经济学专业参考文献

经济学专业参考文献,第1张

经济学专业参考文献(通用11篇)

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  [摘 要] 提升供应链企业间的知识共享效率,是提高整个供应链绩效的核心动力,企业间知识共享的范围和绩效不同程度地受到所处供应链的知识共享网络特征的影响。本文从复杂网络的角度,通过构建供应链企业间知识共享的网络模型,剖析了供应链企业间知识共享的复杂网络特征,为深入研究供应链企业间的知识共享提供新的思路。

[关键词] 供应链; 网络模型; 知识共享

doi : 10 3969 / j issn 1673 - 0194 2012 17 044

[中图分类号] F272 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194(2012)17- 0078- 03

1 引 言

所谓复杂网络[1]就是具有复杂拓扑结构和动力行为的大规模网络,它是由大量的节点通过边的相互连接而构成的图。复杂网络的节点可以是任意具有特定动力和信息内涵的系统的基本单位,而边则表示这些基本单位之间的关系或联系。例如,Internet网、WWW网络、社会关系网络、无线通讯网络、食物链网络、科学家合作网络、流行病传播网络等都是复杂网络。复杂网络包含两层含义:首先,复杂网络是大量真实系统的拓扑抽象;其次,它既不是规则网络,也不是随机网络,而是介于两者之间 [2]。随着知识管理研究的不断深入,越来越多的学者们开始关注于从网络的角度研究企业知识共享问题,进而产生了知识网络的概念[3-5]。钟琦[6](2008)建立了企业内部知识流动网络理论体系和企业内部知识流动网络的结构模型,从知识节点、知识团体、网络整体结构三个方面提出了能够提高企业内部知识流动网络有效性的途径。曹春苗[7](2010)通过对知识价值链结构及特征的研究,认为知识价值链网络具有典型的复杂网络结构。李金华和孙东川[8](2006)在阐述复杂网络理论的基础上,分析了知识在知识合作网络中的传播特征,提出了一种网络上的知识传播模型。王夏洁和刘红丽[9](2007)基于社会网络研究了知识链上的知识获取、社会网络关系、结构对知识链中知识传递和共享的影响,以及社会网络对推动知识创新的重要作用。21世纪是知识经济的时代,企业间的竞争也逐步转变成供应链之间的竞争,有关知识共享的研究也从单个企业的层面扩展到了供应链的层面。从复杂网络的角度研究供应链企业间知识共享问题显得尤为重要。

2 复杂网络的特征量度

2.1 度分布

复杂网络的主要统计特征之一就是度分布,节点i的度ki就是与该节点连接的其他节点的数目。网络中的ki分布情况可用分布函数P(k)来描述。P(k)就是一个随机选定的节点的度恰好为k的概率。

度是网络节点的属性中最简单但也是最重要的性质,节点的度越大代表这个节点越重要,常常拥有资源和地位的优越性,对其他成员有很大的影响力。

2.2 平均路径长度

假设网络中所有边的权值是相等的,并定义连接i和j两个节点的最短路径上的边数dij为这一对节点之间的距离,那么网络的平均路径长度(APL,Average Path Length)就是网络中所有节点对之间距离的平均数。

2.3 簇系数

簇系数表示网络中某一节点的两个相邻节点也相邻的概率,反映网络的集团化程度。簇系数是这样定义的:设网络中节点i的度为ki,也就是说有ki条边将它和其他节点相连,那么这ki个节点就称为节点i的邻点。这ki个相邻节点之间,在忽略重边的情况下最多可以有ki(ki - 1) / 2条边(无向边)。节点i的簇系数Ci可定义为在节点i的ki个相邻节点之间实际存在的边数Ei和这ki个节点之间最多能有的边数ki(ki - 1) / 2的比值。若一个网络包含N个节点,那每个节点簇系数的平均值就是这个网络总的簇系数。

2.4 介数

介数[10]有两种,分别是节点介数和边介数。介数表示的是网络的一个全局变量,它反映节点或边在网络中的影响程度。若某个节点或边被其他许多条最短路径经过,就说明该节点或边在网络中的地位很重要。介数可以用来定量地描述某个节点或边在网络中的重要性。

3 供应链企业间的知识共享网络模型的构建

借鉴于晓丹[10]等人关于网络、知识网络要素的论述,知识网络应该包括3个基本的组成要素:行为主体、活动的发生和资源。其中行为主体不仅包括个人、组织和企业,而且在更广的范围上还包括政府、科研院所、知识服务机构等;活动的发生包括网络中企业内部知识和信息等的共享活动、企业间的交易活动以及整个网络中企业之间生产要素、信息、知识等资源流动的相关活动;而资源则包括可共享的知识资源、人力资源和生产要素资源。

