DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 3.1. 三叶青低聚糖对小鼠状态与粪便性状的影响 实验小鼠给予三叶青低聚糖后14 d内，各组小鼠的状态均未有明显改变，精神状态良好，行动敏捷。与正常对照组相比，三叶青低聚糖各剂量组小鼠粪粒较软，外观饱满圆润，感官正常，为黑褐色麦粒状。各组小鼠均未有腹泻现象。 3.2. 三叶青低聚糖对正常小鼠排便功能的影响 实验结果如表1所示。与正常对照组相比，三叶青低聚糖各剂量组小鼠的首次排黑便时间均有所缩短，三叶青低聚糖低、高剂量组存在显著差异(P < 0.01)。各剂量组小鼠6 h内黑便粒数均有显著增加(P < 0.01)，且黑便水分含量也有所增加，呈软便。其中，三叶青低聚糖低、高剂量组小鼠的黑便水分含量与正常对照组相比存在显著性差异(P < 0.05)。 3.3. 三叶青低聚糖对便秘小鼠排便功能的影响 实验小鼠首次排出黑便的时间和6 h内黑便粒数的结果如表2所示。与正常对照组相比，模型组小鼠首黑便时间有明显滞后，6 h内黑便粒数明显减少，且均存在显著性差异(P < 0.05)，说明小鼠便秘模型造模成功。与模型组相较，三叶青低聚糖各剂量组小鼠的首次黑便时间均有所缩短，6 h内黑便粒数均有所增加，且黑便水分含量也有所增加，呈软便。说明各剂量的三叶青低聚糖能够改善盐酸洛哌丁胺所致的暂时性便秘。其中，三叶青低聚糖低、高剂量组小鼠的三项指标与模型组相比均存在显著性差异(P < 0.05)。 3.4. 三叶青低聚糖对实验小鼠小肠推进和胃排空功能的影响 3.4.1. 三叶青低聚糖对实验小鼠小肠碳墨推进功能的影响 如表3所示，与正常对照组小鼠比较，三叶低聚糖低、中、高剂量组小鼠的小肠推进率与正常组相比均存在显著性增高(P < 0.01)，且分别提高了25.83%、20.64%、25.41%，说明各剂量三叶青低聚糖均能够显著促进小鼠小肠的蠕动。其中低、高剂量改善小鼠小肠推进能力的效果较中剂量更好。 3.4.2. 三叶青低聚糖对实验小鼠胃排空功能的影响 如表4所示，与正常对照组小鼠比较，三叶低聚糖低、中、高剂量组小鼠的胃残留率均存在显著性降低(P < 0.05)，分别减少了16.45%、9.94%、16.62%，说明各剂量的三叶青低聚糖均能有效降低小鼠胃 Table 1 Effect of Tetrastigma hemsleyanum oligosaccharides on defecation function in normal mic 组别 首便时间(min) 6 h黑便粒数(粒) 黑便水分含量(%) 正常组 117.65 ± 18.71 11.62 ± 1.81 34.23 ± 3.16 三叶青低聚糖低剂量组 78.23 ± 14.42 ** 18.63 ± 2.32 ** 43.18 ± 4.54 * 三叶青低聚糖中剂量组 105.54 ± 24.92 15.87 ± 2.10 ** 37.96 ± 4.38 三叶青低聚糖高剂量组 85.41 ± 14.15 ** 16.64 ± 2.25 ** 42.47 ± 4.88 * 表1. 三叶青低聚糖对正常小鼠排便功能的影响(n = 10， x ¯ ± s) 注：与正常组比较， * P < 0.05， ** P < 0.01。 Table 2 Effect of Tetrastigma hemsleyanum oligosaccharides on defecation function in constipation mic 组别 首便时间(min) 6 h黑便数量(粒) 黑便水分含量(%) 正常组 115.59 ± 21.29 10.25 ± 4.49 35.25 ± 9.25 模型组 183.75 ± 24.65 ## 6.03 ± 3.11 # 29.45 ± 7.67 三叶青低聚糖低剂量组 120.52 ± 20.41 ** 12.54 ± 3.03 * 49.87 ± 9.63 * 三叶青低聚糖中剂量组 147.28 ± 22.71 * 9.84 ± 2.20 56.43 ± 9.14 ** 三叶青低聚糖高剂量组 125.56 ± 23.82 ** 15.79 ± 2.76 ** 50.81 ± 9.37 * 表2. 三叶青低聚糖对便秘小鼠排便功能的影响(n = 10， x ¯ ± s) 注：与正常组比较， # P < 0.05， ## ：P < 0.01；与模型组比较， * P < 0.05， ** P < 0.01。 Table 3 Effect of Tetrastigma hemsleyanum oligosaccharides on intestinal propulsive function in constipation mic 组别 小肠总长度(cm) 小肠墨汁段长度(cm) 小肠推进率(%) 正常组 45.74 ± 2.09 22.00 ± 6.30 41.71 ± 5.88 三叶青低聚糖低剂量组 48.34 ± 2.78 32.45 ± 3.23 ** 67.54 ± 5.32 ** 三叶青低聚糖中剂量组 46.55 ± 3.23 29.23 ± 4.54 ** 62.35 ± 8.04 ** 三叶青低聚糖高剂量组 47.32 ± 3.15 31.67 ± 3.12 ** 67.12 ± 6.71 ** 表3. 三叶青低聚糖对实验小鼠小肠碳墨推进功能的影响(n = 10， x ¯ ± s) 注：与正常组比较， * P < 0.05， ** P < 0.01。 Table 4 Effect of Tetrastigma hemsleyanum oligosaccharides on gastric emptying function in constipation mic 组别 胃全重(g) 胃净重(g) 胃内残留率(%) 正常组 0.55 ± 0.09 0.22 ± 0.03 52.18 ± 7.61 三叶青低聚糖低剂量组 0.49 ± 0.06 0.22 ± 0.02 34.45 ± 5.32 ** 三叶青低聚糖中剂量组 0.52 ± 0.07 0.21 ± 0.02 42.27 ± 6.65 * 三叶青低聚糖高剂量组 0.51 ± 0.07 0.22 ± 0.03 35.43 ± 5.43 ** 表4. 三叶青低聚糖对实验小鼠胃排空功能的影响(n = 10， x ¯ ± s) 注：与正常组比较， * P < 0.05， ** P < 0.01。 残留率，改善小鼠胃排空能力，其中低、高剂量改善小鼠胃排空功能的效果较中剂量更好。
