DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结果 4.1. 变量区分效度的验证性检验 首先，我们对心理资本、领导–部属交换和情境绩效3个变量进行CFA以检验变量的区分效度，除了基准模型外，我们还建立了另外3个假设模型，分别是：心理资本合并领导–部属交换模型1、心理资本合并情境绩效模型2与领导–部属交换合并情境绩效模型3。表1报告了基准模型以及其他3种替代模型的拟合指数。结果显示，观测数据与基准模型的拟合度最好(χ 2 /df = 2.56， CFI = 0.97， RMSEA = 0.08)，基准模型能够更好地代表测量的因子结构，变量的区分效度得到验证。 Table 1 The model fit index among psychological capital， contextual performance and LM 模型 χ 2 df χ 2 /df GFI TLI CFI RMSEA 基准模型 81.98 32 2.56 0.92 0.95 0.97 0.08 模型1 465.18 34 13.68 0.60 0.66 0.74 0.24 模型2 100.62 34 2.96 0.90 0.94 0.96 0.10 模型3 202.08 34 5.94 0.83 0.86 0.90 0.15 表1. 心理资本、情境绩效与领导-部属交换的模型拟合度分析 注：GFI：拟合优度指数；CFI：比较拟合指数；RMSEA：近似误差均方根。 4.2. 人口学变量与心理资本、领导–部属交换和情境绩效 相关分析显示，基层青年公务员年龄与学历显著正相关，性别与单位级别显著负相关。除被试的单位级别与领导–部属交换存在显著相关关系外，被试的其他人口学信息与心理资本、情境绩效和领导–部属交换均无显著相关关系。具体见表2所示。 Table 2 The correlations among demographic variables， psychological capital， contextual performance and LM 变量 1 2 3 4 5 6 7 年龄 1 性别 −0.12 1 学历 0.38 ** −0.03 1 单位级别 −0.05 −0.23 ** −0.02 1 心理资本 0.03 −0.13 0.03 0.12 1 情境绩效 0.04 0.01 0.03 0.09 0.75 ** 1 领导–部属交换 0.04 −0.09 0.09 0.14 * 0.60 ** 0.60 ** 1 表2. 人口学变量与心理资本、领导–部属交换、情境绩效的相关系数 注：Pearson相关性； * 在0.05水平双侧上显著相关； ** 在0.01水平双侧上显著相关。 另外，对人口学变量与心理资本、情境绩效和领导–部属交换子维度的相关分析显示，除性别与心理资本的子维度自信(γ = −0.15， p < 0.05)、希望(γ = −0.14， p < 0.05)呈显著负相关，单位级别与心理资本的子维度自信(γ = 0.18， p < 0.01)显著正相关，单位级别与领导–部属交换的情感(γ = 0.14， p < 0.05)、奉献(γ = 0.14， p < 0.05)、专业尊敬(γ = 0.17， p < 0.05)呈显著正相关外，其他均无显著相关。进一步对被试的心理资本状况进行单因素方差分析。结果显示，男生与女生在自信、希望两个维度存在显著差异，其统计值分别为：F(1， 209) = 4.99， p < 0.05；F(1， 209) = 4.34， p < 0.05。不同学历被试的心理资本水平无显著差异。H1得到了验证。 4.3. 心理资本与情境绩效的关系 心理资本、情境绩效各维度的均值、标准差以及相关系数如表3所示。 Table 3 The mean， standard deviation and correlations between subitems of psychological capital and contextual performanc 变量 均值 标准差 1 2 3 4 5 6 7 8 1心理资本 90.07 11.92 1 2自信 22.68 3.12 0.87 ** 1 3希望 22.40 3.25 0.92 ** 0.77 ** 1 4韧性 22.29 3.38 0.92 ** 0.75 ** 0.81 ** 1 5乐观 22.70 3.57 0.87 ** 0.61 ** 0.73 ** 0.74 ** 1 6情境绩效 59.07 6.22 0.75 ** 0.73 ** 0.70 ** 0.68 ** 0.59 ** 1 7人际促进 27.77 3.00 0.63 ** 0.63 ** 0.57 ** 0.55 ** 0.50 ** 0.86 ** 1 8工作奉献 31.30 3.96 0.71 ** 0.68 ** 0.67 ** 0.65 ** 0.54 ** 0.92 ** 0.59 ** 1 表3. 心理资本、情境绩效各维度的均值、标准差及相关系数 注：Pearson相关性； * 在0.05水平双侧上显著相关； ** 在0.01水平双侧上显著相关。 表3显示，心理资本与情境绩效显著正相关(γ = 0.75， p < 0.01)，心理资本的各子维度自信(γ = 0.74， p < 0.01)、希望(γ = 0.70， p < 0.01)、韧性(γ = 0.68， p < 0.01)、乐观(γ = 0.58， p < 0.01)均与情境绩效显著正相关；同时，心理资本与情境绩效的两个子维度：人际促进(γ = 0.63， p < 0.01)和工作奉献(γ = 0.71， p < 0.01)也显著正相关。这些相关性与理论预期的关系相一致，H2得到验证。 4.4. 领导–部属交换中介作用的检验 为了检验假设：领导–部属交换在基层青年公务员心理资本与情境绩效间起中介作用，研究首先构建了中介效应路径图，具体见图1。 图1. 心理资本，情境绩效和领导–部属交换的中介模型假设 我们遵循MacKinnon等人(2004)的建议，使用Bootstrap方法来检验中介路径的显著性(MacKinnon， Lockwood， & Williams， 2004)，具体为利用Preacher和Hayes (2008)开发的SPSS宏PROCESS进行中介效应分析。即心理资本通过领导–部属交换到情境绩效的间接效应(a*b)是否显著异于零。Bootstrap方法不需要假设抽样的正态分布，而是通过反复抽样来估计间接效应及其抽样分布，并据此分布特征来估计间接效应的置信区间(CI)，因此许多学者建议使用该方法(Shrout & Bolger， 2002)。我们将Bootstrap的参数设定为5000次运行中介效应检验的宏。结果显示，心理资本对领导–部属交换具有显著正向影响(β = 0.60， p<0.001， CI = [0.49， 0.71])，心理资本通过领导–部属交换对情境绩效(a*b = 0.14， p < 0.001， CI = [0.07， 0.23])的间接效应显著，而且Bias corrected CI都不包含零。路径分析的结果还表明，领导–部属交换部分地中介了变革型领导对工作绩效(c' = 0.60， p < 0.001)，验证了H3和H4。
