DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 2007年，美国爆发次贷危机，多家大型的投资银行及其他金融机构相继倒闭，它致使全球主要金融市场出现流动性不足危机，给全球的银行系统和金融系统造成了巨大的冲击，最终引发了一场全球性金融危机。此次金融危机表现出了全球一体化后银行系统的脆弱性和关联性，银行间日趋紧密的联系似乎有助于降低金融危机爆发的可能性，然而一旦发生了，这个危机就会演变成全球性的危机。因此，研究银行系统性风险已成为国内外学术界和政府监管机构关注的焦点。这一研究无疑对防范和化解系统性风险、维护中国金融稳定具有重要意义。 同业拆借业务不仅能够帮助银行调剂流动性，也是商业银行获取较低成本资金的主要方式之一，是利率市场化条件下商业银行应对存款压力、息差收窄压力、拓展经营收益的重要方式之一。但是，由同业拆借业务所构成的复杂的银行间拆借网络是违约传染的主要渠道之一，因此利用网络模型研究银行系统性风险是近期的一个研究热点 [ 1 ] 。 2000年，Allen，Gale [ 2 ] ，Freixas [ 3 ] 等人的研究最早提出：银行间的传染与银行间拆借网络结构有关。此后，学者们对不同国家的银行间拆借网络进行实证研究，发现真实的银行拆借网络与其他领域的网络如国家电网、社区网络等同样具有复杂网络的结构特征。其中，Upper与Worms [ 4 ] 在完全市场结构下研究发现德国银行危机传染与金融安全网的存在有很大关系。Boss等 [ 5 ] 发现奥地利银行网络具有社团结构和层次结构特征，此外，该银行网络还呈现出小世界结构特征；Iori [ 6 ] 等研究发现意大利银行间市场是随机网络；在我国，高国华等 [ 7 ] 利用61家银行2009年年报数据对基于资产负债表关联的银行间市场双边传染风险进行研究，从信用违约和流动性风险角度对传染路径和资本损失进行估测，并深入分析银行间市场的不同结构对传染效应的影响。隋聪等人 [ 8 ] 通过仿真模拟，研究发现：集中度越高的网络，由于传染而倒闭的银行数量就越多。但是，当基础违约的银行数量不多时，网络集中度(与标度参数负相关)越高，由于传染而倒闭的银行的总资产越少。此外，在集中度高的网络中，大银行倒闭引发违约传染的可能性和影响力都会大于集中度低的网络。而小银行引发传染的可能性远低于大银行，但是当小银行倒闭达到一定规模时，可以引发大银行传染倒闭。 为了探究随机银行网络系统在面对不同强度存款冲击时的稳定性，本文首先基于随机图构建了银行间的随机拆借网络，随后通过描述银行资产负债表结构建立了银行网络动态演变过程，进而应用Garch模型估算模型中动态存款冲击参数及动态投资冲击参数。最后对模型进行了仿真研究，分析了不同存款冲击强度下银行系统的稳定性情况
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user: 2. 模型 2.1. 随机银行拆借网络的构建 在银行系统中，为了满足系统中银行对流动性的需求而产生了银行同业拆借市场，流动性盈余银行为流动性短缺银行提供资金借贷，银行间的信贷关系将银行系统构成一个网络。在这个网络中，节点代表各家银行，节点间的连线则代表银行间的债权债务关系。 本文假定系统中所有银行组成的集合为 ，用邻接矩阵 来表示 包含的银行之间是否存在拆借关系，用债务矩阵 来表示银行间实际同业拆借额度。 表示银行 和银行 之间存在拆借关系， 表示 和 不存在拆借关系。 表示银行系统的连接度， 表示系统内不存在银行间的拆借市场， 表示系统内任意两个银行之间都存在拆借关系，即完全网络结构。 经典的随机网络 [ 9 ] 可定义为：给定 个顶点，任意两个顶点之间都以相同的概率 进行连接，整个银行网络的总的连接数在 左右波动。本文根据此定义来构造随机银行拆借网络，从而确定邻接矩阵 中元素的取值，此处 。一般来说借贷关系是相互的，因此本模型的邻接矩阵是对称的， ，即 能借给 ， 也能借给 。此外，银行不能与自身发生借贷关系，所以规定 。邻接矩阵 表示如下： 2.2. 银行资产负债表结构及其动态演变模型的构建 表1是本文假设的简易银行资产负债表，涉及的科目都与本模型直接相关。根据表1，可得恒等式(1)： (1) (2) 模型包括期初，期中，期末三个阶段 [ 10 ] ，如图1。 表示投资期， 表示第 家银行， 是存款利率， 是拆借利率， 是投资收益率， 投资机会， 是存款波动， 是投资机会波动， 是分红金额， 是央行规定的存款准备金率， 是银行规定的所有者权益占存款比例的下限， 表示系统演化的时间步。下列公式中， 是外生的变量。 1) 期初 每期期初，各银行根据公式(3)先计算出从上期末继承下来的流动性资产。 (3) 2) 期中 每期期中流动性资产的计算如公式(4)所示，可以分解成以下三个步骤。 第一步：先计算银行在新增(或减少)存款、支付完上期存款利息、收回 期的投资本金及 共 期投资收益后的流动性资产。 Table 1 Balance sheet of ban 资产 负债 拆出资金 拆入资金 投资 存款 流动性资金 所有者权益 表1. 银行的资产负债表 图1. 银行系统动态演变模型流程图 第二步：计算上期的拆入拆出净额，当拆借净额(拆出减去拆入)小于0并且该绝对值大于第一个步骤计算的流动性资产时，该银行因无法偿还上期同业负债直接破产并进行清算。 第三步：对上期的拆借利息进行核算。公式(5)是存款的随机波动模型，每一期的存款均与上一期相关，且存款冲击 是随时间变化的一个动态值，式中 是存款冲击系数，默认值为1，进行模型仿真时通过改变 来控制存款冲击强度。 通过以上三个步骤更新流动性资产后，银行节点的状态也会被更新，按照流动性状态分为四种：流动性盈余的银行是流动性资产大于准备金的银行，即潜在贷方；流动性不足的银行是流动性资产小于零且有潜在借方的银行，即潜在借方；流动性资产小于零且无潜在贷方的是违约银行；普通银行(即非上述三种)。在后面章节的仿真计算中，每一次流动性资产的变化都会伴随着银行节点状态的更新。 (4) (5) (6) 3) 期末 流动性盈余的银行会在期末进行分红和投资。公式(8)表示了t期的分红金额，首先在银行利润、减去存款准备金后的流动性资产、可支配的资本中取最小值，其次要满足分红金额不小于零的条件。银行在每期都会面临一些投资机会，假设这些投资机会是随机的，服从正态分布，如公式(10)所示。投资必须同时满足投资机会和已有流动性的约束，即实际的投资额不能超过投资机会大小，同时，当银行现有流动性资金为正时，则将不大于投资机会的所有流动性资金用于投资，否则只能放弃投资机会，如公式(9)所示。 (7) (8) (9) (10) (11) 2.3. 应用Garch模型估算动态冲击参数 在一个时间序列中，如果有的时候波动性很大，而有的时候波动性却很小，也就是说波动性既有爆发性又有积聚性，这时称该时间序列存在条件异方差。Garch类模型特别适合于对金融时间序列数据的波动性和相关性进行建模，估计或预测波动性和相关性。 动态冲击强度下的银行系统模型中的动态冲击指动态存款冲击和动态投资冲击。该模型中应用Garch模型估测 银行 时刻的存款冲击 和投资冲击 。本文采用形式最简单也是实际中最常用的GARCH(1，1)模型，即它只有一个自回归项和一个滞后的扰动项。估计存款冲击的条件方差方程为： (12) 条件均值方程为： (13) 其中， 为回归系数， 为滞后系数， 均为待估参数。估计投资冲击的条件方差方程为： (14) 条件均值方程为： (15)