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user: 4. 讨论 本实验采用盐酸洛哌丁胺制造小鼠便秘模型，其作用时间长，较地芬诺酯起效更快，可减缓结肠蠕动，抑制结肠传输，增加肠道的吸水作用，减少粪粒含水量 [ 15 ] [ 16 ] 。实验中采用半固体营养糊法观察小鼠小肠推进和胃排空，半固体营养糊在营养组成上更加接近于小鼠日常食物，因而与碳墨混悬液相比能更真实地反映小鼠小肠推进的生理功能 [ 17 ] 。 由实验结果可见，三叶青低聚糖可显著缩短正常小鼠与盐酸洛哌丁胺所致便秘模型小鼠的首次排便时间，增加其黑便粒数和黑便水分含量，并可显著促进正常小鼠的小肠蠕动与胃排空，同时不影响小鼠的正常生长，表明三叶青低聚糖具有一定程度的润肠通便作用。其原因可能为三叶青低聚糖可以促进肠道内乳酸杆菌和双歧杆菌等有益菌的生长，这类菌在代谢过程中能够产生短链脂肪酸，进而调节肠道内pH，维持肠道内酸性环境，抑制病原菌的生长繁殖，使肠道内的渗透压增加，促进肠道蠕动，起到维持肠道内微生态的平衡、防止便秘的作用 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 。实验发现，三叶青低聚糖低、高剂量对小鼠胃肠道功能的调节作用较中剂量更大，其原因有待进一步探究说明。 中药低聚糖来源及分布广泛，以其特殊的生物活性和化学性质，在营养保健、疾病防治等方面有巨大潜力 [ 21 ] 。三叶青低聚糖作为一种天然药效成分，稳定安全而无毒害，对机体的不良反应较少，具有良好的开发前景和应用价值，然而目前在其药理、药效及作用机制等方面均尚未有相关研究报道。本研究为三叶青低聚糖在调节胃肠道功能方面的应用提供了研究基础，并为传统中药三叶青的精细加工和综合利用提高了附加值，具有重大意义。
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user: 摘 要 近年来，随着人们对随机现象的不断观察和研究，条件分布及条件期望在各个领域中得到了广泛的应用，但是现有理论仍存在很多不足的地方。本文对条件分布及其数字特征进行了研究，不仅介绍了经典条件分布和扩展条件分布的定义，而且给出了全概率公式的密度函数形式和分布函数形式。此外，通过对条件分布的数字特征进行探讨，我们证明并推广得到了有关条件期望的新的性质，例如，重期望公式的全概率形式，同时还给出了条件方差的定义和其性质的证明。 关键词 :经典条件分布，扩展条件分布，条件期望，条件方差 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 概率论是研究复杂随机现象规律的有效方法和工具，近年来，随着社会上人们对随机现象的不断观察和研究，概率论的应用受到了越来越多的关注。事实上，在现实生活中很少存在单一的不受别的事件影响的情况，对于很多随机现象的研究往往有着一定的约束条件，比如，当今热门的大数据和微博热搜，因此，人们在利用概率论的理论知识去研究生活中的随机现象时往往离不开条件分布及其数字特征。 条件分布是概率论中最重要和最基本的概念之一，它描述了随机变量之间不独立时，已知其中一个随机变量发生的条件下另一随机变量的概率分布问题，在计算科学、信息网络等领域都有广泛的应用。条件期望刻画了已知一个随机变量发生的条件下另一随机变量取值的平均水平，它在随机过程和鞅的研究中是必不可少的工具，而且在统计、金融等领域发挥了极大的作用。 众所周知，在有关随机变量的问题上，我们往往需要计算期望、方差、分位数等特征数，这些特征数各从一个侧面描述了该分布的特征，例如，方差描述了随机变量取值的平均“波动”程度。那么在条件分布已知时，我们也可以计算得到条件方差等一系列特征数，从而更好的了解其分布特性。但是，现有理论中仅仅对条件期望的定义和性质做出了阐述，并未提及有关条件分布的其他特征数。 在已有的理论型文章中，文 [ 1 ] [ 2 ] 系统阐述了条件概率、条件分布与条件期望的定义和性质；文 [ 3 ] 从概率空间及事件域意义下解释了条件概率和条件分布的定义；文 [ 4 ] 对条件期望的性质及不同情形下的求法做出了详细分析；文 [ 5 ] 利用条件概率的定义，由随机变量分布函数的性质，给出了一般情形下条件分布函数的定义；文 [ 6 ] 探讨了条件分布的概念、与随机变量的独立性的关系及在条件期望中的应用；文 [ 7 ] 从几何角度揭示了边缘分布条件分布的几何意义；文 [ 8 ] 通过举例介绍当二维连续型随机变量的边缘密度函数为0时，相应的条件分布函数可能为连续型分布、离散型分布，还可能是非连续型非离散型分布。 鉴于此，本文对条件分布与条件数字特征进行了探讨，各个章节的具体安排如下： 第一章，我们简要的回顾了条件分布及其数字特征的研究背景和现状并介绍了文章的具体结构。 第二章，首先介绍了经典条件分布的定义，并且得到了全概率公式的密度函数形式和分布函数形式；然后，我们进一步给出了扩展条件分布的定义，即任一非零概率事件成立的条件下分布函数的一般性定义，并且通过例子给出了具体条件下的一些定义。 第三章，首先介绍了条件期望的定义和性质，并且在现有内容的基础上推广得到了某些新的性质，例如，重期望公式的全概率形式，同时给予了证明。此外，还定义了条件方差并证明了其性质。 第四章，我们提出了进一步需要研究的相关问题，对未来的研究工作做了展望。 本文的创新点在于对已有内容做了推广，定义了一般条件下的条件分布函数，给出了条件方差的定义和性质，并且得到了全概率公式的分布函数形式和重期望公式的全概率形式，值得推广应用。
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user: 4. 展望 本论文虽然在已有内容的基础上推广得到了一些结论，但随着条件分布及其数字特征的理论的深入研究，今后还有很多相关的内容值得我们去探讨。比如：分布函数和特征函数是一一对应的，那么条件分布函数的特征函数怎样去表示，它具有怎样的性质呢?希望有关条件分布的理论日益完善，并且得到越来越广泛的应用。
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user: 摘 要 为研究不同市场状态下沪深300股指期货和现货的波动溢出效应，本文将我国股票市场分为股灾前、股灾中和股灾后三种状态，利用实际市场数据运用修正的EGARCH模型分别分析三种不同状态下沪深300股指期货和现货之间的跨市场波动溢出效应和非对称效应。结果表明，只有在股灾中的股市衰退阶段，两市场间才存在显著的双向波动溢出效应。最后本文针对实证分析中市场中暴露出的可能存在的问题提出合理的解释。 关键词 :波动溢出，修正EGARCH，股灾，沪深300股指期货 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着金融一体化、全球化的快速发展，各金融市场间的联动关系越来越密切，表现为波动溢出效应。所谓的波动溢出是指某市场的波动不仅受到自身风险因素的影响，还会受到其他市场波动的传染(contagion effects)，这种市场间波动的传导就称为“波动溢出效应”(volatility spillover)。因为市场风险就表现为市场收益的波动，许多学者对不同金融市场间的波动溢出关系进行了研究。 