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user: 5. 讨论 5.1. 理论意义 迄今为止，尽管关于员工心理资本与工作绩效关系的研究已经取得了较大进展，但是要全面理解它们的关系，还需要进一步探索其发挥作用的机理。 先前研究显示，个体的心理资本会因为成长环境、性格特征等存在差异，比如，Luthans和Youssef (2004)发现，个体的家庭背景、教育经历、社会环境等因素会不同程度地影响其心理资本水平。童佳瑾和王磊(2009)也发现，男性大学生的心理资本在自信、希望和韧性方面强于女生，而乐观维度不存在显著差异。因此，本研究对基层青年公务员心理资本的情况进行了分析，支持了先前研究的结果，发现男性青年公务员在心理资本的自信和希望维度显著高于女性青年公务员。这可能与现实中女性公务员职务晋升空间相对狭窄有关，有研究者发现，职务等级越高，女性所占比例越小，认为我国女性公务员的职务发展仍不容乐观，女性公务员在职务晋升中仍处于劣势(李永康，赵海燕，2012)。因此，针对这种现象，组织在基层青年公务员的培养过程中，应当更加重视对女性基层青年公务员自信与希望的塑造。 当今中国，政府组织正面临着迅速变化的科学技术以及日益复杂的社会环境，政府组织对公务员的工作创造性、灵活性以及变化适应性提出了更高的要求。对于基层青年公务员，入职第一年既是组织考察他们的重要阶段，也是他们工作适应的关键阶段。当前公务员招聘对于学历与专业方面的考察已经非常成熟，这对基层青年公务员完成组织分配的任务绩效是一种有效保障。但在工作中，他们还要完成一些情境活动，即与其工作任务并不直接相关的内容，比如主动承担困难的任务；自愿做一些不属于自己职责范围内的工作等。有研究发现，心理资本对情境绩效的影响效应显著大于对任务绩效的影响(周浩，2011)。他们认为，员工的希望、乐观和韧性具有感染性，这种积极态度传导给同事和企业，表现为关心帮助同事，为组织付出额外的努力等。同事、企业对于这种积极的行为表现必然给予积极的回应，从而使得员工的心理资本对其关系绩效的影响产生倍增效应。也就是说，心理资本对情境绩效的影响与团队的人际关系有一定联系。而已有研究较少关注领导–部属交换关系在员工心理资本与情境绩效间是否产生影响。本研究基于中国人际文化大环境的背景，通过对入职一年的基层青年公务员进行调查，结果发现，基层青年公务员的心理资本对工作的情境绩效具有积极影响，并且这种影响部分是通过领导–部属交换关系的中介影响起作用，即基层青年公务员心理资本正向影响领导–部属交换，进而使得基层青年公务员表现出更好的情境绩效。说明心理资本对情境绩效的影响，存在其他因素作为中介的间接影响过程，进一步拓宽了心理资本对情境绩效影响的研究内容。 5.2. 实践意义 在政府的动态工作情境中，不可能将所有工作都标注在工作说明书上，但公务员的情境活动对组织的高效运转具有促进和催化作用。对于当前不断变革和充满挑战的时代，组织成员，尤其是新加入组织的青年公务员的自信、乐观、希望、韧性等积极心理状态对政府组织的发展起着尤为重要作用。本研究基于积极组织行为学的视角，拓展了心理资本理论的适用范围，为提升基层青年公务员的情境活动行为提供了重要理论支持，也为如何提高基层青年公务员的情境绩效的组织管理实践提供了有效的途径。 本研究发现，心理资本可以对基层青年公务员的工作态度、行为产生积极影响，表现出更多帮助行为和责任承担行为，而且还存在领导–部属交换的中介效应。因此，在组织管理过程中，应当重视青年公务员积极心理资本的培养与开发，尤其是领导应该关注与部属的关系培养。通过培训提升基层青年公务员的心理资本，提升领导的积极情绪表达能力，将自己积极的心理资本传递给基层青年公务员，促进他们产生更多情境活动行为。并且，心理资本具有状态性、可以开发的特性(Luthans， Avey， Avolio， & Peterson， 2010)，组织可以通过特定的训练程序有计划地提升基层青年公务员的心理资本。 5.3. 局限性与未来研究方向 本研究虽然在研究设计上采用了成熟的量表，同时控制了人口统计学及教育、工作经验等额外变量对研究变量的影响，但是仍然存在一定的局限性。不同职业、不同组织在组织文化、员工福利等方面存在较大差异，因此，本研究的结论在向其他行业与组织推广时应持有谨慎的态度。本研究属于横断研究，无法推断出严格意义上的因果联系。 未来研究可以从以下三方面进一步开展：第一，在更多样的组织进行取样，考虑行业、组织等因素，以提升研究的外部效度；第二，采用自评、他评等多种方法相结合的形式进行测量，更全面地了解变量之间的关系；第三，采用纵向研究设计，为研究结论的因果推论提供更有力的证据。
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user: 摘 要 随着我国经济的发展与居民可支配收入的增加，投资理财越来越走进居民的生活。但是，目前我国金融市场尚在转型，存在很多薄弱环节。同时，居民在投资理财上存在很多误区和问题，制约了居民投资理财的有效收益和经济的可持续发展。论文从居民投资理财的现状出发，采用实证分析方法，探析居民理财问题及根源，并提出相关政策建议。 关键词 :投资理财现状，问题与根源，建议与思考 Copyright © 2019 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. 研究问题的提出 1.1. 研究背景 1.1.1. 居民投资理财需求增加 改革开放40年，我国综合实力不断增强，我国宏观经济在连续多年保持较高增长的情况下，经济总量已经超过10万亿美元。2018年，中国经济增长速度稳，GDP保持6.6%的中高速增长；居民消费价格稳，CPI比上年上涨2.1%；市场销售稳，全年社会消费品零售总额比上年增长9.0%；投资增长缓中趋稳，制造业投资和民间投资增速加快；居民收入和消费较快增长，人民生活持续改善。全国人均可支配收入实际增长6.5%，快于人均GDP 6.1%的增速。居民消费支出增加，居民消费升级提质，全国居民恩格尔系数为28.4%，比上年下降0.9个百分点 2 。从国际比较看，我国在世界上仍属于经济增长率最高的国家之一，居民储蓄额连年攀升，家庭有了除满足基本支出以外的可投资理财资金，见图1。 图1. 我国居民银行储蓄增长情况 1 我国资本市场的快速发展也可以为我国居民提供巨大的理财机会和投资需求，为居民理财实践提供客观基础。在进入90年代后，我国的资本市场，尤其是股票市场从无到有，债券市场从小到大，保险市场也获得了巨大的发展，理财产品丰富多样且更新迅速。 1.1.2. 居民对投资理财认识存在诸多误区 通过文献阅读发现，居民在投资理财方面存在很多问题，具体表现为：1：目前存款和房产投资仍然是中国居民的主要投资理财方式，其中存款占比为40%，不动产投资占比为35%，其他如股票投资、债券投资总额相加不足20%。2：居民家庭缺乏正确的投资理财观念，存在盲目跟风、投机取巧等非理性观念。对于报刊、媒体给出的投资理财信息照搬照用，不能根据居民家庭的自身需要建立合理的投资理财策略。