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一种功能可配置的可逆触发器设计

电子学报 2022年第6期50卷 1466-1471页

作者：吴钰王伦耀储飞夏银水宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

不同于以往一种可逆触发器电路只能实现单一的D,T或JK触发器功能,本文在提出的3种触发器统一的次态方程基础上,设计了功能可配置的可逆单边沿和双边沿触发器.通过对输入变量的设置,提出的可逆触发器电路分别具有D,T或JK触发器逻辑功能,... 详细信息

不同于以往一种可逆触发器电路只能实现单一的D,T或JK触发器功能,本文在提出的3种触发器统一的次态方程基础上,设计了功能可配置的可逆单边沿和双边沿触发器.通过对输入变量的设置,提出的可逆触发器电路分别具有D,T或JK触发器逻辑功能,并能实现异步置数.提出的可逆触发器用Verilog硬件描述语言建模并用Modelsim软件仿真验证逻辑功能的正确性.相比于已有的单一功能可逆触发器,本文的可逆触发器在增加有限量子代价的基础上用单一电路实现3种不同触发器功能和异步置数.

关键词：可逆逻辑可逆触发器可逆双边沿触发器可逆时序电路

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数字普惠金融对家庭投资型金融排斥影响研究

数字普惠金融对家庭投资型金融排斥影响研究

作者：滕耀凯青岛大学

学位级别：硕士

随着我国经济的逐步发展,家庭财富保值增值的需求也逐渐增大,但由于我国家庭对风险金融资产认识有限,家庭对投资型资产的金融排斥较高。数字普惠金融的发展,提升了我国家庭对风险金融资产的认识,为家庭参与风险投资提供方便渠道。数字... 详细信息

随着我国经济的逐步发展,家庭财富保值增值的需求也逐渐增大,但由于我国家庭对风险金融资产认识有限,家庭对投资型资产的金融排斥较高。数字普惠金融的发展,提升了我国家庭对风险金融资产的认识,为家庭参与风险投资提供方便渠道。数字技术的蓬勃发展为普惠金融服务开通了“最后一公里”,将更广泛的人群纳入到金融服务的范围内,也提高了股票、基金和互联网理财等金融产品的投资热情,一定程度上减少了家庭的投资型金融排斥。从数字普惠金融发展角度看,目前鲜有文章研究其对家庭投资型金融排斥的影响,因此本文具有一定现实意义。本文基于中国家庭金融调查(CHFS)和北京大学数字金融研究中心的数据,从自我排斥、营销排斥、价格排斥、地理排斥四个维度对调查问卷的中的问题进行识别,最后通过熵值法对四个维度进行拟合,可以确定家庭投资型金融排斥程度。使用Tobit模型实证表明数字普惠金融发展会显著降低家庭投资型金融排斥水平,并使用工具变量法对可能的内生性问题予以解决。进一步分析发现,用户的数字能力在这一过程中展现了显著的调节作用。最后,本文提出了通过提高数字普惠金融水平、培养居民的数字能力和使用数字金融平台帮助家庭做出更合理的投资决策,以降低中国家庭对风险金融产品的金融排斥的政策建议。

关键词：数字普惠金融金融排斥熵值法数字能力

基于FPGA的排序算法研究及其在MIMO检测中的应用

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基于FPGA的排序算法研究及其在MIMO检测中的应用

作者：庄耀宇上海大学

学位级别：硕士

随着车联网、远程医疗、虚拟现实(Virtual Reality,VR)/增强现实(Augmented Reality,AR)等新兴场景的出现,人们对通信系统的传输延迟,吞吐量以及可靠性等方面提出了更高的要求。虽然通信技术在不断地革新以满足新的业务需求,但是适用于... 详细信息

