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怎么用Moran’I来对sar空间面板数据模型进行空间相关性检验? attachment MATLAB等数学软件专版 L-dgao 2013-1-18 25 10738 小豌豆逗飞 2018-12-4 16:54:01
8.交易品种(板块)相关性分析的MATLAB实现-基于Matlab的量化投资 attach_img MATLAB等数学软件专版 faruto 2013-7-18 8 6007 riverdarda 2015-9-27 16:41:16
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急求!!!双变量分析中变量丢失问题 SPSS论坛 夜雨凉竹 2013-9-6 1 1705 ermutuxia 2014-11-28 14:01:56
eviews6.0 如何多组数据相关性分析?两组数据的相关系数和多组数据的对应相关系数不同 EViews专版 永垚 2013-5-28 1 7150 ermutuxia 2014-10-31 14:05:36
随机过程几道题目求助 计量经济学与统计软件 znfxn 2013-7-4 0 3731 znfxn 2013-7-4 11:22:36
SPSS 19.0 双变量相关性检验 爱问频道 tianqi0523 2013-5-31 2 3862 matinde 2013-6-7 23:48:22
有相关性的样本显著性检验问题 计量经济学与统计软件 sigtem 2013-5-11 1 5758 sigtem 2013-5-27 20:26:25
1014405044 覃璟 实训项目表03 attachment 舒晓惠-怀化学院 哦~~~好 2013-5-17 0 2 哦~~~好 2013-5-17 09:06:28
运行xtabond2命令时电脑一直计算相关性 Stata专版 qyc1988 2013-5-16 0 3919 qyc1988 2013-5-16 11:53:33
求助啊,stata相关性矩阵 EViews专版 lxqsh1118 2013-1-31 1 1776 ermutuxia 2013-5-15 16:47:05
悬赏 怎么分析相关性 - [悬赏 15 个论坛币] attach_img 悬赏大厅 ejacyxpw 2013-5-11 3 3863 wj20092535 2013-5-11 15:31:59
中国电梯行业市场景气分析 行业分析报告 天拓咨询 2013-5-8 0 3870 天拓咨询 2013-5-8 16:29:31
用SPSS进行相关性分析显示至少有一个变量,所以无法计算 attach_img SPSS论坛 球球格子 2013-5-7 1 11055 清浪若水 2013-5-7 16:53:09
如果用逐步回归法分析一组样本的相关性,最后只剩了一个变量和自变量该如何解释 attach_img SPSS论坛 cactusaa 2013-5-6 2 8482 pitfei 2013-5-7 14:42:51
新手求助相关性分析 SPSS论坛 124540566 2013-5-1 1 1146 mssr 2013-5-1 22:09:55
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报告:感染艾滋病毒婴儿首次被治愈 真实世界经济学(含财经时事) sunset1986 2013-3-5 1 1038 wnh728 2013-3-5 16:43:00

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分享 相关性分析命令
ajlisa 2017-3-1 12:25
相关性分析 pwcorr varlist, star(#) sig spearman Var1 Var2, star(#) sig 输出 logout, save(file01) word replace: /// pwcorr_a Y X1 X2 X3 X4 如果将两张表合一,可以使用corsp命令或者corrtbl
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分享 随机波动模型及其应用
accumulation 2015-8-20 17:16
波动模型:divbr/divdiv时间序列的波动建模理论和方法是经济金融领域风险分析的一种强有力的工具。波动是广泛存在于经济和金融时间序列的一类普遍现象。波动反映了经济金融市场的风险相关性,是从动态的角度研究风险变化的一种有效方法。波动的建模方法突破了基于静态的分析和描述风险的传统经济计量学建模的有关理论和方法,该方法从风险相关的角度研究风险的变化情况,力求准确量化风险的波动范围,进而达到预测风险和控制风险的目的。波动的建模理论和方法作为经济金融风险分析的一种有效手段,已经引起了越来越多专家学者的注意。对组合投资来说,从动态的变化的角度研究多变量时间序列的波动持续情况,进而实现风险的预测和规避是非常有意义的,但是从单变量到多变量的转变大大增加了问题的复杂程度。下面介绍相对成熟的一些波动模型。