【摘 要】
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股票市场是金融行业的重要组成部分,被视为全球经济运行的“晴雨表”。股票市场走势受到政策、经济、以及投资者心态等一系列错综复杂的因素影响,这使股票预测变得十分具有挑战性。金融市场的预测受到研究人员和金融从业者的高度关注。然而,传统的股票预测模型面临着诸多挑战,主要有三大方面:第一、来源广泛的金融信息潜藏着市场走势,要融合多源股票数据存在挑战;第二、金融市场是高度混沌的,股票交易数据具有非平稳性;第三
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股票市场是金融行业的重要组成部分,被视为全球经济运行的“晴雨表”。股票市场走势受到政策、经济、以及投资者心态等一系列错综复杂的因素影响,这使股票预测变得十分具有挑战性。金融市场的预测受到研究人员和金融从业者的高度关注。然而,传统的股票预测模型面临着诸多挑战,主要有三大方面:第一、来源广泛的金融信息潜藏着市场走势,要融合多源股票数据存在挑战;第二、金融市场是高度混沌的,股票交易数据具有非平稳性;第三、大部分传统算法不具备时序编码机制。为了应对传统算法所存在的三大挑战,本文提出了融合多来源数据、分解非平稳数据和嵌入时序编码机制的股票预测模型。首先,输入数据包括股票交易数据、新闻文本,时频特征和专家因子。为了融合多源数据,本文构建了多源异构数据的特征体系。其次,非平稳的股票数据通过ITD算法转化为平稳的时序数据。最后,嵌入了时序编码机制Time2Vec的Transformer模型能够更好地识别股票数据之间的依赖关系,并自适应地突出关键特征。生物医药和新能源是目前颇受关注的行业,本文选用华大基因和比亚迪股票进行股价预测和股价涨跌预测实验。与传统算法的对比结果表明,基于Time2Vec的Transformer改进模型在股票预测领域更有优势,突出了新闻文本数据和时序编码机制的效果。
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本文以科创板和创业板的联动机制和效应为研究对象。目前,国内外研究股票市场联动性的文献较为丰富,并且主要以不同国家地区、或者不同类型市场作为研究对象。其中,关于我国科创板和创业板联动性的研究还较为缺乏。从研究方法和思路上来看,这些文献主要运用单一模型研究股票市场联动性的某一方面特征,而很少从多角度研究联动性并分析作用途径和机制。为了弥补此方面的不足,本文使用科创板和创业板市场收益率以及上市企业财务数
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在国家“十四五”规划纲要中,明确了“坚持创新驱动发展、全面塑造发展新优势”的重要性。在助力高新技术企业的发展方面,我国出台一系列税收优惠政策,以此来减轻企业的税收负担,从而使得这些企业能投入更多资金来研发创新。基于这样背景,本文以企业所得税优惠政策为基础,探讨税收优惠政策对高新技术企业是否真正起到激励效应,是否增加了其对创新研发的投入,是否提高了其创新能力和绩效水平。本文通过对我国高新技术企业的现
十九大报告指出要提高民众幸福感、安全感与获得感,人民主观福利已越来越成为民众评判经济社会发展、个人生活质量的新指标,而如何改善居民主观福利将成为社会未来发展的关键议题。党的十九届五中全会也指出未来中国要完善多元化社会保险制度,以实现主动适应老龄化的国家战略。由于城乡居民基本养老保险制度是中国社会保险体制的重要组成部分,所以本文试图对我国城乡居保制度进行深入的探讨,从主观福利效应角度对其进行深入剖析
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2019年9月,国务院发布了《实施更大规模减税降费后调整中央与地方收入划分改革推进方案》（后称《方案》）,明确提出消费税的改革方向:“后移消费税征收环节并稳步下划地方。”本文以政策背景为基础,在国内外学者研究的基础上,分别从消费税制改革和地方税源两个节点展开论述。通过消费税制历年的改革历程,总结消费税的改革关键要素:征税范围、税率、征税环节,并据此推断消费税的未来改革趋势:后移征税环节、提高税率水
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