DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 因子分析基本理论 因子分析，作为多元统计分析方法的一种，最早由Charles Spearman在1904年提出，并在心理学、社会学等领域被广泛应用。不同于主成分分析直接降维的方法，它的目的在于研究原始变量内部的复杂关系，并将之简化 [ 2 ] 。通过对于研究对象中可观测变量间的依赖关系与基本结构进行抽象，利用少数不可观测的潜在变量来表示其数据内部的基本结构，以达到对数据进行降维的目的。这些少数潜在变量被称为因子，通常能极大程度地揭示大量观测变量所蕴含的统计信息。 常见的对变量 X i 进行因子分析的模型为R型因子分析模型： X i = a i 1 F 1 + a i 2 F 2 + ⋯ + a i j F j + ⋯ + a i m F m + ε i ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ;   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (1) A = [ a 11 a 12 ⋯ a 1 m a 21 a 22 ⋯ a 2 m ⋮ ⋮ ⋮ a p 1 a p 2 ⋯ a p m ] = ( A 1 ， A 2 ， ⋯ ， A m ) ，     m ≤ p (2) 其中F称为公共因子， ε 称为特殊因子。 a i j 称为第i个变量在第j个因子上的载荷，亦表示m维空间中一点 X i 在坐标轴 F j 上的投影，故A称为因子载荷矩阵。因子载荷 a i j 表示了变量 X i 对公共因子 F j 的依赖程度与相对重要性，对因子含义的理解具有很重要的作用。通常情况下，因子载荷矩阵A还具有如下统计意义： h i 2 = ∑ j = 1 m a i j 2 ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p (3) g j 2 = ∑ i = 1 p a i j 2 ，     j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (4) 其中 h i 2 为A中第i行元素平方和，称为变量 X i 的共同度，表示了全部公共因子对变量 X i 的总方差所作的贡献。 g i 2 为A中第j列元素平方和，表示同一公共因子 对各变量所提供的方差的总和，是衡量每一个公共因子相对重要性的尺度。实际应用中，建立因子分析的具体模型，就是根据样本数据通过“主轴因子法”对因子载荷矩阵进行求解的过程。 为了寻求抽象因子与研究变量间的关系，往往需要使用因子旋转的方法，使每个变量仅在一个因子上具有较大的载荷，以突出其与因子之间的联系。常用的方法有最大方差旋转法，即对因子载荷矩阵A进行正交变换，使得公共因子向量的各个分量也成为互不相关的公共因子 [ 2 ] 。 在因子分析中，不考虑特殊因子 ε ，当 m = p ，且因子载荷矩阵A可逆时，可以得到每个样本在因子F上的相应取值 。即该样本在因子F上的因子得分。然而因子分析模型实际应用中更多情况下要求 m < p ，故仅能通过对因子得分的估计进行计算。常用方法有回归得分，Bartlett得分，Anderson-Rubin得分等 [ 3 ] 。以Thompson回归得分为例： F ^ = A T R − 1 X (5) 其中 F ^ 为估计的因子得分，R是X的相关系数矩阵。通过因子得分可以建立因子与样本间的关系，以构造对样本的评价度量。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于因子分析的基金投资评价的一般步骤 因子分析作为一种有效的数据降维方法在不同的应用背景中具有一定的限制性。为此我们给出利用因子分析处理基金投资评价问题的一般步骤： 首先，对基金项目的所有财务指标进行筛选，去除数据缺失等无效指标。为保证因子得分结果有一定的趋势性，需采用负向指标正向化转换模型对指标进行合理的正向化处理 [ 4 ] 。对剩余指标进行相关性检验，将与其他变量皆具有高度相关关系的变量进行筛选剔除。因为此类变量在计算因子载荷过程中容易出现特征值为负值的情形，在样本量有限的情况下，影响因子分析效果。 其次，对数据进行KMO检验和Bartlett球形检验，以判断该问题是否适合于因子分析方法。其中KMO检验统计量主要判定变量间相关系数平方和和偏相关系数的平方和间的差异。KMO值越接近于1，证明变量间相关性越强，越适合进行因子分析。若KMO值小于0.5，则不适合进行因子分析。Bartlett球形检验用于检验变量相关矩阵是否为单位阵，即变量间是否独立。当且仅当Bartlett检验统计量p值小于0.05时，方能证明变量适合做因子分析。在此基础上对样本进行因子分析，分析因子的方差贡献率信息以及旋转后的因子载荷分布，以确认变量与因子之间的关系。依照基金领域相关概念对所提取的公共因子赋予语义上的解释，以总结其作用与影响。 最后，通过估计的因子得分情况进行因子综合得分的计算，给出直观的量化指标来确定样本的综合排序。为此我们给出因子综合得分的一般定义： 设对p个变量 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X p ，有m个公共因子 F 1 ， F 2 ， ⋯ ， F m 。第j个因子对于方差的贡献率为 V j ，由方差贡献率决定的因子间的权重为 W j ，第i个变量关于第j个因子的得分是 。则有以下等式成立： W j = V j V 1 + V 2 + ⋯ + V m (6) T k = ∑ j = 1 m W j ⋅ S i j (7) 其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ， T k 即为第k个样本在m个公共因子上的综合得分。 根据上述等式，投资者可计算因子得分数据并依照对单一因子作用的偏好进行排序，亦可根据计算得到的综合得分数据对所有样本整体进行直观的量化排序。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论与展望 本文将因子分析在基金产品财务数据上应用，从统计学的角度，以实际数据为出发点，为分析复杂专业的财务指标数据提供了一种简化方法。从基于2017年度股票型基金实际数据的实证分析结果可以看到，经过筛选得出的财务指标数据，在因子分析过程中有着较为高质量的表现。在由20维数据降为5维数据的过程中，保留了87.638%的完整信息含义，达到了数据在降维过程中的精度要求。