DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结语 合理的镇痛方式有利于胸腔镜术后病人早期恢复，减少肺部感染。由于患者对痛觉敏感性存在差异，所需镇痛药物和镇痛方法也不尽相同。因此，临床上常选择个体化的多模式联合镇痛。非甾体类抗炎药用于轻中度疼痛效果更好，可单独使用也可与阿片类药物联用，一般二者联用镇痛效果更好，可减少阿片类药物剂量和不良反应。帕瑞昔布联合羟考酮用于胸腔镜肺叶切除术，可发挥良好的镇痛作用，降低炎性因子水平，不增加恶心、呕吐、便秘、嗜睡和瘙痒等副作用，值得在临床推广 [ 40 ]。有研究表明，多模式联合的镇痛方式，镇痛效果更为满意，且术后较少出现恶心、呕吐、嗜睡等副作用。如局部切口浸润加用非甾体类抗炎药，术毕再行高位硬膜外阻滞 [ 41 ]。
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user: 摘要 提升整个供应链效益首要解决的任务是牛鞭效应，而提高预测精准度可以有效的抑制牛鞭效应。基于此在深入分析ARIMA模型和BP神经网络特性的基础上，以某商城办公用品的数据为例对需求量进行预测，选取绝对百分比误差MAPE、均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE作为模型检验指标，比较相对误差衡量两种预测模型。构建有较高预测精度的模型，为企业应对市场需求变化提供重要的理论依据。
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user: 1. 引言 在供应链管理中，精准预测商品的短期需求量至关重要，不仅可以帮助企业制定合理的补货计划和库存决策以降低企业的库存成本，还可以使供应链和企业的运作效率得到改善。在面对复杂多变的市场时，传统的时序预测己经难以满足生产计划的需要。 Forrester率先在案例研究中发现牛鞭效应：以“订单”形式传递需求的过程中，上游节点无法准确地把握现实需求 [ 1 ]。研究发现在供应链模型下的牛鞭效应在企业中普遍存在，其中，订单决策是影响牛鞭效应的重要部分，由订单决策方法和需求量预测两个部分组成。Kenneth提出应用多阶段的ARIMA供应链，将此模型用于库存和订单的预测 [ 2 ]。国内外很多专家学者采用当前热门的神经网络方法在供应链领域去研究预测模型 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。Min等人运用考虑季节性和趋势性的多层前馈神经网络进行预测，并根据MAPE、RMSE等指标与ARIMA进行了对比 [ 7 ]。雷可为等构建ARIMA和BP模型对游客量预测 [ 8 ]。此外，也有学者将ARIMA和BP网络组合构建预测模型应用于不同领域 [ 9 ] [ 10 ]。 以往企业常用一些传统时序预测方法，但是在实际应用中表现往往表现出其预测精度的有限性。本文对某商城办公用品2015年1月到2018年12月需求量的历史数据进行数据分析对比，并应用ARIMA和BP建立需求模型。试图发现较为准确的需求量预测模型，并希望该模型能够对未来短期的需求量有一定的预测能力。数据来源于UCI公开数据集，本文基于Python平台编写ARIMA模型和BP神经网络模型的脚本代码。
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user: 2. 基于ARIMA模型的需求预测模型构建 2.1. ARIMA模型概述 在ARIMA模型建立的过程中，首先需对所选取的数据进行自相关及偏自相关检验，判断所选取的数据是否平稳；若不平稳，则需对数据作相应地平稳化变换，即确定差分次数d；最后，确定p及q的值，进行ARIMA模型的建立。在建立了ARIMA模型后，为了保证所建立的模型是有效的，还需对模型的拟合优度进行检验。构建的ARIMA模型越有效拟合效果表现的越好。其中，ARIMA模型的通用表达式为： X t = φ 1 X t − 1 + φ 2 X t − 2 + ⋯ + φ p X t − p + ε t − θ 1 ε t − 1 − θ 2 ε t − 2 − ⋯ − θ q ε t − q (1) 式中， φ 1 ， φ 2 ， ⋯ ， φ p 是自回归系数，p是自回归阶数， { ε t } 是白燥声序列，d为差分阶数， θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ q 是移动平均系数，q是移动平均阶次，通常该模型拟写为ARIMA (p， d， q)。 下面给出ARIMA模型的详细建模步骤： Step1：数据准备：将原始数据处理后绘制时序图，并根据图形检查数据的变化趋势； Step2：异常值检查与清理：计算原始数据取值的上下限，对超过上限或低于下限的异常值，采用取临近两个数据均值的方式进行平滑化处理； Step3：对数据的平稳性进行检验：对非平稳的数据做差分处理并确定d的取值； Step4：模型拟合：确定p和q的取值，完成模型的拟合； Step5：模型预测：确定预测周期，运用Step4拟合的模型进行预测。 2.2. 构建ARIMA模型 在前述分析的基础上，本文选用ARIMA模型进行对我国某商城2015年1月到2018年12月每月的办公用品需求量构建模型。 由图1可知，购买办公用品的人数总的趋势是逐渐增加，但有的年份也存在局部下降，但时序数据增长的幅度大小不一，这说明该序列缺乏平稳性，存在趋势性，此情况可能会影响模型预测的精准性。因此，需将其数据作相应地平稳化处理。此外，时间序列图像在每一年都有规律波动，这说明办公用品需求量的时间序列可能存在季节性因素。 图1. 2015~2018年办公用品需求量曲线 2.2.1. 需求数据的平稳化 在实际解决供应链预测问题时，由于ARIMA模型要求时序数据是稳定的，或者通过差分化后是稳定的。因此将经过平稳化处理的时序数据传入模型进行拟合，最后在多个拟合结果中根据相关判定指标与参数估计显著性确定最优的预测模型。 由图2、图3可以看出，原序列经过一阶差分处理后已经基本趋于平稳状态，且一阶与二阶的差分差别很小，所以取ARIMA模型参数d = 1。 2.2.2. ARIMA模型p和q的确定 利用图4、图5对参数进行预判。 图2. 一阶差分的时序图 图3. 二阶差分的时序图 图4. 自相关图 图5. 偏自相关图 由图4可知，自相关函数一阶是显著的，即一阶之后截尾，所以可以先设定ARIMA模型中的参数q为0、1。同样，通过图5可看出拖尾的情况，因此p值可取1到4。经过排列组合，我们可以得到8种可能的ARIMA模型。在所有的ARIMA模型中，ARIMA (4， 1， 1)模型的MAPE最小，表现了最好的预测性能，因此最终选定的预测模型为ARIMA (4， 1， 1)。 2.3. ARIMA (4， 1， 1)预测模型的应用 利用ARIMA (4， 1， 1)模型对2015年至2018年4年的办公用品需求量数据进行拟合，然后进行部分年份的预测。从图6中可以看出，个别的点存在误差较大的情况，但在总体趋势上，橘色的预测曲线大致拟合蓝色的真实曲线。对于短期的时间序列，从2017年3月1日至2018年12月1日的橘色预测曲线可以看出，ARIMA模型的预测能力较好。 为了量化模型预测的准确性，我们可以计算指标以作出评判。但由于办公用品需求量会受到客观因素的影响，以及模型自身的限制因素，只能进行短期的预测。在短期预测中，该模型具有一定的可信度，可以此模型为基础，对未来的需求量作出预测。 图6. ARIMA预测结果曲线