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user: 3. 数据选取与参数估算 3.1. 数据选取 本节对MATLAB的仿真环境进行设置。假设该随机银行网络中银行的节点数为400，时间步 ， 为银行系统的演化时间。我们根据16家银行的分支机构现状，按照分支机构的比例，将400家银行按照银行的规模划分为16类银行，每一类银行的数量及相关初始值如表2。 从银行2015年年报中获取存款初始值 和投资机会初始值 (以2015年的投资额作为投资机会的初始值)，参照表3。假设投资期 ，资产比率 ，该值限定了银行资本储蓄比只有高于30%时才能分红，从而确保只有盈利才能分红。存款准备金率 ，活期存款利率为 ，投资收益率 ，同业拆借利率 ，介于存款利率和投资收益率之间。 Table 2 The number of different type of ban 银行类型 实际分支机构 网络系统中的规模 银行类型 实际分支机构 网络系统中的规模 1 325 2 9 246 1 2 17122 83 10 23612 113 3 810 4 11 747 4 4 590 3 12 1295 6 5 14856 72 13 1435 7 6 3009 15 14 1522 7 7 852 4 15 15000 72 8 142 1 16 1230 6 表2. 各类银行数量 Table 3 Initial amount of deposits and investment opportunit 银行类型 初始存款 (单位：百万元) 初始投资机会 (单位：百万元) 银行类型 初始存款 (单位：百万元) 初始投资机会 (单位：百万元) 1 1，022，300 747，917 9 356，553 242，299 2 16，281，939 11，652，812 10 13，535，613 8，506，675 3 1，993，843 1，475，424 11 1，733，921 1，186，872 4 1，351，663 1，041，937 12 2，954，149 2，171，413 5 13，668，533 10，234，523 13 2，483，923 1，724，822 6 4，484，814 3，634，568 14 3，571，698 2，739，444 7 2，732，262 1，997，625 15 11，729，171 8，935，195 8 504，197 242，227 16 3，182，775 2，468，283 表3. 银行的初始存款规模以及初始投资机会 3.2. 动态冲击参数估计 本节搜集了我国16家上市股份制银行从2000年至2015年各季度的资产负债表信息、利润表信息及现金流量表信息，数据来源于同花顺。首先，根据已有的历史数据，估算了存款冲击的条件方差方程(公式12)中的待估参数 ，然后利用这些参数预测下一阶段的存款冲击，作为模型中存款冲击的初始值 。相关结果见表4。 用相同的方法可以估算出投资冲击的条件方差方程(公式14)中的待估参数 ，然后利用这些参数预测下一阶段的投资冲击，作为模型中投资冲击的初始值 。相关结果见表5。
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user: 4. 仿真研究 4.1. 存款冲击系数与连接度对稳定性的影响 基于动态存款冲击的波动公式(8)，通过改变冲击系数 来模拟不同存款冲击强度下，银行系统在不同连接度在的稳定性。 图2显示，随着冲击强度的增大( )，银行系统变得不稳定。这与市场的实际情况相符合，当存款冲击增大，银行的流动性资产的波动增大，银行发生违约的概率增加。此外，对以上四种不 Table 4 The predicted values of deposit shoc 银行类型 银行类型 1 0.000551 0.047916 0.585347 0.0350 9 0.000345 0.011547 0.691483 0.0401 2 0.001470 0.019619 0.510650 0.0469 10 0.000623 0.082140 −0.181770 0.0267 3 0.000036 −0.021545 0.861082 0.0331 11 0.001279 0.005377 0.593159 0.0565 4 0.000284 0.014996 0.789058 0.0377 12 0.000256 0.013382 0.875938 0.0465 5 0.000383 0.006375 0.435979 0.0267 13 0.000702 0.020579 0.605135 0.0420 6 0.000185 0.005651 0.855746 0.0410 14 0.000926 0.029626 0.658658 0.0473 7 0.000600 0.015700 0.879100 0.0698 15 0.000026 −0.027148 0.962296 0.0366 8 −0.000122 −0.012220 1.006689 0.0639 16 −0.000014 −0.008048 0.971630 0.0407 表4. 预测存款冲击相关参数估计结果 Table 5 The predicted values of investment shoc 银行类型 银行类型 1 0.644222 0.01731 0.482444 1.0773 9 0.541459 0.033518 0.409732 0.9519 2 0.172653 0.011959 0.745579 0.8744 10 0.831346 0.177156 −0.08609 0.9593 3 0.091177 0.007111 0.822048 0.8215 11 1.036883 0.018365 0.471329 1.3227 4 0.290948 0.03074 0.563777 0.8725 12 0.415845 0.00785 0.674125 1.1581 5 0.495461 0.011853 0.807493 1.4608 13 0.265205 0.011478 0.663071 0.9516 6 0.439503 0.023277 0.383142 0.8886 14 0.12691 0.006266 0.78633 0.9852 7 0.482271 0.044368 0.567589 0.9464 15 0.762812 −0.00149 0.747336 1.8303 8 2.165791 0.124084 0.344288 1.7646 16 0.988134 0.013754 −0.25623 0.8928 表5. 预测投资冲击相关参数估计结果 图2. 银行系统动态演变模型流程图 同强度的冲击而言，都有如下结论：当 时，增大冲击对系统造成的不稳定程度远大于 的系统内受到的不稳定影响。这意味着，银行之间的连接可以提高系统面临存款冲击时的稳健性。如表6所示， 时违约银行的变化数量远大于其他 的情况。 4.2. 探究随机网络下的最优连接度 4.1节的仿真结果显示了连接度与银行稳定性之间不是单调的线性关系。