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81 个结果
  • 简介:新世纪,新经济,我们首先需要认清形势,然后积极乐观地面对。

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  • 简介:摘要本文仅就交流电动机能耗制动的理论方面展开推理、讨论进而求解,希量能够从根本上对交流电动视的能耗制动方面的教学起到一个辅助的作用。

  • 标签: 交流电动机能耗制动半波整流 全波整流
  • 简介:文章以2000~2006年福建省R&D投入强度作为原始数据,采用灰预测理论建立数列灰预测GM(1,1)模型,然后应用此模型对福建省2008年的R&D投入强度进行预测并得出预测结果:福建省2008年为1.1073。经检验模型预测精度高达95.57%,拟合度很好。最后,文章结合福建省的实际情况对上述实证研究结论产生的原因进行分析,并提出相应的政策思考。

  • 标签: R&D 投入强度 灰预测
  • 简介:摘要工程项目投标是在施工单位(承包商)之间的激烈竞争中,凭借自己单位的实力和投标水平、技巧争取获得工程项目和占领市场的过程,而工程利润则建立在工程中标的合同标价上,工程投标的报价、中标率以及工程利润之间的关系非常密切,是相互依存的。工程报价高,利润便高,但中标率低,可能是“废标”;工程报价低而利润低,可能是“赔本标”,但中标率相对高一些。怎样才能处理好它们的关系呢?

  • 标签: 工程投标 工程利润
  • 简介:摘要文章从盈利预测不确定较性强、可靠性较差,容易受预测者主观因素影响的特点入手分析,认为在信息不对称条件下,盈利预测是信息提供者与信息需求者双方相互沟通的有效平台。

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  • 简介:摘要原油成本是反映石油企业管理水平的一个综合指标,采油厂作为油田企业的一个成本中心,需要在完成原油生产任务的同时不突破规定的成本指标。这就要求采油厂加强内部成本控制,降低采油厂成本,提高经济效益。首先采油厂成本构成以及成本预测方法,并将预测方法应用到某采油厂,并对预测方法进行了简单比较和优选。

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  • 作者: 何健文
  • 学科: 经济管理 > 企业管理
  • 创建时间:2014-08-18
  • 出处:《价值工程》 2014年第8期
  • 机构:PreviousAnalysisontheTrendofR&DIntenseGrowthinChina何健文HEJian-wen(广东省科学技术情报研究所,广州510033)(GuangdongInstituteofScientific&TechnicalInformation,Guangzhou510033,China)
  • 简介:去年4月份,上海大众重磅推出的全新帕萨特无疑让业界眼前一亮,全新帕萨特不仅在车身尺寸、动力操控与燃油经济性三者之间实现了完美的平衡,更凭借其低碳节能的造车理念以及超凡的驾乘感受彻底颠覆了“大车耗油”的传统观念,彰显全新帕萨特在绿色环保领域所做出的不懈努力与探索。

  • 标签: 帕萨特 节油 标准 能耗 燃油经济性 上海大众
  • 简介:摘要区域经济与区域物流是相互依存,相互促进的统一体,现代物流对经济增长的基础和促进作用可以通过物流发展带来物流体系的改善,从而对经济增长产生作用。本文以淮海经济圈为例,探讨了区域物流需求与GDP、区域货运量的关联度。

  • 标签: 区域物流 区域经济 物流需求
  • 简介:摘要本文通过采取步长和初始时间序列不同的两种情况,根据运用公式1计算的结果初步推断出动态数列直线趋势预测方法和参数的取值的规律,并对此规律进行数学证明和实例验证,并由此提出公式2和3。通过本文的论述可以得出,按照直线趋势预测法进行预测预测值与取时间序列的第一个取值无关,也与时间序列间的步长大小无关,只要时间序列间的步长相等即可,预测值都是一样的,且预测值呈等差数列。

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  • 简介:摘要本文利用Intervention-ARIMA模型对河北省FDI(外商直接投资额)(1994-2009年)时间序列进行了动态拟合,重点考虑了1997年中期爆发的亚洲金融危机对河北省FDI的干预影响,取得了较好的拟合效果,并预测了河北省未来几年的招商引资情况的发展趋势。通过分析得出未来几年河北省的引资状况发展良好,而如何有效的利用则成为不容回避的问题。

  • 标签: FDI Intervention-ARIMA 预测Key words FDI intervention-ARIMA forecast
  • 简介:消费是宏观经济发展的重要环节.文章通过把线性预测与神经网络的非线性预测相结合,并把这种'复合'预测的结果作为单项方法的预测值再次利用神经网络确定组合权重进行进一步的预测,结果表明取得了不错的效果,可以为把握消费增长的趋势,扩大消费需求的规模提供数据依据.

  • 标签: 消费 神经网络 组合预测
  • 简介:摘要金融业在现代经济中发挥着极其重要的作用,而金融创新是金融业持续发展的源泉,人才又是金融创新的关键。文章首先运用GM(1,1)模型对我国2012年-2020年金融业人才需求量做了预测,随后根据2009年金融创新人才的占比,以金融业从业人员的平均增长速度作为金融创新人才需求量的平均增长速度推算出了2012年-2020年金融创新人才需求量的占比,最后根据金融业人才需求量和金融创新人才需求量的占比预测出了2012年-2020年金融创新人才需求量,并根据预测结果提出了相关的建议。

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