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user: 3. 基于BP神经网络的需求预测模型构建 3.1. BP神经网络的原理 BP网络层由输入、隐含和输出层构成。将误差进行反向传播对输入的样本进行训练，根据误差不断调整权重直到误差达到初始目标设定值便停止迭代。 BP神经网络是一种多层次回馈的神经网络，主要特征是通过输出后的数据与实际值的误差来调节各层之间的权值，调整后的数据再反馈回上一层继续估计误差并调整，从而每一层之间反向传播，得到所有层的误差估计。从数学上看，神经网络是一个复合函数，已经证明，只要激活函数选择适当，神经元数量足够多，就可以实现对任意函数形式的逼近。有监督的BP神经网络模型的算法学习过程如下： Step 1：初始化，确定神经元的转换函数(Sigmoid函数)。设定误差函数E、学习率L、计算精度值 ε 和最大学习次数M，并选择初始权值 W 0 ； Step 2：计算网络输出 y k ； Step 3：用式 E = 1 2 ∑ i = 1 n ( y − k y k ∗ ) 2 计算误差函数E，如果 E < ε ，转至Step 5，否则转Step 4； Step 4：由式 Δ w j k ( N ) = − L w j k ∂ E ∂ w j k ( N ) + α w j k Δ w j k ( N − 1 ) 和 Δ w i j ( N ) = − L ∂ E ∂ w i j ( N ) + α w i j Δ w i j ( N − 1 ) 调整权值，转至Step 2； Step 5：存储最优值 W * ，算法结束。 3.2. 构建BP神经网络模型 3.2.1. 归一化处理 将数据进行归一化处理至区间[0， 1]之间，公式如下为： x ¯ i = x i − x min x max − x min (2) 3.2.2. 网络参数设置及训练算法 根据对影响因素的分析，给定训练集，确定输入节点和输出节点以及数据维度。本文选用三层的网络架构。为了得到较为理想的预测模型，将神经元个数、学习率、激励函数作为控制变量进行模型训练并试预测后得到相对较优的网络参数值。在梯度下降的思想中，学习率决定着算法每一步迭代中的更新步长，若学习率较小，则需要较高的迭代次数才能达到收敛；若学习率较大，则容易产生振荡，甚至会出现无法收敛的情况。神经网络中常用的激活函数为Logistic、Tanh、Relu等函数。 为了确定模型的最优参数，需要反复训练此网络。将最大迭代次数设为10，000次，学习率设为0.001，中间层的传递函数选用Relu函数，以此使网络的学习周期大幅度缩短。BP算法基本思想是：初始化权值和阈值，通过层间前向传播计算出输出值，网络训练得到最优权值使误差达到最小。 3.3. 预测分析 选取2017年至2018年的数据检验模型的训练情况，预测结果如图7所示。 在图7中，蓝色、橘色曲线分别表示真实、预测需求数据曲线。从数据的拟合情况可以看出，大部分预测数据和真实数据相差不大，有些月份预测误差较大，但整体预测效果较好，在几个跳跃点上模型也能够及时作出正确的判断，预测曲线能够很好地拟合原数据曲线。 图7. BP预测结果曲线
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user: 4. 基于ARIMA模型与BP神经网络预测结果的比较分析 验证ARIMA与BP模型的有效性。虽然它们很有用，而且被广泛用于比较同一数据集上的不同方法，但在这里，表达相对于我们试图预测的时间序列的大小的误差会更有用。为了量化对比结果，对两个模型采用以下三个评判指标进行对比分析。各指标数据结果见表1。评判指标的计算公式如下： RMSE = 1 n ∑ i = 1 n ( y ^ i − y i ) 2 (3) MAPE = 100% n ∑ i = 1 n | y ^ i − y i y i | (4) MAE = 1 n ∑ i = 1 n | y ^ i − y i | (5) 式中，RMSE表示均方根误差，MAPE表示平均绝对百分比误差，MAE表示平均绝对误差，范围均为 [ 0 ， + ∞ ) ，当预测值与真实值的差值越接近0，表示模型越完美。 Table 1 Comparison of error results between ARIMA model and BP network mode 预测模型 RMSE MAE MAPE (%) ARIMA模型 11.67 36 21.32 BP网络模型 3.71 17 4.56 表1. ARIMA模型和BP网络模型误差结果对比 通过表1中看出，ARIMA预测模型虽然也可以较好地对时序数据进行预测，但拟合效果不如BP神经网络模型表现出色。 表2详细罗列了模型的相对误差值。对比表格数据可知，BP模型在预测精度方面的表现力和稳定性上总体稍优于ARIMA模型，因此BP模型是较为有效的。 Table 2 Comparison of prediction results between ARIMA model and BP network mode 原数据序列 ARIMA BP 日期 真实值 预测值 相对误差(%) 预测值 相对误差(%) 2017/3/1 311 231 −25.72 298 −4.18 2017/4/1 334 369 10.48 333 −0.30 2017/5/1 481 602 25.16 476 −1.04 2017/6/1 560 586 4.641 557 −0.54 2017/7/1 380 423 11.32 373 −1.84 2017/8/1 629 626 −0.48 562 −10.65 2017/9/1 582 563 −3.27 553 −4.98 2017/10/1 674 712 5.64 668 −0.89 2017/11/1 716 786 9.78 713 −0.42 2017/12/1 509 573 12.57 504 −0.98 2018/1/1 402 476 18.41 397 −1.24 2018/2/1 420 431 2.62 416 −0.95 2018/3/1 484 491 1.45 473 −2.23 2018/4/1 450 472 4.89 447 −0.67 2018/5/1 689 703 2.03 677 −1.74 2018/6/1 758 774 2.11 745 −1.72 2018/7/1 420 473 12.62 417 −0.71 2018/8/1 736 745 1.22 724 −01.63 2018/9/1 689 701 1.74 681 −01.16 2018/10/1 750 809 7.87 712 −05.07 2018/11/1 736 776 5.43 701 −04.76 2018/12/1 804 672 −16.42 769 −04.35 表2. ARIMA模型和BP网络模型预测结果对比 本文主要使用ARIMA模型描述历史数据的线性关系，BP神经网络模拟数据的非线性规律，可以很好的处理非线性问题和不确定性问题。本文在供应链领域中主要分析了需求波动，提升需求量的预测精度从而达到对牛鞭效应的抑制。