3：居民家庭购买的理财产品相对单一，理财方式简单，无法形成产品的投资组合。缺乏正确的风险防范意识，只重视高收益，而忽略了相伴的高风险。很多居民选择投资一种理财产品，风险和收益都有巨大的问题，很多居民只选择储蓄，过于重视资金的安全问题，却忽略了投资的收益性要求；很多股民却把全部的资金放在股市，风险过于集中，只追求投机性；还有许多居民拥有流动性偏好，大量现金持有在手中，没有收益可言；还有相当一部分的居民贷款买房，使自己成为房奴，没有多余的资金投资理财。 1.2. 文献综述 笔者从中国知网、万方数据网等文献库下载整理关于投资理财的研究文献，这几年研究成果丰硕，学者们从不同视角，采用理论研究与实证调查结合的方法，具体综述如下几个方面。 1) 关于理财风险的研究，范玉红 [ 1 ] (2018)研究认为要准确认识投资理财存在的误区并给出针对性的建议；吴秀盈 [ 2 ] (2007)研究认为要看到金融市场存在的风险问题，并且针对存在的问题对金融市场给出相对应的管理；韩东升 [ 3 ] (2014)研究认为要看到理财活动当中存在的各类风险，通过各种措施有效地回避和控制。 2) 在居民理财存在的误区和风险问题上，马良 [ 4 ] (2006)研究认为我国居民的理财现状正在发生巨大的变化，理财有典型的“中国特色”，需要从宏观和居民个人两方面改进；敖旭 [ 5 ] (2012)研究认为理财问题主要集中在经济体制，理财工具和居民观念上；鲁梦宇 [ 6 ] (2016)的研究则对今天理财存在的问题从政府、金融机构、理财者三个方面给出了详细的建议。 3) 关于居民理财的计划和策略研究问题，张永翠 [ 7 ] (2010)研究了在低利率时代的投资理财策略，重点从居民个人角度给出可行性的建议；徐志仓 [ 8 ] (2005)则强调制定多元化的投资理财，争取获得收益最大化；吴秀盈 [ 2 ] 研究认为应重点关注理财市场的变化，根据市场变化调整自己的投资计划；吴琪祺 [ 9 ] (2018)的研究则分析了投资理财的必要性，并且在理财策略上给出了自己详细的建议；潘颖 [ 10 ] (2017)研究认为理财规划的重要性体现在科学性和收益性上；陈珺 [ 11 ] (2018)研究认为投资理财规划的策略要在明晰个人面临的理财问题基础上提出并完善；王腾龙 [ 12 ] (2015)研究认为投资理财计划的制定要坚持“安全性、收益性、流动性”原则，首先应考虑规避风险。 综合以上研究，我们认为：居民理财问题目前是研究的热点问题之一，居民在投资理财上存在很多误区，理财观念和资金成为制约居民理财收益的最大障碍；同时投资理财发展受到来自居民个人理财观念和金融市场的双重冲击；在投资理财的计划与策略问题上，很多学者都在探究，希望可以从多个方面给出有效建议，有学者聚焦在投资理财规划的必要性上，有学者聚焦在投资理财规划的重要性上，有学者则针对理财策略多角度的给出详细的措施等。基于经济水平的持续增长和众多学者的研究，我们可以看到研究居民理财问题的重要意义。
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user: 2. 居民投资理财实证调查研究 2.1. 问卷调查 关于问卷设计，我们主要分为了两部分，第一部分是对居民的基本情况进行了解，主要为年龄、性别、职业、收入；第二部分是对理财专业知识的调查，包括对理财概念的熟悉程度、是否亲自理财、理财工具与收益的选择等具体问题。问卷采用抽样调查为主，个人访谈为辅的研究方法，在公园和社区对居民开展随机抽样调查，共回收223份有效数据。 2.2. 调查结果 在性别上，男女各占50%；年龄上，居民主要集中在18~45岁，共196人，占总人数的88%；行业调查结果，有176人是非金融行业，占到80%，金融行业的人数只占20%；在月收入上，有27%的人收入大于10000元，然后是22%的人收入在5001~8000元之间；然后收入在3000元以下，3001~5000元之间和8001~10000元之间的人所占比例分别17%、16%、18%；在理财概念的熟知程度上，一般理解的是92人，占比45%，比较了解和非常了解的人占比33%，占到1/3，不太了解和完全不了解的占比26%；在理财的实际操作问题上，理财成功、理财不太成功和不理财的人基本各占1/3；分别是70人(32%)、75 (35%)和72 (33%)；调查不理财的原因主要是3个：没有专业的理财知识、没有多余的钱和对理财产品了解甚少；关于理财人群的其他问题调查结果是：关于投资起步的金额问题，有31%的人选择了50000元以上，有19%的人选择了10001~30000元之间，选择5001~10000的人占比18%；在预期的投资收益中，有近一半人的预期收益是5%，有68人，然后依次是预期收益4%，有27人，预期收益7%，17人，预期收益8%，有14人，可见居民还是相对保守和谨慎的；在投资理财产品的选择上，是多选题，有98人次选择了银行理财产品，然后是储蓄和互联网理财产品有60人次选择，58人次选择了基金定投，保险和股票都是47人次，很明显大家的投资理财都是集中在相同的产品上；在产品选择原因上：最主要的是值得信赖和多余的资金，共147人次；在投资结果的影响因素上，居民认为自己的专业程度和理财时机的把握最重要，都有70人次选择，其次是资金实力，有64人次；在理财知识的获取上，大家主要是通过网络和书籍(117人次)，银行或金融机构(109人次)家人或朋友(93人次)，通过数据显示，大家获取知识的方式还是很多样的；针对理财市场存在的问题，大家都关注的是：产品复杂难懂；信息透明度低；低收益和高风险问题，渴望低风险和高收益的投资理财环境。 通过调查发现，居民在投资理财观念上存在很大的误区；主要是理财概念不熟悉，进行盲目投资和单一产品选择，也存在较大的风险；在理财的实际操作上，也存在很大的问题，很多居民投资结果不乐观，损失惨重；很多居民缺乏投资理财的专业知识，导致理财只能是一种空想。
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user: 3. 居民投资理财存在问题及根源分析 通过问卷的调查研究和分析，我们主要发现了以下问题。 1) 在理财概念的熟知悉度上大于80%的居民都是一般了解。还有部分人群完全不了解。但是通过访谈聊天验证，我们发现居民的“一般了解”也仅仅是对个别产品的了解，或者是一些大家都熟知的知识，并非是可以独立设计自己的理财规划。究其根源，我们可以看到80%都是非金融人士，出于专业的阻碍，很多人对理财概念并未真正的理解，又因为理财产品复杂难懂，理财市场变化迅速，由此导致了居民很难在理财上做出正确的判断，获得理想的投资结果。如图2和图3所示。 2) 关于居民是否理财和理财结果的调查中，很多人实操理财成效不明显。我们了解到，有2/3的居民都曾参与过投资理财的实际操作，但是仅有1/3的人获得了不错的结果，很多人则是在实际的操作中交了学费。而且，有1/3的人并未进行过理财操作，我们询问原因，有部分是因为没有多余的钱财进行投资，但是更多的人，是因为没有知识不敢尝试，害怕现金的流失，对于他们来说，虽然金钱握在自己的手中，有通货膨胀的存在会使得货币贬值，但是总要好过大量的资金进入市场遭遇风险而不能收回。