简介：摘要

简介：2001年7月，日本文部科学省科技政策研究所发布了第七次技术预测研究报告。通过技术预测全面系统地把握21世纪前30年的科技发展趋势。通过社会经济需求调查和分析，确定了社会经济系统、老龄问题和安全问题三大主题的60个需求项目。调查结构显示，2010年前，地球与环境科学、信息技术和生命科学是优先发展的技术领域。2010年以后，地球与环境科学和生命科学仍将作为重点，而信息技术是否还是优先领域引起了专家们的普遍争论。此外，根据重要度指数确定了对日本社会经济发展相对重要的100项重要课题。我们将通过系列报告对以上重点内容分别进行专题介绍。

简介：随着工业4.0时代的到来,我国推出了＂中国制造2025＂规划。分析各类制造业集聚的影响因素,是研究新集聚格局形成与区域制造业转型升级需要重视的理论问题,也对地方政府根据本地制造业基础及交通条件选择制造业发展方向有重要意义。对就业洛伦兹曲线进行二重分解,即产业分解和按照改进的可达性指标进行空间分解,分四类研究技术密集度制造业的空间集聚特征及影响其集聚的因素。结果表明,制造业的集聚程度与其技术密集度正相关。区域制造业基础越好,越有利于吸引高、中高技术密集度制造业的集聚。而就区域交通条件的影响而言,高技术密集度制造业和中高技术密集度制造业主要向交通条件优越的区域集聚,低技术密集度制造业更倾向于集聚在交通条件中等的区域,但区域交通条件对中低技术密集度制造业集聚的影响没有明显的规律性。如上结论对中央政府引导产业转移和地方政府进行产业选择有一定的参考价值。

简介：为了探究我国能源消费与产业结构变迁之间的关系，本文通过对我国1953--2009年能源消耗量和产业结构变迁度量指标——泰尔指数的动态关系研究，运用能源库兹涅茨曲线模型，发现我国能源消耗和产业结构变迁呈现N型关系。这说明在未来的一段时间内，我国能源消费伴随着产业结构调整，还有继续增长的趋势。因此，我国需要在能源消费总量持续增加的情况下，加速优化产业结构，提高能源利用效率，大力开发替代能源与清洁能源，优化能源消费结构，从而达到能源消费与产业结构调整二者和谐发展，推动我国经济又好又快发展。

简介：

简介：1999年，在党中央、国务院采取的增加投入、扩大内需等一系列综合性宏观调控举措作用下，国民经济整体上保持了平稳增长态势，经济运行质量有所提高，经济结构调整取得新进展，

简介：《市场调研与预测》课程作为市场营销专业的核心主干课程，在市场营销专业乃至经济管理专业教学体系中起着非常重要的作用。《市场调研与预测》课程，除了让学生了解市场调研与预测方法以及在实际工作中的应用以外，口才表达、协调沟通、与人相处能力、理解能力、组织策划能力、逻辑思维能力、创新能力、决策能力等社会能力的培养也是必不可少的。《市场调研与预测》课程教学研究一访问调查法的技巧，是运用课程教学研究，能很好地满足学生能力的培养。

简介：为准确把握国内农产品价格波动规律，提高农产品价格预测精度，构建农产品价格自回归移动平均与支持向量机（ARIMA—SVM）组合预测模型，以ARIMA模型揭示农产品价格线性变动规律，以SVM模型揭示非线性变动规律，并结合1999—2011年我国农产品价格指数月度数据，使用组合模型和ARIMA、SVM单个模型对农产品价格进行预测。预测结果显示：组合模型比单个ARIMA、SVM模型预测精度高，能够提高农产品价格预测的准确性，是一种有效的农产品价格预测模型。

简介：文章基于国内外关于审计师选择以及财务分析师盈余预测的相关研究，从委托代理假设、信号传递假设的角度分析了财务分析师在对企业进行盈余分析时，能否认知审计师选择这一信息。研究结果显示，财务分析师的盈余预测与审计师选择呈正向相关，但是不显著，说明了财务分析师对审计师选择信息的认知度较弱，我国的资本市场还存在信息传递误区，以及上市公司内部存在代理冲突等问题。

简介：本文以8种农产品期货的高频数据为样本，实证考察了我国农产品期货市场已实现波动率的动态特征，发现农产品期货已实现波动率同时具有长记忆性和区制转换性。在此基础上构建了长记忆马尔科夫区制转换模型来预测农产品期货的已实现波动率，并比较和评价了该模型与其他嵌套模型的预测性能。结果发现，我国农产品期货的已实现波动率具有高波动和低波动两种不同的状态，状态之间的转换概率较小，低波动状态的稳定性比高波动状态强；同时引入长记忆性和区制转换能进一步提高模型的预测性能，长记忆马尔科夫区制转换模型是预测性能最好的模型。

简介：碳补偿是全球气候变暖和低碳发展背景下产生的生态补偿研究新领域。本文基于足迹理论,提出理论碳赤字的概念,对地区间碳补偿费用的核算方法进行了改进,并采用灰色预测模型GM(1,1)预测了2017—2026年东北三省地区间碳补偿费用。研究结果表明:2003—2016年,东北三省的碳排放量总体呈上升趋势,但增速有所放缓,减排工作初见成效;东北三省各省份的碳吸收量呈稳步上升状态,环境保护工作持续推进。2017—2026年东北三省各省份的实际碳赤字均为正值,但实际碳赤字增长速度均呈下降趋势,整个生态环境朝着良性状态发展;东北三省中,辽宁省为绝对碳补偿主体,吉林省和黑龙江省为绝对碳受偿主体,大体上为经济发展水平较高地区补偿经济发展水平较低地区,符合区域协调发展的理念。本文的研究结果能够为东北三省建立和完善地区间碳补偿机制,测算碳补偿费用提供合理参考。