Eun (1989)首次利用GARCH模型研究股市间的波动溢出效应，研究发现，信息能够从美国股市迅速向其他国家的股市传递 [ 1 ] 。随后，国外许多学者利用GARCH族及其改进模型研究不同金融市场间的跨市场波动溢出效应 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。尤其是股指期货推出之后，国外学者开始对股指期货市场和其他市场间的波动溢出问题进行研究。Gulen (2000)通过建立GJR-GARCH模型，研究25个国家的股指期货市场与现货市场的波动率变动关系，结果表明，日本和美国的现货市场波动性均表现为增强，其他国家无显著性改变 [ 5 ] 。Kavussanos等(2008)基于VECM-GARCH-X模型分别对希腊FTSE/ATHEXMid-40和FTSE/ATHEX-20股指期货和现货间的波动关系进行实证研究，结果表明期货市场对现货市场具有波动溢出效应，而现货市场对期货市场不存在波动溢出效应 [ 6 ] 。Kang等(2013)分别利用10分钟、30分钟和1小时的高频数据，运用二元GARCH-BEKK模型研究韩国KOSPI200指数期货和现货间的波动溢出效应，结果表明两市场间存在显著的双向波动溢出效应 [ 7 ] 。Yarovaya等(2017)利用VAR和ARCH方法研究9个发达国家的股指期货市场和11个发展中国家新兴的股指期货市场间非对称的波动溢出效应 [ 8 ] 。 由于国内推出股指期货的时间较晚，学者们对我国股指期货市场与其他市场间关系的研究也较晚。乔高秀等(2012)利用VECM-GARCH-BEKK模型研究沪深300股指期货与现货市场之间的波动溢出效应，并得出结论两市场之间存在双向的溢出效应 [ 9 ] 。杨东晓(2015)以5分钟高频数据为样本，运用BEKK-GARCH模型对沪深300股指期货和现货市场之间的波动溢出效应进行研究，并得出与乔高秀等(2012)相同的结论，即两市场之间存在双向的溢出效应 [ 10 ] 。Hong等(2017)利用基于BEKK的VAR-GARCH模型分析我国股票市场中沪深300股指期货的价格发现角色及其与现货间的波动溢出效应，并得出结论，两市场间存在双向的溢出效应，且现货市场对期货市场的波动溢出强度更强 [ 11 ] 。以上学者对沪深300股指期货与现货间的波动溢出效应均在单一市场状态下进行研究，现实中股票市场具有状态转移特征，不同市场状态下两市场间的波动溢出效应可能会有所不同。因此，有必要将我国股票市场分为多种状态，对不同状态条件下两市场间的溢出效应分别进行研究。 本文在前人研究的基础上进行改进，将我国股票市场分为三种状态，包括股灾前的上涨阶段、股灾中的衰退阶段和股灾后的盘整阶段，分别在三种状态下利用修正EGARCH模型分析沪深300股指期货和现货之间的跨市场波动溢出效应。从量化的角度分析市场不同状态下的波动传递特征，具有重要的理论意义和实际价值。
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user: 2. 研究方法 2.1. EGARCH模型介绍 EGARCH模型又称为指数GARCH模型，根据已有研究成果，ARCH项和EGARCH项的滞后阶数取1时，能较好地反映变量之间的波动特征 [ 12 ] 。因此，本文采用EGARCH(1，1)进行建模。具体形式为 均值方程为 y t = β x ′ t + u t ， u t | Ω t − 1 ~ N ( 0 ， h t ) (1) 其中， y t 为被解释变量， x t 为解释变量的向量， β 为与各解释变量对应的系数向量， u t 为残差序列，服从方差为 h t 的正态分布， Ω t − 1 = { y t − 1 ， x ′ t − 1 ， y t − 2 ， x ′ t − 2 ， ⋯ } 为t时期以前的信息集。 方差方程为 ln ( h t ) = c + b 1 | u t − 1 h t − 1 − 2 π | + b 2 u t − 1 h t − 1 + b 3 ln ( h t − 1 ) (2) 其中，c为常数项， b 1 | u t − 1 h t − 1 − 2 π | 为ARCH项， b 2 u t − 1 h t − 1 为非对称项，若系数 b 2 > 0 ，则利好消息的冲击更大， b 2 < 0 为负，利空消息的冲击更大， b 3 ln ( h t − 1 ) 为GARCH项。 2.2. 修正的EGARCH模型构建 为研究沪深300股指期货f和现货s间的波动溢出效应，对原始EGARCH模型的方差方程(2)进行改进，将现货s的残差 u s ， t − 1 作为沪深300股指期货f在t − 1时刻的信息，加入到期货f在t时刻的波动方程中，同时考虑信息冲击的非对称效应。改进后沪深300股指期货f的方差方程为 ln ( h f ， t ) = c + b 1 | u f ， t − 1 h f ， t − 1 | + b 2 u f ， t − 1 h f ， t − 1 + b 3 ln ( h f ， t − 1 ) + γ w s ， t − 1 (3) w s ， t − 1 = b 4 | u s ， t − 1 h s ， t − 1 | + b 5 u s ， t − 1 h s ， t − 1 (4) 其中， h f ， t 和 h s ， t 分别为沪深300股指期货和现货的方差序列， u f ， t 和 u s ， t 分别为均值方程中沪深300股指期货和现货的残差序列。 b 2 显著不为0时，说明沪深300股指期货的信息对当前期货市场存在非对称效应。 w s ， t − 1 项考察沪深300现货对期货的波动溢出效应， γ b 4 显著不为0时，说明沪深300指数现货对期货有波动溢出效应， γ b 5 显著不为0时，说明沪深300指数现货对期货具有非对称效应。由均值方程(1)与改进后的方差方程(3)和(4)共同构成改进后沪深300股指期货f的EGARCH模型。沪深300指数现货s的改进EGARCH模型的构建方法与沪深300股指期货f方差方程的构建原理相同。