br/divdivbr/divdiv随机波动模型(SV)br/divdivbr/divdiv实际价值:金融市场的股价波动会引起股价指数的涨跌。随机波动模型,对上证指数2007年以来的1276个交易日的样本数据进行实证研究。结果表明:上证指数收益序列具有尖峰厚尾特征和波动的时段集群特征,适合利用随机波动模型进行分析及预测。研究结果为各方从不同角度把握上证指数收益波动的规律提供了股票投资理论和方法。另外,随机波动率在股票、外汇、利率等金融资产的建模中的应用以及基于此模型之上对金融衍生品的定价。随机(非常量)的波动率模型是近些年来热门的金融数学研究方向,特别是在2008年金融危机动荡的市场中更是受到了学术界和金融业界的熏视,最大的贡献在于提供了当前最全面的随机金融模型架构,包括随机波动率、局部波动率、随机利率以及跳跃过程对外汇走势的建模,以及对金融衍生品(欧式期权)定价的半解析解。br/divdivbr/divdiv理论来源:SV模型的最早提出是与金融理论中资产定价的扩散过程(Diffusion Process)直接相关的。早期研究这一领域的有Clark(1973),Tauchen和Pits(1983),Taylor(1986)。后来由Harvey,Ruiz和S和Shepherd(1994),Jacquier和Rossi等人(1994)引入了计量经济学领域。这就意味着SV模型具有数理金融学和金融计量学的双重根源。br/divdivbr/divdiv应用领域br/divdivbr/divdiv在美国的金融领域,波动率模型已经被广泛的应用在大宗商品、股票与外汇市场的量化交易中。其中SV模型取得了非常好的效果。特别是在高频交易中SV模型明显优于其他波动模型。br/div
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分享 中国股票价格波动的幂律,标度性及时间相关性的经验研究
accumulation 2015-7-4 15:05
摘要 本文的主要目的是基于上证综合指数的高频数据分析股票收益率分布的渐近幂律行为和标度行为, 并对一些相关理论和方法进行讨论. 本文首先根据几种不同的尾部幂指数估计方法(双对数线形拟合和Hill算子等)分析上证综合指数1分钟收益率的经验分布的尾部性质, 均发现该经验分布在$1\%$的尾部范围内近似符合幂律分布, 据此推断经验分布具有幂律渐近行为. 并且由这些方法均得到幂指数$\alpha$显著大于2的结果, 超出列维分布所要求的幂指数值范围($0\alpha2$). 根据最大似然估计法用列维分布拟合1分钟收益率的经验分布, 得到的拟合分布函数能较好的符合经验分布函数的中心部分, 但拟合结果与经验结果在分布的尾部有很大差异. 接下来分析了收益率分布的标度行为, 即收益率的时间标度$\Delta t$增加时其分布性质的变化. 研究发现$\Delta t$从1分钟增加到1天时, 分布的尾部均基本保持幂律性质(幂指数稍有变化), 没有明显收敛到高斯分布. 在研究中还讨论了隔夜收益率效应对以上两种性质的影响. 并分析了收益率自相关函数的性质, 尝试发现收益率分布的标度行为和收益率时间相关性之间的关系. 另外, 对单个公司股票日收益率分布的尾部性质进行简单分析, 讨论了``涨跌幅度限制''政策对收益率分布尾部性质的影响. 本文的研究对于发展新的理论框架来解释金融市场的复杂性本质提供了令人感兴趣的证据, 并为进一步的研究提供了基础.
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分享 DW统计量与自相关性
accumulation 2015-5-12 11:29
德宾-沃森(Durbin-Watson)检验。德宾-沃森检验,简称D-W检验,是目前检验自相关性最常用的方法,但它只使用于检验一阶自相关性。 因为自相关系数ρ的值介于-1和1之间,所以 0≤DW≤4 并且DW=O=>ρ=1  即存在正自相关性 DW=4<=>ρ=-1 即存在负自相关性 DW=2<=>ρ=0  即不存在(一阶)自相关性   因此,当DW值显著的接近于O或4时,则存在自相关性,而接近于2时,则不存在(一阶)自相关性。这样只要知道DW统计量的概率分布,在给定的显著水平下,根据临界值的位置就可以对原假设H0进行检验。   如果计量经济模型经检验存在自相关性,首先应分析模型是否遗漏了重要的解释变量,其次是模型的函数形式是否适当。如果还不能解决问题,则可通过广义差分变换、迭代法和广义最小二乘法等方法来消除其不利影响。
个人分类: 金融工程|0 个评论
分享 供求模型中的工具变量
accumulation 2015-4-29 16:54
工具变量的使用要满足四个条件: 1、与所替代的解释变量高度相关 2、与随机误差项不相关 3、与其他解释变量不相关 4、同一个模型中使用的多个工具变量彼此不相关。 再来看你的问题,解决价格与需求、供给之间的内生性问题,分析收入、预期、技术变动、替代物等量是否可以作为工具变量: 收入与供给需求相关——人力市场上尤其如此;预期涉及价格与供给;技术变动影响供给和价格、替代物影响供给与价格。其实你这个问题提得最有内生性——我们都应该意识到,价格是由供给需求共同决定的,怎么可能不存在相关性?没有人会直接用三个变量一起作为解释变量吧?