还有部分受访者表示，由于早前进行投资理财的失败经历，使其小心谨慎，不愿再轻易的进行尝试。见图4。 图2. 居民工作行业调查数据(单选) 图3. 居民理财概念熟知程度(单选) 图4. 居民理财及结果调查数据(单选) 对于上两个问题，我们可以看到，金融理财需要的专业性很强，因为居民是非金融行业，且并未接受相关知识的培训，所以对于理财的概念不是很熟悉，由此造成居民不敢轻易尝试投资理财。虽然很多居民也有尝试投资理财的实际操作，但是结果并不理想，并且受到之前投资失败的影响，出于恐惧心理，很多人不愿意再次尝试。 3) 居民投资理财工具单一。在调查的过程中，在理财工具的选择上，我们设置的是多选题，但是很多居民只选择了一种理财工具。通过调查数据表明，居民目前最喜欢的理财工具是银行理财产品，其次是储蓄存款和互联网理财产品(余额宝、支付宝、微信)。在询问选择原因时，我们了解到居民对于国有银行的信赖度远远大于其他的金融机构，目前处于低利率时代，很多居民开始选择放弃储蓄，转而选择其他的理财产品以提高收益，这时银行理财产品成为了最好的选择。我们知道，股票高收益的同时伴随着高风险，并且股票的操作需要很强的专业知识和大量的时间，对于一些缺乏专业知识和时间紧缺的人来说，不是很好的选择；保险在国内已经取得了很大的发展，可是大多数人还是将保险作为规避风险和疾病医疗时的保障，不看做投资理财的工具。基金定投在近年来很受居民的喜爱，但还不是主流的投资趋势。银行理财产品在收益上要高于储蓄，在风险上小于股票，而且不需要操作，只需要购入，到期获得本金和收益即可，最主要的是可信赖程度高，因为银行在我国金融市场的特殊地位，使得居民不用担心资金的安全性，而且银行的理财产品专业，省心。在居民的要求里，首先要保证本金的安全，躲避风险，在此基础上，再考虑收益情况。如图5、图6所示。 图5. 理财工具选择(多选题) 图6. 居民理财工具选择原因(多选题) 4) 如图7和图8所示，居民对于投资理财的期待和关注的重点问题较为片面，主要集中以下方面。很多居民在填写问卷时，选择单一，只侧重了一个方面。很多居民认为信息透明度低，也有相当大一部分人认为产品复杂难懂；也有很多人认为风险高、收益低；但是很少有人可以全面的认识到目前理财市场存在的问题。他们当中的大多数都是基于自己选择的理财产品而言的，缺少全面性。 在关注的理财问题上，从访谈情况来看，很多居民都是先重视收益，再考虑资金的安全问题，并且没有想过要做投资组合，使风险和收益都在可控范围内。 基于此前个人理财知识的薄弱，再加上理财市场存在的困难，使得居民很难自己进行独立完整且适用于个人的理财规划，也很难进行投资理财组合。 图7. 居民对理财市场不满意因素调查 图8. 居民最关注的理财问题 5) 理财的专业知识成为制约居民理财的关键问题。在被调查的人中，有1/3的人没有尝试过实际理财，在询问原因时，很多人都是由于没有专业知识，害怕在实际操作中，会使得本金也遭遇风险，所以趋于保守，不去尝试。同样，在今天的消费观念引导下，很多人是月光族，没有多余的资金理财。见图9。
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user: 4. 居民投资理财建议与思考 4.1. 针对政府部门的建议 1) 建立完善金融法规，保障投资者利益。一个良好的金融交易环境，需要政府建立健全完善的金融法规和金融监管机制，对金融市场上的违规活动进行约束，加强监管力度，提高居民对金融机构和金融市场的信心。 2) 借鉴西方经验，推动金融市场改革。破除传统观念束缚，深化体制改革，调整产业结构，从多个方向推动居民投资理财活动向多元化、风险分散化、安全化发展。 3) 扩大理财知识宣讲，普及理财概念。可以通过多种媒介进行，像电视、广播、报纸等主流媒体。 图9. 居民不理财的原因 政府也可以敦促金融机构多进行理财知识和理财产品的公益宣讲，同时，要加强理财读物的普及程度。 4) 引入教育体系，应该从小引入财商教育，使孩子拥有投资理财的意识并且可以进行操作，在真正实际的操作中，学习理财的知识。高等教育阶段，应该将理财教育课程引入公共课教育，给予大学生们最为专业和全面的理财知识，并且鼓励他们在校期间进行理财的实际操作。 4.2. 针对金融机构的理财建议 1) 培养专业人才，提供理财服务。金融机构应该对相关工作人员进行专业化培训，加强从业人员的专业性和知识的全面性。金融机构应该和高校合作，引入理财专业人士的联合培养，使得金融机构的就业人员既具备理论基础，又拥有实际经验，可以给予居民专业的的理财服务。 2) 大胆创新，根据市场开发理财产品。金融机构要关注和听取理财者意见与建议，对金融工具进行大胆创新，设计出更符合大众投资理财需求、更合理科学的投资理财产品，极大地迎合不同收入层次居民的投资理财需要，从客观上减少居民选择单一理财产品的问题。 4.3. 针对理财投资者居民 学习理财知识，合理运用理财工具。在中小学课堂中引入财商教育，培养孩子的投资理财意识。高等教育阶段，应该将理财教育课程引入公共课教育，给予大学生们最为专业和全面的理财知识，并且鼓励他们在校期间进行理财的实际操作。而已经工作的居民可以通过网络、书籍等多种方式学习理财知识，根据个人对资产流动性、风险性等产品特点的偏好和自身财务状况，针对性地选择投资理财产品，制定一个有效的投资组合方案，最大限度的处理好风险与收益之间的关系。
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user: 5. 研究结论 通过问卷调查研究：可以真正清楚地找到居民在理财投资问题中的误区，针对问题，给出相应的建议，同时给予居民清晰且有价值的理财教育，使其可以自己进行收益与风险适中的理财，投资理财是居民日常生活的一部分，并且越来越占据重要位置。科学合理的理财会对社会经济和居民个人都产生有益的影响。但是通过调查研究发现，居民在投资理财方面存在很多误区和问题，需要政府宏观调控、金融机构改革和个人知识提升三方共同努力来改善我国的理财现状，以创造出一个良好的金融理财环境，使金融产品日益创新，金融市场日益完善，促进资源的优化配置，提升我国经济发展和提高居民生活水平。
