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分税制改革三十年研究综述

税务与经济 2024年第5期 46-53页

作者：张家龙河南科技大学商学院

1994年的分税制改革是我国财政体制改革的重要里程碑，其通过合理划分中央和地方的财政收入和支出责任，增强了地方政府的财政自主权，加强了中央政府的宏观调控能力，对我国经济的平稳快速增长起到了重要作用。针对改革中存在的一些问... 详细信息

1994年的分税制改革是我国财政体制改革的重要里程碑，其通过合理划分中央和地方的财政收入和支出责任，增强了地方政府的财政自主权，加强了中央政府的宏观调控能力，对我国经济的平稳快速增长起到了重要作用。针对改革中存在的一些问题，在未来分税制改革过程中，政府需要完善税收立法，明确各级政府的税收权利和责任，增强税收制度的透明度和公平性；加强财政转移支付制度，合理调整中央与地方的财政分配比例，促进区域经济均衡发展；推动税收征管体系现代化，提高税收征管效率和服务质量，减轻企业和个人的税收负担。

关键词：分税制改革中央税地方税中央地方共享税

ACSM3在恶性脑膜瘤细胞增殖、迁移和侵袭的作用及机理研究

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ACSM3在恶性脑膜瘤细胞增殖、迁移和侵袭的作用及机理研究

作者：张家铭南昌大学

学位级别：硕士

分行业信息披露监管与分析师行为——基于行业信息披露指引发布的证据

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当代财经 2024年第3期 153-164页

作者：张家慧赵玲贵州财经大学会计学院贵州贵阳550025 西华大学经济学院四川成都610039

当前我国对上市公司的信息披露监管模式已转为分行业信息披露监管模式。那么,分行业信息披露监管政策对分析师的关注有何影响?以2010年至2020年A股非金融类上市公司为样本,探究了分行业信息披露监政策对分析师关注的影响。研究发现,分... 详细信息

当前我国对上市公司的信息披露监管模式已转为分行业信息披露监管模式。那么,分行业信息披露监管政策对分析师的关注有何影响?以2010年至2020年A股非金融类上市公司为样本,探究了分行业信息披露监政策对分析师关注的影响。研究发现,分行业信息披露监管政策能增加分析师的关注。机制检验表明,分行业信息披露监管政策增加了分析师的信息供给和机构投资者的信息需求,从而引起了分析师更多的关注。异质性分析表明,分行业信息披露监管政策对分析师关注的正向影响在行业中的大型企业、内部治理较差、R&D投入较多和信息不对称程度较严重的企业中更显著。进一步分析表明,分行业信息披露监管政策能提高分析师的盈余预测质量。为此,监管部门应稳步推进分行业信息披露监管政策的实施,加强对上市公司非财务信息的监管;上市公司应重视行业经营性信息的披露,向外界传递真实的信息;投资者应充分利用企业披露的行业经营性信息,以提高投资决策的科学性。

关键词：分行业信息披露监管信息披露质量分析师关注

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面向人机共驾安全性加速测试的换道场景构建

面向人机共驾安全性加速测试的换道场景构建

作者：张家铭吉林大学

学位级别：硕士

自动驾驶在减少交通事故和提高通行效率方面具有巨大潜力,人机协同共驾作为自动驾驶实现过程中的重要阶段,能够为自动驾驶汽车的实现提供技术支撑。人机共驾作为一个十分复杂的非线性系统,其技术开发与落地应用离不开科学的测试体系,测... 详细信息