随着车联网、远程医疗、虚拟现实(Virtual Reality,VR)/增强现实(Augmented Reality,AR)等新兴场景的出现,人们对通信系统的传输延迟,吞吐量以及可靠性等方面提出了更高的要求。虽然通信技术在不断地革新以满足新的业务需求,但是适用于通信的频谱资源有限。多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术能够在不明显提升发射功率的基础上有效地提高通信系统的频谱利用率和数据传输速率。因此MIMO技术目前被广泛地应用于通信系统中。然而MIMO系统中的信号检测涉及了诸如排序QR分解等较为复杂的矩阵运算。随着天线规模的扩大,这些运算的复杂度也进一步提高,对MIMO信号的检测带来了新的挑战。为了应对MIMO检测中排序QR分解运算延迟和计算复杂度提高的问题,本文对排序算法和QR分解算法及其FPGA实现展开了研究,进行了理论分析、仿真验证和板级测试,主要研究内容如下:(1)针对数据排序的问题,本文对相关排序算法及其FPGA实现进行了调研与研究。利用枚举的思想,基于串行和并行数据流设计了相应的排序器电路。在所设计的串行排序器中,利用每条记录各自的索引表征其在当前序列中的次序,避免了数据交换的过程。在所设计的并行排序器中,通过分组枚举的策略,有效地降低了所需要的比较器资源。这两类排序器的设计为排序QR分解中排序器的设计奠定了前提基础。(2)针对排序QR分解中的计算延迟问题,本文利用Givens旋转的保范性,在传统排序QR分解算法基础上,提出使用单次全排序来代替迭代排序的方案,使得排序QR分解中排序的时间复杂度由((+2)×(-1))降低为(2),有效地降低了排序QR分解的整体处理时延。(3)针对排序QR分解中的计算复杂度问题,本文提出在单次全排序的基础上,利用和范数代替Euclidean范数作为排序的基准。并通过Matlab仿真验证了方案的可行性。FPGA的布局实验表明,在4×4复数矩阵模型下,基于和范数进行列范数求解时组合逻辑资源至少节省了29.2%,触发器资源至少节省了32.4%;在8×8实数矩阵模型下,组合逻辑资源至少节省了7倍且触发器资源可以节省19倍左右。(4)基于FPGA的排序QR分解运算单元整体采用三角脉动阵列进行设计。通过明确划分边界处理单元和内部处理单元的计算功能,易于扩展。在Xilinx VC709平台上的板级测试结果表明,该结构具备较优的处理性能:在满足330MHz工作频率的时序要求下,每秒能够完成2.5×10个4×4复矩阵或1.4×10个8×8实矩阵的分解运算。

关键词：排序排序的QR分解 Givens旋转 MIMO检测算法 FPGA

体外膜肺氧合支持治疗在心脏术后难治性低氧血症中的疗效分析

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体外膜肺氧合支持治疗在心脏术后难治性低氧血症中的疗效分析

作者：通耀威新疆医科大学

学位级别：硕士

目的:通过分析接受静脉-静脉体外膜肺氧合(V-V ECMO)与未接受V-V ECMO救治的体外循环(CPB)心脏术后难治性低氧血症(RH)患者的临床资料,探讨V-V ECMO在CPB心脏术后RH中的临床疗效;方法:收集2018年1月至2022年7月期间由新疆医科大学第一... 详细信息

目的:通过分析接受静脉-静脉体外膜肺氧合(V-V ECMO)与未接受V-V ECMO救治的体外循环(CPB)心脏术后难治性低氧血症(RH)患者的临床资料,探讨V-V ECMO在CPB心脏术后RH中的临床疗效;方法:收集2018年1月至2022年7月期间由新疆医科大学第一附属医院重症医学中心收治的CPB心脏术后符合V-V ECMO上机指征的RH患者的临床资料进行回顾性分析;根据是否应用V-V ECMO支持分为V-V ECMO治疗组和常规治疗组,比较V-V ECMO治疗组的患者在V-V ECMO支持前和支持24 h后的呼吸机参数、氧合指数、心率、平均动脉压和血管活性药物指数,再比较这两组患者的术后并发症发生率、机械通气时间、ICU住院时间和住院死亡率等。结果:本研究共纳入65例患者,其中V-V ECMO治疗组30例,年龄33～68(54.0±7.7)岁,常规治疗组35例,年龄38～69(57.6±8.0)岁。V-V ECMO治疗组的患者在V-V ECMO支持前和支持24 h后相比,呼吸机吸氧浓度(Fi O)、呼气末正压(PEEP)、驱动压、平台压、乳酸值、心率和血管活性药物指数显著下降,差异存在统计学意义(P0.05);与常规治疗组相比,V-V ECMO治疗组的心律失常发生率、主动脉内球囊反搏(IABP)治疗时间、机械通气时间、ICU住院时间和住院死亡率显著下降,差异存在统计学意义(P<0.05),出血并发症发生率显著增加,差异存在统计学意义(P<0.05);结论:V-V ECMO是救治CPB术后RH的有效支持手段,可迅速改善氧合,降低呼吸机支持条件,有利于保护性肺通气策略的实施,当机体缺氧被纠正后,血流动力学逐渐稳定;相比于常规治疗,V-V ECMO支持更有利于病情的恢复,促进脱机,降低病死率,但也会带来更多出血的风险。当患者满足V-V ECMO支持适应征后,应尽早应用V-V ECMO支持,治疗期间ECMO的管理和并发症的防治是治疗成功的关键。

