城市道路工程计量支付及监理工作

道路工程计量支付是一个较为复杂的工作,它涉及到承包商与业主之间的物质和资金流动。文章通过解放北路工程计量支付及监理工作实例,简单阐述了一些工作体会。     

不同的粘结材料与传感器对基桩检测的影响

文章就不同的粘结材料与传感器对基桩检测的影响进行了一定的探讨。     

分水器在农村改水中的应用

分水器设施投资少,见效快,操作简单,便于管理,是水厂正常运行的有效措施,该设施在农村经济收入状况下便于积极推广,使农村改水尽快进入正常、安全供水行列.     

我国人力资源会计实务探讨

人力资源会计把人作为有价值的组织资源,对它的价值进行科学的确认、计量和报告到企业中去,可以使各部门合理有效地利用人力资源,合理开发人力资源,适应市场经济的发展需要.     

灰色动态模型群法在财务预测中的应用

文章考虑到灰色系统模型运用于数据信息缺乏的不确定问题中,通过建立起不同时段的GM(1,1)模型预测企业现金流量.     

基于灰色马尔可夫模型的L市“双碳”目标值预测

文章应用多源头数据处理和融合方法,将“双碳”数据源集作为模型的输入源,通过构建灰色马尔可夫模型对2022—2035年泸州市（L市）“双碳”目标值进了预测。首先建立灰色GM(1,1)模型对原始数据序列的趋势进行刻画,经过建立误差模型、进行状态划分、建立状态转移矩阵等步骤,计算出了预测年份的状态概率,再利用灰色马尔可夫模型对预测结果进行修正,从而得出预测年份二氧化碳排放总量的预测值。该模型预测结果表明：L市在2029年二氧化碳排放总量将达到历史最高值（5 177.13万t）,预计可以实现“碳达峰”目标。     

基于Tapio脱钩和LMDI模型的传统工业城市工业碳排放问题

推进“双碳”工作是破解资源环境约束突出问题、推动经济结构转型升级的迫切需要。河北省唐山市是国家首批老工业城市和资源型城市产业转型升级示范区,面临着巨大的节能减排压力和可行路径的探索问题,研究唐山市工业经济增长与碳排放之间的脱钩关系,对于促进该地区经济社会可持续发展具有重要意义。文章基于“十三五”时期唐山市分行业4种主要能源消耗量的面板数据,结合Tapio研究思路构建碳排放脱钩模型,对唐山市6大支柱产业经济增长与碳排放的脱钩程度进行测度,并采用LMDI模型对碳排放变化进行因素分解,探讨唐山市工业6大支柱产业碳排放变化的深层次原因。结果表明：“十三五”时期,唐山市工业碳排放量总体呈现上升趋势,能源消费结构中煤炭仍然占据绝对优势地位,碳排放脱钩状态存在“负脱钩—连接—脱钩”的脱钩优化趋势,但波动性较大;只有医药制造产业基本实现了脱钩,其他产业间歇性出现强脱钩或弱脱钩;能源强度效应是产业二氧化碳排放变化的主要抑制因素,产业结构效应则是导致产业二氧化碳排放增加的主要驱动因素。     

优秀女子跳高运动员的竞技能力模型及其主导因素特征的分析

跳高运动经过百余年的演变和发展,已经达到了非常高的水平。尤其是20世纪60年代末背越式跳高技术的出现,使跳高的水平有了新的突破。当今世界跳高运动已发展到一个新的阶段,目前跳高运动总体水平正处于一个稳定发展时期。在这种情形下,研究当前跳高项目的竞技能力特征及其主导因素,对于更新我们的观念,准确把握跳高运动项目发展脉搏,制定跳高运动项目发展规划,实施训练重点以及促进跳高水平的快速提高将具有重要意义。     

基于GARCH模型的中体产业股票价格波动性实证研究

以1998年3月-2007年12月中体产业股份有限公司股票的2 535个日收盘价格指数为研究样本,运用GARCH模型对中体产业股票价格的波动性进行了实证研究,结果表明,中体产业股票价格的时间序列存在明显的非线性特征,1998年3月-2007年12月间出现两次大幅度的波动.股价收益率具有显著的波动集聚性,且表现出"尖峰、厚尾、非正态"的特征,在10%、5%、1%临界值水平下均存在显著的平稳性.GARCH(1,1)模型可较好拟合中体产业股票价格的波动变异性.股价收益率的波动具有较强的波动集聚性和持续性,且收益率当期方差冲击的79.86%在下期仍存在.从该模型的条件异方差看出中体产业股票价格的波动幅度较大,波动集聚现象较为持久.     

中学生体育活动参与兴趣影响因素的探索

尝试构建中学生体育活动参与兴趣影响因素的理论结构.通过文献分类整理、开放式调查、专家访问等方法,构建中学生体育活动参与兴趣影响的2阶6因素理论结构.对杭州市630名高中学生进行调查,并对数据进行探索性因素分析,初步验证了理论结构的合理性.为了进一步验证理论结构的合理性,重新选取杭州市另1 155名高中学生作为被试调查,所获数据用于模型验证性因素分析.结果发现,修正的结构分别为男、女的体育活动参与兴趣影响因素模型.其拟合指数为:男,X2/df=3.12＜5,RMSEA=0.06＜0.08,CFI=0.98,IFI=0.98,NNFI=0.96＞0.90;女,X2/df=4.21＜5,RMSEA=0.07＜0.08,CFI=0.96,IFI=0.96,NNFI=0.93＞0.90,验证性分析结果显示构建的影响因素结构比较合理.