图2中 的曲线与 的曲线越来越接近，当 时两条线基本重合，并且当 时， 的曲线反而在 的下方。说明，随着存款冲击的增大，完全连接的市场稳定性逐渐变差，不再是最优银行连接度。因此，本节我们探究在更多不同连接度下，随着冲击强度的增大( )，银行系统稳定性变化。经过仿真，可以得到随机网络下，面临不同的冲击时最优连接度范围不同，总体来说，最优连接度的范围在 ，如图3。 4.3. 连接度对初次违约时间的影响 当连接度在最优范围的情况下，连接度C的大小对银行系统稳定性影响不太明显，但是对于第一次违约发生的时间有比较明显的影响。在最优连接度 的范围内，是遵循着连接度越大，第一次违约越晚发生的规律，如图4。 表7表明，连接度越大的银行系统越容易发生银行倒闭的“雪崩现象”，在大于最优连接度范围的系统里，当面临存款冲击的时候，虽然第一次发生银行倒闭的时间晚，但是系统内银行会在短时间内大量违约，最终系统内未违约银行数更少，因此长远来看，银行之间过度的连接不利于银行系统的稳定性。 Table 6 The amount of defaults related to connectivity and deposits shock 连接度 违约银行数量 违约银行的变化数量 λ = 1 λ = 20 λ = 50 λ = 100 0 33 114 254 321 288 0.02 8 14 31 59 51 0.04 2 9 8 16 14 0.1 1 7 6 8 7 0.2 1 7 6 7 6 0.3 1 5 7 6 5 0.4 1 7 8 6 5 0.5 0 7 7 15 15 0.6 1 7 18 20 19 0.7 1 7 11 23 22 1 1 7 8 42 41 表6. 不同条件下违约银行数量 图3. 不同条件下违约银行数量 图4. 存款冲击系数 时系统内未违约银行数量
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user: 5. 结语 本文对随机银行网络系统的稳定性进行了研究，探究其在面临不同强度的存款冲击、不同连接度时的系统稳定性。系统中的研究对象为异质性银行(即存款规模和投资机会各不相同)，首先基于随机图构建了动态冲击强度下随机银行网络系统模型，设置了模型中基本参数的取值，其中包括用Garch模型基于银行历史数据估算各银行动态的存款波动和投资机会波动。进而进行仿真模拟，结果表明：1) 存款冲击强度越大，银行系统越不稳定，银行之间的连接可以提高系统面临存款冲击时的稳健性；2) 银行网络系统在面临存款冲击时，存在最优连接度，且不同强度的存款冲击条件下，其最优连接度不同；3) 在最优 Table 7 The time of first default occurred in different connectivit 连接度 第一次发生违约的时间 0.02 4 0.04 5 0.2 54 0.3 74 0.4 79 0.5 56 0.6 122 0.7 143 1 77 表7. 不同连接度下银行首次违约的时间 连接度范围内，连接度越大，第一次倒闭越晚发生；此外，连接度越大的银行系统越容易发生银行倒闭的“雪崩现象”，因此长远来看，银行之间过度的连接不利于银行系统的稳定性。
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user: 摘 要 本文选取了16个主要财务指标来研究23家上市企业的财政状况，对其发行的股票进行评价与预报。由于各个财务指标之间存在一定的相关性，容易造成信息的重复，因此我们采用因子分析方法提取合适的公共因子，以便对企业的财政状况进行解释。结果表明，因子分析方法可以将股票预报问题简单化，能够对企业的股票和财政状况有一个清晰的认识，进而使企业的股票和财政状况的分析更加便捷。 关键词 :因子分析，公共因子，降维
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user: 1. 引言 股票是股份公司发行的所有权凭证，是股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。每支股票背后都有一家上市公司，并且每家上市公司都会发行股票 [ 1 ] 。随着中国的股市正在逐步走向完善，走向规范化，股票价格向其内在价值回归是未来股市发展的重要方向 [ 2 ] 。如何准确客观地评价上市企业的财政状况和科学地分析股价显得尤为重要。 众多的财务指标为分析上市公司的财政状况提供了丰富的信息，同时也增加了分析的复杂性。因子分析是数据缩减的一种多变量分析方法，它是基于信息损失最小化而提出的一种非常有效的方法 [ 3 ] 。本文选取了23家企业的财务数据，对所考虑的16个指标利用因子分析法进行分析，对企业的财政状况和股票进行综合评价。
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user: 2. 因子分析模型 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的一种多元统计方法，其思想始于1904年查尔斯·斯皮尔曼对学生考试成绩的研究 [ 4 ] 。因子分析利用“降维”的思想，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子，使得各个综合因子之间相关性较低，代表的信息不重叠。研究样本之间相互关系的因子分析称为Q型因子分析，研究变量之间相互关系的因子分析称为R型因子分析。本文的目的是将多个财务指标转变为少数几个综合指标，所以我们采用R型因子分析。 假设 是可观测随机变量； 是不可测变量，各分量相互独立； ，各分量 之间是相互独立的。因子分析模型表示如下： 其矩阵形式为： 。其中， F称为X的公共因子，矩阵A称为因子载荷矩阵， 称为X的特殊因子。 ， 为因子载荷。因子载荷就是第 个变量与第 个因子的相关系数，即 与 的相关系数，反映了第 个变量在第 个因子上的重要性。 的值越大，表示 与 的相关性越强。
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user: 3. 模型运用 为研究上市企业的财政状况及股票预报，选取16个指标： ——速动比率(<1偏低)， ——现金流动负债比(%)， ——每股收益(元)， ——每股未分配利润(元)， ——每股净资产(元)， ——每股净资产增长率(%)， ——经营净利润率(%)， ——经营毛利率(%)， ——资产利润率(%)， ——资产净利率(%)， ——净利润增长率(%)， ——总资产增长率(%)， ——主营业务成本比例(%)， ——营业费用比例(%)， ——管理费用比例(%)， ——财务费用比率(%)。企业各指标数据如表1所示。 3.1. 巴特利特检验 巴特利特球形检验(Bartlett检验)是检验各个变量之间相关性程度的一种检验方法。一般在做因子分析之前都要进行巴特利特球形检验，用于判断变量是否适合用于因子分析 [ 5 ] 。如果显著性小于0.05，则表示变量之间存在相关关系，适合用因子分析 [ 6 ] 。巴特利特检验结果如表2所示。 由检验结果知，显著性小于0.05，此数据适合用因子分析方法。 3.2. 因子分析过程 因子分析可分为确定因子载荷、进行因子旋转和计算因子得分三个步骤。首先，确定因子载荷矩阵。利用SPSS软件将上述16个指标作为变量进行因子分析，得到的相应特征根、方差贡献率及累积贡献率和因子载荷矩阵，如表3、表4所示。当特征根大于1且累积贡献率达到85%以上时，即可达到信息损失少，简化问题的目的，故选取前五个因子作为公共因子。 由表4中结果，原变量 可由各因子表示为(特殊因子忽略不计)： 原变量 可由各因子表示为： 原变量 可由各因子表示为： 其余以此类推。 此时得到的未旋转公共因子的实际意义并不好解释，因此对公共因子进行正交旋转 [ 7 ] 。为便于得出结论，将载荷矩阵中各列按照载荷系数降序排列，使得在统一公共因子上具有较高载荷的变量排在一起，结果见下表5、表6。 最后，计算因子的得分，各因子得分情况如表7所示。