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user: 4. 结论与启示 本文以沪深300指数和沪深300股指期货为研究对象，将我国股票市场分为股灾前、股灾中和股灾后三种状态，运用修正的EGARCH模型分别分析三种不同状态下沪深300股指期货和现货之间的跨市场波动溢出效应，并得出以下结论： 1) 在股灾前的牛市阶段，现货对期货的波动溢出效应显著，而期货对现货的溢出效应不显著。在非对称效应方面，现货的利好消息对期货的冲击较大，且期货的利好消息对现货市场的冲击也较大，这说明，在当时股市极速拉升的过程中，投资者受到的影响很大，倾向于盲目追高，从而过度关注利好消息。 2) 在股灾中的下跌阶段，期货与现货之间存在显著的双向波动溢出效应。在非对称效应方面，现货的利空消息对期货的冲击较大，且期货的利空消息对现货市场的冲击也较大。这说明，该阶段负面消息的影响被夸大，而利好消息无法产生预期影响。 3) 在股灾后的重整阶段，现货对于期货的波动溢出效应不显著，期货对于现货的溢出效应相对比较显著，且呈正面消息更具影响的局面。 综上所述，在股市的不同阶段，现货市场和期货市场间的波动溢出效应具有明显差别，只有在大跌的特殊时期，两市场间才具有显著的双向波动溢出效应。该结论与国外成熟市场中期货对现货市场始终存在明显波动溢出效应的结论略有差异。这可能是由于我国的股票市场为新兴的半有效市场，市场中仍然存在一些无效信息及其带来的不稳定因素和异常波动，如内幕交易，知情者利用未公开信息或倒卖内幕消息产生市场异动。同时，过高的实体经济杠杆使一部分企业的投资报酬率上升，投资者参考年报时错误估计公司的盈利能力，导致该类型公司的股价偏高，即为非有效信息。本文为监管部门的后续政策提供一定参考，同时也能够对投资者提供一定的指导作用，帮助改进投资策略和对多空消息的即时反应。
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user: 摘 要 我们首先通过时间序列观测，对序列的平稳性进行识别，然后对数据进行平稳化处理，最后确定以ARMA模型来分析美国与墨西哥边境上四个州(加利福尼亚州(CA)，亚利桑那州(AZ)，新墨西哥州(NM)和德克萨斯州(TX))的能源分布演变规律。 关键词 :时间序列，平稳性，能源分布规律，ARMA模型 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 能源生产和使用是任何经济的主要部分。在美国，能源政策的许多方面分散到国家层面。此外，不同国家的不同地区和行业也影响能源使用和生产。本文以美国的加利福尼亚州(CA)，亚利桑那州(AZ)，新墨西哥州(NM)和德克萨斯州(TX)四个州为例，介绍一种探究能源分布的模型。
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user: 2. 改进的ARIMA模型 2.1. 时间序列分析法 时间序列分析法利用数据的自相关性建立相对最优的模型来分析客观现象的动态特征 [ 1 ] 。时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析。其中，确定性变化分析包括趋势变化分析、周期变化分析、循环变化分析。随机性变化分析：有AR、MA、ARMA模型等 [ 2 ] 。 2.2. ARIMA模型的基本原理 ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model，简记ARIMA)，其中ARIMA(p，d，q)称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数 [ 3 ] 。 所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。 一般的p阶自回归过程AR(p)是 X t = ϕ 1 X t − 1 + ϕ 2 X t − 2 + ⋯ + ϕ p X t − p + μ t 其中 μ t 是误差项。 一般的q阶的移动平均过程MA(q)可以表示为 X t = ε t − θ 1 ε t − 1 − θ 2 ε t − 2 − ⋯ − θ q ε t − q 将纯AR(p)与纯MA(q)结合，得到一个一般的自回归移动平均过程ARMA(p，q) X t = ϕ 1 X t − 1 + ϕ 2 X t − 2 + ⋯ + ϕ p X t − p + μ t + ε t − θ 1 ε t − 1 − θ 2 ε t − 2 − ⋯ − θ q ε t − q
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user: 3. ARIMA模型求解过程 3.1. 时间序列观测 根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行识别。 根据题目附件提供的数据，通过软件可以画出每个州的能源总消费、清洁可再生能源总消费和化石能源总消费数据情况，如图1。 图1中，CLTCB代表煤炭消费总量，NNTCB代表天然气总消费量，PMTCB代表所有石油产品的总消费量，RETCB代表可再生能源总消费，NUETB代表核电产生的电力。 我们以AZ州中CLTCB为例详细求解如下： 根据图1 AZ中CLTCB的曲线走势可以明显观察到，CITCB的数量逐年增加，所以数据序列是非平稳的，则需要对数据进行平稳化处理。 3.2. 平稳化处理 为了使该时间序列更容易变得平稳，首先对该序列EC取对数，令x = log(EC)，观察发现一阶差分后该模型变得平稳。我们采用EVIEW8.0软件对模型进行严格单位根检验，结果如表1。 我们发现，一阶差分后模型通过了单位根检验，拒绝存在单位根的假设，说明模型在一阶差分后平稳。因此可以对模型定阶为d = 1。 3.3. 确定模型类型 若平稳序列的偏相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，可断定序列适合AR模型；若平稳序列的偏相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则可断定序列适合MA模型；若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。 首先使用EVIEW8.0软件对取对数后的时间序列X进行一阶差分后，对其进行自相关和偏相关分析，如图2。 根据图2，我们得到该平稳序列的自相关函数与偏相关函数均是拖尾的，则该模型适合ARMA模型。 图1. 各州能源消费情况 Table 1 Unit root test of energy consumptio Test critical values t_Statistic 0.01 Level −3.58 0.05 level −2.93 0.1 level −2.60 表1. 能源消费情况的单位根检验 图2. 序列X一阶差分后的自相关与偏相关分析 3.4. 进行参数估计，检验是否具有统计意义 根据上图中偏相关函数(PACF)可以看出AR(p)中p可以选择1或者选择2；根据自相关函数(ACF)可以看出MA(q)中q可以取1或者2。 根据上面p与q的取值，对一阶差分的时间序列，我们可以选择ARMA(1，1)、ARMA(1，2)、ARMA(2，1)、ARMA(2，2) 4重模型。然后将4个模型的拟合估计结果如表2。 比较表2发现，从系数的T检验和伴生概率来看，模型AR(2)MA(2)的AIC值和SC值最小，并且R 2 的值最大，所以我们选择AR(2)MA(2)模型 [ 4 ] 。 3.5. 