检索结果-内蒙古大学图书馆

关于上海立信会计学院公共基础类课程设置分析探讨

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南昌教育学院学报 2011年第6期26卷 67-68页

作者：张蕾上海立信会计学院教务处上海200135

课程设置是高等教育教学管理的一个关键问题。本文通过对外贸易学院、上海金融学院、上海海事大学、上海财经大学和复旦大学五所大学公共基础类课程对比分析,期望对上海立信学院公共基础类课程设置有借鉴作用。

关键词：公共基础课程课程设置比较分析

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高校贫困生感恩教育实践多路径探析——以上海立信会计学院为例

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中华少年 2015年第18期 31-32页

作者：唐全上海立信会计学院文法学院

随着国家资助政策的逐渐完善,各高校也加大了对贫困大学生的资助力度,进而保证了家庭经济困难大学生能够顺利完成学业。但各高校在开展资助育人工作时往往过多关注于物质资助而忽视了精神资助,致使资助中的感恩教育没有引起老师和学生... 详细信息

随着国家资助政策的逐渐完善,各高校也加大了对贫困大学生的资助力度,进而保证了家庭经济困难大学生能够顺利完成学业。但各高校在开展资助育人工作时往往过多关注于物质资助而忽视了精神资助,致使资助中的感恩教育没有引起老师和学生的重视,最终导致部分贫困大学生感恩意识缺失。本文通过分析上海立信会计学院关于资助工作的一些新做法来探析高校贫大学困生感恩教育实践的有效路径,以期对其他高校提供一些有意以的借鉴。

关键词：感恩教育感恩意识贫困大学生

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小时间序列的动态朴素贝叶斯分类器学习与优化

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控制与决策 2017年第1期32卷 163-166页

作者：王双成高瑞杜瑞杰上海立信会计学院数学与信息学院上海201620 上海立信会计学院立信会计研究院上海201620

小时间序列在宏观经济领域普遍存在,对小时间序列的分类预测也有着广泛的需求.由于小时间序列蕴含的信息不充分,有效地提高小时间序列分类预测的可靠性非常困难,目前也缺少这方面的研究.针对这种情况,在基于引入平滑参数的高斯核函数估... 详细信息

小时间序列在宏观经济领域普遍存在,对小时间序列的分类预测也有着广泛的需求.由于小时间序列蕴含的信息不充分,有效地提高小时间序列分类预测的可靠性非常困难,目前也缺少这方面的研究.针对这种情况,在基于引入平滑参数的高斯核函数估计属性边缘密度的基础上,建立用于小时间序列分类预测的动态朴素贝叶斯分类器,并给出平滑参数的同步和异步优化方法.实验结果表明,优化能够显著提高小时间序列分类预测的准确性.

关键词：贝叶斯网络分类器时间序列高斯核函数平滑参数

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美国货币政策变动对中国经济的影响:兼论QE政策变化的经济效应

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中央财经大学学报 2015年第11期 75-87页

作者：毕玉江上海立信会计学院经贸学院

笔者通过对世界33个主要经济体建立全球向量自回归模型(GVAR,global vector autoregressive),模拟分析了美国货币政策冲击对中国宏观经济变量产生的影响作用,探讨了美国实行QE与退出QE可能产生的经济效应。与其他同类研究方法相比,GVAR... 详细信息

笔者通过对世界33个主要经济体建立全球向量自回归模型(GVAR,global vector autoregressive),模拟分析了美国货币政策冲击对中国宏观经济变量产生的影响作用,探讨了美国实行QE与退出QE可能产生的经济效应。与其他同类研究方法相比,GVAR使用向量误差修正模型将各国之间的经济波动相互联结,可以同时考虑多种经济冲击的跨国传导渠道及其冲击效应,能够尽最大可能挖掘现实数据隐含的经济关系。研究发现,当美国货币供给增速提升时,中国通货膨胀短期上升之后回复最初的状态。为应对可能的输入型通货膨胀风险,中国降低货币供给增速,促使短期利率提升,人民币对美元汇率出现升值。美国在宽松货币政策作用下获得经济增长及资产价格上升效应,在一定程度上促使中国外贸增长,从而仍然会给中国经济增长带来正向拉动作用。当美国短期利率上升实行紧缩型货币政策时,中国短期利率上升,经济增速下滑,通货膨胀水平下降。美国退出QE可能在一定程度上会吸引国际资本退出中国市场,对中国经济产生负面影响,但是总体来看这种负面影响并不足以为惧。值得我们警惕的主要还是中国经济自身运行过程中结构调整可能产生的深层次问题。