并且经过因子旋转的变量使其高载荷的因子具有一定的语义解释功能。进而通过因子得分数据，可以对基金产品样本进行基于单一因子或整体综合的排序，以引导出量化的基金评价依据。 然而，在研究的过程中仍存在一些数据上的限制与可以深究的问题。其中在变量筛选的过程中，并不能做到完全的由数据驱动的变量选择。需要借助一定的主观分析与专业知识指导，方能正确区分有效指标与无效指标。根据因子分析的结果，可以得出初始因子与旋转后的因子并没有语义上的关联。因其计量值不同，不能混淆使用。同时因子分析对于旋转后因子的命名与解释仍旧是一个没有精确定义的领域 [ 5 ] 。另外，基于因子分析的理论，存在根据小部分样本的因子得分，向未知样本得分实现推广的可能。然而由于没有参考数据，无法构造损失函数进行优化处理。因此，仍需要从理论层面上对因子分析的相关指标进行更深入的研究与探索。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 随着我们进入新时代，共享单车成了绿色出行、易于健康的代名词，但随着时间推移，车辆过度投放、管理无序等问题引起人们担忧；影响使用者满意度的因素众多，本文从使用者基本特征和影响使用者满意度的客观因素两个角度展开研究。首先针对使用者基本特征运用独立性检验与列联分析、针对影响因素运用探索性因子分析和验证性因子分析；其次从使用者基本特征和影响因素两个角度利用Logistic模型进行预测。结果表明：使用者基本特征与使用者满意度存在显著性关系，安全隐患、绿色环保对使用者满意度存在显著性影响。 关键词 :共享单车，列联分析，路径分析，Logistic模型 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 共享单车、网购、支付宝、高铁成为中国“新四大发明”的代名词，共享单车搭着“互联网+”的顺水车飞速发展。目前我国共有互联网租赁自行车运营企业30多家，累计投放车辆超过1000万辆，累计服务超过十亿人次(可见参考文献 [ 1 ] )。共享单车的生存现状与未来的发展趋势为研究热点。有桩的公共自行车的研究方面，研究者们从存在的影响因素方面分析了使用者使用公共自行车的满意度，但对于共享单车使用者基本特征是否影响满意度、共享单车未来的一个发展趋势？这方面研究较少。本文针对使用者基本特征，利用对应分析探究了性别、年龄、职业、使用目的与使用者认同度的列联分析；针对影响共享单车的23个因素采用李克特量表将其表示，运用探索性因子分析和验证性因子分析对其进行分析，因子分析进行降维提取主要影响因素，路径模型分析不同影响因素间的联系；最后，从提取的五大影响因素、使用者基本特征两个不同角度建立Logistic模型对共享单车前景预测。结果表明：使用者基本特征与使用者满意度存在显著性关系，安全隐患、绿色环保对使用者满意度存在显著性影响。
system: [SYSTEM]

user: 2. 测量工具与模型 2.1. 李克特量表 利用李克特量表调研使用者的满意度。该量表采用5级李克特量表(以“完全不认同、不认同、不确定、基本认同、非常认同”分别由低到高赋1、2、3、4、5分)。通过灵活便捷、安全隐患、绿色环保、制度风险、性能舒适五个维度来测量使用者满意度。具体如表1所示。 2.2. 结构方程模型 结构方程模型通常采用路径图来表达， 表示显变量， 表示潜变量， 表示变量间的影响关系；箭头开始处为潜变量，末端为显变量； δ 、 ε 表示变量x、y测量误差， λ 表示潜变量与显变量间的因子载荷。关于结构方程模型的更多细节可见参考文献 [ 2 ] 。 Table 1 Five latent factor 潜在因子 含义 影响因素数量 灵活便捷 扫码取车还车方便、意愿选择路途与途径 4 安全隐患 维修不及时，存在安全隐患、受天气影响大 5 绿色环保 减少噪声、废气污染、绿色环保、低碳出行 4 制度风险 收费制度不合理、押金制度不合理 4 性能舒适 车身性能好、设计合理、舒适度高 2 表1. 五大潜在因子
system: [SYSTEM]

user: 3. 数据分析与处理 3.1. 问卷组成 调查问卷由三部分： 1) 使用者的基本特征：性别、年龄、职业等； 2) 使用者的用车特征：使用频率、用车用途、用车期望等； 3) 客观影响因素：由23个题项组成的研究变量。 3.2. 数据清洗与检验 运用SPSS22.0分析调查数据，利用箱线图进行剔除离群值。剔除数据为：所用时间不合理：658 s、640 s、46 s、724 s、337 s、305 s、450 s、62 s；得分不合理：49分、78分、69分、78分、122分、77分、78分、35分、34分。 正式调查共发放有效问卷300份，收回有效问卷212份，有效率达70.6%；有效样本量大于10倍量表的题项数，可进行正式实证分析。利用SPSS22.0软件对量表题项进行效度和信度检验；运行结果：克朗巴哈系数为0.901，KMO的度量为0.857，Bartlett的球形度检验值为2435.171，P值等于0.000，即量表效度、信度较好。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 改革开放以来，发展经济一直是深系国计民生的工作重点，经过数十年发展我国我省取得了卓越的经济发展成效。近年来，新常态的提出揭示了我国在现阶段和未来很长一段时间的发展现状，党和政府也逐渐聚焦于转变发展方式，优化产业结构。本文主要研究产业结构变动和经济增长之间的关系，首先从国外和国内两方面介绍了产业结构和经济增长的相关理论，然后论述了二者的相互关系理论，接着针对河南省的具体情况，论述了河南省产业结构和经济增长已经取得的成绩和存在的问题。再者通过改革开放以来即1978年到2017年的年度数据对二者的关系进行了实证检验，表明产业结构变动与经济增长之间存在长期稳定的均衡协同关系，产业结构优化能够促进经济增长，且各产业对经济增长具有不同的作用机理，而经济增长又反作用于产业结构，并在结论中分析了二者能够相互影响的原因。最后针对实证反映出的影响机理和目前发展存在的不足之处给出提高第一产业产值和机械化水平，以新型工业化带动第二产业发展和提升第三产业比重与质量的建议。 关键词 :产业结构，经济增长，实证分析 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 经济增长一直是各国政府执政的重要目标和考核指标，自地理大发现和工业化以来各国经济增长迅猛。20世纪80年代以来，世界范围内出现了轰轰烈烈的经济体制改革浪潮，世界发展的目光由唯经济指标论逐渐开始转向经济的高质量发展，其中，产业结构转变对经济增长的作用成为各国学者研究的重点。 