基于LDA主题模型的重庆市5A级景区旅游评价研究

随着“互联网 + 旅游”模式的普及,网络中旅游信息呈爆炸式增长,其中用户评论由于数据的非结构特点及多样性,难以直接使用。本文通过挖掘用户评论对景区进行旅游评价,有利于游客和景区负责人多方面了解景点形象。本文以重庆市5家著名“AAAAA”级景区为研究对象,爬取12,571条评论数据。首先,借助LDA主题模型挖掘评论文本中的主题信息,并构建综合评价体系。然后,以游客对主题的关注程度为依据,对评价指标进行相应的赋权处理,得到评价得分。最后,对5家景区进行得分排序,并根据结果进行分析。从提取的主题信息来看,游客关注的五个主题为:平台服务、景区管理、自然景观、夏冬体验、性价比;从高到低,综合得分排序结果为:金佛山、武隆喀斯特、巫山小三峡、云阳龙岗、四面山。

R-vine copula在中国碳市场中的风险溢出效应研究

为应对气候变化,越来越多的国家和地区采取碳排放权交易的方式来达到减排二氧化碳的目的。中国建立区域排放交易机制是一种新的探索性实践。为促进中国碳市场的成长和成熟,与国际碳市场融合,对碳市场风险进行测量,并研究了市场之间的风险溢出效应,为碳市场的政策制定提供了理论参考。构建ARMA-GARCH(1,1)模型在偏t、GED等分布下,对中国5个试点碳市场的CO_(2)排放配额现货价格进行建模。VaR和CVaR用来测量上海、北京、湖北、广东、深圳碳市场的风险。R-vine copula-CoVaR用来探索中国碳市场的风险溢出效应。研究结果表明风险溢出效应只存在于深圳与上海、北京与上海、湖北与广东碳市场之间,其中深圳到上海、湖北到广东均为单向风险溢出效应,北京与上海为双向风险溢出效应。

国家中心城市高质量发展综合评价--基于CRITIC法的灰色关联度分析

基于2016—2019年9个国家中心城市的面板数据,构建国家中心城市高质量发展评价指标体系,运用CRITIC法和灰色关联分析对国家中心城市高质量发展情况进行测度和综合评价。结果表明:第一,创新发展类指标、共享发展类指标、居民生活类指标对国家中心城市高质量发展的影响程度最大;第二,国家中心城市高质量发展各子系统和综合指数水平均呈现东部地区中心城市优于中西部地区,同时将9个中心城市分成3个梯队,第一梯队是上海、广州、北京,第二梯队是武汉、天津,第三梯队是成都、西安、郑州、重庆。最后,根据结论把脉新时代国家中心城市高质量发展水平分布规律,为推进中心城市高质量发展,促进我国高质量全面、协同发展提供依据。