个人分类: 计量经济学|0 个评论
分享 金融计量学—张成思
accumulation 2015-4-24 16:01
第1章 金融计量学初步 1.1 金融计量学的范畴 1.2 金融时间序列数据 1.3 金融计量分析中的基本概念 1.4 金融计量软件介绍 练习1 本章参考文献 第2章 差分方程、滞后运算与动态模型 2.1 一阶差分方程 2.2 动态乘数与脉冲响应函数 2.3 高阶差分方程 2.4 滞后算子与滞后运算法 练习2 本章参考文献 第3章 平稳AR模型 3.1 基本概念 3.2 一阶自回归模型:AR(1) 3.3 二阶自回归模型:AR(2) 3.4 户阶自回归模型:AR(p) 练习3 本章参考文献 第4章 平稳ARma模型 4.1 移动平均过程(MA process) 4.2 自回归移动平均过程(ARMA processes) 4.3 部分自相关函数(partial autocorrelations) 4.4 样本自相关与部分自相关函数 4.5 自相关性检验 4.6 ARma模型的实证分析及应用 4.7 实例应用:中国cpi通货膨胀率的AR模型 练习4 本章参考文献 第5章 预测理论与应用 5.1 基本概念与预测初步 5.2 基于MA模型的预测 5.3 基于AR模型的预测 5.4 预测准确性的度量指标 练习5 第6章 非平稳时间序列模型 6.1 确定性趋势模型 6.2 随机趋势模型 6.3 去除趋势的方法 练习6 本章参考文献 第7章 单位根检验法 7.1 DF单位根检验法 7.2 adf单位根检验法 7.3 其他单位根检验法 7.4 各种单位根检验法的应用 练习 本章参考文献 第8章 向量自回归(VAR)模型 8.1 VAR模型介绍 8.2 VAR模型的估计与相关检验 8.3 格兰杰因果关系 8.4 向量自回归(VAR)模型与脉冲响应分析 8.5 VAR模型与方差分解 练习8 本章参考文献 第9章 结构向量自回归(SVAR)模型 9.1 SVAR模型初步 9.3 SVAR模型的三种类型 9.4 SVAR模型的估计方法总结 9.5 SVAR与缩减VAR模型的脉冲响应及方差分解比较 练习9 本章参考文献 第10章 协整与误差修正模型 10.1 协整与误差修正模型的基本定义 10.2 Engle-Granger协整分析方法 10.3 向量adf模型与协整分析 10.4 向量误差修正模型(vecm) 10.5 确定性趋势与协整分析 10.6 Johansen协整分析方法 10.7 VECM的估计与统计推断 10.8 Johansen协整分析方法的应用 练习10 本章参考文献 第11章 GARCH模型 11.1 背景介绍 11.2 ARCH模型 11.3 GARCH模型 11.4 非对称GARCH模型:TGARCH与EGARCH 11.5 其他GARCH模型 练习11 本章参考文献 第12章 非线性金融时间序列模型 12.1 非线性时间序列模型背景介绍 12.2 马尔可夫区制转移模型 12.3 门限模型 12.4 应用 练习12 本章参考文献 第13章 资产定价模型与估计 13.1 CAPM理论回顾 13.2 CAPM实证检验方法 13.3 多因素资产定价模型 13.4 CAPM应用 练习13 本章参考文献 第14章 事件研究方法 14.1 事件研究概述 14.2 收益率估计 14.3 统计检验 14.4 事件研究方法应用 练习14 本章参考文献 附录 矩阵代数与经典线性回归模型 A.1 矩阵代数 A.2 经典线,陛回归的基本假设 A.3 经典线性回归模型的普通最小二乘估计 练习A1
个人分类: 金融工程|0 个评论
分享 多重共线性
xiongjerry 2015-3-31 12:08
在使用最小二乘法估计时,两个通常被质疑的问题是数据是否存在多重共线性和异方差。 多重共线性是指解释变量之间的相关性。通常我们假设解释变量之间是相关的,而且允许解释变量存在相关性,并控制可以观察的因素正是OLS的优点。如果把多重共线性看作一个需要解决的问题,那么需要把它解释为相关性“较大”。这样,变量之间没有相关性不好,相关性太大也不好,优劣的分割真是颇费琢磨。而且多重共线性并没有违反任何经典假定,所以,这个问题没有很好的定义。本质上讲,在样本给定时,多重共线性问题无法解决,或者说它是一个伪问题。 先看一下为什么解释变量之间的相关性大会有问题。在OLS回归的经典假设(除正态假设外)下,某个系数的OLS估计值的总体方差与扰动项的方差成正比,与解释变量的总方差(一般地,我们视解释变量为随机变量)成反比,是该变量对其它解释变量回归的拟合优度的增函数。这个拟合优度可以理解为该变量的总变动中可以由其他解释变量解释的部分。当这个值趋近于1时,OLS估计值的总体方差趋向于无穷大。总体方差大时,样本方差也大的概率就大,t检验就会不准确。尽管多重共线性没有违背任何经典假设,但是OLS方法有时无法准确估计一些参数。这个问题可以理解为数据提供的信息不足以精确地计算出某些系数。最根本的解决方法当然是搜集更大的样本。如果样本给定,也许我们应该修改提出的问题,使我们能够根据样本数据做出更精确的判断。去掉一个解释变量,或者合并一些解释变量可以减少多重共线性。不过要注意的是去掉相关的解释变量会使估计有偏。 实际操作时使用方差膨胀系数衡量解释变量的多重共线性。我们只需在回归之后使用vif命令就可以得到方差膨胀系数。在命令行中敲入vif并回车,stata会报告一个包含所有解释变量的方差膨胀系数的表格,如果方差膨胀系数大于10,这个变量潜在地有多重共线性问题。