关键词：体外膜肺氧合体外循环难治性低氧血症病死率

基于SEER数据库构建分化型甲状腺癌腺体外侵犯术前预测和生存预测模型

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基于SEER数据库构建分化型甲状腺癌腺体外侵犯术前预测和生存预测...

作者：蔡耀杰福建医科大学

学位级别：硕士

目的:本研究旨在探讨分化型甲状腺癌(differentiated thyroid carcinoma,DTC)患者发生甲状腺外侵犯(extrathyroidal extension,ETE)的危险及预后因素,建立术前预测及生存预测模型,并进行验证。方法:本研究从SEER(Surveillance,Epidemiology,and End Results)数据库筛选出诊断为DTC的患者作为总数据集(N=46144),根据7:3比例随机分为训练组(N=32495)与验证组(N=13649),以及收集厦门大学附属中山医院普外科2015年—2020年间住院诊断为DTC的840例患者作为外部验证组,采用单、多因素logistic回归分析DTC的临床病理因素与ETE的相关性,并根据筛选出的因子构建列线图,并对训练组、验证组和外部验证组进行验证。此外,选用总数据集中ETE患者(N=7457),使用kaplan-meier法和累积风险模型计算各因素之间累积死亡发生率,并采用log-rank检验和fine-gray检验来检验各组之间累积死亡发生率的差异,将得到的变量进行多因素cox比例风险模型和部分分布竞争风险模型分析,并根据模型建立竞争风险预后列线图并进行验证。以原发肿瘤手术方式进行分组,通过倾向性得分匹配(propensity score matching,PSM)排除不同手术组患者基线不平衡的影响,研究DTC伴有ETE患者实施不同手术方式是否对预后存在影响。结果:1.本研究训练组共32495例DTC患者,其中5258例(16%)存在ETE,单因素logistic分析发现:DTC患者发生ETE的相关因素包括年龄、性别、种族、单双侧、组织学类型、淋巴结状态,肿瘤大小。多因素logistic分析发现:DTC患者发生ETE的独立危险因素包括年龄、种族、组织学类型、淋巴结状态,肿瘤大小。对模型进行的交叉验证,在训练组、验证组和外部验证组中,ROC曲线下面积(AUC)分别为0.793、0.784和0.740,校准曲线示模型具有良好的一致性,临床决策曲线(DCA)分析表明模型在预测DTC患者发生ETE上有较好的临床应用价值。2.在生存分析中,共有7457例DTC患者发生ETE,其中死于甲状腺癌的患者有182例,死于其他竞争事件(其他原因导致的死亡)的有121例。log-rank检验和fine-gray检验都显示,年龄、种族、性别、组织学、原发肿瘤手术、是否放疗、是否化疗、婚姻状态、肿瘤大小、N分期、M分期和浸润深度是影响ETE患者特异性死亡率的因素(P0.05),行finegray检验并构建肿瘤累积死亡率曲线,结果示甲状腺部分/次全切除组术后的肿瘤相关死亡风险高于甲状腺全切除组(P<0.05)。结论:1.年龄的增加、其他种族、组织学为甲状腺乳头状癌、淋巴结转移和肿瘤大小的增加是DTC患者发生ETE的危险因素,术前预测列线图能较好的评估DTC患者发生ETE的概率。2.年龄、种族、肿瘤大小、放疗、化疗、N分期、M分期、浸润深度是DTC伴有ETE患者预后的独立预测因子,竞争风险模型预后列线图对预测ETE患者预后具有较好的识别性和准确性。3.甲状腺全切除术是DTC伴有ETE患者预后的保护因素。

