API总笔记

API总笔记
API总笔记

Java API

●理解API辅助开放工具的使用

●String类与StringBuffer类

●基本数据类型的对象包装类

●集合类

●Hastable与Properties类

●System类与Runtime类

●Date、Calendar与DateFormat类

●Timer与TimerTask类

●Math与Random类

●学习API的方法

API的概念

API(Application Programming Interface):应用程序的接口。

01-03

String类和StringBuffer类

●位于https://www.360docs.net/doc/9c8339638.html,ng包中。

●String类对象中的内容一旦被初始化就不能再改变。

●StringBuffer类用于封装内容可以改变的字符串。

用toString方法转换成String类型

Sring x=”a”+4+”c”,编译时等效于:String x=neStringBuffer().append(“a”).append(4).append(“c”);

●字符串常量(如”hello”)实际上是一种特殊的匿名String对象。比较下面两种情况的差异:

String s1=”hello”; String s2=”hello”;

String s1=new String(“hello”); String s2=new String(“hello”);

编程实例:逐行读取键盘输入,直到输入内容为”bye”时,结束程序。

当String s1=”hello”, String s2=”hello”; 那么s1==s2成立;他们都是应用同一个内存空间,

以节省内存资源,这是由String类的特殊性来决定的。当String s1=new String(“hello”); String

s2=new String(“hello”);的时候,因为他们已经各自创建了一个自己的内存空间,所以s1≠s2

的,内存地址不一样!

String类的常用成员方法

●构造方法:

String(byte[] bytes,int offset,int length)

●equalslgnorgCase方法

●indexOf(int ch)方法

●substring(int beginIndex)方法

substring(int beginIndex,int endIndex)

public String(byte[] bytes,

int offset,

int length)

通过使用平台的默认字符集解码指定的 byte 子数组,构造一个新的

String。新 String 的长度是字符集的函数,因此可能不等于该子数组的

长度。

当给定 byte 在给定字符集中无效的情况下,此构造方法的行为没有指

定。如果需要对解码过程进行更多控制,则应该使用CharsetDecoder类。

参数:

bytes - 要解码为字符的 byte

offset - 要解码的第一个 byte 的索引

length - 要解码的 byte 数

抛出:

IndexOutOfBoundsException - 如果 offset 和 length 参数索引字符

超出 bytes 数组的范围

将字节数组的的内容转换成字符串,从字节数组中的第offset个元素节

开始,到length个数的元素的内容作为新的字符串对象。

例子:

class ReadLine {

public static void main(String args[])

{

//定义一个不能超过1024个字节的内容的数组,此数组来吸收字符。

byte[] buf=new byte[1024];

//字符串对象

String strInfo=null;

int pos=0;

int ch=0;

System.out.println("请输入内容:");

while(true)

{

try{

//读取一个字节的数据(ch为什么是int类型?)

/*这里的System.in.read()方式是运用了java.io.InputStream类中的read()方法。

read()方法从输入流中读取一定数量的字节,并将其存储在缓冲区数组 b 中。

以整数形式返回实际读取的字节数。在输入数据可用、检测到文件末尾或者抛出异常前,

此方法一直阻塞。

如果 b 的长度为 0,则不读取任何字节并返回 0;否则,尝试读取至少一个字节。

如果因为流位于文件末尾而没有可用的字节,则返回值 -1;否则,至少读取一个字节

并将其存储在 b 中。

将读取的第一个字节存储在元素 b[0] 中,下一个存储在 b[1] 中,依次类推。读取的字节数

最多等于 b 的长度。设 k 为实际读取的字节数;这些字节将存储在 b[0] 到

b[k-1] 的元素中,

不影响 b[k] 到 b[b.length-1] 的元素。

类 InputStream 的 read(b) 方法的效果等同于:

read(b, 0, b.length)

参数:

b - 存储读入数据的缓冲区。

返回:

读入缓冲区的总字节数;如果因为已经到达流末尾而不再有数据可用,则返回-1。

抛出:

IOException - 如果不是因为流位于文件末尾而无法读取第一个字节;如果输入流已关闭;

如果发生其他 I/O 错误。

NullPointerException - 如果 b 为 null。*/

ch=System.in.read();

}

catch(Exception e)

{

e.printStackTrace();

}

switch(ch)

{

case'\r': //当回车的时候,\r 表示回车

break;

case'\n': // \n表示换行;

/*这个字符串是从字符数组内容中读取来的, 下句的意思是:将字符数组buf 中

从第0个位置开始读取,到pos这个位置的字符为止的字符转换为字符串。*/

strInfo=new String(buf,0,pos);

/*String类型的字符串要与别的字符串的内容对比,

*必须用到equalsIgnorCase方法来对比,如果是

* 等号来对比,则对比的是字符串内存~!内存是不相等的所以切记!!! equalsIgnoreCase()方法是将此 String 与另一个 String 比较,不考虑大小写。

如果两个字符串的长度相同,并且其中的相应字符都相等(忽略大小写),

则认为这两个字符串是相等的。 */

if(strInfo.equals("bye"))

{

return;

}

else

{

System.out.println(strInfo);

pos=0; //当打印完一个字符串之后,字符串的位置要回到0这个位置!以便下一行输入!

break;

}

default:

buf[pos++]=(byte)ch;

}

}

// System.out.println("hello".indexOf('o'));

}

}

equalsIgnoreCase

public boolean equalsIgnoreCase(String anotherString)

将此 String 与另一个 String 比较,不考虑大小写。如果两个字符串的长度相同,并且其中的相应字符都相等(忽略大小写),则认为这两个字符串是相等的。

在忽略大小写的情况下,如果下列至少一项为 true,则认为 c1 和 c2 这两个字符相同。

?这两个字符相同(使用 == 运算符进行比较)。

?对每个字符应用方法Character.toUpperCase(char)生成相同的结果。

对每个字符应用方法Character.toLowerCase(char)生成相同的结果。

参数:

anotherString - 与此 String 进行比较的 String。

返回:

如果参数不为 null,且这两个 String 相等(忽略大小写),则返回 true;

否则返回 false。

indexOf

public int indexOf(int ch)

返回指定字符在此字符串中第一次出现处的索引。如果在此 String 对象表示的字符序列中出现值为 ch 的字符,则返回第一次出现该字符的索引(以 Unicode 代码单元表示)。对于 0 到 0xFFFF(包括 0 和 0xFFFF)范围内的 ch 的值,返回值是

this.charAt(k) == ch

为 true 的最小k值。对于其他 ch 值,返回值是

this.codePointAt(k) == ch

为 true 最小k值。无论哪种情况,如果此字符串中没有这样的字符,

则返回 -1。

参数:

ch - 一个字符(Unicode 代码点)。

返回:

在此对象表示的字符序列中第一次出现该字符的索引;如果未出现该字

符,则返回 -1。

substring

public String substring(int beginIndex)

返回一个新的字符串,它是此字符串的一个子字符串。该子字符串从指定

索引处的字符开始,直到此字符串末尾。

示例:

"unhappy".substring(2) returns "happy"

"Harbison".substring(3) returns "bison"

"emptiness".substring(9) returns "" (an empty string)

参数:

beginIndex - 起始索引(包括)。

返回:

指定的子字符串。

抛出:

IndexOutOfBoundsException - 如果 beginIndex 为负或大于此 String 对象的长度。

substring

public String substring(int beginIndex,

int endIndex)

返回一个新字符串,它是此字符串的一个子字符串。该子字符串从指定的beginIndex 处开始,直到索引 endIndex - 1 处的字符。因此,该子字符串的长度为 endIndex-beginIndex。

示例:

"hamburger".substring(4, 8) returns "urge"

"smiles".substring(1, 5) returns "mile"

参数:

beginIndex - 起始索引(包括)。

endIndex - 结束索引(不包括)。

返回:

指定的子字符串。

抛出:

IndexOutOfBoundsException- 如果 beginIndex 为负,或 endIndex 大于此 String 对象的长度,或 beginIndex 大于 endIndex。

01_04

因为API接口中很多引用的参数都是(object类型)对象!所以我们要用到包装类把基本数据类型转换成对象!