关键词：经济波动国际传导全球向量自回归模型量化宽松

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无向马尔科夫毯分类器与集成

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系统工程与电子技术 2008年第7期30卷 1333-1338页

作者：王双成冷翠平刘凤霞上海立信会计学院信息科学系上海201620 上海立信会计学院工商管理系上海201620

无向马尔科夫毯结构是属性和类变量之间的最重要依赖结构之一,建立无向马尔科夫毯分类器的核心是无向马尔科夫毯结构学习。针对现有无向马尔科夫毯结构学习方法具有低效率和可靠性,以及不具实用性等问题,基于贝叶斯网络理论、马尔科夫... 详细信息

无向马尔科夫毯结构是属性和类变量之间的最重要依赖结构之一,建立无向马尔科夫毯分类器的核心是无向马尔科夫毯结构学习。针对现有无向马尔科夫毯结构学习方法具有低效率和可靠性,以及不具实用性等问题,基于贝叶斯网络理论、马尔科夫网络理论和依赖分析方法进行具有多项式复杂度的无向马尔科夫毯结构和分类器学习,来避免这些问题。并建立最优性定理、可转换定理、可靠性定理和局部化定理为其提供理论依据。同时,对小例子集情况,给出了近似学习方法,并将无向马尔科夫毯分类器扩展为联合分类器,以有效地进行小例子集分类。

关键词：分类器贝叶斯网络马尔科夫网络马尔科夫毯

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连续属性完全贝叶斯分类器的学习与优化

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计算机学报 2012年第10期35卷 2129-2138页

作者：王双成杜瑞杰刘颖上海立信会计学院数学与信息学院上海201620 上海立信会计学院开放经济与贸易研究中心上海201620

针对连续属性朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间的条件依赖信息,而依赖扩展又很难实现属性条件联合密度估计和结构学习协同优化的问题,文中在使用多元高斯核函数估计属性条件联合密度的基础上,建立了具有多平滑参数的连续属性完全... 详细信息

针对连续属性朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间的条件依赖信息,而依赖扩展又很难实现属性条件联合密度估计和结构学习协同优化的问题,文中在使用多元高斯核函数估计属性条件联合密度的基础上,建立了具有多平滑参数的连续属性完全贝叶斯分类器,并给出将分类准确性标准与区间异步长划分完全搜索相结合的平滑参数优化方法,再通过时序扩展构建了动态完全贝叶斯分类器.我们使用UCI机器学习数据仓库中连续属性分类数据和宏观经济数据进行实验,结果显示,经过优化的两种分类器均具有良好的分类准确性.

关键词：连续属性完全贝叶斯分类器动态完全贝叶斯分类器高斯核函数平滑参数

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发展中国家承接国际外包的决定因素——兼论中国的比较优势

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国际贸易问题 2010年第8期 68-75页

作者：张会清唐海燕上海立信会计学院经贸学院 201620 上海立信会计学院

本文利用20个发达国家(地区)和40个发展中国家的双边中间品贸易数据,对发展中国家承接国际外包的决定因素进行实证检验。截面样本和面板样本的计量结果显示,发展中国家的劳动成本和交易成本对发包方的区位选择都具有显著的影响,但低技... 详细信息

本文利用20个发达国家(地区)和40个发展中国家的双边中间品贸易数据,对发展中国家承接国际外包的决定因素进行实证检验。截面样本和面板样本的计量结果显示,发展中国家的劳动成本和交易成本对发包方的区位选择都具有显著的影响,但低技术含量的外包业务更偏好选择低工资国家以节约劳动成本,而高技术含量的外包业务则更偏好选择高质量服务的国家以节约交易成本。中国在劳动成本和交易成本的大部分指标上都具有一定的比较优势,今后要更多地依靠服务和制度条件的改善,以抵消劳动成本上升的不利影响。