关键词：分化型甲状腺癌甲状腺外侵犯 SEER数据库竞争性风险模型列线图

基于深度学习的图形用户界面组件检测方法研究

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基于深度学习的图形用户界面组件检测方法研究

作者：邴耀堃华南理工大学

学位级别：硕士

图形用户界面(Graphical User Interface,简称GUI)允许用户通过图形GUI组件(如按钮、图像和文本等)直接与应用程序交互,如何从GUI界面中检测这些组件成为许多软件工程任务的基础。如在互联网应用GUI开发的过程中,界面代码自动生成任务... 详细信息

图形用户界面(Graphical User Interface,简称GUI)允许用户通过图形GUI组件(如按钮、图像和文本等)直接与应用程序交互,如何从GUI界面中检测这些组件成为许多软件工程任务的基础。如在互联网应用GUI开发的过程中,界面代码自动生成任务通过将原型图转化为相关代码,从而解决由于设计师与开发者在领域背景知识上的差异导致的开发成本增加问题。GUI组件检测作为实现该任务的关键技术,其检测准确率直接影响最终代码生成的效果;不仅如此,目前在GUI自动化测试相关任务和更多的UI逆向相关任务中,GUI组件检测也扮演者重要角色。并且随着应用场景更加广泛,检测速度、模型占用大小也成为GUI组件检测方法的重要评价指标。传统GUI检测方法使用Canny等计算机视觉技术,检测过程耗时且难以对组件进行分类。随着深度学习的发展,基于深度学习的目标检测算法开始被应用于解决GUI组件检测问题,且取得了较好的效果。但由于这些方法在设计之初并没有考虑到GUI组件检测任务的特性,因此依然存在定位和分类准确率不高等问题。本文将针对GUI组件特性,以新颖的YOLO系列算法YOLOX为基本框架,对基于深度学习的图形用户界面组件检测方法进行研究和改进,主要工作如下:(1)针对GUI组件尺度的多样性提出两种改进方法:对YOLOX的正负样本匹配方法Sim OTA进行改进,提出一种使用菱形为基本形状确定样本候选区的方法。相比于Sim OTA采用圆形作为候选区形状,菱形更加符合GUI组件的长宽比高特性,使正负样本比例更加均衡;提出一种新的多尺度特征融合网络结构,于原有的PAFPN后增加了一个自底而上的金字塔结构,能够促进浅层细节特征和深层语义特征进一步的融合,在引入少量参数和计算量的前提下提升模型的检测能力。(2)针对GUI组件小目标样本多、相似度高等特点提出三种改进方法:基于Shuffle Attention和CBAM提出一种新的注意力机制Shuffle CBAM并用于骨干网络中,能够提升小目标感知能力且不引入过多的参数量和计算量;提出新的Io U损失函数,依据目标面积加大对小目标的惩罚力度,提升小目标的检测性能;提出一种自适应激活函数Auto Si LU,通过引入可学习参数能够针对难样本使用自动选择的梯度进行优化,从而提升模型的整体检测效果。本文数据集基于大规模移动应用UI布局数据集CLAY,并对其进行预处理。通过消融实验验证了各改进方法的有效性,并将五种改进方法融入YOLOX作为本文提出的模型。实验结果表明,本文方法的m AP达到56.61%,优于其他目标检测算法。相比YOLOX增加了5.84%,显著提升了组件检测的准确率,且引入少量的参数量和计算量,能够有效的应用于目前GUI组件检测任务。

关键词：深度学习 GUI组件检测目标检测 YOLOX

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基于深度学习的点云语义分割方法研究

基于深度学习的点云语义分割方法研究

作者：郝耀庭河南理工大学

学位级别：硕士

点云语义分割是目标识别领域的一个重要研究方向,遥感影像分割、三维点云数据处理是测绘学科的研究热点,因此对三维点云数据进行语义分割的研究具有重要的现实意义。目前,多数点云语义分割方法在模型训练过程中没有学习局部特征,而且提... 详细信息