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user: 摘 要 为分析烟台市社会保险基金收支增幅情况，采用对比分析法和多元统计分析中的聚类分析法，对烟台市2015年，2016年上半年社会保险基金的收入和支出增减情况进行分析和综合评价。结果表明，受宏观经济和人口老龄化的影响，全市社会保险基金增收的压力较大，医疗保险基金支出增长水平较高。 关键词 :社会保险，对比分析，聚类分析
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user: 1. 引言 社会保险基金是国家为举办社会保险事业而筹集，用于支付劳动者因暂时或永久丧失劳动能力或劳动机会时所享受的保险金和津贴的资金。社会保险基金按照保险类型确定资金来源，逐步实行社会统筹。用人单位和劳动者必须依法参加社会保险，缴纳社会保险费。就目前来说，社会保险基金主要包含五大类，分别是：基本养老保险基金、基本医疗保险基金、工伤保险基金、失业保险基金和生育保险基金 [ 1 ] 。 烟台市社会保险基金分为以下几类：企业基本养老保险基金，城镇职工医疗保险基金，生育保险基金，工伤保险基金，机关事业单位养老保险基金，城乡居民医疗保险基金。本文首先对烟台市2015年，2016年上半年社会保险基金的收入和支出情况进行对比分析，了解基金收入和支出的真实情况，然后利用spss软件spss22.0进行聚类分析，给出相应的结论和合理的建议。
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user: 2. 对比分析 在社会保险日常的业务中，统计分析为各级领导的正确决策提供了重要的依据。在对一定时期内社会保险基金运行情况及主要指标完成情况进行分析时，通常采用对比分析法对各项社会保基金的收入情况和支付情况进行反映 [ 2 ] 。根据相关资料，得到烟台市社会保险基金收支情况的原始数据，如表1所示。 下面对表1的原始数据进行对比分析，具体结果分别如表2所示。 由表2可以看出，企业基本养老保险基金和城镇职工医疗保险基金收入呈增长态势。其中企业基本养老保险基金收入平稳增长，增幅6.27%，完成年度预算的44.97%，城镇职工医疗保险基金收入大幅增长，增幅11.66%，完成年度预算的47.3%。生育保险基金、工伤保险基金、机关事业单位养老保险基金和城乡居民医疗保险基金收入呈下降趋势。尤其是城乡居民医疗保险基金，收入大幅下降，降幅达35.53%。 企业基本养老保险基金、城镇职工医疗保险基金、生育保险基金和城乡居民医疗保险基金支出呈现上升趋势。其中城镇职工医疗保险基金支出大幅增加，增幅10.21%。工伤保险基金支出和机关事业单位养老保险基金支出大幅度下降。
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user: 3. 聚类分析 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的一种多元统计分析方法。聚类分析将个体或对象分类，使得同一类中的对象之间的相似性比与其他类的对象的相似性更强。其目的在于使类内对象的同质性最大化和类与类间对象的异质性最大化 [ 3 ] 。系统聚类法是聚类分析诸方法中使用最多的一种聚类方法。其基本思想是：先将各个样品各看成一类，然后规定类与类之间的距离，选择距离最小的一对合并成新的一类，计算新类与其他类之间的距离，再将距离最近的两类合并，这样每次减少一类，直至所有的样品合为一类为止 [ 4 ] 。 一般在聚类分析中，不仅要考虑类的特征，还要计算类与类之间的距离。本文利用spss软件中ward法对烟台市2015年，2016年上半年社会保险基金的收入和支出情况进行聚类分析 [ 5 ] 。 对表2的数据按照保险基金类别进行聚类，首先将每一种类的保险基金收入增幅看成一个指标，共 Table 1 The income and expenditure of social insurance fund in Yantai (unit: million yuan 保险基金类别 2015年收入 2015年支出 2016年收入 2016年支出 收入年度预算 支出年度预算 企业基本养老保险 573，658 621，754 609，642 646，639 1，355，516 1，456，092 城镇职工医疗保险 244，276 272，546 272，769 300，378 576，636 595，032 生育保险 24，729 17，131 11，804 17，460 25，995 52，569 工伤保险 26，966 23，276 25，828 20，866 42，054 52，023 机关事业单位养老保险 271，714 257，159 244，110 235，484 493，373 492，084 城乡居民医疗保险 138，152 67，232 89，068 144，885 239，536 258，393 表1. 烟台市社会保险基金收支情况(单位：万元) Table 2 Analysis of the income and expenditure of social insurance fund in Yanta 保险基金类别 收入增加额 支出增加额 收入增幅 支出增幅 收入完成百分比 支出完成百分比 企业基本养老保险 35，984 24，885 6.27% 4% 44.97% 44.41% 城镇职工医疗保险 28，493 27，832 11.66% 10.21% 47.3% 50.48% 生育保险 −12，925 329 −52.27% 1.92% 45.41% 33.21% 工伤保险 −1138 −2410 −4.22% −10.35% 61.42% 40.11% 机关事业单位养老保险 −27，604 −21，675 −10.16% −8.43% 49.48% 47.85% 城乡居民医疗保险 −49，084 77，653 −35.53% 115.5% 37.18% 56.07% 表2. 烟台市社会保险基金收支情况分析表 Table 3 Cluster analysis results (in accordance with revenue growth 类别 社会保险基金 第一类 企业基本养老保险基金城镇职工医疗保险基金 第二类 工伤保险基金机关事业单位养老保险基金 第三类 生育保险基金城乡居民医疗保险基金 表3. 聚类分析结果(按照收入增幅) 有6个指标，聚类数定义为3，得到的图1聚类谱系图和表3聚类分析结果。 