在此,本文认为供应链企业间的知识共享网络模型应包括节点企业、企业之间的关系以及这些关系所承载的各类资源3个构成要素。

3.1 节点企业

供应链企业间知识共享网络中的行为主体就是节点企业,它通常有以下几种类型:制造商、供应商、需求方、竞争企业、知识服务机构以及相关企业等。不同类型的企业在知识共享网络中发挥着不同的作用。例如,制造商企业是核心企业,它积极协调知识共享网络中的各种活动,并引导其他企业融入这些活动。

3.2 企业之间的关系

在供应链企业间的知识共享网络中,企业之间的关系是指知识共享网络中的知识运作过程,是企业层面上的互动和知识共享过程,是企业之间正式或非正式的知识共享网络关系。根据Nonaka等人的观点,这一过程是一个知识螺旋上升的过程,即显性知识和隐性知识在不同层次上的动态转化过程。正式的互动包括供应链中制造商企业与各相关主体之间的正式知识共享网络关系,例如知识搜索、获取、共享、整合、创新等过程;非正式的知识共享网络关系包括供应链企业间的非正式交流和知识共享。

3.3 资源

供应链企业间知识共享网络中的知识资源包括网络中可共享的知识资源、人力资源和保障知识共享网络运行的资源。其中,可共享的知识资源包括具有参考价值的知识、专有技术等各类知识。人力资源指知识共享网络中各企业拥有的一般劳动力、高素质管理者和知识专家以及他们所具备的显性和隐性知识。保障知识共享网络运行的资源指能够对知识的共享和创造产生促进或约束作用的环境,包括保障知识共享网络运行的制度工具和信息技术资源。其中,制度工具包括企业结构和文化两个维度,例如控制机制、标准工作程序、企业文化及网络文化;信息技术资源是指促进知识资源共享的技术基础,主要是由网络协作工具、交互系统、智能代理、电子社区等组成的知识共享网络系统。

金融类毕业论文参考文献

 参考文献就是写论文的时候参考过的书籍或网站,直接关系到论文的分数和质量高低。以下是我为您整理的金融类毕业论文参考文献,希望能提供帮助。

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  中医学毕业论文可以写综述类或者医学实验类的文章。开始也不会弄,还好关键时刻寝室同学给的雅文网,有专业的帮忙轻松多了

  中医中药治疗三叉神经痛疗效观察

中医饮食调护对压疮疗效的影响

浅谈中医特色整体护理在基层医院中的应用

图式论框架下的中医英语教学管理模式

中医术语英译研究再论

浅谈案例在中医基础理论教学中的应用

与时俱进 春华秋实 “十五”期间河南省中医事业成就显著

借鉴循证护理理论发展循证中医护理

SARS辨证论治及其中医现代化琐议

慢性乙型肝炎肝组织病理与中医证型的研究

我国中医职业技术教育办学条件调查分析

将中医护理引入基础护理教学的尝试

中医针灸治疗手术后并发症验案4则

中医治疗脑卒中后抑郁的进展

中医治疗过敏性皮肤病的临床观察与分析

模糊学理论在中医翻译中的应用

钼靶X线征象在乳腺癌中医辨证分型方面的分析研究

外敷穴位药物治疗风湿性关节炎培训难点及其对策——“十一五”农村卫生中医适宜技术推广项目述评

中医院校护理学专业开设中医特色课程的调查研究

城市社区老人慢性病患病情况和中医防治知识需求情况分析

高血压患者中医分型治疗观察

对中医活档案的认识与探索

住院病人对中医护理认知及需求调查

中医养生文化产业发展的瓶颈及对策研究

嗜睡中医临床评价初步研究

中医古籍文献在中医文献检索课教学的探讨

亚健康状态的中医特征聚类研究

中医适宜技术推广对农村卫生机构服务能力的影响分析

北京民众对中医看法的简易调查分析

社会需要铁杆中医

制约中医内涵与外延式发展的问题分析与政策建议:基于黑龙江省的调查研究

“李约瑟难题”与中医发展之难

中医的科学性

全面理解中医的哲学思想体系是中医继承与发展的重要基础

我国中医职业教育现状分析及评价

中医发展路径思考

汉中市乡镇卫生院中医服务质量现状调查

成立中医护理专项小组推动中医特色护理的方法与效果

以中医护理重点专科建设推动学科发展

中医英语语料库建设可行性探讨

中医肾主耳理论的现代生物学研究进展与思路

PBL教学法及其在中医内科学教学中的应用探讨

耦合复杂网络和复杂网络是两个不同的概念。复杂网络是指由大量节点和连接构成的复杂结构,节点之间的连接可以是随机的、规则的或者是具有一定的权重和方向性的。而耦合复杂网络则是指由多个相互作用的复杂网络组成的网络系统,这些网络之间通过节点或者边的耦合相互联系。因此,耦合复杂网络是一种更加复杂的网络结构,需要考虑多个网络之间的相互作用和影响。