点云语义分割是目标识别领域的一个重要研究方向,遥感影像分割、三维点云数据处理是测绘学科的研究热点,因此对三维点云数据进行语义分割的研究具有重要的现实意义。目前,多数点云语义分割方法在模型训练过程中没有学习局部特征,而且提取的特征尺度单一,点之间特征差异较小,不利于特征相似的类别分割。论文针对特征缺失和特征尺度单一的问题对Point Net模型改进,构建基于KNN与多尺度的点云语义分割模型Point Net-G。研究选取包含不同地形、建筑物、植被、汽车等室外场景的Semantic3D数据集进行分割实验,论文的具体工作和贡献如下:(1)通过KNN算法计算点之间的距离并选择每个点周围的近邻点,构建能够表示点之间关系的图结构,利用图卷积提取边缘特征并池化获得局部特征,解决了Point Net中局部特征缺失的问题。通过在每次特征提取前重新建立图结构,实现图结构的动态更新,提升局部特征学习的效率,并将点在不同层的局部特征与全局特征进行融合,加强了特征复用,使点云语义分割过程中能够同时兼顾局部特征与全局特征,解决了特征相似的类别分割问题。(2)Point Net-G模型集成了多尺度特征融合结构,通过改变近邻点数量改变特征提取的尺度,并行计算不同尺度下的特征,并将不同尺度下的特征进行融合,实现多尺度的特征提取。通过在点云语义分割部分增加dropout函数避免多尺度特征融合结构造成的模型过拟合,模型收敛速度和准确度获得提升。(3)论文选取Semantic3D数据集进行模型训练及分割实验,Point Net-G模型在该数据集上的平均交并比和总体准确度分别为67.4%和91.3%,将结果与Point Net模型对比,结果表明平均交并比与总体准确度均得到较大提升,最后从特征尺度,点云信息维度和点云密度三个角度讨论不同因素对分割结果的影响,得到了明确的结论。文中共包含图26幅,表6个,参考文献51篇。

关键词：深度学习 KNN 多尺度图卷积语义分割

混晶TiO2/BiOBr复合光催化体系降解全氟辛酸的性能及机制研究

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混晶TiO2/BiOBr复合光催化体系降解全氟辛酸的性能及机制研究

作者：张艺耀齐鲁工业大学

学位级别：硕士

全氟辛酸(PFOA)是一种新型持久性有机污染物,因其具有潜在毒性和环境积累性而被广泛关注。多元异质结光催化剂可有效提高光生电荷分离率并具有较强的氧化还原能力,有望提高PFOA去除率。因此,本研究通过简单水热法合成锐钛矿-金红石混晶T... 详细信息