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user: 5. 结论 综上所述，供应链效益受到复杂市场环境的影响，牛鞭效应带来的负面影响日益严重，逐步增加了节点企业的运行成本和经营风险。长久以来，无数学者对于牛鞭效应的抑制措施进行深入的研究，本文经过对国内外大量文献的阅读，确定了提高需求预测精度来降低牛鞭效应的研究方向。本文基于供应链牛鞭效应与需求预测的相互关系，构建需求模型以得到更准确的预测，从而抑制牛鞭效应对供应链的影响。 本文主要分析了某商城办公用品的需求量，对需求数据的特征和规律进行统计分析，构建ARIMA和BP模型，以达到改善预测效果的作用。建立此模型对需求量进行更准确的预测，缓解牛鞭效应，减少库存积压，优化生产计划，提高企业和所在供应链整体的运作效率。
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user: 摘要 在提倡低碳生活，绿色出行，便捷生活的背景下，共享单车的出现及发展解决了市民生活出行最后一公里的公共交通问题，响应了节能减排的号召。如今共享单车已经成为城市整体公共交通系统的重要组成部分。共享单车在提供便捷的同时，也渐渐暴露出行业内部的盈利模式的弊端，共享单车企业为了提高利润，加大共享单车的投放量，但由于停放区域有限，骑行者在完成骑行后，找不到合适的停放位置，便就地停放，使得共享单车乱停乱放的现象更加严重。为了探究该现象背后的原因，我们研究了共享单车企业的盈利模式，共享单车发展初期，主要以永安行为例，并与其他共享单车企业的盈利模式作比较，分析出整个共享单车企业目前面临的问题以及盈利模式的弊端，针对这些问题提出自己的建议。
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user: 1. 行业发展概述 从2008年开始，共享单车先在杭州出现，从城市的有桩共享单车，再到互联网共享单车，该行业在10年之后开始从激烈竞争不断刷新淘汰到如今“三王”鼎力的局面。见图1所表示的是在不同时期中，处在共享单车行业的龙头企业。简单概括，共享单车总共经历了四个阶段，见下表1。 图1. 共享单车行业历史发展时间图 Table 1 Summary table of four stages of shared bik 探索期 爆发期 调整期 平稳期 2014~2016年 2016~2017年 2017~2018年 2018~至今 ofo、摩拜单车等 公司相继创立 融资规模不断扩大，大量 资金投入共享经济 竞争激烈，多家企业 出现经营不善、资金 断裂等问题，行业 开始进行洗牌 对共享单车行业增加 法制管理，政府监管 力度增强，龙头企业 占据市场份额集中 表1. 共享单车四阶段概括表格 截止到2019年底，我国共享单车用户规模已经达到大约2.59亿人，经历了行业大洗牌，目前剩下的共享单车主要有哈啰单车、青桔单车、美团单车这三大品牌，分别在阿里巴巴、滴滴、腾讯支持下，形成“三王”鼎力的垄断局面，说明当下正处于行业成长期的末端。
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user: 2. 研究背景与前提 2.1. 共享单车行业发展现状 如今“共享经济”已经渗透到人们日常生活的各个方面，共享单车实质上就是虚拟货币与共享经济共同推动下发展形成的新式租赁形式，区别于传统租赁模式，它是凭借互联网实行运营获利的。共享单车行业萌芽阶段，众多企业激烈竞争，为抢占市场而没有节制的投放大量的自行车，虽然人们的出行效率有所提高，但是共享单车存在违规停放问题，而废弃的自行车随意堆放，这在一定程度上妨碍了城市道路管理，影响市容。经过市场不断筛选，现在已经出现三家具有代表性的龙头企业，但是他们的盈利模式并不稳定，甚至是以亏损状态经营，导致其容易被市场淘汰，可持续发展的前景渺茫。 2.2. 以永安行为研究基础 永安行公司作为共享单车行业中唯一一个实现稳定盈利模式的公司，对于整个行业具有指导意义，接下来通过深入研究永安行公司的盈利模式和管理策略，为该行业的可持续发展提供一定的参考意见和实践检验，希望能够对共享单车的持续发展有所帮助。
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user: 3. 国内文献综述 盛家荣 [ 1 ] 定义盈利模式为，企业通过整合内外部资源获取价值，以顾客为导向的一种方法，其主要依赖于企业自身的核心竞争力。优秀的盈利模式关键在于公司能否形成不拘一格的服务理念，产品或资源来创造价值。 杜怿平 [ 2 ] 提出将共享单车行业向媒体化转型，一是将单车分时租赁业务作为基础性盈利模式；二是将广告业务作为主要盈利模式，以此来拓展盈利空间。 吴珊 [ 3 ] 认为共享单车的管理属于社会管理的一个重要内容，开展共享单车社会管理标准化研究，积极寻找解决共享单车行业存在的社会管理问题，有利于行业发展和社会管理。 根据上面文献的研究成果，结合当前发展形式，共享单车目前是凭借网络移动支付平台来进行基础交易，与互联网盈利模式关系密切。本文目的是通过分析共享单车行业内盈利模式的缺陷，提出其管理过程存在的问题，研究共享单车行业如何持续健康发展，为其提出相应的解决对策。
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user: 4. 共享单车盈利模式的分析 4.1. 永安行的盈利模式 4.1.1. 盈利模式组成部分 永安行盈利模式的组成部分有三大模块，分别为销售共享单车系统，运营共享单车系统服务，共享单车出行业务，最主要的利润点是运营共享单车系统服务和销售共享单车系统。永安行是通过向政府及企事业单位出售全套共享自行车系统和提供共享单车系统运行服务；向个人用户提供共享单车业务服务作为盈利形式。如今永安行有四个主要盈利点，分别是骑行旅游业务收入、共享单车付费用户收入、运营单车共享系统服务收入以及销售共享单车系统收入。 4.1.2. 与政府合作 永安行最初主营业务是公共自行车站点服务，为有桩自行车，业务主要分布在二、三线城市，依靠前期运营积累，永安行拥有近4万个公共自行车站点，覆盖全国超过275个市县以及地区。永安行具有稳定的盈利模式与政府有着密切关系，它作为最早开展自行车相关业务的企业之一，一直与政府建立并保持着良好的合作关系，在政府中有着优秀的企业形象，这对于公司拓展业务范围产生极大的便利。而且与政府形成商业关系，也保证企业收入稳定，波动性较弱。 4.2. 系统计算共享单车盈利情况 从微观分析共享单车企业的盈利，其盈利与互联网盈利模式相似，互联网模式的收入来源包括广告基础、佣金基础、销售增值、生产基础等等。共享单车的盈利模式属于互联网经济，其基本的盈利模式包括大数据收入，广告收入，日常的运营收入，政府补贴等。目前来看，共享单车市场还没有处于大规模的盈利状态，或者说仍处于花钱投入的阶段，用资本的聚集效应做大规模和品牌。 此处给出一个具体的算例，计算共享单车的盈利状况： 模型假设： 1) 假设每一次出行均以频率作概率，为概率独立随机事件，相互之间不影响。 2) 假设车辆使用寿命受限。 3) 研究长沙的永安行单车。 Table 2 Symbol description tabl 符号 含义 μ 单车的使用率 b 单次出行的价格/小时 q 单车的损坏率 d 部分单车的维修费用 t 共享单车的使用寿命 y 每辆单车的造价 a 投放单车的数量 c 闲置的维护费/小时 表2. 符号说明表 ω 1 = μ × a ( 1 − q ) × b − [ μ ad ( 1 − q ) t + 24ac ] 上式中的变量说明见表2。