前面的代码在每次运行的时候,会先将sb转换成stringBuffer对象,然后加上后面的星号,然后生成一个新的sb对象,然后如此循环不断生成新的对象浪费资源。而后边的那个就不会,只创建一个sb对象,然后就不断的在sb对象后面追加星号。public class TestInteger {

public static void main(String[] args) {

/*以下三种办法都是将字符串转换成整数的三种办法!*/

// int intValue() 以 int 类型返回该 Integer 的值。

int w=new Integer(args[0]).intValue();

/*static int parseInt(String s)

* 将字符串参数作为有符号的十进制整数进行解析。 */

int h=Integer.parseInt(args[1]);

/*static Integer valueOf(String s)

返回保存指定的 String 的值的 Integer 对象。下面那句因为

返回的是Integer对象,所以要用intValue()方法转换成int类型的 */

// int h=Integer.valueOf(args[1]).intValue();

for(int i=0;i

{

StringBuffer sb=new StringBuffer();

for(int j=0;j

{

sb.append("*");

}

System.out.println(sb.toString());

}

}

}

01-05

Vector使用的时候有考虑到线程同步的问题,即使有一个线程,它也会有监视器去监视,所以会出现大的开销!ArrayList使用时是没有考虑到线程同步的问题的,所以编写程序时要使用这个类就要考虑是否有线程同步的问题了!就因为这个类没有线程同步问题考虑,所以运行时的效率快些。

Collection接口是Set和List这两个接口的父类。

import java.io.IOException;

import java.util.*;

//要使用到Vector和Enumeratrion类,这两个类都在java.until.*的包里

public class TestVector {

public static void main(String[] args) {

// System.out.println("please enter number:");

int b=0;

/*Vector 类可以实现可增长的对象数组。与数组一样, * 它包含可以使用整数索引进行访问的组件。

* 但是,Vector 的大小可以根据需要增大或缩小,

* 以适应创建 Vector 后进行添加或移除项的操作。即创建了一个可伸缩的空间!*/

Vector v=new Vector ();

System.out.println("please enter number:");

while(true)

{

try {

b = System.in.read();

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

if(b=='\r'||b=='\n')

break;

else

{

// 注意:输入的数据都是ASIC II码表中对应的数字!所以要减字符0

int num=b-'0';

/* addElement方法是将指定的组件添加到此向量的末尾,将其大小增加 1。

* 如果向量的大小比容量大,则增大其容量。此方法的功能与 add(E)

* 方法的功能完全相同(后者是 List 接口的一个方法)因为传入的是组件,

* 所以num必须要转换成Integer对象类型!*/

v.addElement(new Integer(num));

}

}

int sum=0;

/*Enumeration是一个接口,elements()方法是返回此向量的组件的枚举。

* 返回的 Enumeration 对象将生成此向量中的所有项。

* 生成的第一项为索引 0 处的项,然后是索引 1 处的项,依此类推。 */

Enumeration e=v.elements();

/*boolean hasMoreElements()测试此枚举是否包含更多的元素。

* 测试此枚举是否包含更多的元素。

返回:

当且仅当此枚举对象至少还包含一个可提供的元素时,才返回 true;否则返回 false。*/

while(e.hasMoreElements())

{

/*nextElement

E nextElement()如果此枚举对象至少还有一个可提供的元素,则返回此枚举的

下一个元素。

返回:

此枚举的下一个元素。

抛出:

NoSuchElementException - 如果没有更多的元素存在。*/

Integer intObj=(Integer)e.nextElement();

// intValue():将传入的对象以int类型的方式传入

sum+=intObj.intValue();

}

System.out.println("sum="+sum);

}

}

import java.util.*;

public class TestSort

{

public static void main(String args[])

/*ArrayList() 构造一个初始容量为 10 的空列表。*/

ArrayList al=new ArrayList();

al.add(new Integer(1));

al.add(new Integer(4));

al.add(new Integer(3));

/* public String toString()返回此 collection 的字符串表示形式。

* 该字符串表示形式由 collection 元素的列表组成,

* 这些元素按其迭代器返回的顺序排列,并用方括号 ("[]") 括起来。

* 相邻元素由字符 ", "(逗号加空格)分隔。通过 String.valueOf(Object) * 可以将元素转换成字符串。

覆盖:

类 Object 中的 toString

返回:

此 collection 的字符串表示形式*/

System.out.println(al.toString());

/* Collections 类中的方法都是静态的

sort(List list, Comparator c)

根据指定比较器产生的顺序对指定列表进行排序。可以用来排序,但是返回的类型是静

态的!*/

Collections.sort(al);

System.out.println(al.toString());

}

}

上段程序运行结果是:[1, 4, 3]

[1, 3, 4]

01_06

Hashtable类可以起到搜索的作用!

public class MyKey

{

private String name=null;

private int age=0;

private String sex=null;

public MyKey(String name, int age,String sex) //构造函数没有返回类型 {

https://www.360docs.net/doc/9c8339638.html, = name;

this.age = age;

this.sex=sex;

}

public String toString()

{

return name+","+sex+","+age;

}

/* Object类中的equals(Object obj)方法

* public boolean equals(Object obj)

指示其他某个对象是否与此对象“相等”。 */

public boolean equals(Object obj)

{

// instanceof 用于比较两个对象是否相同,这里面用的是对象的比较~

if(obj instanceof MyKey)

{

MyKey objTem=(MyKey)obj;

if(name.equals(https://www.360docs.net/doc/9c8339638.html,)&&age==objTem.age&&sex.equals(objTem.sex)) {

return true;

}

else

{

return false;

}

}

else

{

return false;

}

}

}

import java.util.*;

public class HashtableTest {

public static void main(String[] args)

{

Hashtable numbers=new Hashtable();

/*public V put(K key,V value)将指定 key 映射到此哈希表中的指定 value。

键和值都不可以为 null。

通过使用与原来的键相同的键调用 get 方法,可以获取相应的值。

参数:

key - 哈希表的键

value - 值

返回:

此哈希表中指定键的以前的值;如果不存在该值,则返回 null

抛出:

NullPointerException - 如果键或值为 null*/

numbers.put(new MyKey("zhangsan",18,"boy"),new Integer(1));

numbers.put(new MyKey("lisi",18,"boy"),new Integer(2));

numbers.put(new MyKey("wangwu",15,"girl"),new Integer(3));

numbers.put(new MyKey("zhangsan",17,"boy"),new Integer(4));

/*HashTable类中的keys方法

public Enumeration keys()返回此哈希表中的键的枚举。

返回:

此哈希表中的键的枚举。*/

Enumeration e=numbers.keys();

/*Enumeration接口中的hasMoreElements抽象方法

boolean hasMoreElements()测试此枚举是否包含更多的元素。

返回:

当且仅当此枚举对象至少还包含一个可提供的元素时,才返回 true;否则返回false。*/

while(e.hasMoreElements())

{

/*Enumeration接口的nextElement()方法

E nextElement()如果此枚举对象至少还有一个可提供的元素,则返回此枚举的下一个元素。

返回:

此枚举的下一个元素。

抛出:

NoSuchElementException - 如果没有更多的元素存在。*/

MyKey key=(MyKey)e.nextElement();

/*public V get(Object key)返回指定键所映射到的值,如果此映射不包含此键的映射,则返回 null.