通过表3可以得出聚类结果：烟台市社会保险基金收入情况可分为收入增加，收入小幅下降，收入大幅下降三类。 第一类：企业基本养老保险基金和城镇职工医疗保险基金收入增加。企业基本养老保险基金收入增长主要来源于基本养老保险费收入增长和利息收入增长。城镇职工医疗保险基金收入增长主要来源于基本医疗保险费收入增长和利息收入增长。由于缴费基数的大幅增长和综合费率、收缴率的基本稳定，使企业基本养老保险基金和城镇职工医疗保险基金收入呈平稳增长状态。 第二类：工伤保险基金和机关事业单位养老保险基金收入小幅下降。工伤保险收入下降主要来源于工伤保险费收入下降，其主要原因是综合费率下降和缴费基数大幅上升。机关事业单位养老保险收入下降主要是基本养老保险费收入下降。由于统筹层次低等多方面原因，各地区保险费费率并不统一，为减少财政压力，各地区费率普遍偏高，并且缴费基数大幅上升，导致保险基金收入下降 [ 6 ] 。 第三类：生育保险基金和城乡居民医疗保险基金收入大幅下降。因2015年上半年全市多笔3年期定期存款到期而2016年上半年无定期存款到期导致利息收入大幅下降，从而使生育保险收入大幅下降。由 于在新农合与城镇居民医疗保险合并过渡期内，家庭及个人缴费账务处理发生变化，使得城乡居民医疗保险收入大幅下降。 下面，根据表2中的数据，将支出增幅作为指标，聚类数定义3进行聚类分析，得到的聚类谱系图2和表4聚类分析结果。 将表1中2015和2016年支出情况用柱状图表示，如图3。 结合表4和图3可得出：烟台市社会保险基金支出情况可分为支出大幅增加，支出小幅增加和支出下降三类。 图1. 收入增幅聚类谱系图 图2. 支出增幅聚类谱系图 Table 4 Cluster analysis results (in accordance with the increase in expenditure 类别 社会保险基金 第一类 城乡居民医疗保险基金 第二类 企业基本养老保险基金城镇职工医疗保险基金生育保险基金 第三类 工伤保险基金机关事业单位养老保险 表4. 聚类分析结果(按照支出增幅) 图3. 2015年、2016年社会保险基金支出柱状图 第一类：城乡居民医疗保险基金支出大幅增加。由于城乡居民医疗保险政策的大力宣传和制度的进一步完善，使得缴费人数大幅激增，并且慢性病统筹病种享受人数大幅增加。从而使城乡居民医疗保险支出呈大幅增加状态。 第二类：企业基本养老保险基金、城镇职工医疗保险基金和生育保险基金支出小幅增加。企业基本养老保险基金支出小幅增长主要来源于基本养老金支出增长，其主要原因是退休职工人数的增加。由于统筹基金支出的增加导致了城镇职工医疗保险基金支出的小幅增长。 第三类：工伤保险基金和机关事业单位养老保险基金支出下降。
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user: 4. 结论 通过对比分析法和聚类分析法，对烟台市2015上半年和2016上半年社会保险基金收支情况进行分析和评价。受宏观经济和人口老龄化的影响，全市社会保险基金增收的压力比较大，在政府的合理调配下，社会保险基金的增收有了一定的提高。随着经济的不断发展，待遇水平的不断提高，社保基金的增收会进一步扩大。相应的社会保险基金的支出也进一步加大，预计未来几年，社保基金支出增幅将保持较高水平。
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user: 摘 要 人岗匹配是保证企业高效运作的基础，较为精确的匹配程度可以为企业岗位匹配提供良好的依据。本文运用层次分析法和模糊综合评价法，选取道德素质、身心素质、知识、能力四个指标，建立了人岗匹配度测算模型，并进行实例论证。研究表明：根据某职员在四个指标中的得分情况，计算得其与管理岗位匹配程度为82.26%。该项指标可以较准确地预测和评估该职员对该工作的胜任力情况，进一步为企业人岗匹配提供良好的依据。 关键词 :人岗匹配，层次分析法，模糊综合评价法
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user: 1. 引言 随着21世纪就业压力与人口数字的大爆炸，如何科学地进行人才与岗位匹配，使人才创造更大的价值成为广为关注的研究焦点。本项目将以贵阳GJ集团为例，运用层次分析法和模糊数学的相关知识，对人才与岗位匹配度问题进行定量研究，并提出一种基于层次分析法和模糊综合评价的人才岗位匹配度测算模型，为人岗匹配问题提供一点依据。
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user: 2. 数据来源 本文数据来源于贵阳GJ集团。
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user: 3. 方法与原理 3.1. 层次分析法 层次分析法是将决策问题按总目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合有关人员的判断，确定其重要程度。最后再用加权求和的方法，计算备择方案对总目标的最终权重，权重最大者即为最优方案 [ 1 ] 。 3.1.1. 基本步骤 进行一致性检验的步骤如下： 1) 计算一致性指标 ，其中n为判断矩阵阶数。 2) 计算平均随机一致性指标 。 3) 计算一致性比例 。 当 时，一般认为判断矩阵的一致性是可以接受的。 与判断矩阵的阶数有关，一般阶数愈大，出现一致性随机偏离的可能性也愈大，一般有如表1数据。 3.1.2. 指标的确定 为计算任职者对A岗位的匹配程度就需要将A岗位的职位特征和要求分解成可量化衡量的指标，此时不仅需要考虑岗位本身特征，更应该深入挖掘其影响特征的影响因素。 Table 1 Dimension effect on consistency rati 维数 1 2 3 4 5 6 7 8 RI 0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 维数 9 10 11 12 13 14 15 RI 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59 表1. 维数对一致性比例影响 目前不少学者进行人岗匹配的研究，但从整体来看，研究指标的选取较为单一，多数研究选取道德素质、身心素质、知识、能力四个方面，建立了人岗匹配度测算模型。如基于层次分析法和模糊综合评价法的人岗匹配评价模型的研究 [ 2 ] ，企业中人岗匹配度测算模型及其应用 [ 3 ] 。本文将结合实际情况考虑，分别以综合素质，管理能力，实践能力，学习能力作为二级指标进行考虑，尽可能多准则指标全面化，使得匹配方法和模型更具有实用性。 3.2. 模糊分析法 模糊综合评价就是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法 [ 4 ] 。 3.2.1. 基本步骤 1) 确定评价指标和评价等级。 2) 构造评判矩阵和确定权重。 3) 进行模糊合成和做出决策。
