烟草商业企业统计报表体系优化研究——以湖北省烟草专卖局(公司)为例

坚持"总量控制、稍紧平衡、增速合理、贵在持续"的新发展理念,推动烟草行业健康发展,迫切需要在准确理解高质量发展内涵的基础上,立足统计职能转型和数据资产化,构建一套科学合理的统计报表体系。以湖北省烟草专卖局(公司)作为研究对象,在对湖北烟草商业统计工作及统计报表体系运行现状分析基础上,以考核、经济运行、对标管理三项工作为切入点,提出"自顶向下规划、自底向上设计、全局优化报表体系"的方法论。并基于此,对现有报表体系进行整理、优化重组,为未来通过统计建模、数据挖掘等方法实现数字烟草、智慧烟草奠定基础。

湖北烟草商业企业物流分类对标管理研究

针对湖北烟草商业企业在物流对标管理中因地域差异导致的评价不公平问题,本文根据国家烟草专卖局物流对标管理分类要素体系,分别利用K均值聚类、凝聚聚类以及Birch聚类方法对湖北省17个市州进行了聚类分析。通过比较轮廓系数得分将17个市州分为四类,且三种聚类方法所得结果一致。在此基础上,进一步对湖北省17个市级烟草公司进行对标分析,验证了本文分类结果的合理性。本文为湖北省烟草商业物流分类对标管理工作提供了有意义的借鉴。

数字政府建设水平的时空差异与动态演进

政府数字化建设水平关系国家治理现代化进程,是数字生态建设的关键,对深入推进中国式现代化具有重大意义。通过构建中国式现代化背景下数字政府建设水平的评价指标体系,综合利用熵值法、独立权,对2017—2021年我国除港澳台和辽宁、西藏、新疆外的28个省(区、市)的数字政府建设水平进行测度;运用Dagum基尼系数及核密度估计剖析我国数字政府建设水平的时空差异与动态演进特征。研究发现:当前我国数字政府建设总体上呈持续稳步上升趋势;空间上,省域间呈现“南高北低”“东快西缓”的时空演变特征,各经济区域的发展情况各具特色;区域上,地区间数字政府建设存在明显差异,地区内存在两极分化现象,地区间在政府引导与社会协作方面差异明显。最后,提出提升数字化基础环境建设水平、缩小区域间数字政府建设差距等政策建议,为提升区域政府数字化治理能力提供靶向支撑。

参数不确定连续系统的预见重复控制器设计

针对一类参数不确定连续时间系统,本文提出一种具有预见补偿的重复控制器.首先,引入重复控制器,采用预见控制理论中误差系统的方法,构造出包含未来目标值信号信息的扩大误差系统,将原系统的预见重复控制问题转化为扩大误差系统的反馈控制问题;然后,针对扩大误差系统,利用Lyaounov方法和线性矩阵不等式技巧给出闭环系统渐近稳定的条件.并基于此,设计预见重复控制器.最后,数值仿真表明本文结果的有效性.

扩散系数Holder连续的随机微分方程的截断Euler-Maruyama方法

本文研究漂移系数超线性增长和扩散系数Holder连续的随机微分方程的截断Euler-Maruyama方法的强收敛性.研究结果显示强收敛率依赖于Holder指数.本文给出一个例子验证所得的结果.

夜间市长研究进展与启示

在过去的20年中,全球有40多个城市任命了夜间市长或倡导组织,负责维持夜间活动和管理。尽管城市的夜间基础设施和监管模式存在差异,但对夜间治理结构的必要性已经成为共识。文章梳理了国内外相关文献,分析了夜间市长职位的概念起源、职位性质、潜力责任和治理模式四个方面。国外夜间治理经历了更长的发展过程,有着成熟的实践经验和研究成果,从健全机制、社会参与、配套保障等方面可为提升我国城市夜间城市管理质量和水平提供参考。

基于子模型加权的因果效应估计方法

在因果推断中,为更好地从观测性研究数据中获得无偏的处理效应,经常使用基于倾向得分的方法来平衡处理组和对照组。文章基于倾向得分逆概率加权方法,提出了一种子模型加权方法。该方法首先通过不同的变量组合来构建若干子模型;然后对子模型的倾向得分进行加权,进而得到加权倾向得分;最后使用加权倾向得分估计平均处理效应(ATE)值。实验结果表明:提出的子模型加权法不仅能调整观测性研究数据中存在的混杂偏倚,而且能有效提升ATE的估计效果,在ATE估计中优于传统的基于倾向得分的逆概率加权法。

参数不确定广义离散时间系统的预见控制器设计

基于线性矩阵不等式技巧,考虑参数不确定广义系统的预见控制问题,采用差分算子和离散提升技术,推导出包含未来目标值信号的扩大误差系统,将原系统的预见跟踪控制问题转化为扩大误差系统的稳定性问题。考虑输出反馈时,改造输出方程、充分利用可预见的信号的信息,给出闭环系统渐近稳定的充分条件。通过求解线性矩阵不等式,可确定预见控制器增益矩阵。通过数值仿真表明了所设计控制器的有效性。