我国自改革开放以来，积极引进外资发展本国经济，国民生产总值有了巨大的飞跃，人民可支配收入和生活水平显著提高。近年来尤其是新常态思想提出以来，我们越来越重视通过产业结构优化来达到逐步消化过剩产能、降低生产资源消耗提升生产效率和提高经济发展质量的目的。因此，在现阶段深入研究产业结构和经济发展的关系对于当前调结构稳增长的目标意义重大。当前，河南三次产业结构不合理状况已经在一定程度上制约了经济和社会的协调发展，作为一个人口大省和重要粮食产地的河南，正处于经济转型发展的关键时期，但是第一产业的生产效率仍然不高，机械化程度低主要依靠人力的矛盾仍旧突出，经营效益并不理想。另外，人口、地理和资源方面占据比较优势的河南工业整体大而不强，主要生产附加值较低的初级工业品，工业整体竞争力并不强。在全国已经迈入“三二一”产业阶段时，河南仍停留在工业占龙头老大地位第三产业还未占据优势的时期，进一步发展第三产业任重而道远。要把优化调整产业结构作为转变经济发展方式的着力点，明确三次产业结构升级的阶段性目标，从而摆正产业结构和经济增长的关系，对促进经济持续、稳定、高效增长意义重大。
system: [SYSTEM]

user: 2. 文献综述 2.1. 国外主要观点 国外学者对产业结构和经济增长关系的研究开始较早，库兹涅茨(1949) [ 1 ] 较早关注了产业结构和经济增长的关系并给出了规范定义，为以后进行研究提供了研究思路和范围，之后他通过对美国等18个国家的发展数据进行分析，初步得出了产业结构和经济增长之间存在的关系。钱纳里(1986) [ 2 ] 将产业结构的演进升级进一步细分为初级产品阶段、工业化发展阶段和发达经济阶段，并研究了各个阶段产业结构对经济增长的影响状态和机理。O’Brien和A. Maureen (2002) [ 3 ] 认为中国的经济增长主要由第三产业拉动，但第三产业的扩张会抵消第一、二产业经济规模的积极影响，因此，长期经济增长只能来自于第一和第二产业生产效率的提高。Fumitoshi Mizutani和Tomoyasu Tanaka (2018) [ 4 ] 等运用计量经济学的方法，以电气工业改革为例，分析了经营绩效的变化，进而研究产业结构变化对提高全要素生产率即经济增长质量的影响。Laboure，Marion，Taugourdeau和Emmanuelle (2018) [ 5 ] 从公共支出的角度研究公共支出指向的各产业变化对经济增长的影响，通过147个国家的1970~2008年的数据建立动态面板GMM估计分析，研究认为对不同发展程度的国家，公共支出代表的产业结构变化对经济的影响各不相同，其中教育代表的第三产业的投入支出更有成效。 2.2. 国内主要观点 建国以来，我国专注战后重建复兴和经济发展，从20世纪80年代中期，国内学者开始关注产业结构优化问题。朱嘉明(1979) [ 6 ] 从速度、比例和结构三个方面探讨了我国经济发展速度和经济结构的关系，标志着国内学者开始逐渐将研究目光从高速发展经济才能迅速改变我国落后的面貌和显示社会主义制度的优越性，转向如何转变经济结构即产业结构，从而缓解经济不能持续高速发展的问题。刘伟、张辉(2008) [ 7 ] 通过测度全国改革开放三十年来的数据，运用技术手段将技术进步和产业结构优化的影响从生产要素中分离，度量了产业结构优化对中国经济迅速增长的贡献，并与技术进步贡献相比较，呈现出不同的特征。王蒙和刘刚(2017) [ 8 ] 经过实证检验认为从全国整体情况来看，农业和工业份额的变动一直表现为提高增长速度的结构红利，但服务业份额上升从2002年开始由结构红利转为成本病，得出要准确定位经济新常态下稳增长与调结构的关系，有针对性地用结构红利对冲服务业成本病的不利影响。王锋、张芳和刘娟(2018) [ 9 ] 运用中介效用模型来进行产业结构对经济发展作用过程中的传导和作用效应进行实证检验，结果表明产业结构对经济增长具有正向效应，存在着明显的传导路径。龚新蜀和靳亚珍(2018) [ 10 ] 在系统分析产业结构和经济发展关系的基础上，通过构建灰色关联模型运用灰色关联分析法对新疆产业结构和经济发展的协同关系进行实证分析，结果表明新疆的产业结构亟待优化且产业结构与经济发展未能协同发展。 综合上述文献，虽然国内外经济学者已经对产业结构和经济增长的关系进行了大量的研究，但一般还主要局限于单独分析产业结构和经济增长的关系，没有结合新常态的具体实际和河南省的实际情况，而且近年来针对河南省具体情况的研究使用的数据都比较落后，难以对河南当前发展具有借鉴意义。针对此问题，本文将基于河南省改革开放以后，即1978年到2017年的最新数据，运用实证分析对河南省的产业结构和经济增长的关系进行分析，并简单阐述二者之间关系产生的原因和建议。
system: [SYSTEM]

user: 3. 河南省经济增长现状 我国及我省的经济发展可以按照两次重大转轨划分为三个阶段，第一阶段是从1949年建国到20世纪50年代的社会主义改造，经济处于战后恢复重建阶段；第二阶段是从大跃进人民公社化到1978年改革开放，这段时间全国经济“一大二公”，具有自己独特的时代特点；第三阶段则是从1978年改革开放至今，经济多年保持中高速发展，并逐步进入新常态阶段。 3.1. 经济增长总量变化 从河南省统计局和河南金融年鉴的数据整理得图1来看，河南全省生产总值保持稳步上涨趋势，从改革开放初期即1978年的162.92亿元增长到2017年的44，988.16亿元，短短四十年间增长了约276倍，经济有了长足发展。而同期全国1978年生产总值为3645亿元，2017年为827，122亿元，增长了226倍。河南省的GDP增长快于全国平均水平，展现了河南作为中部人口大省的经济发展实力和改革开放以来的巨大发展成果。 图1. 河南省1978年到2017年生产总值变化情况 3.2. 经济增长速度变化 从1978年到2017年的40年间，河南全省经济增长率经历了复杂的波动变化，从图2来看，可以大致分为几个时期：一是从改革开放到1990年前后，这个时期的经济增长率起伏波动比较频繁，且波动区间在5%到25%之间，增速比较平稳有变，反映了经济形势瞬息万变的环境。而1990年到1994年的五年间是河南省经济迅速发展的时期，生产总值增速不断上升，最高达到1995年的34.80%，属于高速增长，且三大产业产值增长率均达到了30%以上，分别为39.57%，31.74%和35.85%，显示了河南在这个时期的加速发展和各产业蓬勃发展对经济总体明显的助推拉动作用。 图2. 河南省1978年到2017年全省生产总值增长率变化情况