个人分类: stata命令|25 次阅读|0 个评论
分享 AR、DL、ADL、GARCH模型
accumulation 2015-3-12 22:42
(1)自回归模型(Autoregressive Model):根据预测变量的历史数据,通过自回归进行预测,即y(t)=β0+β1*y(t-1)+β2*y(t-2)+u(t),模型中含有n个历史数据,则该自回归模型称为n阶自回归模型;相应的参数β1、β2等称为冲击倾向(冲击乘数);自回归模型的根据是时间序列的相关性,即记忆性;自回归模型的预测能力很强; (2)分布滞后模型(Distributed Lag Model):用与被解释变量y相关的解释变量x的时间序列数据对y进行预测,即y(t)=β0+β1*x(t)+β2*x(t-1)+u(t),例如,y(t)代表时期t的经济增长率,x(t)代表时期t的投资量,分布滞后模型相当于将静态模型中的解释变量替代为解释变量的历史时间序列;分布滞后模型具有明确的经济学、金融学理论解释; (3)自回归分布滞后模型(Autoregressive Distributed Lag Model):将以上两种模型结合起来,即构造模型y(t)=β0+β1*x(t)+β2*x(t-1)+β3*y(t-1)+β4*y(t-2)+u(t),自回归分布滞后模型综合了自回归模型和分布滞后模型的优点; (4)GARCH模型(General Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model):用长期平均方差、n-1期及以前的方差估计值与n-1期及以前的残差平方去估计n期的方差的模型,模型的解释变量中含有p个方差估计量,q个残差平方,则该模型称为GARCH(p,q);GARCH模型常用于估计波动率。
个人分类: 计量经济学|0 个评论
分享 R分享实例三:API小实例互动交流,DTSR股价相关性分析
supermanangel 2014-7-19 14:05
http://180.153.251.80:16889/sample-apps/cor01/
个人分类: R实例收集|19 次阅读|0 个评论
分享 《会计研究理论》之《收益概念的变迁与信息相关性》
89单曲循环 2014-6-27 01:01
起初,企业家们通过对企业财产增减的计量来评价企业的盈利能力,即通过对在一定时期内期末财产数额与期初财产数额的计量求得企业财产的净增量来度量企业收益。 这时的会计学收益与经济学收益是相吻合的 。 然而,随着社会经济环境的变化 , 净资产变动计量的收益可靠性 和相关性 下降,因此产生了通过对收入、费用的记录来计量净资产变动的方法, 在这种观点下,传统 会计学收益 被定义为一定时期内企业经过交易已实现收入与相关成本、费用之间的差额。传统的会计学收益根据配比原则 , 按照历史成本来计量某一特定期间的经营成果 ,其提供的信息 具有客观性和可验证性 。在受托责任观下,其强调了会计信息的可靠性,这种可靠性也 有利于评价管理层 受托责任 的履行情况,因此,得到了广泛的认可。 但这种收益信息缺乏相关性的一些特点:预测价值、反馈价值和及时性。 随着 人们对会计信息需求的不断增加, 逐渐意识到了会计学收益的不足,如会计学收益只是一味地强调 信息的 可靠性、可验证性 , 却忽视了通货膨胀、持产利得、商誉提高等给企业价值变动带来的影响 ,相关性较差 ,不利于信息使用者对企业盈利能力和持续经营能力做出准确的评估。鉴于会计学收益理论表现出的种种缺陷,学者们纷纷提出会计学收益应当反映企业一定会计期间内净资产的增加,更好地反映企业经营业绩以满足信息使用者的需求, 即会计学收益概念应当反映经济学收益概念的要求 , 全面收益观应运而生 。美国财务会计准则委员会( FASB )最先提出“全面收益”概念,并指出:在一个会计期间内,除与所有者之间的交易以外其它一切原因引起净资产的变动,即为全面收益。 FASB 把相关性和可靠性并列为 信息 有用性的两个主要质量特征,只有同时具备相关性和可靠性的信息才有用 ,但对不同目的,二者的侧重有所不同。在受托责任观下,传统会计收益 强调财务会计报表的整体有效性和财务信息的可靠性,要求以历史成本这一单一计量属性和实现原则来编制报表,降低了报表所提供信息 的相关性 ; 全面收益 强调财务会计报表本身的有用性 和财务信息的相关性 ,在计量属性方面也采用了多种计量属性并存的方法来计量会计要素,不仅使得会计信息更具有相关性、及时性,也使得会计信息更加全面地满足了不同信息使用者的需求。事实上,全面收益中所包括的未实现利得和损失,提高了会计信息对使用者的相关性,故 其 更侧重实现决策有用观。