假设广告费以及投资所赚的钱为无关变量，要使得利润最大，只需要达到最大。经查资料，可知长沙永安行每辆单车的造价为400元，即y = 400，截至2019年，永安行共投放单车80，000辆(根据2017年投放50，000量推测)，使用率为90%，损坏率为4%，使用维护费用占使用费用的35%，闲置维护费为5%，每天的使用时长为2小时，共享单车的使用寿命为两年。 可以计算得到的投资回报为：44928元/天。两年的收益为3279.744万元。 假设每辆单车的基础投入包括每辆单车的造价以及维修费用，总计800元，则投入的基础成本为：800 (1 + 0.04) 80，000 = 6656万元，则两年的收益率为−0.507，考虑到由于投放数量过多导致使用率变小，三年时间的收益率会逐渐变小。假若使用寿命为5到6年，收益率为0.479。具体单车寿命与收益率的关系比例见下图2。 图2. 单车使用寿命与收益率的关系图 共享单车的使用寿命有限，即使在合理的配置下，在有限的时间段内实现正利润是不可能的，因此需要寻求其他的收益方向。 4.3. 共享单车的利润来源 4.3.1. 单车分时租赁业务 之所以共享单车在该行业成长期阶段，相关企业数量呈现爆发式增加，竞争激烈，是因为投资者和企业家都明白市场对于单车出行有着广泛且持久的需求，而且也顺应环保生活的需求，因此单车共享必定能形成了规模市场经济。规模经济有赖于单车的支付使用费，并且任何人都有可能成为共享单车的使用者。每辆单车被使用的频率越高，每辆单车的使用费越高，则说明每辆单车的收入回报越高。所以单车分时租赁业务是共享单车行业的基础性盈利模式。 4.3.2. 广告收入 不同共享单车企业对应的运营平台，即各个共享单车app都会有广告出现 [ 4 ]。能够引入广告收入，无疑是因为共享单车每日都有着巨大的使用人流量，对于广告这种具有传播性要求是相符的。广告收入能够为运营方面带来可观的收益。另外一种广告是车载广告，通过印制在自行车上，让骑行者和自行车的周边人员看到广告。因此共享单车的车体也可以作为一个广告投放点，这也能为企业带来一部分收益。 而且，随着共享单车的用户规模逐年增长，越来越多的广告商也看中这个新的宣传途径，广告收入渐渐地成为了共享单车行业利润来源中较大的一方。 4.3.3. 用户大数据收入 共享单车能达到如今的发展规模有赖于互联网的进步，互联网快速发展使人们进入了大数据时代。而共享单车行业也会产生海量数据，将这些数据合理利用，能够高效便利人们的日常生活。例如当新用户注册时会输入一些个人信息；当骑行者打开GPS，寻找距离自己最近的自行车，在开始骑行之后平台会记录骑行者的骑行路线，在这些操作过程中都会出现许多隐形数据。共享单车企业将这些数据分类归纳，根据不同的商家需求，出售相关的数据，获得一笔不错的利润收入。
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user: 5. 共享单车的社会管理 5.1. 标准化管理 随着科技不断发展，社会出现越来越多的新兴事物，导致社会管理体系的内容越来越庞杂，不免会出现管理权责分配不明、奖惩体制划分不公平，管理标准不统一等现象。推行标准化管理，使所有的乱象都得到更大程度的监控，能够敦促员按照规则办事，实现多方参与管理下，多方相互监管，权责分明从而保障社会公平、有序的管理模式 [ 3 ]。 5.2. 共享单车标准管理 共享单车的发展给人们带来的便捷，是不可否定的。可同时也伴随着一些社会性问题，各界多方呼吁寻找有效的途径来引导这个新兴行业有序、良好的发展。由于行业发展迅速，导致相关部门针对共享单车行业的规章条例没有及时完善，产生许多由这个新兴行业所引发的社会“痛点”，极不利于共享单车行业的可持续性发展。 自2017年7月，《共享自行车服务规范》《共享自行车 第一部分：自行车》《共享自行车 第二部分：电助力自行车》三个标准对外发布，正式生效，标志着我国共享单车行业标准管理的开端。2017年8月，交通运输部联合中央宣传部、中央网信办等10部委联合正式发布《关于鼓励和规范互联网租赁自行车发展的指导意见》，有力的促进行业规范化、标准化。这些标准的制定与完善，保障共享单车行业能够不断健康发展，为行业的可持续发展打下基础。
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user: 6. 共享单车的外部性 6.1. 共享单车的正外部性 6.1.1. 绿色环保出行，减轻道路污染 作为一种节能减排的出行方式，选择共享单车作为交通工具，能够减轻碳排放，具有良性的环保效益。据统计，在2017年一年内，以共享单车为代表的智能共享单车全国骑行总距离超过25亿公里，累计节约4.6亿升汽油，减少碳排放54万吨，相当于17万辆小汽车一年的碳排放量；减少了45亿微克PM2.5物质排放。共享单车对减轻城市环境污染具有重大意义。 6.1.2. 优化公共交通网络，解决最后一公里出行 共享单车的出现对城市道路拥挤起到了缓解作用，其相较于一般的交通工具，体型小，占地面积小，而且共享单车获取方便，对上下车地点限制较弱，骑行路线限制较少；与私人交通相比，同样的行驶距离出租车、私家车的费用会高于共享单车的费用。而且对于移动支付盛行普及情况下，共享单车极容易被接纳使用，能够快速被广大市民所青睐。2017年有报告指出，共享单车出现前，小汽车出行占总出行量的29.8%，自行车只占5.5%；共享单车出现后，小汽车占比总出行量比例明显下降至26.6%，而自行车骑行的占比翻了一倍至11.6%。交通部科学研究院的报告显示，在共享单车推出后，广州和深圳的拥堵程度分别下降6.8%和4.1%。与2016年一季度相比，2017年一季度一线城市驾车用户在10公里以下的短距离出行用户开始减少，5公里以下短距离出行占比下降最为明显。具体来看，北京地区下降了3.8%，而上海下降了3.2%。共享单车较低了城市道路拥挤程度，这无疑对城市的交通发展，和人们的出行带来极大的便利和好处。 6.2. 共享单车的负外部性 6.2.1. 土地开发外部成本 共享单车的投放需要科学的设置投放点，那么则涉及到土地规划和占用。而且共享单车随意停放的现象严重，既影响城市美观又乱占用城市道路面积，这导致共享单车企业需要耗费一定的成本去管理共享单车的停放问题，保证其不影响城市交通，不乱占用城市道路。 6.2.2. 交通事故外部成本 主要表现为对骑行者人身安全、城市交通管理造成的恶性影响。由于共享单车行业监管权责滞后性，以及共享单车的自然损坏和人为损坏，共享单车企业后期维修不及时或不负责等多重因素下，所造成一系列安全隐患。以及多种不规范、不安全的骑行方式，比如逆行、横穿马路、闯进快车道等普遍存在。这样错误的骑行方式，所引发的交通事故，无疑是共享单车行业的负外部性。 6.2.3. 个人信息泄露风险 由前面所提到，共享单车企业会记录有骑行者的骑行路线和个人信息等数据，所以负外部性也存在科技面纱的背后。一旦共享单车企业的用户信息系统不幸泄露 [ 5 ]，这必然会带来无限的后患。尽管这8年来中国互联网行业发展迅猛，可是网络信息安全技术不够强大却一直是互联网行业存在的缺陷，而共享单车的运营离不开互联网，因此信息安全技术也是共享单车行业的漏洞。一旦用户信息遭到邪路，轻则接到骚扰短信、电话和邮件，重则有可能发生恶性盗窃、诈骗事件。 6.3. 根据行业外部性设计自行车投放量 外部性是产权界定不清的产物，明确产权对减少交易成本具有积极作用。产权一旦明确，交易主体便可有效地解决外部性问题。