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user: 4. 实例研究 以贵阳GJ集团为例，先拟从前来应聘人员中挑选一人担任管理人员(A岗位)，本文将利用上述方法计算出匹配度模型，方便公司拟定最终人选。 4.1. 构建人岗匹配指标体系 构造矩阵如下： 4.2. 确定各指标权重 构造矩阵反映了各指标对目标层的重要程度度量。本文采用标度1~9 (标度表见附录)，分别依据其指标重要程度给出相应权重。得出各指标判断矩阵如表2。 由表2得到判断矩阵为： 并利用MATLAB计算出最大特征值为 ，其对应最大特征向量为 。经计算，随机一致性比率 ，说明指标通过一致性检验。取其特征向量 作为权重向量，记 。 由表3得到判断矩阵： 其最大特征值 ，对应最大特征向量 ，经检验，其一致性比率为， 通过一致性检验，同理，权重向量即为特征向量，记 。 Table 2 Judgment matrix of the first level evaluation inde 指标 综合素质 管理能力 实践能力 学习能力 综合素质 1 4 4 3 管理能力 1/4 1 2 3 实践能力 1/4 1/2 1 2 学习能力 1/3 1/3 1/2 1 表2. 一级评价指标的判断矩阵 Table 3 Judgment matrix for comprehensive quality of the secondary index compared with the first inde 综合素质 身体素质 心理素质 文化素质 专业素质 身体素质 1 2 3 4 心理素质 1/2 1 3 5 文化素质 1/3 1/3 1 2 专业素质 1/4 1/5 1/2 1 表3. 二级指标相对于一级指标综合素质的判断矩阵 表4对应的二级指标相对于一级指标管理能力的判断矩阵： 计算其特征值为 ，对应特征向量为 ，经检验，其一致性比率为 ，通过一致性检验，同理 。权重向量即为特征向量，记 。 由表5得到判断矩阵 对应最大特征值为 ，特征向量为 ，计算其一致性检验比率 通过一致性检验。权重向量即为特征向量，记 。 Table 4 Judgment matrix for management ability of the secondary index compared with the first inde 管理能力 协调能力 沟通能力 组织能力 创新能力 协调能力 1 2 5 4 沟通能力 1/2 1 4 2 组织能力 1/5 1/4 1 2 创新能力 1/4 1/2 1/2 1 表4. 二级指标相对于一级指标管理能力的判断矩阵 Table 5 Judgment matrix for practice ability of the secondary index compared with the first inde 实践能力 科学实践能力 社会实践能力 生产实践能力 教育实践能力 科学实践能力 1 2 4 3 社会实践能力 1/2 1 5 2 生产实践能力 1/4 1/5 1 2 教育实践能力 1/3 1/2 1/2 1 表5. 二级指标相对于一级指标实践能力的判断矩阵 表6对应的判断矩阵为 计算其最大特征值为 ，特征相量为 ， 通过一致性检验，故特征向量即为权重向量，记 。 通过以上研究，得到GJ集团就职人员评价指标体系及其权重分析，评价指标体系的建立使用模糊综合评价法研究应聘者与岗位匹配程度的基础。下文将利用模糊分析法进一步研究该职员对管理岗位的匹配程度。 4.3. 应聘者与A岗位匹配程度模糊综合评价 4.3.1. 人岗匹配等级 为评价公司职员和岗位的匹配程度，我们将拟用5个等级{很匹配、匹配、比较匹配一般匹配、不匹配}，其中“很匹配”表示评价对象得分为1，“匹配”表示评价对象得分为0.8，“比较匹配”表示评价对象得分为0.6，“一般匹配”表示评价对象得分为0.4，“不匹配”表示评价对象得分为0.2。可令V = {1， 0.8， 0.6， 0.4， 0.2}，80~100分为很匹配，60~79分为匹配，40~59分为比较匹配，20~39分为一般匹配，0~19分为不匹配 [ 5 ] 。 4.3.2. 计算评价对象综合评价分值 通过层次分析法得到各个评价指标的权重，即 在对评价对象进行模糊综合评价时，研究小组在GJ集团选取甲员工作为评价对象，对甲进行人岗匹配的测评 [ 6 ] 。根据岗位评价指标综合素质、管理能力、实践能力以及学习能力，将其划分为五个评价等 Table 6 Judgment matrix for learning ability of the secondary index compared with the first inde 学习能力 解决问题能力 逻辑思维能力 自学能力 阅读能力 解决问题能力 1 3 4 4 逻辑思维能力 1/3 1 2 3 自学能力 1/4 1/2 1 3 阅读能力 1/4 1/3 1/3 1 表6. 二级指标相对于一级指标学习能力的判断矩阵 级，给出甲员工的指标评价分值，研究小组对评价的结果进行分析整理后得到甲的人岗匹配评价矩阵，如表7所示。 评价甲对象综合素质、管理能力、实践能力、学习能力指标所属各因素的模糊判断矩阵分别为： 分别计算出甲综合素质、管理能力、实践能力、学习能力指标的模糊综合评价矩阵为： 评价对象甲的一级指标所属各因素评价分值构成的模糊判断矩阵为： Table 7 Person-post matching table of a cler 评价指标 评价等级集 很匹配 匹配 比较匹配 一般匹配 不匹配 综合素质 身体素质 5 3 2 0 0 心理素质 6 3 1 0 0 文化素质 4 4 2 0 0 专业素质 7 3 0 0 0 管理能力 协调能力 8 1 1 0 0 沟通能力 3 4 3 0 0 组织能力 5 4 1 0 0 创新能力 6 2 2 0 0 实践能力 科学实践能力 4 2 4 0 0 社会实践能力 4 3 3 0 0 成产实践能力 4 2 2 0 2 教育实践能力 5 2 1 2 0 学习能力 解决问题能力 6 3 1 0 0 逻辑思维能力 5 4 1 0 0 自学能力 6 3 1 0 0 阅读能力 5 3 1 0 1 表7. 甲员工人岗匹配测评表 甲的一级指标的模糊综合评价矩阵为： 计算评价对象甲的人岗匹配综合评价分值为： 由上式结果表明，甲与A岗位匹配程度达到82.3%，依据匹配标准，认为甲“很匹配”。其可以仅有观察得出认为甲对A岗“很匹配”的人占47.73%，有29.39%人认为甲“匹配”A岗，其中1.775%认为“一般匹配”，而在100个人中只有不到1个人认为甲与A岗不匹配。故进而得到结论：甲与A岗很匹配，匹配程度为82.26%。
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user: 5. 结论 本文选取道德素质、身心素质、知识、能力四个综合指标，建立了人岗匹配度的预算模型，各项指标均通过一致性检验，进一步说明了指标选取的科学性。并且经过实例论证，结果表明层次分析法与模糊评价法可以很好的运用于人岗匹配度预算。 值得关注的是，本文中重在对方法的阐述，实际情况中也可以对其余职员做相同分析，依据其匹配程度为公司挑选合适的岗位人选。
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user: 摘 要 AR(p)模型广泛应用于时序预测，然而传统静态模型难以处理突发事件以致模型估计偏差。鉴于突发事件对模型估计的影响，采用Gibbs抽样方法对模型进行Bayes分析，根据时序样本似然函数的统计结构构造出模型各参数的先验分布。在导出模型参数后验条件分布后给出具体抽样策略。在最小均方误差估计准则下对中小样本的模拟显示，参数估计值与真值接近。对上海港1982~2015年集装箱吞吐量数据的分析表明：借助Bayes分析，可以克服由于突发事件导致的模型估计偏差，使模型预测更加准确。 关键词 :AR模型，Bayes分析，Gibbs抽样，吞吐量