自动驾驶在减少交通事故和提高通行效率方面具有巨大潜力,人机协同共驾作为自动驾驶实现过程中的重要阶段,能够为自动驾驶汽车的实现提供技术支撑。人机共驾作为一个十分复杂的非线性系统,其技术开发与落地应用离不开科学的测试体系,测试是保障人机共驾系统安全可靠的关键。公共道路测试等基于里程的测试验证存在成本高、安全性低等方面的缺陷,基于场景的虚拟仿真测试以其低成本、高效率的优点逐渐成为人机共驾系统功能测试验证的重要手段。人机共驾系统的应用场景具有复杂性高、不确定性强且难以穷尽的特点,因此生成测试场景对人机共驾系统进行充分测试是虚拟仿真测试的核心难题。有价值的测试场景生成是仿真测试流程的核心,在测试领域发挥着至关重要的作用。本文面向人机共驾安全性加速测试需求,针对真实驾驶环境中常见的换道行为进行测试场景构建与应用研究,主要研究内容如下:首先,针对原始换道场景提取任务,提出了基于动态要素重要性评估的换道场景提取方法。根据真实驾驶环境下的车辆行为设计换道场景逻辑,从自然驾驶数据集NGSIM(Next Generation Simulation)提供的车辆驾驶信息中提取换道场景数据并通过统计学分析证明其场景覆盖度满足真实分布,随后利用随机森林(Random Forest,RF)算法根据动态场景要素对换道行为安全性的影响对其进行重要性排序,从中选取出能够代表场景动态特征的要素作为决定性变量,用于后续的场景生成中。其次,针对原始场景分布存在长尾效应而导致安全性测试效率低的问题,提出了基于重要性采样(Importance Sample,IS)理论的加速测试换道场景生成方法,综合考虑人机共驾车辆行驶过程中的操控挑战及暴露频率两方面因素构建场景的重要性函数。考虑到梯度丧失问题,在重要性函数的基础上构造辅助目标函数,通过计算每个场景到公共场景集合的距离衡量其暴露频率,引入智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model,IDM)作为替代模型,在此基础上,建立换道行车风险场(Driving Risk Field,DRF)来计算操控挑战,并利用辅助目标函数从原始换道场景中提取得到重要测试场景。最后,针对生成重要场景的加速测试有效性验证问题,提出了硬件在环换道场景加速测试性能评价方法。在搭建Matlab/Simulink/SCANe R Studio多软件联合硬件在环测试平台的基础上,选取2种现有的典型人机协同转向控制器作为待测算法,从重要场景集合与原始场景集合中分别抽取待测场景,提出考虑换道安全性和人机冲突性的多维度评价指标,设计测试流程并邀请不同驾驶技能的驾驶员完成不同人机共驾系统的硬件在环测试,实验数据结果表明本文提出的场景生成方法可以实现共驾系统安全性的加速测试。

关键词：场景构建人机共驾智能汽车加速测试换道工况重要性采样

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铁酸铋和铋酸镍多铁性的研究

铁酸铋和铋酸镍多铁性的研究

作者：张家睿南京理工大学

学位级别：硕士

多铁材料是因为序参量耦合而同时具备铁电性、铁磁性和铁弹性等两种以上的铁性的化合物或复合物,具备丰富的物理内涵。室温多铁材料由于在室温下具有特征性的耦合作用,在多态微电子器件等方面有着优越的应用前景。目前为止,已经在钙钛... 详细信息

多铁材料是因为序参量耦合而同时具备铁电性、铁磁性和铁弹性等两种以上的铁性的化合物或复合物,具备丰富的物理内涵。室温多铁材料由于在室温下具有特征性的耦合作用,在多态微电子器件等方面有着优越的应用前景。目前为止,已经在钙钛矿和尖晶石等结构的单相化合物中发现了室温多铁性的存在,我们的研究工作也以此展开。我们主要研究了钙钛矿结构的铁酸铋（BiFeO）。首先,通过固相反应法制备铁酸铋单相多晶陶瓷样品。其次,在所报道单晶表面畴嵌套结构的工作启发下,表征并分析样品的介电和极化性能,并比较了磁性的差异,发现过渡金属元素Fe离子的3d电子类似于极化子,会引起表面晶格畸变,形成特殊极化。我们命名该3d电子为“准极化子”,并命名相对应的电滞回线表现的极化性质为“逆铁电性”。我们还进行了尖晶石结构的铋酸镍（Ni BiO）多晶陶瓷制备的探索性研究。通过用固相反应法和布里奇曼法,分别初步制备了陶瓷和单晶样品,试图为室温多铁单相化合物拓展体系。