根据科斯定理，目前共享单车负外部性主要是由于单车管理产权不明晰。 [ 6 ] 由《中华人民共和国物权法》相关条例可知，共享单车企业享有单车的所有权，可依法占有、使用及处分。但是共享单车的共享性导致所有权和使用权分离，强化了使用权、弱化私人所有权。倘若能够明晰单车产权，不破坏其共享模式，就能降低负外部性。 对于不同的单车投放水平上，边际私人净利润MNPB和社会边际外部成本MEC之间的关系见下图3。(A + B + C)面积表示私人净利润，(B + C)表示外部成本，社会目标是私人净利润与外部成本之差最大，即A面积越大。分析图3，面积(A + B)表示骑行者私人净利润最优水平；面积B为外部性的最优水平；面积C为社会无效的私人净利润。但是由前面分析可知，单车产权不明晰，所以外部成本必然存在，即MNPB净利润曲线和MEC成本曲线不可能平行，因此(B + C)面积不可能为零，只能通过调节单车投放量来减少对社会无效的私人净利润。 显然，共享单车负外部性不可能完全消去。 [ 6 ] 但理论上存在一个最优单车投放量的值q，而共享单车行业的发展进程是波动的，所以q值会受行业发展影响，该值是动态变化的。见下图4，在共享单车行业发展初期，多方资本融入该行业，私人边际效益迅速增长可表示为，其外部成本还未彻底显现表现为，共享单车企业都处在预期良好的状态中。随着行业不断竞争发展，走过行业初期，MNPB曲线递减，同时外部成本渐渐浮出，负外部性越来越明显，最佳单车投放量从下降为。当边际收益等于边际成本时，单车投放量表现为最优水平。单车价格P = MC + MEC，其中MC为边际成本，MEC为外部成本，当P = MC时，表明共享单车负外部性几乎为零，共享单车企业消费水平最佳。 图3. 单车投放量与成本或收益的关系 图4. 共享单车最佳投放量动态图
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user: 7. 完善共享单车行业盈利模式和管理模式的对策 7.1. 企业层面 7.1.1. 出行业务多元化 在共享单车的基础之上，考虑到消费者的骑车时间，体力状况，衍生出共享助力单车，在价格方面，半小时2元的价格相比于全面步入1.5元时代的共享单车更有竞争力。相比于共享单车，在解决“最后一公里”问题的同时，节约了消费者的时间和体力。共享单车企业在未来发展中可以将重心更多的放在共享助力单车上，力求在新的市场中展露头角。 7.1.2. 新媒体介入 虽然目前共享单车有广告业务的植入，但还比较传统，主要是在车身以及相关APP的首页，这样的广告投放效果是可以直面用户且具有很大的覆盖性，但如果能研究出智能显示屏来实现搭载过程中的广告滚动植入，用户能够在未骑行单车的状态下也能够看到相关广告的显示 [ 7 ]，这样可以使得用户对此产生极大的兴趣。 7.1.3. 严格安排停放管理 由于共享单车的投放数量较多，停放地点不明确，导致消费者乱停乱放。针对该问题，企业需要增强与政府的合作，在政府统一规划和协调下，铺设非机动车专用道设置电子围栏，并强制要求消费者停放在规定的位置，对于正确停放的消费者，赠送优惠券等奖励，鼓励用户用车文明，尽可能减少乱停乱放的情况，增加单车的使用效率，降低单车的维护成本。 7.1.4. 拓宽融资渠道 融资渠道主要包括银行贷款，民间贷款，债券融资，股权融资。共享单车市场仍然具有商机，因此会有众多的资本加入其中，共享单车企业更应发挥自身优势，灵活运用配股，增发，发行可转换债券等方法募集资金。 7.2. 政府层面 政府可以采用计划管理手段对共享单车的负外部性成本进行控制。编制辖区共享单车发展计划，寻求单车数量的最优配置。出台相应的法律法规以规范企业的运行，设置专门的机构进行监督，引导公众规范用车，自觉维护骑车秩序。在企业的市场准入，资质审核，运营管理等方面，政府作为市场秩序管理者，需要行使相应的职权审核企业资质，监管企业经营活动运行并对违反市场经济秩序违法运营的行为进行监督和处罚。 7.3. 用户层面 共享单车是公共产品，每位使用者都有责任和义务规范用车，文明骑车，有序停放。自觉增强责任意识，自觉遵守道路安全法则，接受企业的信用约束和管理部门的监督。
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user: 8. 结语 由前面分析盈利模式来看，共享单车行业的利润点总体而言还是较少的，需要挖掘出新的客户需求点，才能创造新的利润点。而且行业在发展过程中存在过恶性竞争情况，因此共享单车企业要采用一个健康的、可持续发展的盈利模式。该行业要求的成本较大，因此需要改善成本投入规模，创造更高的盈利上升空间，企业之间合理竞争，才能让共享单车行业稳步发展。 标准化管理共享单车行业，完善针对共享单车行业的规章条例，加大监管力度，能够有效的提高对共享单车的管理水平。随着共享单车的发展，可能出现这样一种理想的行业状态，根据每个城市的拥有的骑行者数量，科学估量最佳投放量。企业之间相互分配单车投放量，互相监管，互相督促，共同管理自行车，促进行业长久的良性发展。
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user: 摘要 本文探讨了正处于语法化过程中的让步连词“不假”，阐述了它的语义特点和结构特点，并结合语义虚化和语音弱化的分析得出当“不假”位于前一分句句尾，带有既轻又快的语音特点时，就虚化成了让步连词“不假”。
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user: 1. 引言 现代汉语中存在一部分实词经过语法化虚化为连词的现象，如动词短语“不说”“不过”分别虚化为递进连词和转折连词，还有如“即使”虚化为让步连词，“无论”虚化为条件连词等。“不假”作为形容词性短语，虽然在现代汉语中仍然被当作一个实词，在《现代汉语词典》《现代汉语八百词》均无找到关于它的释义，但在人们使用过程中可以看出它正在经历一个语法化过程，当它位于前一分句句尾，带有既轻又快的语音特点时，就虚化成了让步连词“不假”。
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user: 2. 让步连词“不假”的特点 2.1. “不假”表让步关系 本文所讨论的连词“不假”指的是下面的句子： 1) 铁路是国家垄断不假，但一直是压低价格，而不是提高价格。(微博) 2) 我是消费者不假，但我也是生产者啊。(2017年8月3日《人民日报》) 上面句子里的“不假”表示的是让步关系，我们可以用“虽然”“尽管”等让步连词代替，且句子意思不会发生太大的变化： 1')尽管铁路是国家垄断不假，但一直是压低价格，而不是提高价格。 2') 我虽然是消费者，但我也是生产者啊。 虽然替换后句子意思相近，但我们可以通过比较发现，“虽然”“尽管”只能放在让步复句中前一分句的句首或句中，而“不假”只能位于前一分句的句末。除了连词在句中的位置不一样之外，用于复句中所表达的句义也有所不同，我们将在分析“不假”的语义特点时进行具体阐述。 吕叔湘认为“让步”是姑且承认之意，让步复句可以分为两种，一种是容认句，即承认实在的事实，另一种是纵予句，即承认假设的事实 [ 1 ]。“不假”的意思为“确实，真的”，表明它所说明的对象是客观存在的事实，因此在这里我们把含有“不假”这一让步连词的复句看作是容认句。如例1)中“菜谱上有价钱”是真实存在的客观现实，例2)中“我是消费者”也是大众所普遍认同的事实。 