模型拟合 设 Y t 为X的一阶差分，则对EC的ARIMA(2，1，2)模型可以拟合如下 Y t = 0.207 Y t − 1 + 0.6835 Y t − 2 − 0.5145 ε t − 1 − 0.9742 ε t − 2 + μ t 其中 Y t = Δ X 且 X t = log ( EC ) ， μ t = 0.27 故模型拟合结果为 EC = exp (Yt) 3.6. 假设检验，诊断残差 为检验模型的正确与合理性，用EVIEWS8.0作图如图3。 图3中红线表示CLTCB的实际值，绿线表示预测值，蓝线表示两者的残差。由图可以得到残差小于0.15所以诊断残差序列为白噪声，从而得到该模型为有效的反映了AZ州中CLTCB分布的演变规律。 Table 2 Comparison of the results of the fitting estimates of four model Model Variable Coefficient t-Statistic Prob Adjusted R-squared AIC SC AR(1)MA(1) AR(1) 0.912716 16.04045 0.0000 0.153379 −3.963158 −3.846208 MA(1) −0.946758 −25.50664 0.0000 AR(1)MA(2) AR(1) 0.902022 13.45634 0.0000 0.148997 −3.938801 −3.782868 MA(1) −0.812512 −4.859949 0.0000 MA(2) −0.129789 −0.821248 0.4159 AR(2)MA(1) AR(1) 1.046339 6.219181 0.0000 0.136415 −3.918400 −3.760941 AR(2) −0.143460 −0.919842 0.3628 MA(1) −0.946134 −21.57116 0.0000 AR(2)MA(2) AR(1) 0.207469 0.189544 0.8506 0.715318 −5.231306 −5.097991 AR(2) 0.683526 0.680705 0.4998 MA(1) −0.514549 −0.498525 0.6207 MA(2) −0.974222 −0.765656 0.4482 表2. 四种模型的拟合估计结果比较 图3. 模型检验比较图 对于其他州的能源演变规律，我们用相同方法可以求得，在此不再重复。
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user: 4. 总结 CA州所使用的能源基本全为石油与天然气，其中是有的消耗量更高，且明显高于其余能量的消耗总量，煤炭与进口电力的消耗量极少，州间销售电力及相关损失逐年增加，并且可再生能源的消耗量自1960年逐年增长。我们建议，CA州加强对可再生能源的生产，保证能源使用的清洁高效。 AZ州PMTCB、CLTCB、NUETB、NNTCB的数量演变规律基本一致，呈逐年增加趋势，其中石油的消耗量相对高些。其ELNIB的数量保持在很小的范围内波动，变化趋势不明显，说明AZ州净进口用电量较少。而其州间销售电力为负数且曲线向下增加，表明AZ州进口电力逐年增加。我们建议AZ州加强核电技术，用以提供本州所需电力，减少进口，同时继续发展清洁可再生能源。 NM州的天然气消耗量一直保持高水平不变，石油与煤炭的消耗量逐年增加，其中煤炭的增长速度更快，其进口电力始终保持低水平，对于可再生能源的消耗在2000年以后出现增长，进口电力相对其他州较多。我们建议，NM州以可再生能源的核电的使用量为主要目标，大力发展清洁能源，加强与其他轴之间的联系，以实现经济双赢。 TX州PMTCB与NNTCB的数量明显高于其他能源的消耗量，1980年以来煤炭的消耗量持续增加，其余四种能源消耗量水平较低，但初年增长的趋势。我们建议，TX州以核电为主要目标，加强清洁可持续能源的开发利用。
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user: 摘 要 中国人口众多，人口问题成为制约我国经济发展重要原因，而安徽省是我国的人口大省，并且在1998年就步入了老龄化社会。由于老龄人口的持续增加，人口老龄化带来了愈来愈严重的社会、经济以及其他重要方面的问题。故而，对老龄化发展进行研究分析刻不容缓，准确预测老龄化发展趋势，对安徽省社会经济的稳定发展来说尤为重要。本文采用1998~2015年安徽省与老年人口有关的部分数据，运用灰色预测中的GM(1，1)模型预测方法，分别预测了未来十年安徽省总人口数和老年人口数，由此预测出老龄化系数。结果表明未来十年的安徽省总人口数将会一直呈上升趋势，老年人口也在逐年上升的过程中，人口老龄化系数也是随之持续上涨。最后，根据实证模型分析，对安徽省人口老龄化现行的情况和预测结果进行分析，并根据结果提出与之有关的政策建议。 关键词 :人口老龄化，灰色预测，GM(1，1)模型 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 由十四亿多人组成的中国是世界上人口最多的国家，除此之外中国也拥有比其他国家都要多的老龄人口，是名副其实的老年人口国家。不仅如此，我国的人口老龄化情况也在逐步加剧，已经进入老龄化的高潮期。随着经济快速发展，医疗技术不断进步，公众卫生得到了改善，人均寿命比以前延长了不少。同时由于育儿费用的提高、生活压力不断增加，从而人们的生育率不断下降。再加上我国为了控制人口继续大幅增长而实行的计划生育等限制生育的政策也造成了我国快速出现人口老龄化的现象。但是和世界上的经济发达的国家有所不同，中国的老龄化有着自己的独特之处：首先，中国在预计的时间前攀上了人口老龄化的高峰。在计划生育政策实施后，加快了中国人口老龄化的步伐，随后一直坚持计划生育的国策，使我国提早达到了人口老龄化高峰。其次，我国进入老龄化时，社会经济以及各方面并不十分发达，呈现出“未富先老”的特点，不仅如此，经济不够强也使得人口老龄化成为了对我们来说更加棘手的问题。另外，在进入老龄化阶段时，我国处于多重压力下，我国的经济不是十分发达、社会也不是十分稳定，各种各样的问题矛盾互相交错，使得和经济发达、社会稳定、人口较少的国家相比较而言，解决老龄化问题对我们更具有挑战性 [ 1 ] 。从1998年开始，安徽省就迈进了人口老龄化阶段，而随后将近二十年的发展使得人口老龄化的程度有了进一步的深化，从而对我省的社会经济各个方面产生了极大效应。人口老龄化既有有利的方面又有不利的方面，不可以直接断言它是好是坏。人口老龄化可以减缓人口增长速度，能够有效控制总人口的数量，使得人口素质有所改善。然而，老龄化增大了劳动力抚养系数，从而造成劳动力供给少于需求，从而也加重了国家财政负担。不仅如此，人口老龄化对产业结构的调整也产生了重大影响，还对我国目前的养老保险体制以及社会福利制度等有了新的要求。随着我省老年人口持续增多，老年系数逐步增长，老龄化问题愈发凸显出来，应该予以重视。我们应该对老年人给予最大的重视，尽最大的努力去主动应对愈来愈严重的人口老龄化问题，更加完善地处理好养老问题，这对于促进人口、社会、经济同步发展有着极其重要的现实意义。所以，是否能准确对人口老龄化发展趋势进行预测，了解相关的信息，对我国来说至关重要。 人口老龄化是人类面临的重要问题之一，对于这一问题的解决，国内外学者有着不同的解决措施。 [ 3 ] 基于非参数自回归对我国人口老龄化进行预测以及结构分析； [ 4 ] 利用径向基神经网络模型对湖南省人口老龄化进行预测； [ 5 ] 应用相关分析和灰色数列对人口老龄化进行预测； [ 6 ] 利用灰色关联度、主成分分析以及灰色预测对贵州省人口老龄化的进行分析与预测； [ 7 ] 利用向量自回归模型对人口老龄化进行预测。用于人口预测的模型有很多，但由于涉及人口的相关问题通常比较复杂，选择合适的模型对于人口预测来说至关重要。人口系统是灰色系统的一种，选择灰色模型来分析和预测人口发展规律较为合适。综上所述，本论文将建立GM(1，1)模型来对安徽省人口老龄化进行预测。