更正式地说,如果此映射包含满足 (key.equals(k)) 的从键 k 到值 v 的映射,则此方法返回 v;

否则,返回 null。(最多只能有一个这样的映射。)

参数:

key - 要返回其相关值的键

返回:

指定键映射到的值,如果此映射不包含到键的映射,则返回 null。

抛出:

NullPointerException - 如果指定键为 null*/

System.out.println(key+"="+numbers.get(key));

System.gc();

}

}

}

01_07

import java.util.Properties;

import java.io.*;

public class PropertiesFile {

public static void main(String[] args) {

/*

public static long currentTimeMillis()返回以毫秒为单位的当前时间。

注意,当返回值的时间单位是毫秒时,值的粒度取决于底层操作系统,并

且粒度可能更大。

例如,许多操作系统以几十毫秒为单位测量时间。

返回:

当前时间与协调世界时 1970 年 1 月 1 日午夜之间的时间差(以毫秒为单位测量)。*/ long startTimes=System.currentTimeMillis();

/* Properties 类表示了一个持久的属性集。Properties 可保存在流中或从流中

加载。

属性列表中每个键及其对应值都是一个字符串。

一个属性列表可包含另一个属性列表作为它的“默认值”;如果

未能在原有的属性

列表中搜索到属性键,则搜索第二个属性列表。

因为 Properties 继承于 Hashtable,所以可对

Properties 对象应用 put

和 putAll 方法。但不建议使用这两个方法,因为它们允许调用者插入其键或值

不是 String 的项。相反,应该使用 setProperty 方法。如果在“不安全”的

Properties 对象(即包含非 String 的键或值)上调用 store 或 save 方法,

则该调用将失败。类似地,如果在“不安全”的 Properties 对象(即包含非 String

的键)上调用 propertyNames 或 list 方法,则该调用将失败。 */

Properties settings=new Properties();

try {

/* FileInputStream类从文件系统中的某个文件中获得输入字节。

哪些文件可用取决于主机环境。

FileInputStream类用于读取诸如图像数据之类的原始字节流。

要读取字符流,请考虑使用 FileReader。

FileInputStream(String name)构造方法

通过打开一个到实际文件的连接来创建一个FileInputStream,

该文件通过文件系统中的路径名 name 指定。

void load(InputStream inStream)

从输入流中读取属性列表(键和元素对)。*/ settings.load(new FileInputStream("count.txt"));

}

catch (Exception e)

{

/*public Object setProperty(String key,String value)

调用 Hashtable 的方法 put。使用 getProperty 方法提供并行性。

强制要求为属性的键和值使用字符串。返回值是 Hashtable 调用 put 的结果。

参数:

key - 要置于属性列表中的键。

value - 对应于 key 的值。

返回:

属性列表中指定键的旧值,如果没有值,则为null。

String.valueof(0)方法返回 int 参数的字符串表示形式。*/

settings.setProperty("count", String.valueOf(0));

}

/*public String getProperty(String key)

用指定的键在此属性列表中搜索属性。如果在此属性列表中未找到该键,

则接着递归检查默认属性列表及其默认值。如果未找到属性,则此方法返回 null。

参数:

key - 属性键。

返回:

属性列表中具有指定键值的值。

Integer.parseInt()将字符串参数作为有符号的十进制整数进行解析。*/

int c=Integer.parseInt(settings.getProperty("count"))+1;

System.out.println("这是第"+ c+"次运行");

settings.setProperty("count", new Integer(c).toString());

try {

settings.store(new FileOutputStream("count.txt"),"Program is using");

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

long endTimes=System.currentTimeMillis();

System.out.println(endTimes-startTimes);

}

}

System与Runtime类

import java.util.*;

public class TestProperties {

public static void main(String[] args) {

// System.setProperties();

Properties sp=System.getProperties();

Enumeration e=sp.propertyNames();

while(e.hasMoreElements())

{

String key=(String)e.nextElement();

System.out.println(key+"="+sp.getProperty(key));

}

Process p=null;

try {

p=Runtime.getRuntime().exec("notepad.exe TestProperties.java");

Thread.sleep(5000);

p.destroy();

} catch (Exception e1) {

e1.printStackTrace();

}

}

}

01_08

import java.util.*;

import java.text.SimpleDateFormat;

public class TestCalendar {

public static void main(String[] args) {

/*Calendar 类是一个抽象类,它为特定瞬间与一组诸如YEAR、MONTH、DAY_OF_MONTH、HOUR 等日历字段之间的转换提供了一些方法,

并为操作日历字段(例如获得下星期的日期)提供了一些方法。

瞬间可用毫秒值来表示,它是距历元(即格林威治标准时间1970 年1 月1 日的

00:00:00.000,格里高利历)的偏移量。

该类还为实现包范围外的具体日历系统提供了其他字段和方法。

这些字段和方法被定义为protected。

与其他语言环境敏感类一样,Calendar 提供了一个类方法getInstance,

以获得此类型的一个通用的对象。Calendar 的getInstance 方法

返回一个Calendar 对象,其日历字段已由当前日期和时间初始化:Calendar rightNow = Calendar.getInstance();

public static Calendar getInstance()

使用默认时区和语言环境获得一个日历。返回的Calendar 基于当前时间,

使用了默认时区和默认语言环境。

返回:

一个Calendar。*/

Calendar c1=Calendar.getInstance();

System.out.println(c1.get(Calendar.YEAR)+"年"+

c1.get(c1.MONTH)+"月"+c1.get(c1.DAY_OF_MONTH)+"日"

+c1.get(c1.HOUR_OF_DAY)+":"+c1.get(c1.MINUTE)+":"+c1.get(c1.SECOND));

/*public abstract void add(int field,int amount)根据日历的规则,

为给定的日历字段添加或减去指定的时间量。例如,要从当前日历时间减去5 天,可以通过调用以下方法做到这一点:

add(Calendar.DAY_OF_MONTH, -5)。

参数:

field - 日历字段。

amount - 为字段添加的日期或时间量。*/

c1.add(c1.DAY_OF_YEAR,300);

System.out.println(c1.get(Calendar.YEAR)+"年"+

c1.get(c1.MONTH)+"月"+c1.get(c1.DAY_OF_MONTH)+"日"

+c1.get(c1.HOUR_OF_DAY)+":"+c1.get(c1.MINUTE)+":"+c1.get(c1.SECOND));

/* SimpleDateFormat 使得可以选择任何用户定义的日期-时间格式的模式。

* public SimpleDateFormat(String pattern)用给定的模式和默认语言环境的日期格式符号构造SimpleDateFormat。注:此构造方法可能不支持所有语言环境。要覆盖所有语言环境,请使用DateFormat 类中的工厂方法。

参数:

pattern - 描述日期和时间格式的模式

抛出:

NullPointerException - 如果给定的模式为null

IllegalArgumentException - 如果给定的模式无效*/

SimpleDateFormat sdf1=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");

SimpleDateFormat sdf2=new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日");

try{

计量经济学复习笔记要点(达莫达尔版)

1、什么是计量经济学? 计量经济学(Econometrics) 意为“经济测量”,它是利用经济理论、数学、统计推断等工具,对经济现象进行分析的一门社会科学。 区别与联系经济理论 计量经济学vs {数理经济学 统计学 2、计量经济学的传统方法论 Step1 理论或假说的陈述经典步骤 →分析经济问题的八个经典步骤 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验(检验来自模型的假说) Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 (1)时间序列数据(Time Series Data): 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 (2)横截面数据(Cross Section Data): 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 (3)混合数据(Pooled Data): 时序和横截面的混合数据,既有分时,每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据(Panel Data): 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源: 网站、统计年鉴、商业数据库等 (1)统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 (2)图书馆(纸质、电子版年鉴) (3)商业数据库 ◆两个例子 例1:凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费,但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项,非确定性关系 ④搜集80~91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数: 解释:平均而言,收入↑1美元,消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性:是否应当加入别的可能影响消费额的变量,如就业等。