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user: 摘 要 区域经济差异是指在一个统一的国家内部，一些区域比另一些区域有更快的增长速度、更高的经济发展水平和更强的经济实力，致使空间上呈现发达区域与不发达区域并存的格局。山西的经济结构具有典型的资源型、低级化的特征，形成了以煤炭、电力、冶金等能源原材料型工业结构。但伴随着近年来煤炭产业的不景气，大力发展农业就有着重大意义。在发展过程中，山西省各个县域的内部分化加速，农业经济的差距开始加大。本文以山西省各个县域的农业经济为研究对象，选取山西省所辖的115个县域为研究对象，采用了多元统计方法中的主成分分析、因子分析、聚类分析的研究方法，建立模型，分别从时间角度分析了2005~2013年山西省县域农业经济的发展规律，从空间分布角度分析了2013年山西省各县域农业经济的空间分布差异。通过建立相关的评价指标，将主成分分析和因子分析的分析结果与县域的农业发展现状结合，得出了影响各县域农业经济的三个主要因素：县域的农业生产条件；县域的农村用电量；县域的农民人均纯收入。通过对这些县域影响因素的综合得分进行排名，可以得到每个县域的综合排名情况，再通过聚类分析将各个县域的农业经济水平分为四类：农业经济发达地区、农业经济一般发达地区、农业经济欠发达地区和农业经济不发达地区。 关键词 :多元统计，县域农业经济差异，主成分分析，因子分析，聚类分析 Copyright © 2019 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 1.1. 选题背景 区域经济差异是指在一个统一的国家内部，一些区域比另一些区域有更快的增长速度、更高的经济发展水平和更强的经济实力，致使空间上呈现发达区域与不发达区域并存的格局 [ 1 ] 。区域差异是区域经济发展中所存在的一种常态，区域经济发展水平的评价结果是政府部门判断该区域现有的经济水平和制定该区域经济发展策略的重要依据，它影响着一个国家和地区的经济发展和社会稳定。以下几个方面原因，使区域差异呈现出客观性、长期性和动态性的特点：一是由于区位条件、资源禀赋、外部条件等因素在不同区域的不同决定了区域差异的产生是客观存在的；二是由于区位条件、资源禀赋、外部条件等因素对于同一个地区来说很难在短期内彻底改变，所以区域差异将是长期存在的；三是由于影响区域经济发展的资本、劳动力、人力资本等因素处于变化之中，而且随着技术进步，区域经济发展对要素的依赖性会发生改变，所以区域的差异性又处于动态变化之中。因此区域经济差异是地理学、经济学的一个重要研究课题 [ 2 ] 。 山西是内陆省份，位于黄河中游东岸，华北平原西面的黄土高原上。2014年，山西省生产总值12，759.4亿元。其中，第一产业增加值788.1亿元，占生产总值的比重6.2%；第二产业增加值6343.3亿元，占生产总值的比重49.7%；第三产业增加值5628.0亿元，占生产总值的比重44.1%。人均地区生产总值35，064元。山西的经济结构具有典型的资源型、低级化的特征，形成了以煤炭、电力、冶金等能源原材料型工业结构。但伴随着近年来煤炭产业的不景气，大力发展农业就有着重大意义。农业属于第一产业，农业是支撑国民经济建设与发展的基础产品。农业是人们利用动植物体的生活机能，把自然界的物质和能转化为人类需要的产品的生产部门，因此对山西省各县域农业经济研究有着重要意义。 目前区域经济分析常用的数学方法有多元统计、线性规划和决策论。其中多元统计分析在区域经济评价中的具体方法有因子分析、主成分分析、聚类分析和回归分析 [ 3 ] 。因为县域农业经济变量较多，因此根据运用上的需求，选择多元统计分析——能够一次处理多个变量，同时是有效反应这些变量间的相互联系的一门统计学科。 1.2. 研究目的与意义 本文基于上述的背景，希望通过不同的区域差异测评方法具体地去探析现阶段山西省农村经济区域差异的现状，分析差异形成的原因，并且提出促进山西省农村经济协调发展的建议。 通过探索各县域农业经济的变化规律，分析山西省县域农业经济的时间演变和空间分布差异以及空间分布格局，可以为山西省农业经济的发展提供理论基础，从而正确有效地指导和促进一个地区的农村经济发展，最终达到省域内农村经济协调发展的目的，具有一定的实践意义。 1.3. 研究内容及方法 通过查阅文献，收集山西省县域农业经济的相关数据，探索各县域农业经济的变化规律，分析山西省县域农业经济的时间演变和空间分布差异以及空间分布格局 [ 4 ] ，通过不同的区域差异测评方法具体地去探析现阶段山西省农村经济区域差异的现状，分析差异形成的原因。 针对山西省县域农业差异的研究，本文主要采取以下方法： 理论分析方法：通过对多篇文献的参考，本课题决定将所获取的数据通过处理后用相关分析、主成分分析以及因子分析的多元统计方法来测评山西省农村经济发展区域差异现状及其影响因素。 数据处理方法：本研究在数据的分析、统计和处理过程中，主要运用SAS [ 5 ] 、Microsoft Excel 2010等统计分析软件对数据进行处理。
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user: 2. 研究现状及相关文献综述 2.1. 研究现状 国内学者对经济差异的研究，是在借鉴国外研究方法的基础上展开的，研究成果也颇为丰富，伴随着研究视角的多元化，许多新的研究方法也被大量运用于区域经济研究当中，例如空间统计、计量经济模型、系统分析等，使得研究更具科学性。研究技术的成熟，使得研究尺度从全国缩小到县域及村镇。李小建和乔家君首次以县域为研究对象，将县域经济发展数据与图形数据结合，对中国县域经济差异进行空间分析。研究得出：中国县域经济发展相对差异明显变小，但沿海地区与内陆地区的差异则出现扩大；经济增长较快的县域主要分布于沿海、京广线和长江沿岸，不发达县域主要集中于中西部地区 [ 6 ] 。 我国区域农村经济差异的影响因素很多，主要包括自然资源禀赋、地理区位等农村发展基础因素，农村产业结构、农业投入、农村基础设施等农村经济因素以及农村人口素质、区域政策差异、文化差异等区域农村社会因素。这些因素相互交织、相互联系、相互作用，导致了区域农村经济差距的产生和扩大。其中在这些众多影响因素中农村产业结构、农业投入、农村基础设施和农村人口素质是导致区域农村经济差异的最主要因素 [ 7 ] 。 目前，国内对于县域农业经济差异的研究中，已有学者研究过甘肃，河南，安徽，江苏等省份的县域农业经济差异，但还未有对于山西省县域农业经济差异研究的相关文献，因此通过我对该课题的研究，可以分析出山西省县域农业经济的时间演变和空间分布差异以及空间分布格局，以及造成这些差异的原因；并提出一些对山西省农业经济健康发展有益的建议。 2.2. 相关文献综述 关于区域经济差异方面的研究，学者们除了注意到区域经济差异的现状以及用各种统计测量方法对差异的现状进行测量外，也将研究的重点放在分析这种区域间的差异形成原因上面。在这方面，在我国学者冯学军的论文《基于多元统计分析的区域经济差异研究》 [ 8 ] 从上海市与安徽省的人均GDP、环境保护投资额、农村居民纯收入、进出口总额、财政收入、区域经济基础等因素来研究区域经济增长对区域经济差异所产生的影响。在叶华的论文《近16年来浙江省区域经济发展差异分析》 [ 9 ] 中通过以浙江省11个地级市为基本单元，根据1993年浙江省计经委国土办课题组的研究报告，将全省分为浙东北、温台和金衢丽三大区域，并且从GDP、人均GDP、产业结构、就业结构、人民生活水平、城市化水平和对外贸易等方面入手，分析了近16年来浙江省区域经济差异的演变特征和成因，并提出相应的对策建议。刘省贵的论文《基于多元统计的河南省城镇化区域差异分析》 [ 10 ] 中，基于城镇化的内涵从经济、人口、社会、生活和空间五个方面构建了河南省城镇化指标体系，对河南省各市进行归类并总结各区域的发展特点。 以上所有的研究中，绝大部分是基于省级行政单位或者更大范围的区域单元数据，能够很好地解释现实区域经济大格局差距的产生及其变化，但是却忽略了对省内某一行业经济发展差异产生的原因的研究。 