关键词：多铁性铁酸铋铋酸镍准极化子

基于空间映射的高效波束追踪算法的设计与实现

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基于空间映射的高效波束追踪算法的设计与实现

作者：张家伟电子科技大学

学位级别：硕士

基于深度学习的红外与可见光图像融合方法研究

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基于深度学习的红外与可见光图像融合方法研究

作者：张家其石家庄铁道大学

学位级别：硕士

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奖励对学习表现的影响研究

奖励对学习表现的影响研究

作者：张家丽闽南师范大学

学位级别：硕士

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批发零售业上市公司财务困境预警研究

批发零售业上市公司财务困境预警研究

作者：张家辉陕西理工大学

学位级别：硕士

批发零售业在我国国民经济中扮演着重要角色,其在吸纳就业、满足居民消费需求、拉动相关产业发展中发挥着巨大作用,对我国国民经济高质量发展至关重要。然而,随着市场竞争逐渐加剧和市场转型等因素的影响,批发零售业发展面临着一些困难... 详细信息

批发零售业在我国国民经济中扮演着重要角色,其在吸纳就业、满足居民消费需求、拉动相关产业发展中发挥着巨大作用,对我国国民经济高质量发展至关重要。然而,随着市场竞争逐渐加剧和市场转型等因素的影响,批发零售业发展面临着一些困难,企业出现财务困境的现象时有发生,所以对我国批发零售业的财务困境预警研究刻不容缓。目前对财务困境的研究主要集中在传统制造业或者笼统涵盖全部行业的层面,而针对批发零售业的财务困境预警研究相对欠缺。因此,有必要对我国批发零售业财务困境预警进行深入研究,构建适用于该行业特点的财务困境预警模型并为其财务困境提出相应防范措施。本文以批发零售业上市公司作为研究对象,运用风险管理理论、企业财务困境理论以及财务困境预警理论,采用实证分析法和对比分析法,构建出适用于我国批发零售业上市公司的财务困境预警模型,并为批发零售业企业财务困境的不同阶段提出相应的防范措施。本文将2015年1月1日-2023年10月1日被“首次”特别处理的公司作为陷入财务困境公司,按照资产规模可比性原则一共选择22家财务困境公司和44家非财务困境公司,并将上述66个样本划分为训练集和验证集。通过训练集构建T-1期模型和T-2期模型,其中T-1期和T-2期模型分别包括:基于逻辑回归算法、支持向量机算法、集成算法和反馈神经算法的模型。将上述构建的模型分别代入各自验证集中,验证模型在遇到新样本时的具体性能,通过对比分析发现:在T-1期数据中基于集成算法的堆叠模型性能最佳;在T-2期数据中基于反馈神经网络算法的预警模型性能最佳。在此基础上,本文从模型应用和财务困境识别与防范的角度,提出了具体的建议。首先,建议投资者单独使用预警模型,并结合预警结果全面分析目标企业的财务状况,及时调整投资策略。具体需使用者着重关注企业披露的非财务信息、了解企业的外部舆情状况、关注批发零售业企业的固定资产变动情况等。其次,建议批发零售业企业联合使用预警模型,将预警结果与批发零售业财务困境各阶段的特征结合,分别在经营正常阶段、经营异常阶段、资金紧张阶段、财务危机和破产清算阶段提出财务困境识别关键点,并根据行业特点提出相应的财务困境防范措施。最后,建议模型使用者密切关注外部舆情变化。无论是投资者还是批发零售业企业,都需关注企业的外部舆情状况。本文的研究发现,使用爬虫和自然语言处理等技术获取的外部舆情数据更为客观,因此建议使用者采用此方法进行外部舆情监测。本文构建了适用于批发零售业上市公司的财务困境预警模型,并结合实际提出了批发零售业上市公司财务困境各阶段的识别点及防范应对措施,这将有助于批发零售业上市公司根据模型预测结果,尽早识别出未来发生财务困境的风险点和可能性,为批发零售业上市公司提前采取有效的防控措施,降低财务困境发生或者恶化的可能性提供理论依据和实践参考,从而推动批发零售业上市公司持续稳健发展。同时,本文构建的财务困境预警模型和提出的应用建议也可以为政府部门、行业监管机构和其它行业上市公司科学研判财务风险,提升财务预警效能和管理水平提供借鉴参考。

关键词：批发零售业财务困境预警模型