误差值 Table 2 G60 error value for each model of Japan male CSTAD 2D P样条 LC MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE 5 0.007 0.009 0.0002 0.098 0.133 0.0030 0.036 0.043 0.1121 10 0.016 0.019 0.0005 0.066 0.103 0.0020 0.080 0.095 0.2503 表2. 日本各模型G60误差值 Table 3 e60 error value for each model of Canada male CSTAD 2D P样条 LC MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE 5 0.059 0.063 0.0035 0.249 0.3290 0.0147 2.746 2.763 0.1604 10 0.036 0.045 0.0021 0.176 0.2510 0.0104 2.513 2.534 0.1470 表3. 加拿大各模型e60误差值 Table 4 G60 error value for each model of Canada female CSTAD 2D P样条 LC MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE MAE RMSE MAPE 5 0.016 0.019 0.0005 0.436 0.6060 0.0136 0.034 0.038 0.1058 10 0.0162 0.021 0.0005 0.310 0.4540 0.0097 0.047 0.051 0.1501 表4. 加拿大各模型G60误差值 5.4. 样本外测试 图7和图8显示了观测值与C-STAD (80%的点置信区间)和二维P样条对三组数据的拟合和补充值之间的比较，从图7和图8(左)可以看到，两个国家的剩余寿命一直处于上升趋势，这种趋势与人们生活水平的提高和医疗条件的改善有直接联系， c 3 的置信区间相对于 c 2 明显变宽，是由于 c 2 的数据大部分来自观测值，而 c 3 只有一小部分为观测值，其余为预测值。就基尼系数而言(图7和图8(右))，日本在1919年到1930年处于停滞状态，死亡率在这段时期内没有得到明显改善，引起两个国家的寿命不平等。但总体来看，两个国家整体是递减状态，说明死亡率逐渐趋向于稳定的正常死亡状态。 下面用时期和队列两种角度对部分群体的死亡率进行预测。首先图9和图10左侧从时期角度对年龄为60、70、80、90岁的死亡进行拟合和预测，死亡率随着年份的后移逐渐下降，说明人们的寿命逐渐延长，预期寿命不断增加，其次两图右侧为以队列为主的60岁以上年龄的死亡率发展，表现出上升状态，符合实际情况，即同一批高龄群体随着时间的推移死亡率逐渐增大，剩余寿命逐渐减小，直至为0。在1887年，死亡率相对较高，后逐渐下降，到1853年时，死亡率明显改善，且上升曲线平坦。 图7. 日本60岁群体剩余寿命(左)和基尼系数(右) 图8. 加拿大60岁群体剩余寿命(左)和基尼系数(右) 总体而言，从图中可以看出两个国家的死亡率都在发生明显的改善，这也意味着对应的长寿风险随之产生。结合实际，随着人们生活水平的提高和医疗条件的改善，寿命后延已经成为必然趋势，死亡率的降低导致了长寿风险的增加，对各国家保险行业生命表的定制造成一定的困难。如果只从经典的时期效应考虑死亡率的发展，容易使长寿风险的度量和管理变得越来越不可控。而本模型很好的预测了死亡率趋势，大大降低了预测误差，对长寿风险的把控更为精准。 图9. 日本部分队列死亡率 图10. 加拿大部分队列死亡率
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user: 6. 结论 人口老龄化的问题日益加剧，给保险公司和养老金行业带来了巨大的挑战，死亡率直接影响着保险产品的定价和风险，因此对死亡率愈加精准的分析和预测能在很大程度上降低风险，减小损失。本文从对队列角度使用分段函数建立模型，分两组不同范围的时间段进行样本外验证，并与经典的Lee-Carter模型和二维P样条法进行预测效果的比较，全面分析了日本和加拿大高龄人口的死亡率发展趋势，经典的时期效应模型在三个模型中得到最大的预测误差，两个队列效应的模型相比，C-STAD模型表现出明显的预测优势。另外，本文使用剩余寿命和基尼系数两个指标，从剩余寿命和寿命的发展状态对日本和加拿大的死亡率进行说明，使死亡率的变化规律和异常状态可视化。最后本文从时期角度和队列角度分析和预测了死亡率的发展。 由于各国人口的发展规律不同，经典的死亡率模型并没有考虑死亡率数据自身的特点，给出的预测也缺乏有力支持。相比之下，C-STAD模型能捕捉数据内部特点和规律，对每一个年龄的群体给出对应的死亡分布，使得在此基础上对各群体未来死亡率的预测更有依据，由于可以对特定群体进行分析预测，故得到的死亡率准确度更高、更具有现实意义。但不足的是，使用本模型需要大量的队列数据，故对于部分队列数据缺失或队列数据较少的国家并不适用。
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user: 摘要 减持新规的实施对证券公司审慎经营能力与风险管理能力提出了更高要求，股票质押市场业务发展模式正面临从规模到效益的转变。本文首先结合股票质押业务风险与治理的逻辑关系，对现行股票质押式回购业务的现状进行梳理；探讨证券公司实施减持新规对股票质押的影响；最后，针对存在的问题与风险，从监管部门与金融机构两个角度提出了相应的对策建议，以期为相关部门政策制定与业务的开展提供实用性的建议，确保业务的稳定发展。
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user: 1. 引言 股票质押是融资人以其所持有股票为标的物的权利质押。自2013年6月业务推出以来，场内股票质押业务引起了证券公司与上市公司大股东的极大关注，显现出巨大的市场需求，业务规模逐年上升。随着我国资本市场纵深化发展，尤其自2014年“杠杆牛市”以来，股票质押业务规模呈现“井喷式”增长，截止2017年7月底沪深两市共有3253只个股参与股权质押业务，占A股比例高达98.58%，除部分ST股票与新发行股票外，几近“无股不质押”。 然而，股票质押业务的推出犹如一把双刃剑。一方面股票质押业务为股票市场的创新发展注入了新的活力，提供了服务实体、解决融资的新渠道，促进了资本市场与货币市场的有效对接；另一方面，股票质押背后也蕴含着相应的风险。承担质押担保功能的标的物是具有流动性的股票，因此其风险与市场波动休戚相关，并反作用于股票市场。继2015年7月、2016年1月之后，2017年5月27日，证监会发布《上市公司股东、董监高减持股份的若干规定》，新版减持新规进一步规范了股东减持行为，股票质押市场流动性受到明显的冲击，伴随此前股市较长时间的大幅波动，质押股份接近平仓线、警戒线的情况频繁发生，风险进一步集聚与凸显。因此，针对性的抵御日益集聚的股票质押风险，不仅直接关系到融资主体的利益，更关乎金融市场的全局稳定。 回顾有关股票质押的研究发现，已有的研究多是从理论角度进行分析的(刘莉，2013；艾大力和王斌，2014；陈晓芳、王志毅，2015；黄俊，2016) [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，较少涉及到实证数据的支持。鉴于此，本文以股票质押业务实际数据为支撑，立足于分析减持新规这一新形势下股票质押业务现状、特点及所面临风险，并分别从监管部门、金融机构角度深入分析减持新规下股票质押业务的发展趋势及风险应对策略，以期为相关部门政策制定与业务的开展提供实用性的建议，确保业务的稳定发展。