因此通过对其他学者的文献的参考中可以看到农业经济区域发展差异的研究，例如在江凯的论文《福建省农业经济发展水平分区研究——基于多元统计分析》 [ 11 ] 中，运用数理统计中的多元统计分析方法对福建省各地市农业经济发展水平进行综合评价和区域研究分析，首先建立评价指标体系，然后运用SAS (统计分析软件)和MATLAB (数值计算软件)进行一系列的数学处理和分析。在数据分析中运用了主成分分析和因子分析方法分析了各地市在福建省的农业经济中的地位，同时做出综合评价以及提出了利用聚类分析的方法来评价各地市农业经济地位等级的设想以及分区研究。最后分析了各地市农业经济存在差异的原因，并且提出了福建省发展区域经济以及平衡区域经济差异的基本策略。在荣慧芳的论文《甘肃省农村经济发展区域差异研究》 [ 12 ] 中通过对甘肃省农业经济研究发现甘肃省县域农业经济发展差异明显，总体呈现逐年波动上升的趋势。甘肃省县域农业经济发展水平在空间上呈现出明显的相关性，即农业经济发展水平高的县域之间在空间上相互邻近，同时农业经济发展水平低的县域在空间上互相邻近，呈集聚分布态。
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user: 4. 结论综述 本文选取山西省所辖的115个县域为研究对象，采用了多元统计方法中的主成分分析、因子分析、聚类分析的研究方法，建立模型，分别从时间角度分析了2005~2013年山西省县域农业经济的发展规律，从空间分布角度分析了以2013年为研究对象，山西省各县域农业经济的空间分布差异。 通过对2005~2013年的各县域农业生产总值的标准差及变异系数2个指标从相对差异和绝对差异两方面分析了山西省县域农业经济时间演变规律：2005~2008年农业经济差异逐步缩小；2008~2013年农业经济差异逐步增大。 通过建立相关的评价指标，将主成分分析和因子分析的分析结果与县域的农业发展现状结合，得出了影响各县域农业经济的三个主要因素：县域的农业生产条件；县域的农村用电量；县域的农民人均纯收入。通过对这些县域影响因素的综合得分进行排名，可以得到每个县域的综合排名情况，再通过聚类分析将各个县域的农业经济水平分为四类：农业经济发达地区、农业经济一般发达地区、农业经济欠发达地区和农业经济不发达地区。
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user: 摘 要 利用欧洲中心欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(GFS)两个预报中心2018年6月1日至2018年11月30日地面2米气温0~4天预报资料，对地面气温进行贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging， BMA)预报实验。结果表明，BMA方法不仅可以提供确定性结果预报而且可以提供全概率密度函数，定量描述预报不确定性大小。利用ACC、RMSE以及预报误差在1℃和2℃的预报准确率来看，BMA的预报结果相比于模式而言，有一定的提高。利用CRPS评分对BMA概率预报进行评估，发现BMA的概率预报技巧也有提高。另外对于BMA提供的概率预报，80%概率下温度预报可作为最高气温预报的界限。 关键词 :BMA，概率预报，盐城 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/
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user: 1. 引言 天气概率预报初创于20世纪，但直到上世纪60年代前期为止，概率天气预报的进展比较缓慢。20世纪60年代最先由美国国家气象局把概率预报用于日常气象业务的试验；并于1965年开始在全国实施降水主观概率预报(SubpoPa)业务计划，1972年雷雨和强风暴概率预报投入业务运行，1974年短时局地强风暴概率预报系统进行试运行，1976年完成此系统的开发。20世纪70年代日本开始传送降水概率预报，并于l980年JE式对外发布东京的降水概率预报；1980年欧洲中心澳大利亚、加拿大等国和地区相继建立了降水概率预报业务系统。我国在20世纪80年代曾发布过概率预报，1995年在上海市、北京市相继发布了降水概率预报。1998年中国气象局决定在全国推行概率预报业务，但目前国内水平与美国、日本等发达国家相比还存在一定差距，不仅表现在数值预报模式的分辨率上、计算机速度上、预报产品分发处埋上，还表现在我国数值预报产品释用工作至今尚未形成完整业务。 大气自身的运动特征、数值模式的不完备、初始资料的不确定性等各类因素，促使了天气预报从从单一值的确定论向多值的概率论转变 [ 1 ] [ 2 ] 。 杜钧 [ 3 ] 、矫海燕 [ 4 ] 指出集合预报的产生和应用在一定程度上弥补了预报的不确定性，提高了预报精度，为概率预报的发展奠定了坚实的基础。Epstein [ 5 ] 提出了集合预报的思想和方法，这是一种动力随机预报方法。依据非线性理论，由于数值模式对初始状态的敏感性，集合预报方法使用多个成员来描述大气状态的不确定性，通过模式运行产生大量预报信息，可生成真正“概率论”意义下的预报结果。多模式集成方法是一种提高模式预测准确率的非常有效的后处理统计方法。多模式集成方法不仅适用于确定性预报，也可用于概率预报。其中集合概率预报可以定量评估不确定性，并且对天气变化的风险分析和决策制定提供更准确的值，从而实现经济最优化 [ 6 ] 。集合概率预报方法BMA，Raftery等 [ 7 ] 在2005年引入BMA方法，将其作为一种方法产生任何天气参数的概率密度函数。这种方法现在被广泛的用于气温、海平面气压、定量降水、风速以及风向的概率预报。贝叶斯模式平均方法(Bayesian Model Averaging，简称BMA)能够产生率定的高度集中的概率密度函数(Probability density function，简称PDF)。它对某一特定变量的概率预报是经过偏差校正的单个模式概率预报的加权平均，其权重是相应模式的后验概率，代表着每个模式在模式训练期相对的预报技巧。应用研究表明，基于BMA方法进行集合预报具有明显优势。用已有预测效果的PDF进行概率预报，这个有预测效果的PDF是经过偏差校正的各个中心的概率密度函数(PDF)的加权平均，其权重是相应模式的后验概率，代表着每个模式在模式训练阶段相对的预报技巧。 智协飞等 [ 8 ] 利用TIGGE多模式资料研究BMA方法对地面气温的10~15 d延伸期概率预报研究，结果表明BMA方法对概率预报技巧有一定的效果。智协飞等 [ 9 ] 利用多模式资料中地面气温资料进行BMA预测方法研究，结果表明，EMN的回报效果优于8个单模式的回报效果，而BMA的回报效果最好。另外，智协飞等 [ 10 ] 也比较了集合概率预报的两种不同的方法，结果发现利用BMA方法制作的概率预报的方差较小，减小了预报的不确定性，因此预报结果更接近大气的真实值。 在实际业务应用方面，如何通过有效的手段充分利用各种数值预报产品形成本地概率预报产品，十分迫切。盐城地处江苏中东部，拥有最长的海岸线和最远的沿海滩涂以及最广的海域面积，物产富饶，素有鱼米之乡的美称。