(完整word版)计量经济学复习笔记

计量经济学复习笔记 CH1导论 1、计量经济学: 以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学、统计学的方法,通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。研究主体是经济现象及其发展变化的规律。 2、运用计量分析研究步骤: 模型设定——确定变量和数学关系式 估计参数——分析变量间具体的数量关系 模型检验——检验所得结论的可靠性 模型应用——做经济分析和经济预测 3、模型 变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量,也称自变量,回归元。 被解释变量:表示分析研究的对象,变动结果的变量,也成应变量。 内生变量:其数值由模型所决定的变量,是模型求解的结果。 外生变量:其数值由模型意外决定的变量。 外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化,而内生变量却不能反过来影响外生变量。 前定内生变量:过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量,不受本模型研究范围的内生变量的影响,但能够影响我们所研究的本期的内生变量。 前定变量:前定内生变量和外生变量的总称。 数据:时间序列数据:按照时间先后排列的统计数据。 截面数据:发生在同一时间截面上的调查数据。 面板数据: 虚拟变量数据:表征政策,条件等,一般取0或1. 4、估计 评价统计性质的标准 无偏:E(^β)=β 随机变量,变量的函数? 有效:最小方差性 一致:N趋近无穷时,β估计越来越接近真实值 5、检验 经济意义检验:所估计的模型与经济理论是否相等 统计推断检验:检验参数估计值是否抽样的偶然结果,是否显著 计量经济检验:是否符合计量经济方法的基本假定 预测检验:将模型预测的结果与经济运行的实际对比 CH2 CH3 线性回归模型 模型(假设)——估计参数——检验——拟合优度——预测 1、模型(线性) (1)关于参数的线性模型就变量而言是线性的;模型就参数而言是线性的。 Y i=β1+β2lnX i+u i 线性影响随机影响 Y i=E(Y i|X i)+u i E(Y i|X i)=f(X i)=β1+β2lnX i 引入随机扰动项, (3)古典假设 A零均值假定 E(u i|X i)=0 B同方差假定 Var(u i|X i)=E(u i2)=σ2 C无自相关假定 Cov(u i,u j)=0

计量经济学第12章笔记

第12章自相关:误差项相关会怎么样? 1、自相关的性质 (自相关与序列相关的区别,延特纳把一给定序列同它滞后若干期的序列的滞后相关称为自相关,而把不同时间序列之间的相关称为序列相关,本书中两个定义视为相同) 注意:自相关不仅限于当期与过去误差项之间的关系,还包括当期与过去误差方差之间的关系 自相关的原因: 1. 惯性:GDP、价格指数、生产、就业等时间序列数据呈现出一定的 周期性 2. 设定偏误:应含而未含的情形 3. 设定偏误:不准确的函数形式 4. 蛛网现象:供给对价格的反映要滞后一期 5. 滞后效应:(自回归模型) 6. 数据的操作:数据变换(一阶差分形式) 7. 非平稳性 2、自相关的后果 在,假定(马尔科夫一阶自回归AR(1)) ,,, 注意:具有以上性质的误差项称为白噪音误差项 ,,,斜率系数的OLS估计量的方差为,在AR(1)模式下 自相关出现时的BLUE(最优线性无偏估计) , 出现自相关时使用OLS的后果 1、考虑到自相关的OLS估计量 尽管OLS估计量是线性无偏的,但为了构造置信区间并检验假设,要用GLS而不是OLS 2、忽略自相关的OLS估计 (1)残差方差很可能低估了真实的,结果高估了 (2)即使没有低估,也可能低估了(一阶)自相关情形下的方差,虽然较低效,因此通常的t或F检验都不再可靠 3、自相关的侦查 1、图解法(标准化残差对时间的散点图,即期残差与滞后残差的散点图) 2、游程检验

游程个数渐进服从正态分布,, ,其中为残差为正的总个数 3、德宾-沃森d检验 注意:(1)回归中含有截距项(2)解释变量X是非随机的(3)干扰项是按一阶自回归模式生成(4)服从正态分布(5)不适合自回归模型(6)没有缺失数据 d的值介于0到4之间, 1、,若,则在水平上拒绝,即存在统计显著上的正相关 2、,若,则在水平上拒绝,即存在统计显著上的负相关 3、,若或,则在水平上拒绝,即存在统计显著上的正或负相关 当样本容量很大时, 4、布罗施-戈弗雷检验(BG检验) 允许非随机回归元,如回归子的滞后值;高阶自回归模式 令在,假定 该检验过程如下: (1)使用OLS估计模型,得到残差记为。 (2)进行辅助回归,并计算辅助回归模型的可决系数 (3)在大样本下,渐进地有: 缺陷:(1)滞后长度不能事先确定,需借助赤池和施瓦茨信息准则来筛选长度(2)假定了同方差 4、自相关的补救 若是模型误设,则改进模型假定,若是纯粹自相关,则选用广义最小二乘法,GLS的基本思想:将存在自相的误差项转化为一个满足经典假定的误差项,然后对转化后的模型进行OLS回归。 在,假定 (1) 已知,则模型转换为,普莱斯-温斯顿变换,将变换为 (2) 未知: 1、曼德拉提出一个粗略的检验法则,只要,则能用一阶差分形式,若一阶差分方程中含有截距项,则可检验原模型中是否出现趋势变量,一阶差分即消除了一阶自相关,又使时间序列变得平稳,可谓一箭双雕,严格地讲只有时才可运用一阶差分形式,贝伦布鲁特-韦布检验可检验,检验统计量 2、 3、从残差中估计出, 4、科克伦—奥克特迭代估计

《乘风破浪的姐姐》:仅靠三招,姐姐们教你如何解决团队管理问题-培训管理笔记

《乘风破浪的姐姐》:仅靠三招,姐姐们教你如何解决团队 管理问题 《乘风破浪的姐姐》在成功组团后迎来了第一次公演,再一次席卷微博各大热搜:两个静姐的世纪战斗?做人不能太丁当?野心勃勃蓝盈莹? 三组PK竟然出现了史上最大票数差,原本实力平平的姐姐却惊喜连连。 虽然大部分都是综艺效果,但姐姐们的团队其实隐藏了很多团队管理问题值得我们思考。 作为一线姐姐粉,让我来带大家扒一扒到底存在哪些问题。 问题一:团队能人不少,却业绩平平?

《艾瑞巴蒂》最不缺的就是队长,声乐队长、生活队长、班长、才艺队长……只要能有的职能,都有负责人,但是公演舞台却没比过《大碗宽面》。 拥有不少能人的《艾瑞巴蒂》为什么遭遇滑铁卢? 队长丁当在分配时没有仔细拆分,对成员的能力认知模糊,致使在分歌词的时候造成了混乱。 《艾瑞巴蒂》成员的能力水平不错,但是在错误分配下没有施展之处,最后公演舞台的效果平平无奇,甚至显得混乱无章。 同样在职场里,如果团队协同没有产生效果,或者团队成员的专长没有得到最大的发挥,都会导致业绩平平。 在分配合理的情况下,员工发挥所长,即使是一个人数很少的小团队,都会取得良好效果,还会产生独有的默契,工作运行起来事半功倍, 每个零件都要安置在自己相应的位置,运转起来才能顺畅。而管理者就要负责用人所长,将员工合理安排在不同岗位上,同时各个部分一起协同发展,团队才会实现“1+1>2”的效果。 如同《大碗宽面》组将每个成员的长处和特点了解清楚,在分配歌词时依据个人特色,负责不同部分,团队完美融合,最后呈现出公演舞台上炸翻天的《大碗宽面》。 姐姐们的团队管理法则 1 任务拆分 (根据部门职能、岗位职责和工作流程拆分出若干模块) 2 任务协同 (基于任务单元组合来组织团队作战,确保任务协同发展) 3 识别长处 (评估每一个团队成员对应每一项任务模块的能力,达到一定级别即为长处) 4 匹配长处 (基于业务模式来组合和匹配下属,确保人的组合满足业绩最佳化的要求)问题二:团队存在冲突,如何掌控?

