市场化进程与区域经济关系的实证研究——基于2005—2022年经济金融数据的分析

本文将市场化指数作为市场化进程的替代解释变量,以人均GDP作为被解释变量,选取2005—2022年经济面板数据,从总量与结构两个层面,实证研究31个省级行政区以及不同地区市场化进程与经济增长之间的关系。结果表明:市场化进程与区域经济增长存在显著的正相关,且不同区域之间存在着明显差异。基于此,本文提出了在新常态下推进市场化改革的对策和建议,以供参考。

新能源汽车行业股票价格预测研究——基于机器学习算法

采用机器学习算法中的随机森林模型,并通过选择七种常见股票市场投资指标作为特征值,来预测A股新能源汽车行业指数价格。通过分析变量重要性发现,平衡成交量、换手率及移动平均线收敛/发散指标对于使用随机森林方法预测新能源汽车行业股票价格是最为重要的三个指标,且重要性远超其他指标。进一步将随机森林方法与装袋法及决策树三种机器学习方法进行对比,结果发现,随机森林模型相较于其他方法在预测股票价格方面具有较高的准确性和可靠性,在新能源汽车行业股价预测中具有较好的表现。

大数据在智慧农业管理中的应用——以长丰县智慧农业为例

我国是世界农业大国,安徽省又是我国农业大省,在我国“互联网+”、信息化迅猛发展的大背景下,智慧农业的发展既有优点,又存在不足,面临的机遇与威胁也各不相同。该研究介绍了大数据智慧农业概述,对安徽省长丰县智慧农业进行调研,对其发展现状及存在的问题进行详细分析,探讨了大数据在智慧农业中的应用。

美国货币政策不确定性对中国股票市场的非对称影响——基于混频数据的证据

基于信息冲击视角,将美国货币政策不确定性分为利空信息和利好信息,使用上证综指5 min高频交易数据构建Realized GARCH模型和信息影响曲线,对中国股市的特征进行实证研究,结果发现中国股市具有非对称性,且利空信息对股市收益率波动的冲击大于利好信息。进一步构建GARCH-MIDAS-RV模型分析美国货币政策不确定性对上证综指收益率的影响,发现这种影响显著为负。此结论具有稳健性。

基于全国统一碳排放交易市场的安徽省企业碳减排策略研究

论文探讨了基于全国统一碳排放交易市场的安徽省企业碳减排策略,分析了安徽省企业碳减排策略的现状和问题,得出的主要结论是:安徽省企业碳减排策略主要集中在节能减排、能源结构调整和技术创新等方面,但仍存在缺乏统一的碳减排标准和监管体系、能源结构依赖化石能源和部分企业对碳减排缺乏意识等问题。因此,论文提出了应该建立统一的碳减排标准和监管体系、加强清洁能源的开发和利用、提高企业对碳减排的意识和积极性以及加强技术创新和人才培养等具体措施。

大数据背景下地理标志农产品的营销模式分析

随着社会经济水平的大幅提升,市场对网络数据的应用愈加普遍。地理标志农产品的传统营销模式已无法适应新的供需市场。面对传统营销模式的营销范围、时间、渠道、供需等滞后性问题,本研究尝试在大数据支撑下创新地理标志农产品营销模式。分析大数据技术对地理标志农产品营销带来的挑战及优势,提出可操作性强的营销建议,以期提升地理标志农产品的营销水平,促进国内地理标志农产品营销走上供需均衡发展的可持续成长之路。