北京市旅游卫星账户2002

北京作为中国著名的历史文化名城和政治文化中心,其旅游业在北京经济中占有举足轻重的作用。文章在北京市2002年IO表和其它统计资料的基础上,对北京市旅游业直接的价值增加值和间接的价值增加值进行了估算,最后对编制本旅游卫星账户在统计内容上作出缺失性说明。

颅脑外伤术后卧床患者并发坠积性肺炎的危险因素分析

目的:分析颅脑外伤术后卧床患者并发坠积性肺炎的危险因素。方法:回顾性收集205例颅脑外伤术后卧床患者的一般资料,单因素和多因素Logistic回归分析颅脑外伤术后卧床患者并发坠积性肺炎的危险因素,并分析坠积性肺炎与患者预后的关系。结果:采集的205例颅脑外伤手术患者中,感染坠积性肺炎74例,感染率为36.10%。单因素分析结果显示,感染坠积性肺炎与未感染患者在年龄、吸烟史、合并糖尿病、格拉斯哥昏迷(GCS)评分、是否气管切开、术后是否发生低白蛋白、是否预防性地使用抗生素等方面比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄≥60岁(OR=3.554,P<0.05)、吸烟(OR=2.003,P=0.016)、合并糖尿病(OR=4.196,P<0.05)、GCS评分3~8分(OR=6.974,P<0.05)、气管切开(OR=4.032,P=0.008)、术后低白蛋白(OR=2.543,P=0.005)是引起颅脑外伤术后卧床患者并发坠积性肺炎的危险因素,预防性使用抗生素(OR=0.349,P<0.05)是颅脑外伤术后卧床患者并发坠积性肺炎的保护因素。坠积性肺炎感染患者其他并发症发生率、致残率和死亡率高于未感染患者(P<0.05)。结论:年龄≥60岁、吸烟、合并糖尿病、GCS评分3~8分、气管切开、术后低白蛋白均是引起颅脑外伤术后卧床患者并发坠积性肺炎的危险因素,临床需加以重视。

我国环境统计指标可操作性框架研究

我国环境统计指标框架的设计与统计内容的界定是一项复杂的系统工程.结合国外环境统计发展动态和国内环境统计工作的实践,提出我国的环境统计指标框架应该是现有框架向综合环境经济核算框架的一种过渡.借鉴国外环境统计发展较为成熟国家在建立环境指标体系的经验,提取出我国环境统计中缺口性指标,包括环境资源的存量、流量(实物型或价值型)和专题性统计(特别是突发性事件,如污染、自然灾害等)等,进而构建出适合我国国情的可操作性环境统计指标框架,其指标分类有八方面:水环境、大气环境、海洋环境、生态环境、能源、自然灾害、城市环境和农村环境.

电子政务项目预评估指标体系与综合评价方法研究

通过对我国电子政务的发展进行系统研究,提出电子政务项目预评估指标体系与综合评价方法,使其在有限的电子政务资金下选择最佳的电子政务项目,以提高电子政务资金的使用效率和电子政务项目的成功率.

带有泡沫与崩盘的可预测模型检验

资产价格收益的可预测性一直是学术界长期关注并存在广泛争议的话题,准确理解资产价格收益的可预测性无疑对市场参与者、学术研究者和政策制定者都具有重大的学术价值和现实意义.有鉴于此,对带有泡沫与崩盘的可预测模型进行检验,提出带有泡沫与崩盘的Wald统计量,并由此展开理论分析和仿真模拟研究.分析结果表明,新构建的检验方法不仅在预测变量不同持续性下以及模型存在内生性下具有一致、可靠的检验力度,而且还对被预测变量普遍存在的泡沫与崩盘现象具有稳健的检验功效.在对上证指数收益率的可预测性检验实证分析中,选择涵盖股票市场、宏观经济和债券市场等17个变量,研究发现通货膨胀率和换手率能显著负向预测股票市场的变动,这对于优化资产投资组合、发展资产定价理论以及完善宏观审慎监管政策均具有重要的参考价值.

青岛软件产业发展模式探析

一、青岛软件产业发展现状 1999年青岛软件产业刚开始起步,产值仅2亿元,2000年超过4亿元,2001年达8.6亿,2002年,软件产业技工贸收入突破18亿元,连续三年保持了100%的增长速度,全市软件企业达到了285家,呈现出良好的发展态势,软件产业规模迅速壮大.

中国债券收益率的可预测性检验

基于工具变量(instrumental variable, IVX)统计检验方法,对我国主要宏观经济变量能否单独或联合预测债券收益率进行可预测性研究.IVX检验方法无需考虑预测变量的持续性先验信息,对任何属于单位根过程、近单位根过程、近平稳过程或平稳过程的预测变量都稳健.进一步使用AIC和BIC方法对多元变量回归模型进行变量筛选,仿真结果表明,两种准则均能准确筛选出模型重要变量并排除冗余变量.通过对国债和AAA、AA-级企业债三种不同信用等级债券收益率的长短期可预测性差异分析,研究发现:1) 1年期储蓄存款利率、人民币实际有效汇率、沪深300指数、工业增加值同比以及大部分宏观经济变量组合在10%显著性水平上能显著预测债券收益率;2)宏观经济变量长期预测能力强于短期;3)基于IVX方法的AIC和BIC准则能够有效地筛选模型重要变量.