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 选取2012年1月1日至2016年12月30日以美元标价的比特币市场数据，对其市场风险进行实证研究，发现收益率序列具有尖峰厚尾、波动集聚等特征。并利用GARCH-t模型与GEV模型计算VaR，发现GEV模型相比GARCH模型能更好的捕捉比特币的尾部特征，用GEV模型拟合收益率尾部分布可以更精确地度量比特币市场风险。 关键词 :比特币，市场风险，VaR Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 自布雷顿森林体系解体以后，各国央行纷纷采用宽松的货币政策刺激经济增长，货币的超额增发势必带来严重的通货膨胀，造成货币信用危机，在过去的十年中，全球货币贬值47%。正是在这种大背景下，人们开始寻找“替代货币”。2009年一个化名为中本聪的网友在网上提出了比特币的新概念。比特币是一种去中心化，可以在世界范围内流通的、总数固定的虚拟货币，可以良好抵抗通货膨胀。自诞生以来，比特币在全球迅速蔓延，吸引了各方的投资者，交易范围也在不断扩大，目前已有200多个国家的商户接受比特币。但由于其法律地位不明确，交易平台不稳定，各方对其持有的态度不尽相同，饱受争议。受此影响，比特币市场价格亦波动剧烈，从2017年伊始的998.99美元一路高歌飙升至7600美元，在这不到一年的时间里，日涨幅超过5%的天数逾40天，日跌幅超过的5%的天数达35天，波动之剧烈与频繁前所未见。由于比特币价格的高度不确定性给投资者带来了巨大的投资风险，因此寻找一种可以精确量化比特币市场风险的方法愈为重要。 作为风险管理的基础，风险度量方法研究主要经历了以下三个阶段：1) 马科维茨提出均值方差理论，以资产的期望收益来度量收益，以资产收益的方差来度量风险；2) 夏普提出资本资产定价模型，用β值来度量投资组合的系统风险(市场风险)；3) 在现代金融风险理论框架下，众多学者又相继提出了压力测试、在险价值(VaR)等度量市场风险的方法。由于在险价值具有直观性，且其主要关注资产的损失部分，比之前的方法更科学，因此受到各方欢迎，巴塞尔协议也已将其作为监督指标之一。在险价值相对之前的方差指标更加关注投资者的损失，因而更加符合人们的心理，但在使用参数方法计算VaR时，由于对于分布假设、模型选择具有主观性，易造成模型设定误差，导致误拒或误受风险。而目前利用半参数方法基于极值理论(EVT)计算VaR在金融领域的应用研究已相对成熟：如王宗润、吴伟韬(2009) [ 1 ] 等对人民币汇率风险进行测度，发现基于极值理论的VaR能更准确的测度汇率风险；林宇、黄登仕等(2011) [ 2 ] 对上证综合指数研究时发现在胖尾分布下EVT-VaR不仅在样本内具有较强的测度能力，在样本外也具有很好的预测能力；陈坚(2014) [ 3 ] 发现测度中国股票市场风险，基于EVT模型的VaR与传统变量相比具有更强的预测能力。因此，基于EVT模型利用半参数方法计算VaR测度风险有望得到更为可靠的结论。 另一方面，虽然当前已有部分文献关注比特币风险研究：如戴琳(2015) [ 4 ] 从市场、法律、网络安全和信用安全等方面对比特币风险进行分析；刘刚、刘娟等(2015) [ 5 ] 指出比特币因受政策信息影响较大难以合法化，其市场风险和政策风险极大；李靖、徐黎明(2016) [ 6 ] 基于GARCH模型族刻画比特币简单收益率序列，发现其不存在杠杆效应。但总体而言，目前研究仍大多数集中于定性讨论，定量研究相对不多。 有鉴于此，本文通过对参数法(GARCH模型)与半参数方法(EVT模型)对VaR测算精度的比较，寻找能良好捕捉比特币收益率分布、精确测度比特币市场风险的方法。本文创新点主要有以下两方面：1) 本文是定量研究比特币市场风险的进一步探索；2) 本文开创性引入半参数方法利用EVT模型估算比特币市场风险，是前沿风险度量方法应用的一种新尝试。
system: [SYSTEM]

user: 2. 相关模型介绍 2.1. VaR VaR称为在险价值是由摩根公司首先提出，它显示了金融头寸在一定的持有期，以一定的概率所发生的最大损失 [ 7 ] 。其本质是收益率分布的分位数，因此定义一个多头头寸在持有期为t，置信度为p的 VaR为 VaR p = inf { x | F ( x ) ≥ p } ，其中inf表示满足 F ( x ) ≥ p 的最小实数。 对于多期VaR的计算公式可以表示为 VaR T = VaR ⋅ T 。可以看出VaR数值大小由三个方面决定：1) 持有期。持有期越长，VaR越大；2) 置信度。置信度越高，VaR越大；3) 收益率分布函数。在现实当中，收益率序列的分布函数往往是未知的，因此测量VaR的关键就在于对收益率序列分布函数的估计上，尤其是对尾部特征的捕捉能力。根据是否对收益分布做出设定，VaR的测算主要有三种方法：参数法；非参数法；半参数法。在对VaR计算过后，需要将样本内预测值与历史实际值相对比来评价VaR测量精度。本文所使用的是库皮克似然比检验。对于回测样本总量为T，置信度为p的失败概率服从B(T， p)，原假设为 p = N / T ，似然函数可以表示为： L R = − 2 ln [ ( 1 − p ) T − N p N ] + 2 ln { [ 1 − ( N / T ) T − N ( N / T ) T ] } 当原假设成立时，它近似服从自由度为1的 χ 2 分布。因此当回测检验所计算的LR统计量大于临界值时，拒绝原假设，表明模型低估或高估风险。当LR统计量小于临界值时，则接受原假设，表示模型测度的风险准确。 2.2. GARCH模型 1982年恩格尔在研究英国通货膨胀问题时发现时间序列在某些阶段波动持续偏大，在某些阶段又持续小幅波动，这种特征在统计学称为异方差性。为了更好的捕捉这些特征，恩格尔提出了ARCH模型对具有异方差特征的时间序列进行建模。而后波勒斯列夫又在ARCH模型的基础上提出了广义自回归条件异方差模型，以解决ARCH模型在高阶时的参数估计问题。一般GARCH模型可以表示为： r t = φ o + ∑ i = 1 p φ i r t − i + a t − ∑ i = 1 q θ i a t − i a t = σ t ε t σ t 2 = ω 0 + ∑ i = 1 m α i a t − i 2 + ∑ j = 1 s β j σ t − j 2 其中 r t 为简单收益率序列均值方程， a t 为残差序列， σ t 为条件方差，{ ε t }~i.i.d(0，1)， ε t 与 σ t 相互独立， ω 是截距项， φ t 、 θ t 为均值方程滞后期参数， α t β t 为方差方程的滞后期参数。