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user: 2. 安徽省人口老龄化发展历程及成因 2.1. 安徽省人口老龄化发展历程 从上个世纪末开始，安徽省的总人口不停增多，死亡率却在减小以及人们的寿命也在加长，安徽省的老龄化程度随之加深。安徽省在1990年时拥有了306.3万老年人，老年人口占总人口的5.41%，安徽省在1998年时拥有了431.87万老年人，老年系数也增加到了7.02%，安徽省从此成为了老龄化社会的一员；在此之后，安徽省老龄化程度加速深化，由1999年457.93万老年人口到2003年589.08万老年人口，平均每年增加了32.78万老年人，老年系数也增长到9.19%；从2003年到现在，安徽省老年人口平均每年增长18.84万人，老年系数一度达到12.24%。 2.2. 安徽省人口老龄化成因 以前人们的寿命都不长，甚至到了十八世纪中期，经济实力领先于世界的国家少有超过六十岁的老年人，平均寿命也才四十岁而已。随着经济逐渐发展，国家的宏观调控也在不断加强与合理，人们也过上了国富民安的生活，生活的各个方面得到了更好的改善，不仅如此，公共设施也在不断齐全，基础设施愈来愈完备，除此之外，发展迅速的医疗水平以及逐步改善的公共卫生，人们对一些基础的医疗健康知识有所了解，老年人的死亡率不断下降并且人们的寿命也在增加，十岁再不算不上古来稀了，方方面面的原因共同导致了人口老龄化的出现。 以前的某些传统思想比如孩子越多福气越大，生孩子来养老等促使人们的生育意愿强烈并且由于幼儿成活率太低共同成就了高出生率，与之不同的是，现在的教育、医疗水平提高了很多，人们从一味的追求多子到现在注重孩子的质量，从传统思想的禁锢中挣脱出来，使得生育率自然而然就下降了。随之而来的就是新增加的人数在减少而老年人却在增多，老年人的比重不断上升即老龄化持续深化。
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user: 3. 预测方法的选择 3.1. 灰色预测法定义 灰色预测法可以利用不是十分全面的信息对灰色系统做出预测，适用于原始数据较少的时间序列，根据少数的数据预测出实务未来的发展的情况，具有高效准确地预测效用。GM(1，1)模型是灰色预测最常用的模型。本文将选用GM(1，1)模型对安徽省人口老龄化水平做出预测，并对预测结果进行分析。 3.2. 灰色预测模型的建立 设时间序列 X ( 0 ) = { X ( 0 ) ( 1 ) ， X ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， X ( 0 ) ( n ) } 共有n个观测值，通过累加生成新序列 X ( 1 ) = { X ( 1 ) ( 1 ) ， X ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， X ( 1 ) ( n ) } (1) 则GM(1，1)模型相应的微分方程为： d X ( 1 ) d t + a X ( 1 ) = μ (2) 设 α ^ 为待估参数向量， α ^ = ( a μ ) ，可用最小二乘法求解，可得 α ^ = ( B T B ) − 1 B T Y n ，其中， B = [ − 1 / 2 [ X ( 1 ) ( 1 ) + X ( 1 ) ( 2 ) ] 1 − 1 / 2 [ X ( 1 ) ( 2 ) + X ( 1 ) ( 3 ) ] 1 ⋮ ⋮ − 1 / 2 [ X ( 1 ) ( n − 1 ) + X ( 1 ) ( n ) ] 1 ] ， Y n = [ X ( 0 ) ( 2 ) X ( 0 ) ( 3 ) ⋮ X ( 0 ) ( N ) ] 求解微分方程，即可预测模型： X ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = [ X ( 0 ) ( 1 ) − μ a ] e − a k + μ a ( k = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n )(3) 3.3. 模型的检验 残差检验：计算相对误差 Δ ( 0 ) ( i ) = | X ( 0 ) ( i ) − X ^ ( 0 ) ( i ) | ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ϕ ( i ) = Δ ( 0 ) ( i ) X ( 0 ) ( i ) × 100 % ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 后验差检验： 1) 计算原始序列的标准差： S 1 = ∑ [ X ( 0 ) ( i ) − X ¯ ( 0 ) ] 2 n − 1 ； 2) 计算绝对误差序列的标准差： S 2 = ∑ [ Δ ( 0 ) ( i ) − Δ ¯ ( 0 ) ] 2 n − 1 ； 3) 计算方差比： C = S 2 S 1 ； 4) 计算小误差概率： P = P { | Δ ( 0 ) ( i ) − Δ ¯ ( 0 ) | < 0.6745 S 1 } 。 令 e i = | Δ ( 0 ) ( i ) − Δ ¯ ( 0 ) | ， S 0 = 0.6745 S 1 ，则 P = P { e i < S 0 } 。 根据检验精度，划分等级，具体参见表1。