个人分类: 考试资料|26 次阅读|0 个评论
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我唾弃你的坟墓 2013-6-19 18:20
1、 中国学者必须强调学术自主性。 两年前我曾在《西方社会科学的“文化霸权”值得关注》一文里见过有关于专门讨论西方社会科学“文化霸权”问题的相关性,中国学者必须强调学术研究的自主性的问题。当时就觉得这个问题,不论再怎么讨论都不为过。两年后的今天依旧如此认为。 要讨论这个话题首先应该把学术研究的场域 与经济活动的场域,政治活动的场域和日常生活活动的场域严格的区别开来。个人觉得我们必须捍卫学术研究评价标准的自主性。就意味着: 第一, 我们必须把学术研究本身的重要性与研究对象的重要性严格的区别开来。比方说,中国经济发展这个问题很重要,但是这并不等于说所有对这个重要问题进行的研究也因此而重要了。与此同理,爪哇岛村落的问题也许无甚重要可言,但是这同样这不等于说所有对这个问题进行的研究也因此而不重要了。 第二, 我们必须把学术研究本身的重要性与学者相关的研究机构的重要性严格区别开来。举个简单的例子:清华大学很重要,北京大学很重要,但是这并不等于说一个访学过这些大学或者是毕业于这些大学的人士所做的每项学术研究也都重要。 第三, 我们必须把学术研究的重要性与研究者的身份严格区别开来。这意味着,所有的人在知识面前都是平等的,尤其在关乎这些人的个人学术研究的评价方面,就更是如此了。 2、 国民为什么普遍热衷于议政。 按照我现有的知识和观感,我们中国人比欧美人要更加关心天下大事。从乡间老夫到都市的出租车司机,从习近平反腐倡廉到娱乐明星的八卦新闻,都会有不少人能够对国计民生,道德文章这些衣食住行之外的事情议论风生。 “百姓议政”成为一种重要的社会现象, 我想这绝大一部分的原因是由于在历史上,中国的疆域很大,各个王朝掌握了很多的资源来维护国家的统一。王朝的一举一动对小百姓的生计有很大的影响,小百姓自然也关心政治事务。再加上中国还有孔子那个时候提出的“有教无类”的传统,小百姓可能识文断字还有可能通过考场折桂科举等一系列方式来获取功名,由底层一跃而至上流社会。这也就使得小百姓关心国家事务在利益上有了必要性。而相比较之下,西欧社会的底层社区有自治传统,社会等级也相对稳定,不同于中国几千年来的封建等级社会思想,小百姓又不读书,不识字,因此国家大事便成了上流社会的精英分子关心的事。而另一个原因大概是中国社会的分工水平不高,所以相应的政治这个东西的专业化水平也不够高。 个人认为如果一个社会的老百姓普遍关心国家大事,可能意味着这个社会出了什么问题。无论在什么样的体制下,这种情形都需要警惕。 3、 经济学家能否当企业代言人. 几年前有过一段时间当时无意中在杂志上见过有关于经济学家的公信力问题的议论,当时还小并不懂这些学术理论的东西,也许正是因为当年的好奇心,致使我时至今日依旧对于经济学有着很深的兴趣和喜爱。 我所理解的经济学家,就是在经济方面有所专长的人,当然专长也有程度之别,经济学家然也就有大小高低之分,大可至誉满全球,影响世界,小或者致使从事经济工作的专业人士。我觉得既然经济学家只是一种学术身份或者专业职务,就不必对他们有特殊的要求,只要不违反国家的法律,不有悖于社会公德和学术道德,他们完全有选择从事什么工作,接受什么聘任的自由,包括当企业的代言人。既然演艺和体育明星可以当,作家和社会名流可以当,经济学家为什么就不能当呢? 可是反之又想,经济学家不仅仅有大小高低之分,还有公私之别吧。在我国,真正称得上私的经济学家数量不多,无非是那些完全的自由职业者,非公有企业或者机构的专职人员,其他的大多数身份还是公职的。比如说,人大专门委员会组成的人员或专职委员等等。他们能否担当企业代言人就因人而异了。 当然这只是我个人的一些观点看法,可能并不准确。就比如说在中国,我想更多的经济学家应该是 公办研究机构和院校的研究人员或者教授,除了工资津贴来自于政府拨款,研究经费主要也是由国家财政资助的。而他们能否当企业代言人的问题,应该是取决于是否已经完成本身所承担的科研或者教学任务,并已征得所在单位的批准。所以我认为,若要当一位具有社会公信力的经济学家,若要保持学术独立和思想自由,我相信他(她)是绝对不会去当某一企业或者某种利益的代言人的。 4 、有关“大学排行榜”的问题. 一年一度的高考时节就要到了,我想有关于大学排行榜的议论可能会再度受到人们的关注。据说,这样的大学排名信息能够为考生与家长在决定报考志愿中提供指南和参考。 作为一个高考的过来人,我并不认同于这个说法(也许我并没有资格评论这些,因为几乎每一个学生都是在高中三年用心学习过来的,而我高中真正用心学习的时间只有一年,高一高二我都是在班里玩,也就是所谓的边学边玩。