随后人们又逐渐丰富了GARCH模型相继提出了IGARCH、GARCH-M、EGARCH模型用以捕捉金融时间序列中的非对称效应。 早期人们在利用参数方法计算VaR时往往假设模型残差服从正态分布，但在实际的收益走势中，又经常呈现尖峰厚尾的特征，这表明正态分布会低估小概率事件。t分布具有比正态分布更厚的尾部，因此本文选择GARCH-t模型来计算VaR。 2.3. 极值理论 极值理论属于次序统计量的分支，早期多用极端自然灾害的预测，近几年被广泛应用于金融领域。极值理论(EVT)主要研究极值的分布情况，即极端概率事件渐进服从的分布。EVT模型样本选取主要分为两种，分块选取和阈值选取，本文采用的是分块模型。先将样本分成若干个区块，对每个区块求其最小值，再将这些最小值作为估计EVT模型参数的样本。标准化的最小收益率 r t 的极限分布服从于广义极值分布(GEV)： F ( x ) = { 1 − exp [ − ( 1 + k x ) 1 / k ] 若 k ≠ 0 1 − exp [ − exp ( x ) ] 若 k = 0 GEV的意义在于不管数据原始分布是什么样子的，其极值的渐进分布都服从广义极值分布。GEV标 准的累计分布函数通常写成如下形式： H k ， μ ， δ ( x ) = H k [ ( x − μ ) / δ ] ，在这里k成为形态参数， μ 成为位置 参数， δ 成为尺度参数。根据形态参数k值的不同，极值分布又可以细分为三种类型。Frechet分布具有厚尾，Weibull分布具有薄尾，Gumbel分布介于二者之间。 类型I：k = 0，冈贝尔(Gumbel)分布 F ( x ) = 1 − exp [ − exp ( x ) ] ， − ∞ ﹤ x ﹤ ∞ ； 类型II：k < 0，弗雷歇(Frechet)分布 F ( x ) = { 1 − exp [ − ( 1 + k x ) 1 / k ] ， 若 x < − 1 / k 1 ， 其 他 类型III：k > 0，韦布尔(Weibull)分布 F ( x ) = { 1 − exp [ − ( 1 + k ) 1 / k ] ， 若 x > − 1 / k 0 ， 其 他
system: [SYSTEM]

user: 3. 模型建立及分析 3.1. 数据选取 2009年比特币刚刚提出，市场化程度不高，还不为人所熟知，收益率数据不具有代表性。因此本文选取2012年1月1日至2016年12月30日以美元标价比特币的简单收益率为样本数据的时间序列图，如图1所示，可以看出比特币的简单收益率序列大部分时段呈现平稳态势，但在某些阶段波动持续偏大，某些阶段波动持续偏小。根据时序图初步判断简单收益率序列平稳，波动具有集聚性(数据来源https://cn.investing.com，数据处理采用R3.4.2)。 图1. 简单收益率时序图 3.2. 描述性分析 3.2.1. 正态性 本文运用QQ图来计量检验比特币简单收益率的正态性。从图2中可以明显看出比特币的简单收益率序列不符合正态分布，且具有明显的尖峰厚尾特征。对比特币简单收益率序列进行描述性统计分析，序列均值为0.39，序列标准差为4.51，偏度为0.2，峰值为12.08，远高于正态分布，具有尖峰厚尾性。 图2. Q-Q图 3.2.2. 平稳性 对比特币简单收益率进行ADF检验。检验结果显示Dickey-Fuller = −10.525，p-value = 0.01，表明比特币简单收益率序列平稳，印证前文的初步判断。 3.2.3. 自相关性 对于序列自相关性的检验本文采用ACF图与LB统计量进行描述。由图3可知，比特币简单收益率序列具有相关性。运用LB检验结果显示： χ 2 = 28.067，p-value = 0.001761，拒绝简单收益率序列为随机序列，即具有自相关性。 图3. 简单收益率自相关图 3.3. 实证分析 根据序列描述性统计量分析结构可知，比特币简单收益率具有尖峰厚尾、非正态性、异方差性。t分布较正态分布具有更厚的尾部，因而本文采用基于t分布下的GARCH模型进行参数估计，同时对该序列建立EVT模型并进行参数估计。 3.3.1. GARCH模型拟合 本文通过AIC信息准则来确定条件异方差模型的阶数。根据表1可知，对于GARCH模型随着滞后阶数的增加，AIC也越来越大，所以应选择滞后阶数(1，1)进行GARCH模型的拟合。 Table 1 Red pool information criteri 阶数 AIC GARCH (1，1) GARCH (2，1) GARCH (1，2) GARCH (2，2) 5.0518 5.0529 5.0528 5.0529 表1. 赤池信息准则 对在t分布下的ARMA (1，1)-GARCH (1，1)模型即该等式进行参数估计： R t = μ t + ε t ; ε t = σ t e t ; σ t 2 = ω + α ( L ) ε t 2 + β ( L ) σ t 2 估计结果如表2所示： Table 2 Parameter estimation result 模型 估计值 标准差 T统计量 P值 μ 0 0.15564 0.041945 3.7106 0.000207 μ 1 0.41117 0.287528 3.4802 0.000501 θ 1 −0.43555 0.283256 −3.7084 0.000209 ω 0.40237 0.027460 3.4839 0.000494 α 0.20942 0.025572 7.6266 0.000000 β 0.78958 0.171276 30.8760 0.000000 k 3.08185 0.171278 17.9933 0.000000 表2. 参数估计结果 对模型残差进行ARCH效应检验，如表3所示，根据残差平方序列的Q统计量显示拒绝原假设，接受残差平方序列纯随机的原假设。表明模型拟合良好，较好的捕捉了收益率序列的异方差特性。 Table 3 Residual variance tes 模型 Qstatistic p-value Lag[ 1 ] 0.06228 0.8029 Lag[ 5 ] 0.46062 0.9636 Lag[ 9 ] 0.82123 0.9925 表3. 残差异方差性检验 3.3.2. GEV模型拟合 考虑到样本量以及停盘日的影响，本文选择的区块长度为21，即每21个收益率为一个区块，对每个区间取其极小值，由此得到简单收益率极小值序列，如图4所示。 图4. 简单收益率极小值序列图 本文采用最大似然估计法对GEV模型的形态参数，位置参数，尺度参数进行估计。估计结果如表4所示。 