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user: 5. 结论与相关政策建议 本论文基于安徽省的总人口、老年人口，利用灰色预测法，建立灰色预测模型GM(1，1)，对安徽省的总人口数和老年人口数进行预测，进而预测安徽省的老年人口系数。从预测结果可以看出，未来十年安徽省的老年人口将会继续增加并且老龄化系数也将呈现出持续上升的趋势，也就是表明安徽省的老龄化程度在未来十年甚至之后都在持续加深并且将会强有力的影响安徽省经济快速稳定的发展。故而，我们应该把我省的老龄化问题纳入继续关注以及重视的范围内。 由于我省老龄化程度日益加深，在我省经济水平比较低的情况下，人口老龄化问题必定作用于社会稳定、经济发展并且造成不利后果。所以我们应该从预测的结果出发努力完善防范措施，在我国共产党以及政府的领导下，使老年人的生活水平得以有效提高并且在最大程度上维护老年人的一切合法的权益，实施合理有效的措施减缓老龄化的程度，使安徽省经济各方面得以稳定发展。 首先，在态度上我们应该对老龄化问题予以高度重视，最好将老龄工作纳入政府工作中，应完善养老模式，构建更加完备的老年服务体系，设身处地的为老年人着想，使老年人在购物、出行、日常生活中得到更好的服务，并且为老年人的文体、健身、娱乐创造更好的条件，以便老年人在身体机能逐渐衰退的日子里能够安全、健康、愉快的生活。 再之，安徽省拥有着厚重的文化底蕴，传承尊老敬老这种传统美德是我们的责任与义务。安徽省早在十几年前就迈入了老龄化阶段，而且，老龄化水平在总体上看来更是一年比一年高。所以，在老龄社会里，我们应该做到尊敬老年人、关爱老年人、赡养老年人，不能忽视老年人、虐待老年人，不仅注重老年人的身体健康而且要注重他们的心理健康，为老年人创造安稳、舒适的生活条件与社会氛围。 最后，在安徽省人口老龄化达到顶点之前，政府应该制定好相关政策、实施相关政策。人民群众也应该配合好政府的工作，自觉主动的为解决人口老龄化问题提供自己的一份力。第一，逐步健全完善老龄工作的政策法规体系，做好老年维权工作，不断完善符合我省省情的养老保障机制，构建老年安全网络；第二要制定老龄产业政策，大力扶持老龄产业的发展并且使老年人经验与能力有用武之地，鼓励老年人继续参加我省社会经济的建设。无论何时何地，都会有老年人的存在，所以我们应该做好老年工作。
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user: 摘 要 基于中国综合社会调查(CGSS) 2013年度调查数据针对居民收入的影响因素，在省份、地区、直辖市的基础上对中国居民个人收入进行多水平模型分析。首先，本文介绍了多水平模型的应用背景，以及理论基础；其次，介绍了数据的清洗思想和变量设置，在最后一部分详细论述了多水平建模的过程，以及对收入影响因素的总结分析。本文考虑到中国的特殊国情：教育的普及，中国女性的普遍就业，城市与农村收入差别，并在此基础上探讨了性别、民族、婚姻状态、城市或者农村、父母教育程度、政治面貌，教育年限及各种交叉因素对收入的影响，结合中国发展状态和中国的社会情况给出多水平模型探索过程中变量对个人收入的影响原因的合理解释。 关键词 :收入影响因素，政治效应，教育回报，多水平模型 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 文献综述及背景分析 收入问题受到每一个个体的关心，而每个国家有每个国家的国情，每个省份有每个省份的发展程度和发展速度，忽略不同地区的个体情况，把中国看作一个同质整体，个体放在中国的大环境中分析个人的收入影响因素有一定的合理性但又不是最恰当的分析方法，因为这样忽略了当代中国省份，城市收入不平等的时间和空间变异。中国各地区的经济活动，教育程度在很大程度上是由各地的自然资源、政府政策和人力资源等因素决定的，更重要的是，中国的工业经济改革是分地区进行的，对教育的支持程度也是不同的，对应个体普遍的受教育程度是有分层的。从上述背景出发，本文分地区探讨与个人收入相关因素的关系。 此前，谢宇和韩怡梅(Xie & Hannum， 1996)采用四88年中国居民收入调查(CHIP)数据中城市居民的调查数据，以各地区改革步伐的不均衡为前提，研究了经济改革的成功与个人收入决定因素之间的关系 [ 1 ] 。Hauser和Xie (2005)发现在经济改革快速推进时期，党员的好处不但依然存在，而且不论被访者受教育程度的高低、工作经历的长短、是男性还是女性，党员的相对优势都有所扩大 [ 2 ] 。对此，一个可能的解释是党员身份也许可以被看作是一种能力，它代表了人力资本中未被观测到的方面(Gerber， 2000; 2001) [ 3 ] 。因而，党员身份回报的明显提高反映的可能是对某些能力回报的提高。Hauser和Xie (2005)揭示了1998、1995年间收入决定因素重要性的诸多变化：教育的收入回报对男女两性都有显著提高；收入的性别差异在扩大；党员身份的收入回报也翻了番。也就是说，在个体层次上，收入决定因素的确存在统计上的显著变化 [ 3 ] 。
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user: 2. 多水平模型理论 2.1. 多水平模型介绍 人与人之间是有差异的，而且总是生活在一定的社会环境中，其表现和行为方式总是随着其置身于其中的社会环境的变化而变化。在更一般的意义上，社会研究经常会涉及个体与社会环境之间的互动关系。个体会受到其所属的团体氛围或社会环境的影响；反过来，团体氛围或社会环境的属性也会受到作为它们构成要素的个体的影响。个体与社会环境之间的这种互动关系决定了社会研究所用数据中的多层结构。 多水平模型，社会学研究者称其为多层线性模型(multilevel models)，教育学研究者将其称为分层线性模型(hierarchical linear models)，计量经济学者往往称其为随机系数回归模型(random-coefficient regression models)，统计学家则更多地称其为混合效应模型(mixed effect models)和随机效应模型(random-effects models)，而发展心理学研究者多称其为增长曲线模型(growth-curve models)。另外，多层线性模型有一个特例，被习惯称作协方差成分模型(covariance components models)。尽管名称繁多，但多层线性模型大体上包括两个方面的来源：情景分析和混合效应模型 [ 4 ] 。 2.2. 多水平模型基本原理 多水平模型的分析思路其实比较简单。它首先将多层结构数据在因变量上的总变异明确区分成组内和组间两个层次，然后分别在不同的层次上引人自变量来对组内变异和组间变异加以解释。最简单的多层线性模型由一个组内方程和一个组间方程构成，同时将组内方程的部分或全部参数作为结果变量由组间方程来加以解释。 对于多层结构数据而言，变量的变异同样可以区分为组内变异和组间变异两个部分。如果完全忽略组间变异的话，残差分布有可能出现异方差，采用常规最小二乘法所得到的参数估计值尽管仍是无偏和一致的，但不再是最有效的。多水平模型通常使用最大似然估计(简称MLE)方法来估计模型的方差协方差。但是，在具体应用中，最大似然估计方法又分成完全最大似然法(简称FML)和限制性最大似然法(简称REML)两种。两者之间的差别在于它们对模型残差项的考虑有所不同。REML包含了所有来源的残差，而且它常被用于估计高层次上的单位数量偏少的模型，而在进行模型比较时通常采用FML方法进行模型估计 [ 5 ] 。多水平模型子模型 [ 6 ] 主要有空模型又叫截距模型、随机系数模型、完全模型。