我并非夸自己聪明,别人学三年我只学一年,而是我觉得自己并没有真正努力过,所以给出的观点也许并不正确。) 那么首先我认为,考生在选择大学时最需要作出的判断是两个, 1 凭借自己的考分实力可以进入什么学校,对此,各个高校历年的录取分数线录取人数报考人数都是最好的 参考,完全没有必要用到什么排行榜的指南。 2 其次,就是考生要选择适合自己特色的学校,而排行榜的做法是将所有大学的品质统一在某种量化指标之下,再进行加权与综合,提炼为一套简单的名次指标。这种名次指标完全牺牲了各个大学丰富多样的个性特色,对考生的适合性判断并无帮助。 正如水果都是提供某种维生素等营养,但是一份将苹果,梨子,香蕉,橘子,桃子。。。。等等放在一张榜单上的名次排列 对我们认识水果有什么意义呢? 5 、 KPI 落到实处的措施:与其它制度的整合配套. 依据我所学习的现有的人力资源管理专业的知识来分析:记得著名的管理学大师彼得德鲁克曾说过:“ KPI 不是命定,而是方向;不是命令,而是承诺。目标并不决定未来,它是为了创造未来而动员企业资源和力量的手段。 " 企业在导入或重建 KPI 的过程中,应走出 " 为 KPI 而 KPI" 的怪圈,让 KPI 成为企业各级管理者的有力工具,以促使企业竞争力的稳步上升”。 企业管理水平不高,可能是因为没有进行 KPI 的管理。从某种意义上,人的行为及绩效水平是管理和考核出来的。你怎样去考评他,给他多大的压力,他就会采取怎样的行为。因此,企业在进行 KPI 作业时,不仅要让员工清楚地知道 KPI 考核的指标和方式,而且还要让员工体会到绩效结果给他们带来的压力和变化。 1.KPI 体系与薪酬制度的关联。绩效与薪酬之间是一种微妙的关系。通常的关联形式有绩效工资、一次性奖金、年度调薪等。这些形式具有各自的特点和适用范围,选择哪种方式取决于企业的经营战略、经济状况、岗位特征以及企业想要达到的目标。 2.KPI 体系与人事异动的关联。在对企业进行人力盘点时,发现人员异动过于被动,关键岗位和核心技术岗位并未明确,没有依据员工的绩效结果制定前瞻性的人才储备计划,招聘工作盲目又紧急,难度也大。这也是 KPI 未与人事异动等制度关联造成的。 3.KPI 体系与其它管理制度的关联。 KPI 的终极目标是帮助企业和员工共同实现战略目标。在 KPI 体系与其它管理制度的整合方面,咨询顾问建议可以从用人标准与方式、人力盘点管理、员工培训发展、潜能评价等方面入手,进而深入到企业各部门的流程及管理现实,从而使 KPI 的观念深入人心,成为企业各类人员自发的管理习惯。 6 、 The ultimate measure of a man is not where he stands in moment of comfort and convenience ,but where he stands at times of challenge and controversy. 7 、错失恐惧症. “哪种情况下你会更加的不爽?”她问道,“是错过你所要搭乘的班车两分钟?还是两个小时?”我回答“两分钟”。 我想可能只要是正常人,都会有和我有一样的回答,因为是错过了两分钟,就会觉得仅仅是两分钟内心会有所可惜和遗憾,而错过了二个小时就觉得反正也错过了那么久了就算了吧。因为是错过了两分钟,就会觉得你可以想象到事情原本会有不同的结局,如果不是这两分钟,那种感觉真的会促使我们做出奇怪的事情。如果是错过两个小时,也许我们就不会这么想了。 《怪诞行为学》的作者,杜克大学心理学与行为经济学教授艾瑞里认为,当我们翻看图片和状态更新的时候,我们内心的每一个角落都会被焦虑所困惑,它来自于我们对后悔的恐惧。我们害怕在如何利用时间上做出了错误的决定。这正是错失恐惧症的表现。 8 、多听少说是良策. 最近看了两本有关于心理学方面的书籍,我对于心理学的热爱不仅仅是因为它与我所学习的专业相关联,而且还因为它能够帮助我从中更好的解读人性。 书中讲到的一句话让我很有感触:“不得其人言,谓之失言。”如果你谈话的对象不是你的亲人,不是你的知己朋友,你也畅所欲言,吐露真心,他会有什么反应?你说的话,是属于你自己的事情,对方愿意听你说吗?如果你与关系一般的人深谈,会显得你没有修养,如果你不是他的诤友,更不适合与他深谈, 否则只会显得你冒昧”。 我想起来我当时给他的留言,他只回复了我简短的几个字“少说,多做,可以想”。 突然间就明白了 书中所说的道理:“不要随便告诉别人你自己的事情,不是不可以说,而是不必说,因为那只是你自己的事情。你愿意说,而别人不一定愿意倾听。”其实有些道理我早就该懂。 9 、 2000 年刘烨初识谢娜,三年后两人牵手高调亮相。   他曾对她承诺:“只要谢娜今天说结婚,我明天就娶她。”  可是六年后,刘烨结婚,谢娜哭了整整一晚,新娘不是她。    我不是非要等你,只是等了你,我就不能再等别人了。   十年了,是该忘了。 10 、 名企业招聘用人新策略。 自古以来,大凡智者都崇尚 “ 知人善任 ” 、 “ 用人不疑,疑人不用 ” 、 “ 唯才是举 ” 、 “ 量才录用 ” 的方略。