Table 4 Parameter estimation of generalized extremum distributio GEV 形态参数k 位置参数µ 尺度参数σ 估计值 0.390 4.063 2.929 表4. 广义极值分布参数估计 根据参数估计结果可以看出比特币简单收益率的极小值分布呈现出的是weibull分布，而weibull分布在广义极值分布中具有相对较薄的尾部。 3.3.3. VaR的计算与回测检验 根据定义可知，VaR其实是收益率分布的极端分位数点，即 VaR = F − 1 ( 1 − p ) ， F − 1 为分布函数F的反函数，p为置信度。依照上述模型结果来计算简单收益率的VaR，结果如表5、表6所示。 Table 5 Backtest results when the backtest sample size is 170 模型 GARCH-t (1，1) EVT 95%置信度 预期失败天数 85 85 实际失败天数 116 93 失败率 6.8% 5.4% LR统计量 10.737 (3.841) 0.77 (3.841) 99%置信度 预期失败天数 17 17 实际失败天数 41 16 失败率 2.4% 0.94% LR统计量 24.533 (6.635) 0.061 (6.635) 表5. 回测样本量为1700时回测结果 Table 6 Results of backtest when the sample size of backtest is 150 模型 GARCH-t (1，1) EVT 95%置信度 预期失败天数 75 75 实际失败天数 79 78 失败率 5.3% 5.2% LR统计量 0.221 (3.841) 0.125 (3.841) 99%置信度 预期失败天数 15 15 实际失败天数 17 13 失败率 1.1% 0.86% LR统计量 0.258 (6.635) 0.282 (6.635) 表6. 回测样本量为1500时回测结果 根据LR统计量显示当回测样本数为1700时，GARCH-t模型在95%与99%的置信度下都出现了低估风险，而GEV模型均在统计量临界值之内。当回测样本数为1500时，GARCH-t模型与GEV模型得LR统计均落在临界值之内，预测效果良好。 结果显示利用EVT模型计算的VaR结果都在有效区间内，因此利用极值理可以较好的捕捉比特币收益率的走势，准确的预测风险。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 通过利用GARCH-t模型与EVT模型对比特币市场风险进行实证研究，得出以下结论：比特币简单收益率序列具有波动聚集性和尖峰厚尾性；利用GARCH模型计算的VaR低估了风险；EVT相较于GARCH模型而言能更好的捕捉比特币简单收益率序列的厚尾特征，同时更加精确地度量比特币市场风险。 是什么原因造成了EVT模型要比GARCH-VaR模型更能精确捕捉比特币的市场风险呢？我们是否可以从比特币市场的价格走势中寻找到答案呢？从比特币价格走势图分析可以将比特币的发展分为四个阶段：1) 萌芽阶段(2009年~2012年)，在这个阶段知道比特币的人并不多，关于比特币的报道也主要集中在一些新兴的科技媒体。当时了解到比特币的都是对各种新兴科技敏感度高的人。比特币价格也就在2011年6月价格达到了这个阶段的峰值30美元，随后便长期低迷。2) 陡增阶段(2013年)，塞浦路斯银行出现危机，比特币趁机受到关注，价格开始快速上升，一时间各路机构投资者纷纷涌入，各国主流媒体、政府开始关注比特币。在这一阶段比特币几乎呈陡崖式上涨从年初的十几美元的价格一下冲破1000美元的大关。3) 萧条下跌(2014年~2015年)，在这一阶段各国政府开始了一系列防范比特币风险的政策规定——中国人民银行就在2013年年末联合五部委共同发布《关于防范比特币风险的通知》，之后比特币就是一路狂跌，2015年1月触及到了这一阶段的最低点164.95美元。4) 重新起航阶段(2016年)在这一阶段中比特币的涨幅超过200%，超过任何一国货币，甚至赶超房地产、黑色系等投资品种。 通过上述分析，可以看出比特币的价格走势主要受投机和政策环境的影响，而这些影响造成了极端值出现的概率增加，因此单纯的运用GARCH模型不能很好的捕捉比特币的价格走势。而聚焦于极端情况的极值理论才能更好的刻画比特币收益率的尾部特征。因此，对于比特币的市场风险来说，用EVT模型计算的VaR可以更有效的度量风险。 通过本文的研究，也促发了笔者对管理比特币市场风险的思考，并提出以下观点：1) 正视比特币的发展 [ 8 ] 。比特币的出现具有它的偶然性，也有它的必然性。它一定程度上反映了人们对于通货膨胀的恐惧，对当前信用货币的怀疑。因此遏制严重的通货膨胀，恢复货币的信用成为当前世界所面临的严峻问题；2) 应深层剖析比特币市场存在的问题。比特币目前还存在着诸多问题，比如平台的不稳定性、技术的不确定性以及利用比特币的匿名性进行非法交易，只有深入分析比特币的各种不确定因素，制定相应的对策，才能更好的利用比特币来促进世界经济的发展；3) 构建配套的监管体制。比特币的横空出世冲击着世界经济，相关部门应加紧制定相应的监管制度，完善比特币的风险监控与预警系统，保护投资者的合法权益，维护经济正常秩序。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 坝基岩体灌浆效果的好坏直接影响到岩体的整体质量，在灌浆前和灌浆后采用多种综合的测试手段和方法对岩体进行检测，可提供灌前岩层裂隙的发育情况，为指导施工及变更设计方案提供科学依据，在灌后可根据综合检测成果来客观评价灌浆效果，为施工质量提供有利保障。 关键词 :坝基岩体，基础灌浆处理，效果检测，检测方法 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 前言 黄登水电站位于云南省兰坪县境内，采用堤坝式开发，是澜沧江上游曲孜卡至苗尾河段水电梯级开发方案的第六级水电站，开发任务以发电为主，兼有防洪、灌溉、供水、水土保持和旅游等综合效益。电站正常蓄水位高程1619 m，相应库容15.49亿m 3 ，死水位高程1586 m，调节库容8.28亿m 3 ，具有季调节性能。电站装机容量1900 MW，多年平均发电量85.78亿kWh。 黄登水电站为一等大(1)型工程。枢纽工程由碾压混凝土重力坝、坝身溢流表孔、泄洪放空底孔、左岸地下引水发电系统等组成。坝顶高程1625 m，最大坝高203 m；3孔溢流表孔孔口尺寸15 m × 21 m (宽× 高)，堰顶高程1598 m，左右两岸泄洪底孔进口底板高程1540 m，孔口尺寸5 m × 8 m (宽 × 高)。