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user: 1. 引言 世界经济的发展与港口业休戚相关，世界各主要港口间的竞争如今正逐步转向以集装箱吞吐量为核心的港口综合能力的竞争。可见，对港口集装箱吞吐量的预测不可或缺，其在制定港口发展方向，经营策略，投资规模，泊位选址上都发挥着重要作用。 对于集装箱吞吐量的预测，田歆等 [ 1 ] 基于TEI@I方法，提出香港集装箱吞吐量预测研究框架，利用季节ARIMA及VAR等计量模型，不规则时间的量化方法以及径向基神经网络技术，建立了集装箱吞吐量的综合集成预测模型。杨金花等 [ 2 ] 基于灰色预测模型GM(1，1)预测了上海港样本期外3年的集装箱吞吐量。余思勤等 [ 3 ] 采用带外生变量的非线性自回归神经网络模型对上海港集装箱吞吐量进行预测，发现训练后的网络误差较小，预测效果较好。已有预测模型多是传统静态模型，面对诸如2009年美国金融危机，全球贸易不景气，港口集装箱吞吐量锐减之类的突发事件就会导致模型预测偏差。鉴于此，本文提出Bayes AR(p)模型，运用Bayes方法对时间序列进行预测分析，此不仅利用了模型信息和样本信息，也结合了模型中总体分布的未知参数信息。这样就能处理传统静态模型难以克服的缺陷，易于适应外部变化。 运用Bayes方法对时间序列模型进行分析时会遇到对高维概率分布积分的问题。Gibbs抽样是解决高维积分的迭代Monte Carlo方法，解决了复杂表达式难以高维积分的问题，应用十分广泛。本文利用Bayes方法对AR(p)模型进行分析，得到模型参数后验条件分布后，给出Gibbs抽样的具体策略。通过Gibbs抽样得到一系列模拟值构成Markov链，且链的平稳分布收敛于待估参数的后验条件分布，即可以将模拟值看作后验分布的独立样本对参数估计值进行推断。
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user: 2. 模型建立 对于随机变量 ，其满足的AR(p)模型为 (1) 其中，误差项 ，且 相互独立； 为模型的自回归系数； 为模型的阶数；记 ，其中， ， ， 为延迟算子。则(1)式可记为 。若AR(p)模型是平稳的，则必多项式 的根在单位圆之内。本文假定所分析的AR(p)模型均是平稳过程。对于未处理的时间序列数据，通过单位根检验来判定是否平稳，对非平稳的时间序列可通过差分化为平稳时间序列。 若已知 对于给定时间序列 ，则 记 的条件概率密度为 。对初始值 ，样本 的条件似然函数为 (2) 其对数似然函数为 在进行Bayes分析时，由于参数的先验信息比较难确定，而不当先验信息会对估计结果产生错误影响。根据似然函数(2)式的结构，自回归系数 的先验分布选为无信息先验，记 ，误差项 的方差 的先验分布选为倒Gamma分布(参见文 [ 4 ] )。其为 的共轭先验分布。记 其中 是先验分布参数。根据Bayes公式可知，参数 和 的后验条件分布为 (3) 为了避免对参数的高维概率密度函数作积分的复杂问题，我们利用马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo， MCMC)算法。 MCMC的基本思想是：对于给定样本集 ，为得到参数向量 的后验分布 的样本，建立一个平稳分布为 的Markov链 ，对于任意时刻 ，下一状态 来自分布 的抽样，即其只和当前时刻 的状态有关，与历史状态 无关。在这些迭代样本的基础上就可以对参数做统计推断，如下式计算后验均值 其中， 为链的迭代状态数， 为链的截断状态数。在MCMC算法中，为构造状态转移概率使已知后验分布 为平稳分布，常采用的构造方法有Gibbs抽样法，Metropolis-Hastings算法等。本文便是采用Gibbs抽样的MCMC算法。 考虑到联合后验分布(3)式的特点，如文 [ 5 ] ，在给定 的条件下，可选取建议分布是 元正态分布的Metropolis-Hastings算法对自回归系数 进行后验抽样。为确定建议分布的参数，参考 [ 6 ] 中定理给出如下引理。 引理：对于样本 ，模型的 维参数向量 的极大似然估计量为 ， 满足： ，其中 ， ， 为 阶Fisher信息阵，有 ， 其中， 为样本 下 的似然函数。则根据引理，Metropolis-Hastings算法的建议分布的协差阵取为 于是，回归系数 的抽样方法的具体步骤见算法1。 算法1：步1：抽取 ； 步2：抽取 ； 步3：若 ，则 ，否则 ，其中 对在参数 给定下，参数 的后验分布核为 也就是 其中， 表示自由度为 的 分布。则参数 的后验分布核是标准分布，可直接抽样。 于是Gibbs抽样方法的具体迭代步骤如下：给定迭代初始值 ，依次取 ，那么第j轮迭代的实现步骤如下： 步1：从分布 里产生 ， 步2：从分布 里产生 。
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user: 3. 模拟实验 为了考察Gibbs抽样方法的效果，本节进行模拟实验，为不失一般性，取 ，则模拟的AR(p)模型如下 其中， ，记 。令参数的真值 ， ，超参数 ，取 的初始值 。分别取时间跨度为50， 100， 200三种情况进行模拟比较，模拟迭代10，000次，并舍弃轨道的前5000次迭代，各参数的后验估计值和后验标准差如表1，其中括号内为后验标准差。 由表1可见，当样本量较小时就已经接近真实值，且随着样本时间跨度的增加，参数的估计标准差逐渐缩小。
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user: 4. 实证分析 自2010年来，上海港集装箱吞吐量一直居世界第一，对其集装箱吞吐量的预测对我国经济的发展至关重要。本文选取1982~2015年的上海港集装箱吞吐量数据(如表2)，数据来源于上海市统计年鉴 [ 7 ] 。 绘出历年吞吐量的散点图如图1。 由图可见，数据呈现指数上升的趋势，2009年由于世界金融危机上海港集装箱吞吐量锐减，可视为突发事件。因此可对数据做对数处理，处理结果如图2。 Table 1 The estimation of parameters posterior mea N 真值 50 100 200 0.7 0.6939(0.1719) 0.7011(0.1142) 0.7048(0.0923) −0.1 −0.098(0.1556) −0.1056(0.1191) −0.1089(0.1085) 0.01 0.0160(0.0015) 0.010(0.0010) 0.0134(0.0011) 表1. 