关键词：发展中国家承接国际外包决定因素劳动成本交易成本

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中国的出口潜力:总量测算、地区分布与前景展望——基于扩展引力模型的实证研究

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国际贸易问题 2012年第1期 12-25页

作者：张会清唐海燕上海立信会计学院经贸学院 201620 上海立信会计学院

通过考察2000-2008年间中国对120个贸易伙伴国(地区)的商品出口数据,基于扩展引力模型的面板数据计量方法,本文揭示了我国出口潜力的地区分布与历史演变特征,并测算了后危机时期中国的出口潜力。研究发现,中国的对外贸易自2007年开始转... 详细信息

通过考察2000-2008年间中国对120个贸易伙伴国(地区)的商品出口数据,基于扩展引力模型的面板数据计量方法,本文揭示了我国出口潜力的地区分布与历史演变特征,并测算了后危机时期中国的出口潜力。研究发现,中国的对外贸易自2007年开始转入"出口不足"状态,特别是对亚洲近邻的市场拓展相对滞后。展望后危机时期,在全球经济保持稳步回升的条件下,中国在2010-2015年间潜在的出口增速可达31.1%。综合出口潜力的规模指标与成长性指标,我们认为,后危机时期中国出口市场结构调整的总体导向应是:在保持欧美传统市场份额基本稳定的前提下,将市场重心逐渐转向出口潜力较大的亚洲和拉美新兴经济体,进一步密切中非经贸合作关系,使其成为未来出口市场多元化的潜在对象。

关键词：出口潜力引力模型出口市场多元化后危机

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具有隐藏变量的贝叶斯网络结构学习

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模式识别与人工智能 2006年第5期19卷 561-566页

作者：王双成刘喜华唐海燕上海立信会计学院信息科学系上海201620 青岛大学经济学院青岛266071 上海立信会计学院

目前,学习具有隐藏变量的贝叶斯网络结构主要采用结合 EM 算法的打分-搜索方法,其效率和可靠性低.本文针对此问题建立一种新的具有隐藏变量贝叶斯网络结构学习方法.该方法首先依据变量之间基本依赖关系、基本结构和依赖分析思想进行不... 详细信息

目前,学习具有隐藏变量的贝叶斯网络结构主要采用结合 EM 算法的打分-搜索方法,其效率和可靠性低.本文针对此问题建立一种新的具有隐藏变量贝叶斯网络结构学习方法.该方法首先依据变量之间基本依赖关系、基本结构和依赖分析思想进行不考虑隐藏变量的贝叶斯网络结构学习,然后利用贝叶斯网络道德图中的Cliques 发现隐藏变量的位置,最后基于依赖结构、Gibbs sampling 和 MDL 标准确定隐藏变量的取值、维数和局部结构.该方法能够避免标准 Gibbs sampling 的指数复杂性问题和现有学习方法存在的主要问题.实验结果表明,该方法能够有效进行具有隐藏变量的贝叶斯网络结构学习.

关键词：隐藏变量贝叶斯网络结构学习 Gibbs抽样依赖分析

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小数据集贝叶斯网络多父节点参数的修复

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计算机研究与发展 2009年第5期46卷 787-793页

作者：王双成冷翠平曹锋上海立信会计学院信息科学系上海201620 上海立信会计学院开放经济与贸易研究中心上海201620

具有已知结构的小数据集贝叶斯网络多父节点参数学习是一个重要而困难的研究课题,由于信息不充分,使得无法直接对多父节点参数进行有效的估计,如何修复这些参数便是问题的核心.针对问题提出了一种有效的小数据集多父节点参数修复方法,... 详细信息

具有已知结构的小数据集贝叶斯网络多父节点参数学习是一个重要而困难的研究课题,由于信息不充分,使得无法直接对多父节点参数进行有效的估计,如何修复这些参数便是问题的核心.针对问题提出了一种有效的小数据集多父节点参数修复方法,该方法首先使用Bootstrap抽样扩展小数据集,然后分别将Gibbs抽样与最大似然树和贝叶斯网络相结合,通过依次对扩展数据按一定比例的迭代修正来实现对多父节点参数的修复.实验结果表明,这种方法能够有效地使大部分多父节点参数得到修复.

关键词：贝叶斯网络小数据集参数学习 Gibbs抽样最大似然树

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