2.2. “不假”的语义特点 虽然“不假”和“虽然”“尽管”可以相互替换，但在整体语义表达上还是存在差别，如下面的句子： 3) 《香港商报》评论认为，开拓“一带一路”中，香港拿了一手好牌不假，但最重要是把好牌打好。(2015年07月16日《人民日报》) 3’) 《香港商报》评论认为，开拓“一带一路”中，香港虽然拿了一手好牌，但最重要是把好牌打好。 4) 他们确实是文物不假，但此时的文物对所有人而言，只是一组汉字。(2019年8月2日《光明日报》) 4’) 尽管他们是文物，但此时的文物对所有人而言，只是一组汉字。 这两个例句中“不假”表达出笔者对所说事实的认同，例3)中“不假”表明笔者对“香港拿了一手好牌”这一论断的肯定，例4)中“不假”表明笔者对“他们是文物”这个已然事实的认同，而用“虽然”“尽管”却没有这些意味，只是在已有论断和已然事实上进行让步。从这一角度看，我们可以看出“不假”这一词带来的主观性比“虽然”“尽管”更强。 2.3. “不假”的结构特点 “不假”作为句尾让步连词，连接的是两个分句，它的典型格式为“X不假，但Y”，其中“但”可以被其他转折连词替代，如“可”“不过”“却”等。前一分句中的X通常是完整的主谓句，如： 5) 沿河居民深受黑臭水体之害不假，可某种意义上说，水体黑臭，沿河居民也是主要污染者。(2018年8月11日《人民日报》) 6) 他说，那天夜里大月明儿不假，满天星星不假，可……就、就、就是没有人，那楼后面根本就没看见人。(李佩甫《金屋》) 7) 社会关系重要不假，但还是踏踏实实靠自己的本事吃饭最实际。(2010年8月5日《人民日报》) 例5)“沿河居民深受黑臭水体之害”是一个动词性谓语句，例6)“那天夜里大月明儿”是一个主谓谓语句，“满天星星”是一个名词性谓语句，例7)“社会关系重要”是一个形容词性谓语句。在以上几种类型的主谓句中，偏多的是动词性谓语句。 X不可以是非主谓句，如： 8) 就在人们担心又是雷声大雨点小的时候，事件发生的第二天便做出处理。快刀不假，乱麻却谈不到，因为事实清楚，一切都明摆着，几乎无需调查取证。(2006年1月28日《人民日报》) 9) 通过此次增发，华润股份将继续稳居万科大股东宝座。增发不假，但万科的“夫家”还是华润。(2006年7月21日《京华时报》) 当X只由单个词或主谓短语以外的其他短语充当时，如例8)中的“快刀”和例9)中的“增发”，此时分句中的“不假”就成为一个形容词性短语，在句中充当谓语。 X内有些时候会出现“虽然”“尽管”等让步连词，与X后的让步连词“不假”共现。如： 10) 虽然“大人物”决定命运不假，但往往他们说的话，都是言不由衷的假话套话，标点符号都不要信，信了你就输了一辈子。(微博) 11) 从这件事不难看出，尽管学生课业压力大不假，但问题的核心恐怕更在于家长的越俎代庖和儿女的“拼爹”习气。(2013年2月28日《人民日报》) 后一分句Y通常会带有转折连词“但(是)”“可(是)”“不过”“却”等，一般放在分句句首，偶尔也会出现在句中。当先后两个分句主语一致时，转折连词放在后一分句句首，当主语不一致时，则放在句中，如： 12) 中医是宝库不假，但其中也有大量的糟粕。(2016年3月7日《人民日报》) 13) 纵横比较具有客观意义不假，可解决不了自我认知的偏差。(微博) 14) 小伙子被砍了手臂不假，砍人者却不是抢劫的，而是前女友。(2016年10月31日《人民日报》) 例12)和例13)前后两个分句的主语句均相同，分别为“中医”“纵横比较”，因此后一分句的转折连词放在句首，例14)前一分句的主语为“小伙子”，后一分句的主语为“砍人者”，因此转折连词位于后一分句的句中。
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user: 3. “不假”的语法化 3.1. 虚词“不假”的判定 虚词在句子中是不能单独充当句法成分的，因而删去虚词并不会影响句子的完整性。如在下一例句中删去“不假”，句子依然成立，且句子意思基本不变。 15) 我有毛病不假，但把毛病和农名扯到一起则没道理，彻头彻尾彻里彻外城市人的偏见。(2001年5月27日《人民日报》) 15’) 我有毛病，但把毛病和农名扯到一起则没道理，彻头彻尾彻里彻外城市人的偏见。 如果“不假”作为一个形容词性短语，在句中充当谓语，那么删去“不假”后句子本身不成立，句子意思也不完整，如： 16) 也许有人会说，所有改革都是摸着石头过河，有些困惑很自然。这话前半句不假，我们害怕的不是有问题，而是不把问题当回事。(2016年5月4日《人民日报》) 16’) *也许有人会说，所有改革都是摸着石头过河，有些困惑很自然。这话前半句，我们害怕的不是有问题，而是不把问题当回事。 3.2. 语义的虚化 “不假”的意思是“真的，确实”，是对句中所指对象的真实性进行判定，重点在于所指对象本身是否符合客观现实，如： 17) 这消息迅速传迸了洛阳城中，证实了李闯王“只杀官，不杀平民”的传闻不假。(欧阳山《苦斗》) 18) 和平与发展是时代的主题并不假，但是如今这两大主题一个也没有解决，世界并不太平。(2006年1月28日《人民日报》) 例17)中“不假”说明“李闯王‘只杀官，不杀平民’的传闻”是真的，例18)中“不假”表明“和平与发展是时代的主题”是符合客观现实的。 作为虚词的“不假”，它的重点在于表达说话者对所述情况的认同，所述情况符合客观现实，其真实性已确定。如： 19) 木兰纸业不再制浆不假，但是该厂却把制浆用的蒸球出售给附近村民，由村民在极为简陋的环境下收购麦秸制成草浆，再返销给木兰纸业。(2002年4月11日《人民日报》) 20) 中日间在东海海域划界问题上存在争议不假，可无论依据何种国际法或惯例，中日海上界限都远在日本目前所谓的“日中中间线”以东。(2015年07月25日《人民日报》) 21) 孙老元摊着手说：“老马，冤枉啊！李村长近日死了不假，可并不是我家人害的！老马你是明白人，孙李两家，历来有仇，这是栽赃陷害呀！”(刘震云《故乡天下黄花》) 以上三例中“木兰纸业不再制浆”“中日间在东海海域划界问题上存在争议”“李村长近日死了”都为客观现实，并不存在真假问题，在分句句尾加上“不假”是为了表达说话人的主观立场，认同这一客观现实。 3.3. 语音的弱化 汉语在虚词的产生过程中常常伴随着语音弱化的现象，语音弱化可以表现在声母、韵母、声调等在发声上不同程度地减弱，甚至脱弱，有时还会产生合音等 [ 2 ]。虚词“不假”的语音主要表现为声调的弱化，就是所谓的轻声。“不”原本声调的调值为[ 51 ]，弱化后声调的调值变为[ 53 ]，“假”原本声调的调值为[ 214 ]，弱化后的调值变为[ 21 ]，形成一种又短又快的发音。 虚词“不假”的语音弱化与其语义虚化密不可分。一个语言单位在语义表达中的重要性与其语音形式成正比，虚词“不假”在句子中的信息负载量较小，并不在句中承担实在意义，致使产生语音弱化。
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user: 4. 结语 现代汉语语法化研究中往往着重研究已经完成语法化的词，忽略了一些正处于语法化过程中的词或短语，就例如正处于语法化过程中的让步连词“不假”，它并没有完全虚化，结合它位于句子中的位置、语音特点等，我们可以看出“不假”正走在语法化的路上。