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user: 3. 多水平模型数据说明 [ 7 ] 3.1. 数据来源 数据来源于中国综合社会调查(CGSS) 2013年数据，此数据于2015年1月1日在中国国家调查数据库网站正式发布。中国综合社会调查(Chinese General Social Survey， CGSS)始于2003年，是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目。CGSS系统全面的收集社会、社区、家庭、个人多个层次的数据，总结社会变迁的趋势，探讨具有重大科学和现实意义的议题。此调查项目关键字：价值观，健康，截面调查，家庭，教育，职业；地理覆盖范围：中国大陆；分析单位：个人，家庭；人口覆盖范围：18+；调查的时间组织方式：过续性截面调查；调查频率：年度；抽样程序：多阶分层抽样；调查模式：面访。 3.2. 数据分布 2013年为中国综合社会调查(CGSS)第二期(2010~2019)的第4次年度调查，也是CGSS自2003年开始以来的第10年。调查在全国一共抽取了100个县(区)，加上北京、上海、天津、广州、深圳5个大城市，作为初级抽样单元。在全国一共调查480个村/居委会，每个村/居委会调查25个家庭，每个家庭随机调查1人，总样本量约为12，000。分布情况见图1。 3.3. 数据解释说明 原数据变量数：722个，样本量：11，438例；经过年龄，空缺，异常值等条件数据清洗收集关于收入和教育因素相关的变量，进入样本4949例。表1为中国综合社会调查问卷中相关变量及本论文个人派生变量，并对部分变量进行建模分析。 图1. 数据地域分布情况(来源：CGSS) Table 1 Variable description in the questionnair 变量名称 变量解释 id 问卷编号 vilorngh 是村委会还是居委会，0表示居委会，1表示村委会 s41 采访地点——省/直辖市/自治区 s42 采访地点——市+区/县编码 s43 采访地点——乡镇/街道编码 s5a 受访者居住的地区类型是 a2 性别，0表示男性，1表示女性; a3a 出生日期——年 a4 民族 a4a 民族是——其他 a7a 最高教育程度是(包括目前在读的) a8a 个人去年(2012)全年的总收入是多少 a10 政治面貌，1表示中共党员或民主党派，0表示共青团员、表示群众，用来作为对政治资本的测量 a58 工作经历及状况是什么 a62 去年(2012)全年家庭总收入是多少 a63 目前住在一起的通常有几人(包括您本人) a69 目前的婚姻状况，1表示初婚有配偶，0表示非初婚有配偶 a89b 父亲的最高教育程度是 a90b 母亲的最高教育程度是 age 年龄(个人派生) lnself_y 个人收入对数(个人派生) lnfamily_y 家庭收入对数(个人派生) 表1. 调查问卷中变量说明
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user: 5. 中国居民收入影响因素多水平模型分析结论 婚姻状态为初婚有配偶的相对于非初婚有配偶的系数0.062774，一方面说明婚姻状态对事业有正影响，一方面暗示婚姻状态也是其他能力的一种体现。 城市的对收入影响的系数为正，对收入有正的影响，体现了城市的就业机会、工资水平、发展可能性比农村要有优势 [ 3 ] [ 8 ] 。 年龄对收入影响的系数为−0.003098，系数为负且较小，说明在青壮年时期年龄因素对收入的影响效应不大，但是随着年龄继续升高，对收入的累计效应将有负的影响，符合现在的社会现状。 家庭收入对个人收入的影响系数为0.756516，这似乎在说明一种类似“书香门第”的传递效应，也可能是因为家庭成员收入相当，总体水平的上涨是因为个体水平的积累效应。 男性相对于女性的收入，0.750235说明男性工资水平比女生高。在性别与教育年限(a2*a7a)较差效应为负，男性相对于女性的教育回报率为负，系数为−0.44902，说明女性的教育回报率要高于男性的教育回报率，这可能反映了受教育程度最少的那部分工作者而言，男性和女性可获得的工作类型有所不同，收入的性别差异在继续扩大，这支持了有关经济改革可能加具劳动力市场性别不平等的结论 [ 9 ] 。这可能是由于收入的性别差距在低受教育水平上表现很大，但是随着受教育水平的上升，收入的性别差异在缩小，甚至不明显，这与文献中探究的结果一致 [ 10 ] [ 11 ] 。
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user: 摘 要 本项目首先通过问卷调查的方式，调查了华中师范大学本科学生对现行评优评先方案的满意度和建议，并将评优评先各指标的重要性进行量化，以期得到各指标在学生认知中的平均满意度。另一方面，为保障三好学生名单的科学性，本项目基于2016年数学与统计学学院2014级本科生三好学生评选原始数据，采用因子分析，主成分分析，聚类分析等几种统计学方法，将原始数据处理，得到了完全基于数据本身得到的三好学生名单。通过比较不同方法的优劣，最终给出了基于数据的三好学生评选的方法和名单。这个结果可以很自然地进行推广，用于一切基于数据的荣誉评选中。 关键词 :评优评先，主成分分析，因子分析，聚类分析 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 通过调查发现，现今在高校、中小学以及企业内等，对荣誉称号(或奖金奖学金等)的评定往往都是基于量化数据的加权和来决定的。相关评选工作仍处于起步阶段，相关评价指标模糊且粗糙 [ 1 ] 。实际上，对于各类量化数据而言，其权重的值是由管理者直接给出的，在一定程度上缺乏客观性和科学性，群众对其评选方案的满意度也不一定高。如何才能使得评选方案更加合理和科学，这是值得大家思考的。本文通过收集一定的真实可靠地数据，利用统计学的思想和方法来探讨这种评优评先方式的合理度。 本文将以华中师范大学数统学院本科生的三好学生评选方案为例，对此问题进行较为具体的分析和论证。一方面，本项目通过调查问卷来比较全面地获取同学们对该评优评先方案的满意度和建议，在分析数据的同时结合这些问卷中的因素进行全面考虑，从而使得评优评先方案更接近同学们的期望，在一定程度上保证评选方案的公平和同学们的满意度。另一方面，本项目仅仅依赖于各类量化数据的数值，除了通过主成分分析、因子分析、聚类分析(包括层次聚类、k均值聚类和密度聚类)传统方法之外，还利用了较为前沿的机器学习理论，得到了更加客观的三好学生名单。这些方法可以用于改进三好学生评选过程，更一般地，也可以用于一切基于数据的荣誉评选。