左岸引水发电系统采用“单机单管”引水及“两机一室一洞”尾水的布置格局；地下厂房安装4台单机额定功率475 MW的立轴混流式水轮发电机组 [ 1 ] [ 2 ] 。 坝址区出露的地层主要为三叠系上统小定西组(T 3 xd)、侏罗系中统花开左组(J 2 h)及第四系(Q)。其中：三叠系上统小定西组(T 3 xd)为坝址区出露的主要地层，为一套变质火山岩系，总厚度大于1000 m，岩性主要为变质玄武岩、变质火山角砾岩、变质火山细砾岩夹变质凝灰岩。变质玄武岩、变质火山角砾岩、变质火山细砾岩岩石坚硬，岩体完整，一般呈块状～整体状；变质凝灰岩岩石相对较软弱，为薄层状，岩体相对较破碎，劈理和顺层挤压面发育；侏罗系中统花开左组下段(J 2 h)：为紫红色、灰绿色板岩夹变质砂岩及灰黑色泥灰岩。与下伏三叠系上统小定西组八层(T 3 xd 8 )呈假整合接触，测区未见顶 [ 1 ] [ 2 ] 。 根据大坝基础工程地质条件，本工程基础处理施工主要进行了坝基固结灌浆；上游帷幕灌浆及排水基础灌浆廊道帷幕灌浆；下游帷幕灌浆及排水廊道帷幕灌浆；左右岸灌浆平洞帷幕灌浆、衔接帷幕灌浆；左右岸岸坡FUKO管接触灌浆；1#、2#导流洞封堵段固结、回填、接缝、接触灌浆；左右岸缆机基础固结灌浆。 灌浆效果的好坏直接影响到岩体的整体质量，而灌浆施工是地下隐蔽工程，如何确定岩体灌浆施工的技术参数和对灌浆效果有效检测，需要在灌浆前和灌浆后采用相应的测试手段和方法对岩体进行检测。即利用灌前检测成果来提供岩层裂隙的发育情况，为指导施工及变更设计方案提供科学依据，利用灌后可根据综合检测成果客观评价灌浆效果，为施工质量提供有利保障。 帷幕灌浆的效果如何，主要依据检测孔的钻孔取芯和钻孔压水试验方法来进行检验。随着物探技术的发展与进步，现在全孔壁数字成像、声波测井(单孔和跨孔)、钻孔弹模测试、弹性波CT等多种物探测试方法也可用于灌浆效果检测，且物探方法以其简便、快速、经济等优点，受到广大工程技术人员的青睐和重视，并在工程质量检测中，得到愈来愈广泛的应用。 每种测试技术和方法有着各种的特点，反映不同的岩体特性指标或力学参数。要全面、客观、有效地评价岩体的灌浆效果和质量，靠单一的测试方法不行的，需要采用综合的测试方法，取得多种直观、定量和定性的测试成果。 本文就综合测试方法在黄登水电站工程灌浆效果检测的应用和成果做简要介绍。
system: [SYSTEM]

user: 2. 灌浆效果检测方法 本工程灌浆效果检测方法是结合工程不同灌浆项目和内容，综合采用了钻孔取芯、全孔壁数字成像、声波测井(单孔声波检测、跨孔声波测试)、弹性波CT测试、钻孔变模检测和钻孔压水试验等多种测试方法，综合评价坝基灌浆质量。 2.1. 钻孔取芯 采用地质钻机对帷幕灌浆岩体进行钻孔取芯，通过钻取芯样采取率和芯样外观质量及水泥结石在裂隙充填情况，直观地检查评价灌浆效果。 钻芯法检测使用HGY-200型回转式钻芯机，采用金钢石钻头钻取芯样，钻孔直径为76 mm；钻孔冲洗和压水试验设备保证在所有压力下都有足够的供水量，保证压力稳定、出水均匀、工作可靠。钻孔倾斜控制KXP -3A 1型测斜仪。 钻机安装平整稳固，钻孔方向按要求确定，钻孔时必保证孔向准确。钻机主轴方向与设计方向一致时方开钻，开钻时采用慢速低压钻进 [ 3 ] 。 检查孔钻取岩芯按取芯次序统一编号，填牌装箱，并绘制钻孔柱状图和进行岩芯描述，拍摄彩色照片。 2.2. 全孔壁数字成像 采全孔壁数字成像测试技术，是依靠光学原理能直接观测到钻孔的内部。通过实时接收由井下探头摄录的图像信息，图像处理系统会以每一幅图像所包含的方位信息将其依N-E-S-W-N方位顺序进行展开，然后将所有的展开的数字化图像拼接起来，就形成钻孔全孔壁柱状剖面图和岩芯柱状图。通过观察裂隙中水泥结石的充填情况来辅助判断灌浆效果。 2.3. 声波测井 以岩土体的弹性特征为基础，通过测定岩土体的声波传播速度及其它声学参数(如声波幅度、频率及衰减等)，根据测试结果，分析不同地段波速及其它声学参数的变化规律，从而达到研究岩土体特性的目的。通过灌浆前后声学参数的比对可以辅助判断灌浆效果。主要分单孔声波检测和跨孔声波检测两种方法。 1) 单孔声波检测：是将一发双收声波换能器放入孔中，利用一只发射换能器发射声波，两只换能器接收声波，根据声波到达两接收换能器的旅行时差计算孔壁混凝土或岩体的声波速度，其测试原理示意如图1；根据声波速度及其变化评价混凝土或基岩的质量。 2) 跨孔声波测试：是将收、发换能器分别置于两个钻孔中，发射换能器F激发的声波穿透岩体到达接收换能器S，通过声波仪读出首波的到达时间t。由于F、S在孔中的位置已知，根据F、S点坐标，算出两点间的空间距离，便可得出两点之间岩体的声波速度，其测试原理示意如图2，然后再根据声波速度评价两孔之间的岩体质量。以下的CT法即跨孔声波法 [ 3 ] 。 2.4. 弹性波层析成像(CT) 以岩土体的弹性特征为基础，通过对观测到的弹性波各种震相的运动学(走时、射线路径)和动力学(波形、振幅、相位、频率)资料的分析，进而反演地下介质的结构、速度分布及其弹性参数等重要信息的一 图1. 单孔声波法 图2. 跨孔声波法 种地球物理方法。即通过弹性波走时和衰减的观测，把所有的投影函数依Radon反变换的关系组成方程组，经反演计算重建出地质体内部结构弹性波速度的二维分布图像。也就是说通过测定孔间岩土体的弹性波传播速度，进行弹性波CT成像分析，达到对孔间岩土体的研究和评价之目的。 弹性波层析成像(CT)现场工作原理是在一个钻孔内放置发射机(发射点)，而在另一个钻孔内放置接收机(接收点)，从发射点发射出的弹性波经介质折射后到达接收点。按一定射线密度对孔间剖面进行扫描，结果在两钻孔间形成如图3所示的一系列扇形射线网络。反演出的两个检查孔之间断面岩体弹性波层析成像(CT)测试成果色谱图，由此可以分析钻孔间不同弹性波速度的介质分布情况 [ 3 ] 。 图3. 弹性波CT观测系统示意图 2.5. 钻孔弹模测试 钻孔变模主要应用于坝基开挖检测、固结灌浆效果检测。 钻孔变形模量检测采用钻孔径向加压法。试验时利用仪器内部的四个千斤顶活塞推动两块刚性承压板对钻孔壁岩体施加一对称的条带载荷在承压板上装有LVDT线性差动变压器式位移传感器，用来测量钻孔孔壁岩体在加载时的径向变形；或者通过圆柱形径向膨胀对钻孔壁岩体施加圆柱状载荷，通过量测探头总体积变化来确定变形。用安装在活塞上的测力计直接测定出力。根据岩体压力与变形关系曲线求出岩体的弹性模量、变形模量等 [ 4 ] 。是评价岩体固结灌浆效果的一种方法。 2.6. 钻孔压水试验 用栓塞将钻孔隔离出一定长度的孔段，并向该孔段压水，根据一定时间内压入水量和施加压力大小的关系来确定岩体透水性的一种原位渗透试验。