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user: 摘要 本文旨在研究保险公司在终端时间确定情形下的最优适应性和确定性投资与再保险问题，首先假定保险公司的盈余可以投资于一个无风险资产和一个风险资产，再保险的形式为比例再保险，然后分析风险资产投资与再保险的综合财富过程，通过建立适当的均值–方差模型，运用如HJB方程等方法，求解对应问题中的最优投资和再保险策略的解析表达式，对比分析该情形下发现确定性策略结果皆优于适应性策略。最后分析获得的最优策略与经济参数的关系，得出一般结论：当风险资产的预期回报率或其波动率减小时，最优投资比例增大；当保险盈余的收益率或其波动率减小时，最优再保险比例增大；当再保费率相对保费的安全负载增大或再保费安全负载增大时，最优再保险比例也会增大。
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user: 1. 引言 1.1. 研究背景 目前，关于最优再保险和最优投资方面的研究逐渐成为随机控制及保险精算领域中的热点问题，而如何找到最优的投资策略、再保险策略以达到保险公司的经营目的，对保险公司的发展来说是一个更具有现实意义的问题。现如今，保险资金的投资作为保险公司重要的收入来源之一，投资策略的选择很大程度上影响者保险公司的收益。针对投资策略的研究通常与金融数学中的投资组合理论紧密相关，本文考虑保险公司将其盈余资金投入到包含一个风险资产和一个无风险资产的金融市场，选择一个最优投资策略即是选择一个最优投资组合。作为分散风险的手段，再保险可使保险人避免索赔风险过于集中的问题，对保险公司的经营能起到一定的稳定作用。 1.2. 研究现状 面对着激烈的行业斗争，保险公司从降低保险销售成本和提高投资收益两个方向积极努力，进行正确的投资是提高投资收益、风险管理评估的关键。投资策略提供更高的收益水平，也可以降低保险费中的资金成本，达到降低险种保费的作用。现在，很多学者对保险精算中的投资与再保险问题进行了较为深入的研究。 索赔过程是再保险问题中需要着重刻画的问题，其中，Y. Cao， N. Wan (2009) [ 1 ] 在比例再保险下讨论了以最大化终点财富效用函数为目标的最优投资策略问题，假设所考虑的理赔过程遵循一个带有漂移项的BM过程，且允许保险人投资于无风险资产和风险资产，并求解相应的HJB方程，导出了比例再保险以及投资于风险资产的最优策略的表达式。风险模型的适用性会随着市场的不确定性而发生着改变，林祥，李娜(2011) [ 2 ] 对索赔次数满足复合Poisson——Geometric过程的风险模型进行分析求解，假设保险公司的盈余可以投资于风险资产，研究以破产概率最小为目标，在配置比例再保险的策略下以及在保险公司的盈余和投资具有不确定性的条件下，得到了最优策略的表达式；桂有利(2009)等人 [ 3 ] 也对不确定情况下的跳-扩散风险的最优投资和再保险进行了研究。在投资者对风险的态度问题上，王宁(2020) [ 4 ] 主要从以下两个方面讨论了连续时间模型下的投资与再保险优化问题：1) 阐释保险公司的决策过程是如何受到决策者的模糊厌恶态度影响的；2) 研究两个不同保险公司决策者之间的交互作用影响。很少有学者研究策略中索赔的相关性，而Chen， Z.， Yang， P. (2020) [ 5 ] 考虑了具有价格跳跃和相关索赔的不确定性的保险公司的鲁棒最优再保险与投资策略选择问题，相关索赔的模糊厌恶保险人(AAI)，通过外推偏差来衡量未来的索赔与历史索赔的相关性，进一步研究了在三个典型情况下的最优投资与再保险策略之间的关系。由于金融市场中会存在模式的变化，李悦(2018) [ 6 ] 就研究了具有模式转换下保险公司的最优投资和再保险策略问题，通过改进传统的模式转换模型，求解最优控制问题，得到连续的最优策略；杨鹏(2014) [ 7 ]，Qiang Zhang， Ping Chen (2018) [ 8 ] 研究了基于均值–方差准则下的保险市场上的最优投资再保险问题，投资时风险资产满足CEV模型，并应用线性二次控制的理论求得最优策略和值函数的显式解。衡量终端财富产生的效果的标准不同，得到的策略也会有所差异。上文主要是通过均值–方差或指数效用最大化来解决所研究的问题，而罗琰，杨招军(2009) [ 9 ] 则研究了保险公司的比例再保险与最优投资问题，通过运用随机控制理论，分别使得退出系统时刻期望效用准则和生存概率准则最大化，得到保险公司的最优投资和再保险策略的表达式。上文大多数研究了随机投资的情形，而N. Bäuerle， Rieder U. (2013) [ 10 ] 文中对比研究了适应策略和确定性投资策略的理论，作为优化准则，该文较为全面的处理了均值–方差问题、其他风险度量问题、指数效用问题和破产概率问题，研究发现基于这些准则下的最优投资策略之间存在一些有趣的联系。 近些年来，有许多学者从其他不同的角度对保险公司的资产配置与风险管理问题进行了一定的深入研究。其中，Yao H.， Li Z.， Duan L. (2016) [ 11 ] 研究了一种多阶段的均值–方差投资策略选择问题，其中涉及的随机利率满足离散时间的Vasicek模型，运用动态规划方法和拉格朗日对偶理论，推导出均值–方差模型的投资策略的解析表达式和有效边界。Zeng， Li (2011) [ 12 ] 假定保险公司的盈余过程满足近似扩散过程，而保险公司投资的金融市场由以下两类资产组成：风险资产和无风险资产；在均值方差准则下运用随机动态规划理论，得到了保险公司的最优投资与再保险策略的解析形式及有效边界。Guo (2014) [ 13 ] 在满足投资人的投资心理为损失厌恶的条件下，只研究和分析了保险公司的最优资产分配问题。文中假定保险公司的投资市场由风险资产和无风险资产这两类资产构成，风险资产满足GBM模型；而保险公司的盈余过程则由经典的Cramer-Lundberg模型描述。 1.3. 研究框架 本文结构如下：下文介绍了论文工作的开展所涉及的金融模型和一些基本假设，并考虑了一般均值–方差准则下的确定性与适应性下投资与再保险的最优问题，并分析了确定性与适应性情形下最优投资与再保险策略的对比研究。通过数值模拟分析了模型中所涉及的参数对最优策略的影响，得出了一般性结论，并解释其经济学含义。
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user: 3. 结论 根据所做的数值模拟，如图1所示，对比发现适应性策略效果较差于确定性策略，而改变风险资产的收益率，波动率，初始价格对风险资产(股票)的影响如下图2所示。且根据所做的研究，可知：给定其他条件下，最优投资策略与风险资产预期收益率是呈现正相关趋势的。当风险资产预期回报率增大时，保险公司会增加风险资产的财富配置，以获取更高的回报。相反，当风险资产收益率下降时，保险公司会减少分配于风险资产的比例。 图1. 确定性与适应性效果对比 图2. 各参数下风险资产随时间变化 若给定其他条件，当高波动率发生时，市场的不稳定性很高，表明企业的风险管理资产在产生经济收益时，不确定性也很高。在这种情形下，为了控制风险，保险公司会减少在风险资产上的配置。相反，风险资产的波动率越低，保险公司所投资的风险资产越多。 给定其他条件下，再保险费率增大时，保险公司会采纳较高的保险发展业务的自留水平，同时采取较低的再保险比例。相反，当再保险费率降低时，保险公司会采取更高的再保险比例，而降低保险业务的自留比例。