冬季主要受极地变性大陆气团控制，夏季受副热带高压控制，一年四季均有灾害性天气，主要包括暴雨、大风、寒潮、高温等。本文以盐城为例，进行多模式集成将多种模式产品转化成所需的概率预报产品，进一步提升各种数值预报的客观指导价值，进一步提升本地预报水平，实现经济最优化。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 资料 本文用包括欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecast， ECMWF)、美国国家环境预报中心(Global Forecast System， GFS)预报数据都是08时起报，预报未来3天96小时的2米气温。模式中心及其分辨率如表1所示。 Table 1 Basic characteristics of the two climate model 预报中心 模式名称 分辨率 欧洲中期天气预报中心 European Center for Medium-Range Weather Forecast， (ECMWF) 0.125˚ × 0.125˚ 美国国家环境预报中心 Global Forecast System (GFS) 1˚ × 1˚ 表1. 两个预报模式中心模式的基本信息 由于不同模式的分辨率不同，为便于比较，因此采用双线性插值统一将各个模式资料的2米气温统一插值到0.05˚ × 0.05˚。 本文使用Cressman插值将站点资料转换为格点资料作为观测场，与模式资料对应，格点分辨率为0.05˚ × 0.05˚。空间范围统一选取(32˚N~35˚N，119˚E~121˚E)。本文使用的2018年6~11月供6个月的气温模式在资料。 2.2. 方法 2.2.1. 贝叶斯模式平均 BMA是一种集合预报的前处理方法，可以产生有预测效果的概率预报，也可以产生确定性预报。它以实测样本隶属于某一模式的后验概率为权重，将各模式的条件概率密度函数进行加权平均，从而得到概率密度函数，其基本原理如下： p ( y | ( f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f K ， y T ) ) = ∑ k = 1 K ω k h k ( y | ( f k ， y T ) ) 其中， ω k 是权重，反映了第k个模式在训练期的相对贡献程度。 ω k 是非负的，且满足 ∑ k = 1 K ω k = 1 。 h k ( y | ( f k ， y T ) ) 是与单个模式回报结果 f k 相联系的条件概率密度函数。 BMA模型的预报方差包括两项，BMA模型的预报方差包括两项，第一项是模式间的方差，反映了预报集合的离散度，第二项表示集合内的方差。 var [ y | ( f 1 s t ， f 2 s t ， ⋯ ， f K s t ， y T ) ] = ∑ k = 1 K w k ( ( a k + b k f k s t ) − ∑ k = 1 K w l ( a k + b k f l s t ) ) 2 + σ 2 其中 s ， t 分别表示格点的空间指标和时间指标， f k s t 表示第k个模式在格点 ( s ， t ) 的回报结果。模式间方差反映了集合成员的离散度，模式内方差可用于衡量模式预报的不确定性。常规的概率预报方法通常只考虑了其中之一，造成了不确定性的低估。以简单集合平均为例，它仅考虑了模式间的方差，而忽略了模式内的方差，进而影响了预报效果。BMA预测了这种离散度–误差的关系，且这种关系是离散度偏小的，并可从理论上解释集合预报离散度偏低的可能性。由于模式方差也表征着预报不确定的大小，BMA方法为这种相互矛盾的现象提供了一定的理论框架，并给出了改进的方法。 2.2.2. Cressman插值 Cressman插值算法由Cressman等 [ 11 ] 在1959年提出，采用逐步订正的方法进行最优化插值，用实际资料与预备场或者初值场之差去改变和订正预备场或者初值场，得到一个新场，再求出新场与实际值之差，去订正上一次的场，直到订正后的场逼近观测记录为止。 Cressman插值算法的基本公式模型为： α ′ = α 0 + Δ α i j 其中 Δ α i j = ∑ k = 1 K ( W i j k 2 Δ α k ) ∑ k = 1 K   W i j k 式中， α k 为任意一个气象要素(如：气温、降水等)， α 0 为变量 α 在格点 ( i ， j ) 上的第一猜测值， α ′ 是变量 α k 在格点 ( i ， j ) 上的订正值， Δ α k 为观测点k上的观测值与第一猜测值之差， W i j k 是权重因子，分别由橡胶形、椭圆形和圆形权重函数决定，在0.0~1.0之间，K是影响半径R内的台站数。 Cressman插值最重要的是权重函数 W i j k 的确定，其一般形式为： W i j k = { R 2 − d i j k 2 R 2 + d i j k 2 ，             d i j k < R 0 ，                               d i j k ≥ R 其一般取为1、2、4、7和10几个常数。 d i j k 是格点 ( i ， j ) 到观测点k的距离。 Cressman插值算法的基本思路如下： S1：需要确定一个预备场，并设定一个逼近值范围，用于比较计算后的新值与实际资料的差值； S2：计算权重 W i j k ； S3：将权重 W i j k 放入插值计算中，得到一个新场； S4：将这个新场与实际资料相比，计算他们的差是否在预定的逼近值范围内，如果不在逼近值范围内，就用这个新场与实际值的差，去订正上一次的场； S5：对订正后的场和实际值进行比较，如果还是超过逼近值的范围，则继续订正，直到新场与实际值的差在预定的逼近值范围内。 2.3. 检验评估方法 本文采用以下三种常用的方法对BMA结果进行检验和评估。 1) 均方根误差(Root-mean-square error， RMSE)，其定义为： RMSE = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − o i ) 2 其中，n是训练期数据总和， y i 是模式回报值， o i 是观测值。RMSE值越小，则模式的回报效果越好。 2) 距平相关系数(Anomaly Correlation Coefficient， ACC)，其定义为： ACC = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) ( o i − o ¯ ) 1 n ( y i − y ¯ ) 2 1 n ( o i − o ¯ ) 2 其中，n是空间场的格点样本数， y i 是模式回报值， o i 是观测值。ACC用来评估模式回报值与观测值的相似程度，因而ACC值越大，则模式的回报效果越好。 3) 连续分级概率评分(Continuous Ranked Probability Score， CRPS)，其定义为： CRPS = 1 n ∑ i = 1 n ∫ [ f ( y i ) − H ( y i − o i ) ] 2 d x 其中， H ( y i − o i ) 是赫维赛德阶跃函数(Heaviside step function)，如果 y i < o i ， H ( y i − o i ) = 0 ；反之， H ( y i − o i ) = 1 。CRPS评分是评估概率预报效果的常用指标之一，反映了模式模拟值和观测值累计分布函数的区别，因而CRPS取值越小，则模式的模拟效果越好。
