实证分析

本研究选取参考咨询领域内32位高度引用的作者作为研究对象，采用社会网络分析方法结合UCINET软件分析这些作者之间的引文关系。通过网络密度分析个体之间引用的频率，通过点度中心度分析核心研究者，中间中心度分析知识传播中的关键人物，以及凝聚子群分析来揭示关系紧密的研究小团体。

本研究运用语义动力学方法对美国国家科学院院刊近 16 年的关键词进行了实证分析。结果显示： 关键词词频近似符合 Zipf 分布，指数为 0.86。 每年新关键词数量与所有关键词总数呈幂次标度关系，指数约为 0.75。 期刊关键词和网页标签的演化标度律相似。

本研究通过构建剩余收益评价模型，量化智力资本对上市高技术企业市场价值的影响。以2000-2006年为研究期间，对人力资本、创新资本、流程资本、客户资本等智力资本子变量与市值之间的关联性进行分析。结果表明，智力资本的各维度均对高技术企业绩效产生显著影响，其中人力资本的影响最为显著。

针对国际漫游通信产品使用率较低的问题，利用移动用户的全量通信行为和属性数据，结合统计分析与识别模型建立方法，采用SPSS和Clementine工具，高命中率和广覆盖率的基础上，挖掘出国际漫游通信产品用户的潜在特征。通过实证对比分析不同特征的表现，获得了高精准的用户识别率，为运营商在开展国际漫游业务时提供重要参考。

为了解决实际研究中模糊数据设定不精确的难题，采用了模糊数学方法。模糊度的引入强调了数据变量模糊化的重要性，定义了模糊变量及其时间序列，并通过计量经济学和数据挖掘案例展示了模糊化处理的必要性。研究表明，许多数据确实具有模糊特性，而模糊变量时间序列的应用有助于建立更客观的计量模型和进行时间序列挖掘。模糊变量时间序列的提出对计量经济学和数据挖掘领域具有重要的参考价值。

探讨如何利用Python构建量化投资策略模型。首先介绍构建模型所需的Python基础知识，包括数据爬取、数据库交互、机器学习、深度学习以及自然语言处理等技术。针对每个模块，文章将详细阐述其安装过程、环境搭建步骤以及核心代码解析。 模型构建 为帮助读者更好地理解各个模块之间的联系，将以机器学习选股策略为例，阐述如何将数据爬取、数据库交互、机器学习等模块整合到一起构建完整的量化投资策略模型。 代码实现 文章将在关键代码段落提供详尽的注释，以帮助读者理解代码逻辑和实现细节。读者可以根据自身需求修改代码，构建个性化的量化投资策略模型。

随着互联网技术、移动支付技术和智能手机的普及，共享经济为新型经济形态的经营理念带来了快速发展，互联网专车作为其中一种形式逐步兴起。本研究以互联网专车平台为研究对象，在理性行为理论、创新扩散理论及服务业相关研究的基础上，结合技术接受模型(TAM)、理性行为理论的主观规范、创新扩散理论的兼容性特征以及现代服务业特点，将用户使用意愿作为因变量，使用态度作为中介变量，分析感知有用性、感知兼容性、感知价格、主观规范、异质性、即时性和结合性等自变量。通过构建结构方程模型并提出相关假设，设计量表并通过问卷调查获得322份有效数据。最终，利用SPSS进行统计分析和测量指标的信度与效度检验，并通过Amos验证结构方程模型和检验假设的显著性水平。研究结果为互联网专车公司、传统出租车公司及政府部门提供了决策参考意见。

基于对 69 家中小企业 764 个样本的实证分析，运用探索性因子分析、描述性统计分析和多元回归分析等统计方法，深入探讨了中小企业员工组织社会化的影响因素及其作用机制。

预测股票市场趋势一直吸引着不同领域研究者的目光，机器学习在金融市场预测中的应用也逐渐引起关注。本研究采用七种数据挖掘技术，包括支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯、K近邻分类、决策树、随机森林和 Adaboost，对上证指数的股价走势进行预测。 研究收集了2017年4月至2018年5月期间来自中国金融社区社交媒体平台 Eastmoney 的评论数据，并从中提取情感倾向。结果显示： 来自 Eastmoney 平台的情感信息可以有效提升模型预测准确率。 基于正面和负面情感分类，所有模型的预测准确率均达到75％以上，其中线性支持向量机模型表现最佳。 价格波动与看涨指数之间存在强相关性，可以据此推断出收盘价的总体趋势。

通过对中国股票市场大量投资者的交易数据进行统计分析，发现个体买入和卖出股票的时间间隔呈现幂律分布特征，经过Kolmogorov-Smirnov统计检验验证其幂指数接近，反映了人类交易行为的一致性。此外，股票交易次数和交易金额的分布显示明显的尾重现象，但不符合幂律分布。研究结果揭示中国股市仍然以小投资者为主，并且投资者平均交易次数较少。