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user: 摘要 新冠疫情“封锁”为研究极限减排对环境空气污染物浓度变化的影响建立了“天然实验室”。本文通过多尺度对比贵阳市“封锁”前后不同阶段的空气污染物PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 ，CO和O 3 浓度变化，并结合同期的气象资料，研究疫情“封锁”对贵阳市空气质量的影响。结果显示：“封锁”对6项污染物的影响明显不同，一级“封锁”导致PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 和CO平均浓度分别比“封锁”前期下降了3.23%、14.84%、0.08%、52.45%和22.30%，而O 3 平均浓度则上升了33.88%。NO 2 对疫情“封锁”的响应最为明显，其浓度大幅下降与疫情期间严格的交通管制有关。机动车活动水平下降减少了空气中的NO浓度，导致对O 3 的“滴定”作用减弱，从而使一级“封锁”期间O 3 浓度大幅上升。PM 2.5 平均浓度在一级“封锁”期间下降幅度较小，可能与气体–颗粒转换生成更多的硫酸盐气溶胶有关。气象条件对污染物浓度具有重要影响。在二级“封锁”期间日照时数和温度显著上升，相对湿度明显下降，光化学反应较为活跃，导致O 3 浓度显著上升。日照时数增加，气温升高使扬尘作用加强，导致空气中的颗粒物PM 2.5 和PM 10 浓度明显增大。本研究的启示为：采取减排措施改善空气质量时有必要制定预防O 3 污染的方案，并关注气体–颗粒转换产生的二次气溶胶对空气质量的影响。
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user: 1. 引言 2019年新型冠状病毒爆发，给中国带来前所未有的社会影响 [ 1 ]。为阻断病毒在人与人之间传播，中国国务院发布了《国家突发公共事件应急预案》。各地依法采取一系列强制性措施，如制止集市、集会等一切大型群众性活动，严格交通管制，限制居民旅行 [ 2 ] [ 3 ]。湖北武汉于2020年1月23日宣布封城(lockdown) [ 4 ]，中国其他主要城市/县随后也纷纷效仿。各地根据新冠病毒可能造成的危害程度、紧迫性和发展程度来确定预警级别 [ 3 ] (一般分为四级：一级(特别严重)、二级(严重)、三级(较重)和四级(一般)。疫情“封锁”导致的人类活动水平下降，本质上相当于重大会议及体育赛事期间的污染源临时排放管制，但疫情“封锁”的力度更大，范围更广，持续时间更长 [ 5 ]。在“封锁”期间，人为活动及其污染物排放大幅减少，为评估极限减排对空气质量的影响建立了“天然实验室” [ 6 ]。 新冠疫情“封锁”对空气污染物浓度的影响已成为当前学术界关注的焦点，并取得了一系列成果：疫情“封锁”对6项常规空气污染物浓度的影响明显不同。由于异常严格的交通管制，导致疫情期间的NO 2 浓度大幅下降，而SO 2 主要来源于燃煤企业的排放，疫情期间下降幅度通常较小，甚至出现了不降反升的现象 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。大范围的交通管制大幅降低了NO的排放量，对O 3 的“滴定”作用减弱，导致疫情期间O 3 浓度普遍上升 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。颗粒物PM 2.5 和PM 10 来源既有燃煤、机动车尾气和道路扬尘等的一次直接排放，同时也含有前体物如SO 2 、NO 2 和CO等的二次转化生成 [ 11 ]。因此，疫情期间颗粒物的变化较为复杂，如PM 2.5 浓度对疫情防控政策的响应存在明显的地区差异 [ 6 ]。另外，除了污染源排放外，污染物浓度还受到气象条件的影响 [ 12 ]。如相对湿度增加有利于各种气体前体物通过气相氧化和多相反应生成二次气溶胶，并进一步导致PM 2.5 浓度的爆发性增长 [ 13 ]。受不利气象条件影响，我国华北平原在疫情“封锁”期间仍然发生了严重的污染事件 [ 14 ]。Le等 [ 6 ] 估算疫情“封锁”对污染物浓度的减排高达90%，但疫情期间的高湿度的天气，加上电厂和石化行业的持续排放仍然造成了严重空气污染。 各个地区不同的能源结构、产业组成、交通设施和气象条件，都会影响污染物浓度变化对“封锁”措施的响应。因此，需要对“封锁”前后的空气污染物浓度进行多尺度分析，并剔除气象影响，才能正确认识疫情“封锁”对空气质量的实际影响。本文选择贵阳市为研究区域，通过多尺度对比贵阳市疫情“封锁”前后不同阶段环境空气污染物PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 ，CO和O 3 质量浓度的变化，并结合同期的气象资料，探讨疫情“封锁”对贵阳市环境空气污染物浓度变化的影响，以期为未来的空气污染防治提供科学依据。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 区域概况与数据来源 贵阳位于中国西南部的云贵高原，贵州省中部，地处东经106˚07'~107˚17'，北纬26°˚11'~26˚55'之间。贵阳是贵州省省会，国家级大数据产业发展集聚区，中国重要的生态休闲度假旅游城市。截至2020年11月，贵阳全市常住人口497.14万人，城镇人口378.47万人，城镇化率76.13%。目前，中国环境监测总站在贵阳市共设置了10个环境空气监测国控站点(图1)，以监测空气质量和污染物浓度的变化情况。监测方法根据《环境空气质量标准》 (GB 3095-2012)执行，并按照《环境空气质量自动监测技术规范》 (HJ/T193-2005)定期对监测仪器进行校准，以保证监测数据的准确性。各个站点监测的污染物浓度数据实时发布于网络上(http://www.aqistudy.cn/; http://data.epmap.org/)。本文选取的污染物项目包括PM 2.5 ，PM 10 ，SO 2 ，NO 2 ，CO和O 3 。另外，为研究气象变化对空气污染物浓度的影响，本文搜集了同期的气象观测数据，包括日照时数(h)、气温(℃)、风速(m/s)、相对湿度(%)和降雨量(mm)。气象观测数据来自贵阳市国家基本气象站(WMOID = 57816) (http://data.cma.cn/user/toLogin.html/)。 图1. 贵阳市地理位置及其环境空气监测站分布图 2.2. 研究方法 2020年1月24日，贵州省人民政府决定启动突发公共卫生事件一级响应，贵阳随后采取的防疫措施包括关闭所有文化娱乐场所、景区等公共场所；实行城市小区封闭式管理，限定每户家庭每2天指定一名家庭成员出门采购一次生活物资；全面实行日常生活用品定点“无接触式”配送等。2月9日，贵州省下发通知，要求员工必须带口罩上岗，标志严厉封锁从此告一段落。2020年2月15日下午贵州省宣布，疫情防控期间各市州、各县、乡村之间设立的“关卡”一律取消，畅通省内交通、流通，不能再搞简单化一关了之、一停了之，为生产、消费创造良好条件。根据贵阳市防疫政策的变化，本文选取2020年1月24日至2月9日(共17天)为本研究的一级“封锁”期间，2020年1月7日至1月23日(共17天)为“封锁”前期。2020年2月10日至2月26日(共17天)为二级“封锁”期。本文通过多尺度对比不同时间段污染物浓度相对变化，结合气象参数，分析疫情管制对污染物浓度变化的影响。本文使用的污染物浓度数据均基于小时浓度，并通过小时浓度计算出不同时间尺度(“封锁”前期、一级“封锁”期和二级“封锁”期)的平均质量浓度。