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学习好资料欢迎下载 计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 经济统计学经济学数理经济学 计量经 济学 统计学数学 数理统计学 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 (1)经济意义检验(包括参数符号、参数大小等) (2)统计意义检验(拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验) (3)计量经济学检验(异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验) (4)模型预测性检验(超样本特性检验) 5.模型的应用(结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论)

三、几个重要的“变量” 1.解释变量与被解释变量 2.内生变量与外生变量 3.滞后变量与前定变量 4.控制变量 四、回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型( Population Regression Model ,PRM) y t b b 1 x t u t--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数( Population Regression Function ,PRF )E( y t ) b0 b1 x t--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数( Sample Regression Function ,SRF ) y t ? ? e t--代表了样本显示的变量关系。b0 b1x t 4. 样本回归模型( Sample Regression Model ,SRM ) ? ? ? b0 b1 x t---代表了样本显示的变量依存规律。 y t 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是:①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与 x 的相互关系,而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与 x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样本回归 模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模 型不是随机模型,而样本回归模型是一个随机模型,它随样本的 改变而改变。

新员工培训笔记-200812

新员工培训笔记 1.企业文化介绍: 1.1.本规定适用于公司出资安排员工外出参加培训。 1.2.本规定对员工外出培训后应履行的服务期限做出明确的规定,员工外出培训 的其他管理规定参照《培训程序》执行。 2.公司领导介绍: 2.1.培训协议是公司和员工本着自愿的原则签订,保证双方的合法利益。 2.2.培训后应履行的服务期限根据培训的时长、培训费及培训课程的重要程度约 定。 3.人才培训 4.工余活动 5.e你所想。-给员工提出改善意见。 6.总经理接待日。 7.企业文化手册;企业文化知识竞赛。 8.宣传主题文化月:1月:优秀员工月;3月:三八妇女节月;6月:创新月。 9.薪酬制度。 10.休假制度。 11.福利制度---医保、社保、住房公积金,(公司8%,个人8%-12%) 12. 12.1.同时满足下列两个条件的,不约定服务期限。 12.1.1.培训费价格在¥4000.00元以下; 12.1.2.培训时间少于15天以下。 12.2.满足下列条件之一的,约定服务期限1年。 12.2.1.培训费价格在¥4000.00元以上(含),¥10000.00元以下; 12.2.2.培训时间大于15天(含),小于20天。 12.3.满足下列条件之一的,约定服务期限2年。 12.3.1.培训费价格在¥10000.00元以上(含),¥20000.00元以下; 12.3.2.培训时间大于20天(含),小于30天; 12.4.满足下列条件之一的,约定服务期限为3年。

12.4.1.培训费价格在¥20000.00元(含)以上; 12.4.2.培训时间大于30天(含)。 12.4.3.培训内容涉及技术具有前瞻性,用于远期技术储备的。 13.其他说明 13.1.培训是否涉及前瞻性或远期技术储备,由技术支持部和培训部商定。 13.2.本规定的解释权在总经理室。 李海霞副总经理讲课: 1、我们付出了很多,我们得到了社会责任感;成就感; 2、人员急剧增长带来了,管理压力特别大。另一方面,也给我们新同事提供了 广大的发展空间。 3、企业文化。---精诚智和,务实创新。管理者平时要勤练兵。对客户要求要诚 信。但要分清轻重急缓。不能随便接受和拒绝。 1)“智”---技术上;总结,思考。 2)待人处世方面:要聪明,不能一个人闷头干,“在家靠父母,出外靠朋友”,善于寻求帮助。 3)和客户平等沟通,尊重,建立“朋友关系”。不能以“低人一等”态度。 4)象爱立信华南区总监“皮弹簧”----心态摆正。 5)务实----做事的态度,实事求是,踏实。先把事情—本职工作做好。 6)我们每位一个员工都代表公司,所以,我们所作所为必须负责任、诚信。 7)勇于承担,-----是个美德。犯了错误---这是我的错。 8)创新---保持竞争力。 9) 4、“智”

计量经济学笔记(总)

计量经济学 三、课程大致安排 1、内容框架 2、参考书目:

初、中级教程: 计量经济学 王维国 东北财经大学出版社 计量经济学/Basic Econometrics (印度)古扎拉蒂 中国人民大学 计量经济学 赵国庆 中国人民大学出版社 计量经济学 李子奈 潘文卿 高等教育出版社 高级教程: 计量经济模型与经济预测 平耿克 钱小军译 机械工业出版社 《经济计量分析》( Econometric Analysis ) 3、安装eview ,数据(演算一下)OLS 法(缺少数据) 4、安装pdf 第二部分 数学预备知识 概率论

第一章随机变量及其分布 一、随机变量的定义 设随机试验Ed样本空间为{} π=,如果对两个???,都有唯一 w 的实数() x w与之对应,并且对任意实数X,??是随机事件,则称事件,则称定义在π上的实单值函数() x w为随机变量。 通俗的说,在实验结果能取得不同数值的量,称为随机变量它的数值是随机试验结果而它由于试验的结果是随机的,所以它的值也是随机的。 二、分类(连续型和离散型)

例子:在一个箱子里放着t个数字球,-2,1,1,3,3,3,3从中取一个球,取到球上面的数字是随着试验结果不同而变化。 又如:考四、六级,考过记为1,不过记为0。 再如:抛硬币,正面记为1,反面记为0。 引入话题:举一些现实中的例子,如考试,在公交场等车 随机变量-事件-概率-频率-分布率-分布函数-连续随机变量 上面我们讲的是一种事件有很多种不同的结果,但在现实中这些出现的结果的可能性并不是相同的。 例子:考六级出现的结果不同,大多数分数集中在50-60和60-70之间,也就是说出现2和3的可能性更大。 =0(0-50),1(50-60),2(60-70),3(70-80),4(80-100) 问题:用什么衡量可能性呢?(概率) 我们用的概率都是古典概型,即用事件发生概率来表示概率。 频率的定义:一随机事件的n个结果互斥且两个结果等可能发生,并且事件A会有m个基本结果,则事件A发生的概率即是() p A,就是 () p A= m n =事件发生的总数/结果总数 两点需要注意:1、试验结果互斥;2、等可能性相当。

培训学习笔记

ORACLE财务系统 一、凭证打印 进ORACLE财务系统—进门店号账套全面会计查询—标准报表—单独请求—提交请求-cux凭证打印产险a4-出现参数界面,点击记账单位自动默认-选择会计期间-提交 二、凭证整理 1、应收保费挂账:里面不放原始凭证,把保单财务联单独立册 2、实收保费:不放原始凭证,只有凭证纸 3、IBNR(准备金):不放原始凭证 4、未到期责任准备金:不放原始凭证 5、实付赔款:在收付系统里打附件 6、公司间转账:公司间往来报单 7、费用报销:按照记账凭证上的参考号,附报销单 8、跨公司付款:不放 9、公司间转账:一般情况下放公司间确认的往来保单 10、折旧:从oracle系统打单 11、记账凭证:工资社保公积金都不放附件 12、工资: (1)、计提工资,总部每月做,实发上月工资 (2)、预提工资,总部每月做,预提下月 (3)、冲销上月预提,门店每月都必须做,在oracle系统查凭证号和金额,然后在费控系统提人力成本派工单 13、应付账款下的借款:不放 14、报销单类别: A、RC日常报销 B、ZX专项 C、zb资本报销 D、GG公共 E、HY会议或培训 15、分配:不放 16、余额上划:不放 17、记账凭证:结转工资,不放 18、应付赔款挂账:不放 19、费用摊销:从费控系统里查询里打费控报销单 待摊费用:打待摊报销单 20、资产增加:在oracle系统打出当月资产明细 21、信保追偿款:跟保费收入一样,不放

三、报表查询 首先进oracle系统,进账套,全面会计查询,点击标准报表,选择以下报表查询 1、客户化财务报表: SI-p-w-01产险的资产负债表,选择会计期间,点完成并生成报表 SI-p-w-02利润表 总账余额综合查询报表:主要查科目余额 三栏式明细账:查明细帐 2、查凭证 方法一:全面会计查询-日记账查询-选择日期-点查询 方法二:点F11,期间选2015-07,批说明点%预提%,再点F11执行 注:每月冲销上月预提工资,首先填写一张事项申请审批表(手机拍照),然后提派工单!附件放审批表和派工单! 四、资产 进资产会计账套-运行-资产增加报表、折旧增加报表 资产增加(单账表)、资产明细报表,导出当凭证附件 实物资产系统: 1、行政在实物资产系统做录入资产,录入后进入费控系统,会计在费控系统审 核,审核完后传到oracle系统,产生如下分录: 借:固定资产 贷:固定资产-中转 借:固定资产-中转 贷:银行存款 若固定资产-中转出现贷方余额,则入库了没有报销,若出现借方,报销了但没有入库 五、预算费控系统 费控系统里费用申请单、费用报销单和借款单三类,除了日常、公共、事前确认和公司间划转不需要提费用申请单外,其他费用报销都必须先提费用申请单,等费用申请单流程全部走完后,再按实际发生额提费用报销单。 1、项目:缺省渠道:信保渠道客户:待分摊

