宏观经济政策

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BJBANKS不完全竞争银行与宏观经济政策的Matlab集成C代码
涉及Matlab集成的C代码,探讨了北京银行在不完全竞争条件下的宏观经济政策影响。作者包括艾伦·海德(Allen Head)、金Tim(Timothy Kam)、吴孟满(Ieng-Man Ng)和潘(Isaac Pan),并提供了针对货币、信贷和平衡的相关计算代码和笔记本。对于不熟悉Python和Jupyter Notebook的用户,提供了详细的使用说明。
基于政策文本量化分析的安徽省科技成果转化政策演进研究
科技成果转化是连接科技创新与经济发展的桥梁,对促进区域经济发展和提升产业竞争力至关重要。为探究安徽省科技成果转化政策的演进规律及特征,本研究采用政策统计分析和多维分析方法,以 2001 年至 2018 年安徽省发布的 101 项科技成果转化政策文本为样本,对其时间分布、政策类型、决策主体布局以及政策工具运用等方面进行了系统分析。研究发现,安徽省科技成果转化政策在时间上呈现阶段性特征,在政策类型上涵盖了供给侧、需求侧以及环境优化等多个方面,决策主体呈现多元化趋势,政策工具运用也日趋多样化。基于以上分析,本研究揭示了安徽省科技成果转化政策演进过程中存在的问题,并提出了相应的政策建议,以期为安徽省未来科技成果转化政策的优化和完善提供参考。
Internet网络的宏观结构和特性分析(2011)
经过广泛的网络计量统计分析后,发现Internet并非随机分布,而是展现出稳定的宏观有序结构。它不仅具备复杂的超链接网络,还呈现出明显的无标度和小世界特性。这表明,Internet背后隐藏着自组织的稳定规律,与其表面混乱现象形成鲜明对比。
通过组稀疏因子分解学习宏观脑连接体
在这项工作中,我们探索了一个框架,该框架有助于应用学习算法来自动提取脑部连接体。使用张量编码,我们设计了一个目标,倾向于生物学上合理的束结构。这项研究可能对正常的大脑发育和衰老、先天性异常、白细胞营养不良、肿瘤和术前计划、缺血和中风、脑病(毒性、代谢、传染性)、创伤性脑损伤、精神疾病、痴呆、抑郁症以及功能连接映射和认知神经科学产生深远影响。我们提供的演示展示了如何:(1)阶段1:使用贪婪的前向选择策略为每个体素分配方向候选集,从而初始化大脑连接组的三个二维张量,例如正交匹配追踪(OMP)或我们提出的算法称为GreedyOrientation;(2)第2阶段:建立和优化目标功能,包括提议的组调节器,以增强分册的生物学可行性。
隐私政策设计的统计分析-研究论文
隐私权政策对于美国在线隐私的“通知-选择”方法至关重要。然而,这些策略往往难以阅读,难以引起注意,且不易理解。此外,隐私声明的设计方式也使其内容更为晦涩难懂。这篇研究通过对互联网用户的调查显示,面对隐私权政策的网站,用户在选择美观设计与侵入性数据使用做法时,往往偏向于选择传统设计且具有强大数据保护功能的策略。大多数用户认为,精心设计的隐私策略能够更好地保护其隐私。通过统计模型,该研究表明,尽管制定了政策,但用户对隐私政策法律含义的了解,是识别强大隐私保护能力的唯一重要指标。结论部分强调了公众教育和意识的重要性,以及提升政策可读性的必要性。
中国人口增长模型构建与政策评估
中国人口增长模型构建与政策评估 中国面临人口老龄化挑战,为解决此问题,2015年全面开放“二胎政策”。为评估政策效果,需构建人口增长模型,预测未来人口变化。 模型需考虑政策、城镇化、婚姻等因素,采用迭代算法,综合分析这些因素对未来三十年人口的影响。 通过模型预测,评估政策是否达到预期目标,是否有效解决人口问题,并提出政策改进建议。 模型构建思路 模型将涵盖以下因素: 政策影响:二胎政策、其他人口政策 城镇化趋势:人口流动、城市化进程 婚姻趋势:结婚率、生育率变化 模型采用迭代算法,逐步预测未来三十年人口变化。 政策评估 模型预测结果将用于评估现有政策效果,包括: 二胎政策是否有效缓解人口老龄化 政策是否达到预期目标 是否需要调整政策以更好地解决人口问题 改进建议 根据模型预测和政策评估结果,提出政策改进建议,以优化人口结构,促进人口长期均衡发展。
经济调度优化算法MATLAB实现
在MATLAB中,采用粒子群算法(PSO)和嵌套粒子群算法(Nested PSO)对经济调度进行了优化。代码结构清晰,注释详细。
甘肃省人口信息管理系统优惠政策汇总
甘肃省全员人口信息管理系统优惠政策落实情况汇总。
基于文本挖掘的煤炭工业政策演变及反思
利用社会网络分析和对应分析等文本挖掘、统计分析方法,研究了1996-2016年间煤炭工业"五年规划"文本的特征和趋势。分析揭示了不同"五年规划"文本中高频词的差异和相似性,以及政策关注的方向和重点。研究结果显示,煤炭工业政策正从粗放式发展向集约化、高效、清洁、绿色发展转变。
Julia语言量化经济学讲义
量化经济建模讲义这份由 Thomas J. Sargent 和 John Stachurski 设计编写的讲义, 使用 Python 和 Julia 语言, 深入讲解了量化经济建模。