根据试验测定压力和流量值进行整理，绘制各深度试段的压力~流量关系图(P~Q曲线图)和深度～透水率关系图(H~q关系图)，确定曲线类型，计算各试验孔段的岩体透水率。压水试验是评价岩体帷幕灌浆效果的一种主要方法。 试段透水率采用最大压力阶段的压力值和流量值按下式计算 [ 5 ] ： q = Q L × P 式中 q——试段的透水率(Lu)； L——试段长度(m)； Q——压入流量(L/min)； P——作用于试段内的全压力(MPa)。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结束语 黄登水电站工程大坝灌浆效果采用了钻孔取芯、全孔壁数字成像、声波测井(单孔声波检测、跨孔声波测试)、弹性波CT测试、钻孔变模检测和钻孔压水试验等多种测试方法。 综合检测成果显示，检测孔的取芯资料、全孔壁数字成像、声波测井、CT及压水试验的检测成果可以相互验证，确保坝基灌浆效果检测结果更加客观、准确。 黄登水电站在大坝蓄水至1619.00 m水位后，坝基帷幕渗压折减效果明显，坝基扬压力在设计范围内，坝体混凝土层间基本处于无水压状态，大坝基础廊道内总排水量6.53 L/s，与国内同类坝同水头相比处于较小渗流量水平，各绕坝渗流观测孔基本处于无水压状态，大坝混凝土及坝基帷幕防渗效果较好。黄登电站下闸蓄水以来，未发现集中渗漏点，大坝总渗漏量均小于10.0 L/s，一举打破了水电行业碾压混凝土大坝渗漏的魔咒，为碾压混凝土大坝可持续发展作出了贡献。 通过黄登水电站工程实践证明，在大坝基础灌浆施工过程中，应用合理、有效的测试手段，不仅可以提供坝基比较准确的岩体地质信息，为指导施工及变更设计方案提供科学依据，也可以快速、准确地检测施工质量。在具备条件的情况下，选用多种测试方法同时对大坝基础复杂岩体进行综合应用，对灌浆施工方案及质量提出综合性评价，确保施工结果能达到质量最优，既能保障大坝的安全稳定运行，又能带来潜在的社会效益。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 作为提升认知能力的重要手段，工作记忆训练的迁移效应受到广泛关注。已有研究表明工作记忆训练存在稳定的近迁移效应，但其远迁移效应却常受质疑。本文通过梳理工作记忆训练相关研究，在总结远迁移效应研究中主要争议的基础上，分析了产生这些争议的潜在混淆因素。作者提出，未来应该着眼于从工作记忆的加工机制、工作记忆不同成分在迁移效应中的作用、以及迁移产生的神经机制等方面，对远迁移效应开展更为深入系统的研究。 关键词 :工作记忆，认知增强，近迁移，远迁移，流体智力 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 个体在进行学习、言语理解、推理和问题解决等认知活动时，需要一个临时加工和存储的机制，这个机制通常称为工作记忆(working memory)。通常认为工作记忆由中央执行系统、语音环路、视空间模板、情景缓冲器组成，是一个存储和操纵信息的容量有限的记忆系统(Baddeley， 1992; Baddeley， 2001)。其中，中央执行系统负责支配和控制其它子系统的活动，是工作记忆的核心。视空间模板负责对视觉图像信息进行操作；语音环路负责贮存和复述言语信息，对语言词汇获得有重要作用；情景缓冲器是中央执行系统的存储组件，负责整合信息(Baddeley， 1992; Baddeley， 2001)。因此，工作记忆具有对信息进行编码、存储和提取能力。已有研究表明，工作记忆与多种认知能力存在紧密相关，工作记忆的水平决定了个体的智力表现以及学业和职业成就的高低(Alloway， Gathercole， Kirkwood， & Elliott， 2009; Alloway， Gathercole， & Pickering， 2006; Deary， Strand， Smith， & Fernandes， 2007; Gottfredson， 1997; Rapport， Scanlan， & Denney， 1999)。 近年来，认识脑和增强脑功能成为心理学和认知科学研究的热点问题，研究者开始试图通过多种方式(从“超级食物”到脑力训练)提升个体的大脑健康和认知能力，相关的研究领域被认为具有极大的应用价值和诱人的市场前景(Gupta， 2016; Makin， 2016)。鉴于工作记忆对于高级认知功能的决定性作用，因此通过工作记忆训练实现认知增强成为一个充满希望的途径。在工作记忆训练中，研究者通常会根据被试的任务表现适应性调整训练难度，最大限度地接近被试的工作记忆容量极限(刘春雷&周仁来，2012)。工作记忆训练任务主要包括工作记忆广度任务(如：数字倒背任务)，刷新任务(如：N-back任务)，复杂工作记忆任务(如：被试要记住刺激呈现的方位，还要判断呈现图形是否对称)。工作记忆训练的研究主要有两个关注点，一个是工作记忆能否产生近迁移(near transfer)效应，另一个则是能否产生远迁移(far transfer)效应。近迁移效应，即工作记忆训练提升个体在工作记忆或高度相关的认知功能方面的表现(如：工作记忆)；远迁移效应，则指工作记忆训练改善与工作记忆明显不同的认知或心理功能的表现(如：学习、理解、智力等)。 近迁移方面，已有研究比较一致地发现，工作记忆训练能够显著提高被试的工作记忆能力(Banales， Kohnen， & Mcarthur， 2015; Holmes & Gathercole， 2014; Olesen， Westerberg， & Klingberg， 2004; Zinke， Zeintl， Eschen， Herzog， & Kliegel， 2012)。近迁移效应在一些特殊人群身上更明显，如，Klingberg等(2005)利用言语和视空间工作记忆训练注意缺陷多动障碍儿童，发现训练后这些儿童的工作记忆能力显著提高。Westerberg & Klingberg (2007)和 Holmes等(2009)分别训练中风病人、低工作记忆容量儿童，也得到了相同的结果。因此，工作记忆训练的近迁移在已有研究中得到较为一致的肯定。 然而，在更有应用价值的远迁移问题上文献中则存在较大争议。分别以Jaeggi团队和Melby-Lervåg团队为代表，前者相信工作记忆训练能产生有效的远迁移效应，后者则认为没有可靠的证据表明工作记忆训练能产生远迁移效应。目前，工作记忆训练研究争议的重点在于远迁移效应是否稳定出现。本文将对工作记忆训练远迁移效应近期研究做全面回顾，并讨论远迁移存在的理论可能性，最后就未来研究提出建议。