计量经济学读书笔记

计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 (1)经济意义检验(包括参数符号、参数大小等) (2)统计意义检验(拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验) (3)计量经济学检验(异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验) (4)模型预测性检验(超样本特性检验) 5.模型的应用(结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论)

三、 几个重要的“变量” 1. 解释变量与被解释变量 2. 内生变量与外生变量 3. 滞后变量与前定变量 4. 控制变量 四、 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型(Population Regression Model ,PRM) t t t u x b b y ++=10--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数(Population Regression Function ,PRF ) t t x b b y E 10)(+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数(Sample Regression Function ,SRF ) t t t e x b b y ++=10??--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型(Sample Regression Model ,SRM ) t t x b b y 10???+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是:①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系,而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型,而样本回归模型是一个随机模型,它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是:样本回归模型是总体回

计量经济学笔记

建模是计量的灵魂,所以就从建模开始。 一、 建模步骤:A,理论模型的设计: a,选择变量b,确定变量关系c,拟定参数范围 B,样本数据的收集: a,数据的类型b,数据的质量 C,样本参数的估计: a,模型的识别b,估价方法选择 D,模型的检验 a,经济意义的检验1正相关 2反相关等等 b,统计检验:1检验样本回归函数和样本的拟合优度,R的平方即其修正检验 2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验,函数显著性即F检验,接近程度的区间检验 c,模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测 2预测置信空间变化 d,参数的线性约束检验:1参数线性约束的检验 2模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验:邹氏参数稳定性检验,邹氏预测检验----------主要方法是以F检验受约束前后模型的差异 e,参数的非线性约束检验:1最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征 f,计量经济学检验 1,异方差性问题:特征:无偏,一致但标准差偏误。检测方法:图示法,Park与Gleiser 检验法,Goldfeld-Quandt检验法,White检验法-------用WLS修正异方差 2,序列相关性问题:特征:无偏,一致,但检验不可靠,预测无效。检测方法:图示法,回归检验法,Durbin-Waston检验法,Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性 3,多重共线性问题:特征:无偏,一致但标准差过大,t减小,正负号混乱。检测方法:先检验多重共线性是否存在,再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法,差分法或使用额外信息,增大样本容量可以修正。 4,随机解释变量问题:随机解释变量与随机干扰项独立----------对OLS没有坏影响。随机变量与随机干扰项同期相关:有偏但一致-----扩大样本容量可以克服。随机变量与随机干扰项同期相关:有偏且非一致--------工具变量法可以克服 二、 参数估计量性质的分析:a小样本和大样本性质 b无偏性

管理培训的一些笔记

管理培训的一些笔记 转载时间是: 2012-04-26 19:09:58 请务必保留此链接,谢谢! 前段时间参加了几场初级管理者培训,把一些零散的点分享一下。 管理就是“管人(人的选育用留,需要团队合作与个人影响力)”,“理事(资源、优先级、过程)”,从而达到“目标”。管理就是把最合适做这事的人聚在一起,然后啥也不做。管理要“无意外”:比如突然下属说要离职,留人要留在他有心走之前。 M(管理线路)和高P(专业线路)都要带团队,他们的区别是:M借事修人,P借人成事。M介于HR和高P之间,好比PD介于开发和运营之间,看似模糊的定位最难做。 阿里的优秀管理者特质:认知自己,扬长避短;目标清晰,你有什么,要什么,放弃什么;心态,荣誉归别人,责任归自己。 领导力7大要务: 辅导支持:目标型辅导及培养。给明星员工Review:主管可以直接说优点,未来发展让员工自己多说。而下属做错了,要告诉他怎么改,不给建议,不是帮他发展,而是指责,但,主管不能越俎代庖帮着做掉。; 提升绩效; 提升忠诚度,建立信任:信任的基础是“分享决策理由,诚实说出对事情的观点,无论公事私事都诚实(可以不说,但要有理由,而说就要诚实)”;员工不想说是因为主管不想听; 管理工作:锁定优先级; 团队合作:纵观全局,客户、内外合作伙伴、上级/公司、团队; 个人影响力:以个人魅力影响他人。催化剂型领导(改变反应速度,加

速或踩刹车),通过他人拿结果。也有不适合的场合,如军事、突发事件、灾难等;“打鸡血”的方式更要注意场合; 选拔人才:招聘要看“岗位需求”&“团队氛围”,气场合不合,很重要,同时记住,团队需要“多样性”。 领导力加速器: 释放员工潜力:培养和提高他人的才干和能力;提升士气和绩效;信赖员工的力量;团结众人、目标一致 勇于接受反馈:积极征求反馈;欢迎和接受发展性反馈;保持谦逊态度;严于律己 注重真实可信:提供坦率的意见;言行遵守诚信;促进互相信任;需要时分享想法、感受和体会;充满自信,杜绝傲慢。 沟通基本原则-Key Principals: KP1-维护自尊,加强自信:逆境,让员工感到你的陪伴,顺境,要给员工喝彩; KP2-仔细聆听,善意回应:说法辨析:员工和你抱怨A项目很难的时候,回复一“A项目确实很难”,回复二“我能感受到你觉得A项目很难”; KP3-寻求帮助,鼓励参与:不要直接说出自己的想法,但不能没主意;KP4-分享观点,传情达意:注意“建议”与“命令”的区别; KP5-给与支持,鼓励承担; KP1自身是阴阳;KP2和4是阴阳,输入与输出,反馈是双向的——“寻求反馈&给予反馈”;KP3和5是阴阳,一进一出,先讨论后执行;这5点没有顺序,有机结合使用,不是全部结合。有效的反馈是具体的,及时

网络学习培训笔记

1 一月二月三月 产品名称数量金额利润产品名称数量金额利润产品名称数量金额利润 合计合计合计 四月五月六月 产品名称数 量 金 额 利 润 产品名称 数 量 金 额 利 润 产品名称 数 量 金 额 利 润 合计合计合计 网络视频学习笔记 深沪中心小学施阿婵《如何当好班主任》(上)

一、需要把握的两个要点——民主与科学 1)民主:千方百计使学生成为班集体的主人 2)科学:让学生积极主动地研究班级管理的程序、计划和制度,并据此来管理班级 二、如何当好班主任之班级管理民主化 1)树立为学生服务的思想 a)既为优秀也为后进的学生提供服务 b)根据学生的不同起点提供分层次的服务内容 2)建立互助的关系 a)坚信每位学生心灵深处都有教师的助手,教师也是每一位学生的助手 b)使学生分头承包各项事务,自己管理班级,做班级的主人 c)使每位学生认识到自己的优点,并从每个学生的优点出发指派事务,确保“人 人有事干,事事有人干” 3)发展学生的人性和个性 4)决策过程要民主 《如何当好班主任》(下) 一、如何当好班主任之班级管理科学化 1)计划系统 a)按时间范畴定的计划 (一日常规、一周常规、学期常规、学年常规……) b)按空间范畴定的计划 c)为偶发事件,制定程序,制定计划 2)监督检查系统 第一道防线,自检关(良心关); 第二道防线,互检关; 第三道防线,责任人检查关,由事务承包者检查; 第四道防线,集体舆论关; 最后一道防线才是班主任。 3)总结反馈系统 班级的管理制度不是常有理,老正确。应该根据实际情况,集体讨论修正,与时俱 进。 二、结束语 要用平平常常的心态,高高兴兴的情绪,快节奏、高效率地多做平平凡凡、实实在在的事情。