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user: 3. 检验评估 对多模式进行集合预报，并采用ACC、RMSE、预报误差1℃和2℃的预报准确率以及CRPS，对多模式集成结果进行气温预报效果评估。图1~4就是各个指标的评估效果。从ACC、RMSE以及预报误差在1℃和2℃的预报准确率可以看出大部分预报时效内，BMA的确定性结果都具有较好的预报效果。就从ACC来看，预报技巧最大幅度可以提高0.12，但随着预报时效的增大，提高的幅度逐渐减小。从RMSE来看，大部分预报时效预报技巧有提高，最高可以减少2.7℃，并且同样，随着预报时效逐渐变大，预报技巧提高幅度逐渐减小。对于地面气温预报误差在1℃的准确率最高可提高0.13，预报误差在2℃的准确率最高可提高0.13。 CRPS可以看出在所有预报时效内，BMA的预报技巧都高于其他两个模式，最高技巧提高幅度可达0.4，并且随着预报时效的增长，预报的技巧提高幅度逐渐减小。另外，对于所有时效，CRPS值还是比较大。说明各个模式以及BMA方法对盐城区域范围内2米气温预报仍存在一定的困难。也说明对盐城区域的气温的预报研究存在一定的实际意义。
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user: 4. BMA概率预报结果 4.1. 单点预报结果 对研究时段内但各个点的地面2 m气温进行BMA预报研究。图5给出格点(32˚N， 119.45˚E) 00~96 h预报期内的5%、25%、50%、75%、95%的概率折线图。对于大部分预报时效而言，观测值接近于50%的概率值附近，说明BMA方法预测出的预报值是最大概率值。 图1. 单模式(ECMWF， GFS)和BMA对T2m变量08:00时起报的96 h时效的预报期平均ACC 图2. 单模式(ECMWF， GFS)和BMA对T2m变量08:00时起报的96 h时效的预报期平均RMSE(单位：℃) 图3. 单模式(ECMWF， GFS)和BMA对T2m变量08:00时起报的96 h时效的预报期误差1℃和2℃的平均预报准确率 图4. 单模式(ECMWF， GFS)和BMA对T2m变量08:00时起报的96 h时效的预报期平均CRPS 4.2. 区域预报结果特征 图6对预报期的2米最高气温作为预报值，可以看出其概率分布多集中在80%附近，即对于本次试验而言，80%的概率值下的温度可作为高温天气的预警。这对于高温预警具有一定的参考价值，也同样可以为用户和决策者提供这种预报结果的不确定量值。相应地，将该方法可应用于所需预报时段，不仅可以给出最高气温的阈值范围也可以给出最高气温发生概率的地理分布情况。图7地面2米的气温观测值的概率值分布，可以看出观测值更接近于40%概率，因此除了BMA提供的确定性预报之外，可以就 图5. 格点(32˚N， 119.45˚E) 00~96 h预报期内的5%、25%、50%、75%、95%的概率分布，虚线是BMA预报值，实线是观测值 图6. 地面气温预报时效000对应时效最高气温的概率分布 各地分布情况，将不同概率下的预报值作为温度预报的参考值。图8给出了气温概率分布的空间分布特征，给出不同概率下的温度分布(5%， 50%， 75%， 95%)，从低概率到高概率，可以清晰看出，温度随着的概率的增加而升高。陆地和海洋相比，陆地温度的上升幅度会比较大，这与海陆热力性质的差异有很大关系。 图7. 预报时效000对应时效地面气温观测值的概率分布 图8. 地面气温08时起报000预报时效下不同概率下(5%~95%)的温度分布
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user: 5. 总结 本文利用ECMWF、GFS两个模式的BMA预报结果进行2米气温0~96 h的概率预报研究，得到以下几个结论： 1) BMA方法对于0~96 h预报时效不仅可以提供确定性结果也可以做出概率预报，对于确定性结果，ACC、RMSE、误差在1℃和2℃的预报准确率而言，预报技巧都有提高。对于概率预报，CRPS预报技巧都有提高。 2) BMA提供的确定性预报结果可在实际精细化预报中发挥作用。 3) BMA概率预报，提供的80%概率下的预报值可作为最高气温的预警。这对于夏季高温预警有很好的警示作用。
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user: 摘 要 在互联网金融和数据挖掘技术的发展下，运用机器学习算法在传统金融领域和P2P平台领域，对降低借款人的违约风险，保证金融行业与P2P平台良好运营具有重要意义。本文利用澳大利亚P2P平台Ratesetter官网上的贷款数据，通过CatBoost算法与传统机器学习算法作比较分析，以AUC值和准确率作为评价标准，实证研究显示CatBoost算法在对信用评分中优于传统机器学习算法，能够达到更好的准确性。 关键词 :CatBoost，信用评分，机器学习 Copyright © 2019 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 在经济下行，地方债务高筑，公司债务违约频发，P2P平台暴雷，金融风险加剧的背景下，党的十九大提出了三大攻坚战，第一大攻坚战防范系统性金融风险。如何控制借款人违约风险，降低贷款逾期，对传统金融企业和新兴P2P平台的持续健康运营，对整个金融体系的健全和稳定具有重要意义。在互联网金融和大数据时代下，运用最新的机器学习算法，对现有金融领域的信用评价和贷款逾期风险问题的控制，既能保护金融机构和P2P平台的持续运营，也能保护投资者的合法权益。近年来，各方学者运用机器学习算法如逻辑回归，BP神经网络，支持向量机，随机森林，梯度提升(GBDT)等算法对个人信用风险研究作了许多工作。秦宛顺，石庆焱(2003) [ 1 ] 运用Logistic回归(lr)对个人信用风险进行评估。刘云焘，吴冲，王敏，乔木(2005) [ 2 ] 运用支持向量机(SVM)用于商业银行信用风险评估。张道宏，张璇，尹成果(2006) [ 3 ] 将BP神经网络算法应用在个人信用评估上。杨海江，魏秋萍，张景肖(2011) [ 4 ] 基于改进的AdaBoost算法构建的信用评分模型。蒋翠清，王睿雅，丁勇(2017) [ 5 ] 运用随机森林算法(rfs)对P2P平台信用逾期风险进行预测。谭中明，谢坤，彭耀鹏(2018) [ 6 ] 基于梯度提升决策树(GBDT)对P2P网贷借款人进行信用风险评测研究。本文基于最新的机器学习CatBoost算法构建信用风险模型。