参数后验均值估计结果 Table 2 Shanghai port’s container throughput from 1982 to 201 年份 吞吐量 年份 吞吐量 年份 吞吐量 (万TEU) (万TEU) (万TEU) 1982 6.6 1994 119.9 2006 2171.9 1983 8.0 1995 152.6 2007 2615.2 1984 11.5 1996 197.1 2008 2800.6 1985 20.2 1997 93.5 2009 2500.2 1986 20.4 1997 119.9 2010 2906.9 1987 22.4 1998 152.6 2011 3173.9 1988 31.3 2000 197.1 2012 3252.9 1989 35.4 2001 252.8 2013 3361.7 1990 45.6 2002 306.6 2014 3528.5 1991 57.7 2003 421.6 2015 3653.7 1992 73.1 2004 1455.4 1993 93.5 2005 1808.4 表2. 1982~2015年上海港集装箱吞吐量 经对数处理后，吞吐量随时间的变化有明显的线性趋势。所以对变换后的数据进行时间序列分析。 利用R软件tseries包中的adf.test()函数对变换后的吞吐量做单位根检验， ，说明不能拒绝存在单位根的假设。对变换后的数据做两阶差分后对应的 ，说明差分后的序列平稳， 图1. 1982~2015年集装箱吞吐量 图2. 1982~2015 年集装箱对数吞吐量 且序列的ACF，PACF图如下。 由图3可知，ACF拖尾，PACF两步截尾。可以采用Bayes AR(2)模型 图3. 对数吞吐量二阶差分的ACF(上)、PACF(下) 对数据进行拟合，利用上文的Gibbs抽样方法对模型参数进行估计，且先验参数与模拟实验部分一致，Gibbs抽样模拟轨道长10，000，绘出参数的后2000次迭代过程(见图4)。 可见参数迭代平稳，并抛弃轨道的前5000个点，计算参数的后验均值与标准差见表3。其中括号内数字代表参数后验标准差。 则模型的估计结果为 其中， ，于是我们可得未来三年的集装箱吞吐量为3782.107TEU， 图4. 参数后2000次迭代过程 Table 3 The estimation of parameters posterior mea −0.6532(0.166) −0.5847(0.172) 0.0195(0.0053) 表3. 参数后验均值结果 3947.072TEU，4098.362TEU。 由于贝叶斯参数估计方法充分利用了样本的信息和模型信息，估计方法更加灵活，对诸如金融危机之类的突发性事件有着较好的应变能力，也能克服传统估计方法中因为样本不足或者质量不佳导致结果误差较大的缺陷。用贝叶斯估计未知参数的方法得到的模型更适合预测，更能反映现实问题。
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user: 摘 要 期望发现高水平投掷运动员膳食中存在的不合理现象，以便进行相应的干预，使运动员的膳食营养更加合理、科学。采用称重法每次连续三天对5名女子投掷运动员的膳食营养状况进行调查。结果发现大部分运动员的膳食总能量摄入不足，三大营养物质摄入比例不均衡，维生素和无机盐摄入不足。在经过教育和干预后，能量摄入状况总体上有所改进。另外，需要使用相应的营养补剂进行补充。 关键词 :膳食营养调查，女运动员，投掷类项目
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user: 1. 引言 科学的训练、疲劳的消除和合理的营养是成功训练的三个重要组成部分 [ 1 ] 。田径运动属于体能类项目，而投掷项目(铅球、标枪、链球、铁饼)属于田径的力量类项目。合理的营养给运动员提供物质基础，保障运动员在训练和比赛中具有良好的体能。在运动后，它还可以促进疲劳的恢复，有利于接下来的训练和比赛 [ 2 ] 。我国的女子投掷项目成绩突出，近几年来也涌现了一些优秀选手能在世界大赛上争金夺银。为保障我国女子投掷运动员的科学训练和比赛中取得更好的成绩，我们从2010年12月起，对5名国家队女子投掷运动员进行了一年的膳食营养监控，期望及时发现运动员膳食中存在的不合理现象，相应的提出一些对策和干预，使运动员的膳食营养更加合理、科学。
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user: 2. 研究对象和方法 2.1. 研究对象 参加国家队集训的5名优秀女子投掷运动员，基本情况见表1。 2.2. 研究方法 分别于2010年12月、2011年6月两次，采用称重法每次连续三天对这5名运动员的膳食营养状况进行调查，所得数据运用国家体育总局“运动员及大众膳食营养分析与管理系统”软件进行分析。
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user: 3. 研究结果 从上表2可以看出，第一次调查时运动员的日均摄入热量平均值达到推荐值的75%，而第二次的结果是87%。第二次调查结果明显上升，运动员摄入的热量更接近推荐值，这对保障运动员完成训练和比赛具有重要意义。 从表3可以看出，第一次调查时，运动员的蛋白质摄入都比推荐值高。三名运动员脂肪的摄入超过推荐值，另外两人的脂肪摄入也处于推荐值的高限。全部五名运动员碳水化合物摄入都不足。通过一些干预措施，到第二次调查时发现运动员的脂肪摄入减少，碳水化合物摄入增加，且都处于推荐值范围内。蛋白质摄入也有所减少，有两人达到了推荐值范围，其余三人略高。 Table 1 Basic situation of athlete 项目 性别 年龄(岁) 体重(Kg) 训练年限(年) 投掷 女 27.35 ± 4.19 94.88 ± 7.04 11.50 ± 3.82 表1. 运动员基本情况 Table 2 Daily intake of calories and the percentage of recommended value 运动员 第一次调查 第二次调查 日均摄入量(kcal) 达推荐值的百分比 日均摄入量(kcal) 达推荐值的百分比 1 3254 77% 3890 93% 2 2872 68% 3704 88% 3 2906 69% 3282 78% 4 3611 86% 3815 91% 5 3175 76% 3622 86% 均值 3164 75% 3663 87% 表2. 日均摄入热量及达到推荐值的百分比 Table 3 Three nutrients percentage of total heat energ 运动员 蛋白质 脂肪 碳水化合物 第一次 第二次 第一次 第二次 第一次 第二次 1 24 18 33 26 43 56 2 21 16 30 29 49 55 3 19 14 32 26 49 60 4 22 19 32 26 46 55 5 22 14 30 24 48 62 均值 22 16 31 26 47 58 推荐值 12%~15% 25%~30% 55%~65% 表3. 三大营养素占总热能的百分比 从表4可以看出，第一次调查时，运动员的维生素A、维生素B1、维生素B2和维生素C的摄入量都低于推荐值。维生素E的摄入量高于推荐值。第二次调查时，三名运动员的维生素A摄入比第一次更低，另外两名则小幅度上升。维生素B1和维生素C的摄入量普遍增加。但是分别有三名队员的摄入量仍然达不到推荐量。运动员维生素E的摄入量普遍下降，基本上处于正常范围。 从上表5可以看出，两次调查中，两名运动员的钙摄入量都不足。大部分运动员的铁和锌摄入量都超过了推荐值。两名运动员的硒摄入量超过推荐值。