(培训管理套表)年第二期保荐代表人培训笔记

(培训管理套表)年第二期保荐代表人培训笔记

2011年第二期保荐代表人培训笔记(有关审核部分) 杨文辉IPO审核的主要法律问题 壹、主要法律依据 除了跟发行上市特别紧密关联的法律法规外,仍应特别关注企业生产运营关联的其他法律法规、产业政策等。 对于产业政策具体关注: 1、发改委新的产业政策版本 2、外商投资企业产业政策,可能近期会调整 3、募投项目不能于限制或淘汰类 4、目前生产运营是否符合产业政策,保荐人要尽职调查,有涉及限制淘汰类的要于招股书揭示 5、行业可上市性,不要仅见盈利性。关注几方面: (1)监管体系是否成熟,盈利模式是否成熟,比如过去的信托行业,定位不清(2)行业是否有成熟的技术标准,操作标准是否成熟稳定,如理发美容,有争议 (3)募集资金是否有合理用途,效益是否良好 (4)市场公众接受程度,如殡葬业,国内大众接受不了

(5)有无违背社会责任、社会公益,如烟草业 (6)是否有利于加快转变经济增长方式,战略性调整经济结构 (7)运营模式是否规范,如代理医药推销等,有灰色操作方式 二、基本发行条件 (壹)主体资格 1、要完成产权转移手续,出资方面的产权转移手续未完成的影响发行条件。发行条件里讲到的“使用权”壹般指土地使用权,而不是指别的资产,商标专利等要完成转移(无关联第三方许可使用的除外),证监会认为转移应该没有障碍。 2、股权要求: (1)清晰、相对稳定、相对规范,股东是合格的股东(比如说从业人员不能持股、关注特殊行业的特殊要求等),壹些特殊身份的不适合持股(国企的高管不能持有下属企业的股份等) (2)过程应合法合规 (3)没有代持,不存于特殊的利益安排 (二)独立性 1、重点关注资产完整性:有的企业故意放壹块业务于外面,想以后注入或其他考虑,这种证监会会要求放进来,但影响审核进度

一分钟看懂计量经济学

一分钟看完计量经济学!!!------开学后的计量笔记 建模是计量的灵魂,所以就从建模开始。 一、 建模步骤:A,理论模型的设计: a,选择变量b,确定变量关系c,拟定参数范围 B,样本数据的收集: a,数据的类型b,数据的质量 C,样本参数的估计: a,模型的识别b,估价方法选择 D,模型的检验 a,经济意义的检验1正相关 2反相关等等 b,统计检验:1检验样本回归函数和样本的拟合优度,R的平方即其修正检验 2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验,函数显著性即F检验,接近程度的区间检验 c,模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测

2预测置信空间变化 d,参数的线性约束检验:1参数线性约束的检验 2模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验:邹氏参数稳定性检验,邹氏预测检验----------主要方法是以 F检验受约束前后模型的差异 e,参数的非线性约束检验:1最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征 f,计量经济学检验 1,异方差性问题:特征:无偏,一致但标准差偏误。检测方法:图示法,Park与Gleiser检验法,Goldfeld-Quandt检验法,White检验法-------用WLS修正异方差 2,序列相关性问题:特征:无偏,一致,但检验不可靠,预测无效。检测方法:图示法,回归检验法,Durbin-Waston检验法,Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性 3,多重共线性问题:特征:无偏,一致但标准差过大,t减小,正负号混乱。检测方法:先检验 多重共线性是否存在,再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法,差分法或使用额外信息,增大样本容量可以修正。

(完整word版)《计量经济学》各章主要知识点

第一章:绪论 1.计量经济学的学科属性、计量经济学与经济学、数学、统计学的关系; 2.计量经济研究的四个基本步骤 (1)建立模型(依据经济理论建立模型,通过模型识别、格兰杰因果关系检验、协整关系检验建立模型); (2)估计模型参数(满足基本假设采用最小二乘法,否则采用其他方法:加权最小二乘估计、模型变换、广义差分法等); (3)模型检验:经济意义检验(普通模型、双对数模型、半对数模型中的经济意义解释,见例1、例2),统计检验(T 检验,拟合优度检验、F 检验,联合检验等);计量经济学检验(异方差、自相关、多重共线性、在时间序列模型中残差的白噪声检验等); (4)模型应用。 例1:在模型中,y 某类商品的消费支出,x 收入,P 商品价格,试对模型进行经济意义检验,并解释21,ββ的经济学含义。 t t t P x y 31.0ln 25.0213.0ln -+=∧, 其中参数21,ββ都可以通过显著性检验。 经济意义检验可以通过(商品需求与收入正相关、与商品价格负相关)。 商品消费支出关于收入的弹性为0.25()/ln(25.0)/ln(11-∧ -=t t t t x x y y ); 价格增加一个单位,商品消费需求将减少31%。 例2:研究金融发展与贫富差距的关系,认为金融发展先使贫富差距加大(恶化),尔后会使贫富差距降低(好转),成为倒U 型。 贫富差距用GINI 系数表示,金融发展用(贷款余额/存款总额)表示。回归结果

为: 229.164.034.2t t t x x GINI -+=∧, 模型参数都可以通过显著性检验。 在x 的有意义的变化范围内,GINI 系数的值总是大于1,细致分析后模型变的毫无意义; 同样的模型还有:GINI 系数的值总是为负 231.1412.734.13t t t x x GINI -+-=∧。 3.计量经济学中的一些基本概念 数据的三种类型:横截面数据、时间序列数据、面板数据; 线性模型的概念;模型的解释变量与被解释变量,被解释变量为随机变量(如 果一个变量为随机变量,并与随机扰动项相关,这个变量称为内生变量),被解释变量为内生变量,有些解释变量也为内生变量。 第二章:回归模型 1.两个变量的相关关系,相关关系与随机因果关系的区别; 2.总体回归函数与线性总体回归函数; 3.一元与多元线性回归模型,回归模型的基本假设; 4.最小二乘估计的基本原理与最小二乘估计量的具体表达式,随机扰动项的方差的估计方法; 5.最小二乘估计的数值性质与最小二乘估计的统计性质,样本容量变化对统计性质的影响; 6.在回归模型中(包括对数模型)计量单位变化对模型参数估计的影响(例3); 7.样本回归直线及其性质;

计量经济学复习笔记要点达莫达尔版

?1、什么是计量经济学? ?计量经济学(Econometrics) 意为“经济测量”,它是利用经济理论、数学、统计推断等工具,对经济现象进行分析的一门社会科学。 ?区别与联系经济理论 计量经济学vs {数理经济学 统计学 2、计量经济学的传统方法论 Step1 理论或假说的陈述经典步骤 →分析经济问题的八个经典步骤 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验(检验来自模型的假说) Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 (1)时间序列数据(Time Series Data): 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 (2)横截面数据(Cross Section Data): 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 (3)混合数据(Pooled Data): 时序和横截面的混合数据,既有分时,每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据(Panel Data): 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源: 网站、统计年鉴、商业数据库等 (1)统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 (2)图书馆(纸质、电子版年鉴) (3)商业数据库 ◆两个例子 例1:凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费,但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项,非确定性关系 ④搜集80~91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数: 解释:平均而言,收入↑1美元,消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性:是否应当加入别的可能影响消费额的变量,如就业等。

医院感染管理培训笔记

医院感染管理培训笔记

2012年医院感染管理的培训笔记 培训时间:2012年1月12日 培训内容:医院感染管理的法律法规、规章、规范、标准等 法律 2004年《中华人民共和国传染病防治法》 法规 2003年《医疗废物管理条例》 2006年《艾滋病防治条例》 规章 2002年《消毒管理办法》 2003年《医疗卫生机构医疗废物管理办法》 2004年《医疗废物管理行政处罚办法(试行)》 2005年《医疗机构传染病预检分诊管理办法》 2006年《医院感染管理办法》 2012年《抗菌药物临床应用管理办法》 规范及标准 2001年医院感染诊断标准(试行).doc 2003年医疗废物分类目录.doc 2003年医疗废物专用包装物、容器标准和警示标识规定.doc 2004年抗菌药物临床应用指导原则.doc 2004年内镜清洗消毒技术操作规范(2004年版).doc 2004年医务人员艾滋病病毒职业暴露防护工作指导原则(试行).doc 2005年医疗机构口腔诊疗器械消毒技术操作规范.doc 2005年血液透析器复用操作规范.doc