一些知名企业的用人之举,确实令人才欣慰,值得效仿和借鉴。 利用我有限的专业知识现如下举例: 共同理念,品质为重  技术和能力可以通过学习获得,而与企业文化相符的良好个人习惯却与个人品质有关,需要长期培养。企业用人,已从过去的对技术和能力的严要求,逐步向良好品质和习惯发展。 内部流动,合理安排 楚人的故事早已妇幼熟知,聋、跛、盲、哑,可谓苦难连天,楚人却安排得妥妥贴贴,生活不缺衣少食。厦门建发集团就建立了良性互动的内部人才流动机制,允许员工内部 “ 跳槽 ” 、申请调换岗位,择优重新录用,使员工都得到合理的安排。 不求最好,只需合适 鞋子是合脚的最好,穿起来舒服,行起来稳健,企业用人也有同感。联想集团 “ 用的人才都是适合联想的,但并不一定都是最优秀最好的人才 ” ,北京双鹤药业的 “ 敢于启用新人,不求最好,只要能胜任工作,合适的就提升 ” 。在这样的企业里,人才能得到充分的尊重和认同,大家都在向 “ 最好 ” 努力,这样的企业能不欣欣向荣吗? 用人所长,容人所短 中国最大的草原肉食品生产企业草原兴发集团给人才施加 “ 两个力 ”—— 压力和拉力。在长处上就是敢于给压担子,在短处上就尽量磨合给拉力,条件一旦成熟,就及时给予晋升。 能上能下,复合轮训 自古以来,国人的 “ 官本位 ” 热情一直不减,但对以生产制造为主的企业,人才能上能下是要有一定勇气的,同时也是必走的一条用人之路。作为中国最具发展潜力的上市公司 50 强之一的东方电子,打破论资排辈、求全责备的旧观念束缚,近几年来有一大批二三十岁的年轻人走上了中层和公司领导岗位,同时也有 20 多名中层以上领导干部在竞争中下岗。 以能定职,因人定岗  很多用人单位奉行 “ 一个萝卜一个坑 ” ,但在信息咨询飞速发展的 “E” 时代以能定职,因人定岗也有一定的市场。著名化妆品集团欧莱雅 “ 内部不断有新的职位产生,这些职位首先从老员工中提拔,而由此空出来的职位又需要人来顶替这使人才在内部流动成熟起来。 11 、关于全球降息热潮的问题。 以我外行人分析看来,第一,以我国为例,现行利率水平和存款准备金率水平,意味着宽松操作的空间显著。但是,发达经济体却有着显著区别。日本目前利率水平已接近于零,而欧元区本次降息操作后,基准利率已经降至欧元区历史最低水平的 0.5% ,美联储的联邦基金目标利率也早已降至 0.25% 。这种状况决定了当前发达经济体进一步降低利 率的可能性很小,不会形成持续的操作。第二,经济增长需要一个有利的货币环境,但一个有利的货币环境却不必然实现增长。为摆脱经济疲弱局面,欧盟、日本都不遗余力地执行量化宽松政策,降息操作也多次出现。事实上,如果不是日本当前已经没有降息空间(目前日本隔夜拆借目标利率为 0.1% ),其降息操作的动能应该是最充足、最激进的,本次降息潮应有日本的加入。第三, 眼下房地产调控仍在关键时期 , 降低基准利率还将刺激房价进一步上升的预期。所以 , 指望降息激活经济未必是好的选项。若经济结构调整没有进展 , 没有形成推动信贷资金流入实体经济的合理机制 , 宽松的货币政策很可能将刺激国内的流动性更加过剩 , 令经济的失衡更加严重 , 甚至引发 金融风险。
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tj8668631 2013-3-25 17:02
*横截面的异方差与序列的自相关性是运用面板数据模型时可能遇到的最为常见的问题,此时运用OLS可能会产生结果失真,因此为了消除影响,对我国东、中、西部地区的分析将采用不相关回归方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)来估计方程。而对于全国范围内的估计来说,由于横截面个数大于时序个数,所以采用截面加权估计法(Cross SectionWeights, CSW) 。 *一般而言,面板数据可用固定效应(fixed effect) 和随机效应(random effect) 估计方法,即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV) 进行估计;如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS) 进行估计(Greene ,2000) 。它可以极大限度地利用面板数据的优点,尽量减少估计误差。至于究竟是采用固定效应还是随机效应,则要看Hausman 检验的结果。 *单位根检验:在进行时间序列的分析时,研究者为了避免伪回归问题,会通过单位根检验对数据平稳性进行判断。但对于面板数据则较少关注。随着面板数据在经济领域应用,对面板数据单位根的检验也逐渐引起重视。面板数据单位根的检验主要有Levin、Lin 和Chu 方法(LLC 检验) (1992 ,1993 ,2002) 、Im、Pesaran 和Shin 方法( IPS 检验) (1995 ,1997) 、Maddala 和Wu 方法(MW检验) (1999) 等。 *协整检验:协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。在进行了各变量的单位根检验后,如果各变量间都是同阶单整,那么就可以进行协整检验了。面板协整检验理论目前还不成熟,仍然在不断的发展过程中,目前的方法主要有: (1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。 (2)Pedron(i1999)在零假设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。 (3)Larsson et a(l2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法。这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。 *一般的顺序是:先检验变量的平稳性,当变量均为同阶单整变量时,再采用协整检验以判别变量间是否存在长期均衡关系。如果变量间存在长期均衡的关系,我们可以通过误差修正模型(ECM) 来检验变量间的长期因果关系;如变量间不存在协整关系,我们将对变量进行差分,然后通过向量自回归模型(VAR),检验变量间的短期因果关系。 ---------- 关于平稳性检验和协整检验、因果检验流程图 ↗ 同阶单整→协整检验→协整?(YES:EG两步法 for 长期因果关系;NO:误差修正模型ECM/VEC for 短期因果关系) 平稳?(单位根检验) ↘非同阶单整→差分使平稳→VAR→Granger因果检验 for 短期因果关系 原创]关于面板数据模型选择回归与检验流程图 混合 固定(main:个体固定) 随机(main:个体随机) ▏▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▏▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▏ ▏先回归估计 ▏先回归估计 ↓Cross-section:fixed ↓Cross-section:random F检验 Hausman检验 ▏ ▏ H0:混合 H1:个体固定 HO:个体随机 H1:个体固定 -- Output: ▏ ▏ If: If: F=(Cross-section F Stat.)Fa(df1,df2) H=(Cross-section Random Stat.)χ2a(df1) or Prob.a or Prob.a Then:reject H0,accept H1 Then:reject H0,accept H1
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分享 网站优化容易走进的几点误区
lianhuazi 2012-11-20 15:04
  网站优化容易走进的几点误区   1、百度提供查询反向链接.查询的是相关域,对排名有一定影响,影响不大。百度更新相关域代表百度对内容和反向链接进行重新计算,从而对排名有影响。   2、SEO公司可以保证你的排名。公司是批量接单,做SEO需要大量的时间周期,保证快速排名,会利用黑帽SEO 。   3、群发可以提升排名。可以提升排名,但不会稳定。属于黑帽SEO。惩罚力度很强,很难恢复。   4、出售链接增多。导出链接越多,或得权重越低。危害二,链接过多,有问题的站会牵连其他网站。   5、过度相信所谓“SEO高手”。重点是数据分析,用户需求。符合搜索引擎抓取要求。学会SEO后任何行业关键词都可以做。SEO分为2个部分,1、技术和技巧 2、对于行业的理解,对于用户需求的认识。需要行业的沉淀。   6、关键词密度越高排名越有利,是所有的人对相关性的误解。搜索引擎对某个行业网站的相关性和密度是不一样的,短词的密度高,长词的密度短。3%-8%是2003年下半年提出,对当时搜索引擎的算法有关。密度是衡量标题和内容相关性的。   7、经常喜欢修改标题。新站修改标题影响很大,高权重影响小。标题一开始就要规划好。更不能重复修改。。。   8、认为排名可以在非常短的时间上来。从搜索引擎来说对每个关键词都有固定的周期,从更改到抓取到计算到调整有需要一段时间。排名改变降权要看前2-4周的操作4-8周的情况。外链网站权重、排名重新被计算需要时间。一般关键词排名,在不降权的情况下需要4-8周。   9、Site首页不在第一就是降权。网站降权的核心标准:1、关键词排名下降 2、网站从搜索引擎来的流量下降。首页被K,会导致Site首页不在第一,现有的收录和site的数据不会马上同步,site一定比真实的收录数据要慢,只有真实收录了才会同步到site里面,site只是个参考数据。
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