全氟辛酸(PFOA)是一种新型持久性有机污染物,因其具有潜在毒性和环境积累性而被广泛关注。多元异质结光催化剂可有效提高光生电荷分离率并具有较强的氧化还原能力,有望提高PFOA去除率。因此,本研究通过简单水热法合成锐钛矿-金红石混晶TiO(AR),并使用原位沉淀法制备TiO(AR)/BiOBr三元异质结催化剂,以PFOA在可见光照射下的降解率来评价TiO(AR)/BiOBr催化剂的光催化性能。论文主要研究内容如下:(1)采用水热法和原位沉淀法制备了TiO(AR)/BiOBr复合材料,通过XRD、Raman、FT-IR、SEM、TEM、BET和XPS等表征手段,探究材料的晶型、形貌、组成等基本结构。XRD和Raman证实了TiO(AR)的混晶结构,并通过计算得出锐钛矿和金红石的质量百分数分别为68.8%和31.2%。SEM和TEM的结果表明TiO(AR)和BiOBr均匀复合,形成了紧密连接界面,材料并非物理混合。FT-IR证实材料的官能团未发生变化,特征峰均出现表明复合成功。XPS结果进一步证实TiO(AR)和BiOBr成功复合,并形成稳定的Ti-O-Bi键。(2)研究TiO(AR)/BiOBr复合材料降解PFOA的光催化性能和界面电子迁移机制,使用UV-vis DRS、EPR、I-T、EIS、PL和TRPL等系统的表征方法探究材料的光电性能和电子迁移机理。UV-vis DRS测试证实了TiO(AR)具有比锐钛矿TiO(A)和金红石TiO(R)更宽的光吸收范围和更窄的带隙能宽度(E)。光催化实验结果表明,TiO(AR)/BiOBr催化剂对PFOA的降解率最高可达81%,反应速率常数分别是纯BiOBr,纯TiO(AR)和P25的1.86、2.44和3.79倍,光催化活性的增强可归因于混晶结构和三元异质结的协同作用。自由基捕获实验表明PFOA的高效降解是超氧自由基(·O)和光生空穴(h)共同作用的结果。重复使用实验证实了光催化剂具有较高的稳定性和循环使用性,有望应用于实际环境修复中。(3)本研究在TiO(AR)/BiOBr光催化体系中,对PFOA的降解机理、降解路径以及毒性预测进行了探究。使用高效液相色谱-质谱联用仪(LC-MS)检测PFOA及其降解产物,并分析PFOA降解机理。根据DFT计算和LC-MS结果分析了PFOA的可能降解路径,证实了PFOA每次脱除一个CF2单元,形成短链全氟羧酸(PFCAs)。小球藻和大肠杆菌毒性预测实验证实了PFOA经降解后,中间产物短链全氟羧酸的生态毒性均降低。本研究提出了光催化剂可能的催化性能提高的机理,在环境修复领域具有较高应用价值。

关键词：混晶TiO2 PFOA 三元异质结 DFT计算毒性预测

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货币政策对房地产价格的影响研究

货币政策对房地产价格的影响研究

作者：尹宗耀广州大学

学位级别：硕士

自1998年取消福利分房制以来,我国房地产行业快速发展且逐渐成为了推动我国经济高速发展的主要动力之一。但在房地产行业高速发展刺激经济增长的同时,房价的持续快速增长也引发了诸多社会问题。因此在将房价控制在合理增长水平的基础上... 详细信息

自1998年取消福利分房制以来,我国房地产行业快速发展且逐渐成为了推动我国经济高速发展的主要动力之一。但在房地产行业高速发展刺激经济增长的同时,房价的持续快速增长也引发了诸多社会问题。因此在将房价控制在合理增长水平的基础上,让房地产行业继续促进经济增长,助力第二个百年奋斗目标的实现意义非凡。货币政策作为最常用的宏观调控手段之一,梳理好货币政策与房地产价格之间的关系,对货币政策的实施制定与房地产行业的健康稳定发展都有着重大意义。本文首先对国内外研究货币政策对房地产价格的文献进行了梳理,在解释了货币政策相关概念以及房地产价格的影响因素后,进一步梳理了货币政策对房价的传导机制。接着使用1997至2021的全国季度数据构建TVP-VAR模型,分别从数量型货币政策和价格型货币政策出发,使用等间隔脉冲响应和时点脉冲响应研究了货币政策对房地产价格的时变性影响,并发现价格型货币政策对房价的影响小于数量型货币政策对房价的影响。随后使用2005至2020年28个省级行政区的季度数据构建PVAR模型,将我国分为高度发达地区、发达地区和欠发达地区三部分后,使用国内生产总值、房地产开发企业商品房价格以及货币政策的代理变量金融机构本外币各项贷款余额三个变量研究货币政策对房地产价格的区域差异性。最终验证了货币政策对房价影响的区域差异性,其中越发达地区的房价受到货币政策的影响越大。最后,本文根据上述研究对货币政策的制定施行以及房地产行业的健康稳定发展提出了一些参考性建议。首先,由于不论是数量型货币政策还是价格型货币政策,都会对房地产价格造成较大影响,所以需要结合不同的发展背景和调控目标灵活使用货币政策工具。其次,各地的经济水平和房地产发展情况等都存在着差异,因此需要根据当地的具体情况出台相对应的调控政策。最后,需要进一步完善我国的金融体系建设,这样既可以防止金融业过度推动高度发达地区的房地产价格,又可以加强金融业对相对不发达地区经济发展的推动作用。

关键词：货币政策房地产价格区域异质性 TVP-VAR模型 PVAR模型