在医院内获得的感染也属医院感染。 下列情况属于医院感染: 1.无明确潜伏期的感染,规定入院48小时后发生的感染为医院感染;有明确潜伏期的感染,自入院时起超过平均潜伏期后发生的感染为医院感染。 2.本次感染直接与上次住院有关。 3.在原有感染基础上出现其他部位新的感染(除外脓毒血症迁徙灶),或在原感染已知病原体基础上又分离出新的病原体(排除污染和原来的混合感染)的感染。 4.新生儿在分娩过程中和产后获得的感染。 5.由于诊疗措施激活的潜在性感染,如疮疹病毒、结核杆菌等的感染。 6.医务人员在医院工作期间获得的感染。 下列情况则不属于医院感染: 1.皮肤粘膜开放性伤口只有细菌定植而无炎症表现。 2.由于创伤或非生物性因子刺激而产生的炎症表现。 3.新生儿经胎盘获得(出生后48小时内发病)的感染,如单纯疱疹、弓形体病、水痘等。

教师业务培训笔记

教师业务培训笔记 经过这次培训,我的收获是丰盛的。我体会到了: 1、边做边学: 在实践过程中,根据“解决问题”的需要汇集知识、技能。解决问题之后,这个过程将被验证的“知识”经过实际应用,在解决问题过程中获得新的“知识和能力”、“过程和方法”、以及伴随整个过程所产生的“情感态度和价值观”,这三个维度与问题相伴随的“情境”进行重组的知识,将有一个“质”的飞跃。 2、边评边学: 学习的过程就是解决问题的过程。培训过程中不断要求我们用“学生的眼光”去思考,从教学目标出发去制定、修改有关评价“作品”的“量规”,去检验自己的“作品”,看它是否真的符合学习者的实际需要。 3、互帮互学; 能者为师,共同学习,合作学习,这是信息时代的重要特征。作为一名小学教师,在“任务”面前,只有互相帮助,才能高效率高质量地完成学习任务。而这次的项目培训,真实地做到了这点。百来名全市各区县的教师一起参加培训,其间对于电脑的运用操作难免有生疏之分。庆幸大家的这种互帮精神,无须过多的话语,当身边有人遇到疑惑时,总有一个又一个熟悉操作的同行主动过来给予帮助。而在小组化的讨论学习中,受训者又多了一个互相学习的机会,彼此的教育方式得以交流沟通,取长补短,互相成长。 4、乐中学习: 培训过程的每节课上,学习氛围宽松,课堂讨论活跃,交往互动,自主、合作、探究的学习方式贯穿始终;学习内容新颖,为受训者所喜欢、所接受;组织形式灵活多变,学习过程随意自然,让人感觉学习不是一种负担,而是一种享受。 5、主动学习:

培训强调了学习的重点在于过程,主体在于学生,变过去的传统的“老师讲、学生听”为“学生在探究中自主学习”。让受训者去体验、去领悟,而不是被动的去听,去记忆,实现了真正意义上的学生主动学习。

系统集成项目管理工程师培训笔记

系统集成项目管理工程师培训笔记 一、教材: 中级教材:《系统集成项目管理工程师教程》清华大学出版社柳纯录主编, 高级教材:《信息系统项目管理师教程》(第2版) 清华大学出版社柳纯录主编 二、培训发的资料有: (1)内部讲义一本(讲义不给拷贝电子版,只有一本书,是按ppt打印的) (2)历年考试试题 (3中级教材 三、重点摘要 1、重点章:1-3章信息化基础(15-20分)、4章、7章、8章、9章、10章 2、次重点章:6章、11章、12章、13章、14章、18章 3、剩下的章节掌握所画的知识点就可以了 4、项目管理内容的脉络见P180表4-4,项目管理的5个过程,9个知识领域和44个子过程。 注意:10章和12章在高级历年考试中容易出分析题 出题灵活,建议有时间需要通读教材,尤其重点章和次重点章 四、笔记: 根据老师画的知识点和讲义上的知识点整理如下笔记(部分已整理出来,部分需要大家自己在书上找到) 第1--3章信息化基础知识(15-20分) 1、国家信息化体系包括:(P3),图1-1 (1)信息技术应用 (2)信息资源 (3)信息网络:信息网络分为电信网、广播电视网和计算机网(三网融合) (4)信息技术和产业 (5)信息化人才 (6)信息化法规政策和标准规范 我国信息化战略要点:(P6-9) 2、电子政务:定义(P10),主要包括:(1)政府间电子政务,(2)政府对企业的电子政务, (3)政府对公民的电子政务 像金关、金税、金财等属于电子政务任务(P12 建立和完善重点业务系统) 3、企业信息化结构:(1)产品(服务)层,(2)作业层,(3)管理层,(4)决策层 4、企业资源计划(ERP):演变过程:基本MRP—闭环MRP—MRPⅡ和ERP(P18-22) ERP特点:(P23),ERP功能(P23-26) 5、客户关系管理(CRM):CRM中关系(图1-4 P28),CRM三角模型(图1-5)和典型的 CRM体系结构(图1-6)(P30) 6、供应链管理(SCM):定义(P38),供应链根据其网状机构特点划分有发散型的供应链网 (V型供应链),会聚型的供应链网(A型供应链)和介于上述两种模式之间的供应链网(T型供应链) 敏捷供应链区别与一般供应链系统的特点:(P43) 7、电子商务:类型:B2B,B2C,C2C,G2B(P44),建立和完善电子商务发张的支撑保障体系

计量经济学复习笔记要点达莫达尔

例2:受挫工人假说(P2~8) ◆ 基本的统计学术语和概念 1、随机变量 (r.v) 以一定的概率取到各种可能值的变量,取值由抽样或试验结果决定。若取这些数值的概率为p,则p 属于[0, 1]。r.v.通常用大写字母X ,Z…表示。 如:人的年龄、身高、体重、肺活量;猪肉价格; 抛两枚硬币,正面朝上的个数 按其取值情况随机变量可分为两类: 离散型r.v :只可能取到有限或可列个结果 连续型r.v :可以取某一区间范围内的任意值 2、总体、个体、样本 ? 总体(样本空间),它是所有可能结果的集合.通常情况下,它=研究对象。 例:广西男青年的身高、南宁市猪肉价格、 东盟国家的出口额 ? 个体,它是组成总体的基本单位,代表了样本空间中的某一种结果。 例:男青年甲的身高、某摊贩的猪肉价格、越南出口额 ? 总体具有同质性:同一总体中的每个个体具有 某些共同的特征,因而与其它总体相区别 ? 抽样:通常情况下总体难以被穷举,因此难以直接观测其性质。需要通过抽取样本 的方法来研究其性质。 样本性质 总体性质 ? 样本,是总体中抽出若干个个体(样本点)组成的集合。样本中包含的个体个数称 为样本的容量,又称为样本的大小。 ? 注意:抽样是按随机原则选取的,即总体中每个个体有同样的机会被选入样本。 3、描述性统计量 期望值/均值:度量r.v.取值的集中趋势(Expected value/Mean ) ? 方差、标准差:度量对均值的偏离程度(Variance 、Standard Deviation / S.d.) 第二部分 线性回归模型 Ch6、7 双变量模型 ——线性回归的基本思想、实现步骤 Ch8 多变量模型 Ch9 其它函数形式的回归模型 Ch10 包含虚拟变量的回归模型 §1. 回归分析概述 ◆ 回归分析:一种统计技术在计量经济学中被大量使用 ◆ 主要用意:分析一个叫做被解释变量的变量对另外一个(或多个)叫做解释变量 的变量的统计依赖性 术语和符号

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