基于长短期记忆模型的入室盗窃犯罪预测研究

随着智慧警务建设的兴起,利用时空大数据对犯罪事件进行预测成为具有前瞻性的研究。基于2015—2018年WH市110入室盗窃类接警数据,利用循环神经网络(RNN)改进得到的长短期记忆模型(LSTM),通过学习得到最佳性能对应的迭代次数、回看天数、空间依赖度、失活率等超参数,构建最优的二值化接警数据长短期记忆模型(BD-LSTM*)和频数统计数据长短期记忆模型(RD-LSTM*),并分别对WH市各区域的案件发生概率以及案件发生数量进行预测。结果表明,两种犯罪预测模型具有良好的预测精度和稳健性。

流动人口真的融入社会了吗?——基于结构方程模型的流动人口社会融入研究

流动人口社会融入状况关系到城镇化发展质量。基于2017年中国流动人口动态监测调查数据,构建生理适应、经济融入、社会适应、身份认同、心理融入五维度指标体系,探讨流动人口社会融入结构及路径。研究结果表明,流动人口社会融入五维度之间存在密切的关联,生理融入是生存的基础,心理融入是最高层次的融入,经济融入是社会融入的必要条件,经济融入既能直接影响心理融入,又能通过社会适应或身份认同路径间接影响心理融入,同时存在经济融入通过社会适应,再通过身份认同远程中介效应影响心理融入;通过对比流动人口与户籍居民的社会融入状况,发现流动人口仅在生理适应方面与户籍居民没有显著差异,在高层次的社会融入维度,流动人口与户籍居民存在显著差异,流动人口并没有充分融入到当地,存在“伪融入”现象。未来城镇化发展应从数量目标向质量目标转变。

中国经济高质量发展水平:测度、时空演变与动态空间收敛性

本文运用逐层纵横向拉开档次客观赋权法测度了基于五大发展理念构建的中国经济高质量发展指数,并探究其时空演变特征及动态空间收敛性特征。研究发现:中国经济高质量发展整体呈现向好态势,但仍然处于较低水平,五大维度中创新发展指数最小。除西部地区经济高质量发展水平差距增大外,全国整体与其他三大区域均呈现“水平上升,差距缩小”的特征,这种差异主要来源于地区间差异;各区域发展水平较高的省份始终保持领先优势,并且全国、中、东北地区均存在不同程度的两极分化现象。全国经济高质量发展同时存在显著的绝对β与条件β动态空间收敛特征;分区域研究中,东部、东北同时存在显著的绝对β与条件β动态空间收敛特征,而中部地区仅存在条件β动态空间收敛特征。本文的研究为合理缩小区域差异,助推经济高质量快速发展提供了意见参考。

不确定离散时间输入饱和系统的鲁棒预见控制

本文研究一类具有输入饱和的不确定离散时间系统的鲁棒预见控制问题.与以往对误差信号和系统方程取差分不同,本文引入状态辅助变量,利用系统状态向量与辅助变量之差代替通常的状态差分,使得输入饱和不确定离散系统的扩大误差系统的构造成为可能.另外,本文推导的扩大误差系统不再包含误差向量,这不仅降低系统的阶数而且允许输出矩阵带有不确定项.针对扩大误差系统,分别引入状态反馈和静态输出反馈,并利用Lyapunov函数及LMI技巧,导出闭环系统渐近稳定的充分条件.数值仿真表明了本文结果的有效性.

延迟新农保养老金领取年龄的可行性与效用研究

针对如何提高新农保养老金供给替代率效用的问题,提出了一种新的延迟新农保养老金领取年龄的政策机制。利用湖北省农村健康与养老社会调查数据,首先从农民的健康状况、年收入以及收入渠道三个方面对所提出的政策机制进行了可行性分析。然后,通过构建保险精算模型分别对养老金供给替代率和净转入额两个指标进行了测算对比,分析了延迟新农保养老金领取年龄的效用。结果表明,提出的延迟新农保养老金领取年龄机制不仅显著提高了养老金供给替代率,而且增加了参保者养老金的净转入额,能有效提高新农保养老金的保障水平。

基于短视频广告宣传效应的广告投放策略研究

短视频博主往往会将广告产品与视频内容相结合,以此来宣传广告产品,不同的短视频广告宣传效应不同。为衡量短视频广告的传播效果,从“认知”“情感”和“行为”三个维度展开分析。考虑到用户对广告内容和非广告内容的反馈不相同,设计OMAS算法对广告宣传效应进行计算。利用视频播放量衡量“认知”维度,利用点赞和收藏等数据衡量“行为”维度,并利用OMAS算法计算这两个维度的广告宣传效应。使用PMI发现新词,扩充弹幕和评论中的广告评价特有词汇,利用扩充的情感词典计算文本的情感值,并用其衡量“情感”维度。最终使用多元回归与假设检验,探究视频类型、广告时长占比等特征与上述三个维度的关系。研究得出:对于重视广告传播广度的广告主,应该增加广告在视频中的出现次数和视频的时长;对于重视观众情感的广告主,应该压缩视频时长,增加视频中广告时长的占比,尽量让广告集中大量地出现;对于重视观众点赞、分享等行为的广告主,应该增加视频中广告出现的次数,使广告分散地插入到视频中。