简介：摘要：在当今竞争激烈的商业环境下，公路养护工程企业面临着不断变化的市场需求和技术挑战，需要不断创新以保持竞争优势。项目成本核算和预测是创新项目管理中的关键要素，它们直接影响着项目的可行性和效益。本文基于相关理论，研究了公路养护工程企业项目成本核算与预测方面的创新。本文探讨了技术变革、市场需求、供应链管理等因素的影响，并以实际公路养护工程企业的创新项目为例进行了案例分析。本文为公路养护工程企业在创新项目管理中的成本核算与预测提供了新的思路和方法，为企业在竞争激烈的市场中保持竞争力和可持续发展提供了有益的参考。

简介：摘要：目前，烟草市场越来越复杂，烟草非法交易事件越来越隐蔽，非法手段越来越多，执法人员在处理烟草违法犯罪和日常烟草监管工作中面临巨大困难。在信息爆炸、互联网高度发达的背景下，在“互联网+时代趋势”的召唤下，专卖行政主管部门如何应对时代潮流，如何创新监管方式，探索通过高科技和信息手段适应互联网特征的监管手段，烟草专卖执法人员最大限度地发挥法定职能。

简介：摘要：统计方法是一种数据分析与指导方法，能够根据企业财务管理和金融预测情况分析可能存在的风险，并制定应对方案，以此提升企业发展水平，使企业在激烈的市场竞争中占据一席之地。因此要提升统计方法在财务风险管理和金融预测中的应用效率，建立财务风险管理体系，发挥单变量统计分析法、指数模型统计分析法、多元判别分析法、人工神经网络分析法的作用，有效提升财务风险管理水平，提升金融预测的准确性，使企业更好参与到复杂市场的竞争中。

简介：摘要：随着信息技术的快速发展，旅游智能化决策与市场预测已成为推动旅游业发展的重要手段。本研究通过文献综述、案例分析和实地调研，深入探讨了旅游智能化决策与市场预测的理论基础、技术应用以及实践成效。研究结果表明，旅游智能化决策与市场预测在提升旅游企业运营效率、优化资源配置、增强市场竞争力等方面具有显著优势。同时，本研究还分析了当前旅游智能化决策与市场预测面临的挑战，并提出了相应的对策建议。

简介：摘要：为了提升企业财务风险预测与分析的精确性和效率，本研究探讨了大数据技术在这一领域的应用。通过分析大数据技术的定义、发展历程以及其在企业中的应用背景，揭示了其在财务风险管理中的重要作用。研究采用了对大数据技术在财务风险预测和分析中的实际应用情况进行分析的方法，探讨了其如何通过数据整合和挖掘技术改进风险预测的精度。同时，分析了数据可视化技术在风险分析中的重要性，并讨论了大数据技术应用中面临的挑战以及改进数据质量和隐私保护的策略。结果表明，大数据技术能够显著提升财务风险预测与分析的准确性和实时性，尽管面临数据质量和隐私保护等挑战，但其未来发展前景广阔，预计将推动财务风险管理向更加智能化和精准化的方向发展。

简介： 摘要：本文旨在基于混合与集成策略，构建个人贷款违约预测模型，提高预测准确性和效率。通过整合多种算法和数据特征，结合深度学习和传统机器学习方法，建立综合性的预测模型。实证结果表明，该模型在个人贷款违约预测中具有显著的性能优势，为风险管理和决策提供了有力支持。

简介：摘要 我国的城投债起源于1992年，至今发展已有三十余年，目前正处于结构调整期。截至2023年底，全国存续债城投公司债数量为2780家，城投债存量规模为11.63万亿元，存续债券17509只，参与发行的的主体数量多、存量规模大，在金融市场中扮演多重角色。研究城投债发行利率的影响因素，并通过机器学习手段精准预测发行利率，不仅对金融市场的参与者提供了价值，也对宏观经济政策制定提供了重要的决策支持工具。这种技术驱动的方法为金融市场带来了更高的预测能力和决策效率，对促进金融市场的稳定性和可预测性具有积极影响。机器学习已经成为金融预测领域的核心技术之一，和传统预测手段相比有明显优势。本文以城投债发行利率为研究对象，使用随机森林和支持向量机等机器学习算法对其影响因素进行分析。

简介：摘要:随着电力系统的日益复杂化，大规模电力系统故障预测成为保障电网稳定运行的关键。本文提出了一种基于深度学习与大数据技术的电力系统故障预测模型。该模型通过分析历史故障数据，结合机器学习算法，实现了对电力系统潜在故障的高准确率预测。该模型能有效识别故障模式，为电力系统的预防性维护提供了科学依据。本研究不仅提升了电力系统的可靠性，也为智能电网的发展提供了新的技术支撑。

简介：摘要：在新的发展时期下，新能源汽车已获得了人们的广泛关注。传统石油长久至今在我国交通能源领域中均处于关键位置，而在新能源汽车应运而生后，明显对其造成了一定的冲击。为了保障能源市场可以获得持续性发展，有必要分析及预测新能源汽车对传统石油需求有着哪些影响，以便制定出前瞻性的应对策略。基于此，本文进行了新能源汽车对传统石油需求的影响预测，并探讨新能源汽车对传统石油需求的应对策略。