基于多源异步混频CPI数据的预测方法研究

研究目标:基于线上消费者价格指数和网络搜索价格指数预测CPI。研究方法:在卷积神经网络(CNN)框架中融合MADL_MIDAS模型,建立异步混频卷积神经网络(AMCNN)模型,并通过选用2016年1月至2019年12月的数据验证该方法的有效性。研究发现:日度线上CPI及日度网络搜索指数属于CPI的领先指标,同时引入并保留原有数据特征有助于改进CPI预测精度,提高CPI“拐点”捕捉能力。研究创新:揭示了高频日度线上CPI和网络搜索数据对低频月度CPI的预测能力,提出了一种融合神经网络与传统计量模型的异步混频数据处理方法。研究价值:预测CPI波动水平和“拐点”时,可辅助利用线上CPI、网络搜索高频数据,结合AMCNN模型提高预测精度。AMCNN模型可用于处理异步混频数据、探究变量间复杂不确定性(线性、非线性)关系,具有很强的适应性和扩展性,可应用于其他经济、金融领域,应用价值较高。

基于大数据视角的新冠肺炎疫情防控能力建设

数据来源于中国统计年鉴、国家卫生健康委员会、百度迁徙公布的公开数据。2019年底武汉地区爆发的新冠肺炎疫情引起世界广泛关注,如何有效防控成为世界各国关心的话题.首先,对突发公共卫生事件的两种应对机制进行分析,其次,利用网络爬虫技术获取武汉封城前人口迁移数据和国内新冠疫情数据,进行统计分析,并对国内30个省和湖北省15个地区的疫情防控能力进行测算,最后,总结新冠疫情防控过程中出现的问题,提出疫情防控机制建设意见.研究结论表明:采用"哨兵模式"存在决策困境,对"吹哨人"容错免责的"哨兵模式和"基于大数据技术的"精算模式"是未来防范突发卫生公共事件的有效方法,加快大数据平台建设,从"封闭式管控"向"精准性智控"转变是未来发展的方向.

不确定周期离散时间系统的预见饱和控制

文章考虑一类具有输入饱和的不确定周期离散时间系统的预见饱和控制问题.由于时变不确定矩阵及输入饱和的存在,预见控制理论中经典的差分算子方法无法适用.为此,文章引入状态辅助变量,利用系统状态向量与状态辅助变量之差代替通常的状态差分,成功地构造出输入饱和不确定离散系统的扩大误差系统.通过扩大误差系统的构造,将原系统的预见饱和控制器的设计问题转化为扩大误差系统的镇定问题.利用改进的扇形条件处理饱和非线性项并结合线性矩阵不等式(LMI)技巧,导出了闭环系统渐近稳定的充分条件.最后,仿真例子表明了文章结果的有效性.

犯罪预测效果指数构建与应用

针对现有犯罪预测评价指标的不足,构建了更为合理的犯罪预测效果指数(Prediction effectiveness index,PEI).并通过对不同单元网格面积和预测热点数下的主要犯罪预测评价指标进行对比分析,验证了犯罪预测效果指数的合理性.在此基础上,提出了一种能提升犯罪预测效果的动态阈值犯罪预测方法,以WH市2015年1月至2019年6月入室盗窃犯罪数据为实证案例,使用长短期记忆模型进行测试验证.实验结果表明,相较其他犯罪预测评价指标,犯罪预测效果指数考虑的因素更全面,更合理.提出的动态阈值犯罪预测方法比传统固定阈值方法的实验效果平均提升了4.74%.

时变参数不确定广义系统的有限时间预见控制器设计

基于具有参数依赖的Lyapunov函数方法及LMI技巧,本文研究一类具有时变参数不确定广义离散时间系统的有限时间预见控制问题.首先,采用预见控制理论中误差系统的方法,引入两个辅助变量和离散提升技术,构造出包含未来目标值信号的信息的扩大误差系统,将有限时间预见跟踪问题转化为扩大误差系统的有限时间稳定性问题;然后,针对所推导的扩大误差系统,考虑输出反馈时,改造输出方程,使其包含可预见信号的信息,通过LMI技巧给出闭环系统有限时间稳定的条件及预见控制器的设计方法.通过求解LMI,即可确定预见控制器增益矩阵.数值仿真表明本文结果的有效性.

不确定输入饱和系统的有限时间预见控制

文章研究了一类不确定输入饱和系统的有限时间预见控制问题.为避免对时变的系数矩阵和饱和非线性项取差分,文章使用系统状态与状态辅助变量之差代替通常的状态差分,构造了一种新的形式“扩大误差系统”,从而将有限时间预见饱和控制问题转化为扩大误差系统的有限时间稳定性问题.该扩大误差系统不包含误差向量,不仅降低了系统的阶数而且允许输出矩阵带有不确定项.针对扩大误差系统,文章引入反馈控制,并利用改进的扇形条件及LMI (linear matrix inequality)技巧,导出了闭环系统有限时间稳定的充分条件及预见饱和控制器的设计方法.数值仿真表明了文章结果的有效性.