专业代码、名称及研究方向

计划招生人数

考  试  科  目

备  

201数学与统计学院

68754907

116

(含夏令营招生计划

20人)

学术学位

84

070101基础数学

01偏微分方程及其在物理、生物和医学中的应用02偏微分方程一般理论、学长羣八一七二五七五二微局部分析03奇异偏微分方程理论04复与超复边界行为05多复变函数论06Boltzmann方程07非线性双曲守恒律组08动力学方程数学分析理论09李群上的调和分析10函数空间及其上的算子理论11奇异积分方程数值方法12分形几何13泛函分析及其应用14算子空间,量子概率15Hp鞅论16几何分析17代数几何18动力系统及遍历理论19复几何20几何测度论21微分几何22奇异流形上的分析23李群与李代数24矩阵分析及其应用25数理经济26微分拓扑与奇点理论

①101思想政治理论

②201英语一

③653数学分析

④873线性代数

复试笔试科目:

实变函数或常微分方程

同等学力加试科目:①常微分方程②数学基础综合

070102计算数学

01偏微分方程数值解

02科学与工程计算软件

03智能计算

04量子计算

05计算流体力学

06多尺度建模与计算

07材料模拟与计算

08复杂网络理论及其应用

09混沌动力学

10数学物理

11计算生物学

12数值代数

13并行计算

14计算机应用

①101思想政治理论

②201英语一

③653数学分析

④873线性代数

复试笔试科目:

数值分析

同等学力加试科目:①常微分方程②数学基础综合

070103概率论与数理统计

01随机分析及其应用

02随机过程

03随机偏微分方程

04大偏差理论及其应用

05泛函不等式

06分形几何

07保险与金融数学

08高维数据分析

09生存分析

10生物统计

11金融统计

12应用统计

13统计基因

14非参数统计

15序约束统计

16半参数统计模型

17变点、混合模型

①101思想政治理论

②201英语一

③653数学分析

④873线性代数

复试笔试科目:概率论与数理统计

同等学力加试科目:①常微分方程②数学基础综合

070104应用数学

01小波分析及其应用

02小波分析与逼近

03时空数据建模与分析

04密码与信息安全

05椭圆曲线理论与应用

06最优化理论、算法及其应用

07动力系统理论及应用

08分布参数系统的控制理论

09应用非线性分析

10交通优化模型与算法

11大规模科学计算

12常微分方程定性理论

13不适定问题与算子广义逆理论

14图论及其应用

①101思想政治理论

②201英语一

③653数学分析

④873线性代数

复试笔试科目:

常微分方程三题,另外的两题为常微分方程或线性规划或近世代数三者选答一组

同等学力加试科目:①常微分方程②数学基础综合

071400统计学

01数理统计

02生物统计

03生存分析

04金融统计

05风险管理与精算

06 应用统计

07应用概率

①101思想政治理论

②201英语一

③653数学分析

④873线性代数

复试笔试科目:概率论与数理统计

同等学力加试科目:①常微分方程②数学基础综合

专业学位

32

025200应用统计

①101思想政治理论

②204英语二

③303数学三

④432统计学

复试笔试科目:

概率论与数理统计(人大版)

同等学力加试科目:①常微分方程初步②数学基础综合

摘自:周涛老师

博客网址:

http://blogsciencenetcn/blog-3075-549946html

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“社会网络”指的是社会成员及其相互关系的集合。社会网络中所说的“点”是各个社会成员,而社会网络中的“边”指的是成员之间的各种社会关系。成员间的关系可以是有向的,也可以是无向的。同时,社会关系可以表现为多种形式,如人与人之间的朋友关系、上下级关系、科研合作关系等,组织成员之间的沟通关系,国家之间的贸易关系等。社会网络分析(Social Network Analysis)就是要对社会网络中行为者之间的关系进行量化研究,是社会网络理论中的一个具体工具。

因此,社会网络分析关注的焦点是关系和关系的模式,采用的方式和方法从概念上有别于传统的统计分析和数据处理方法。

社会网络通常表达人类的个体通过各种关系连接起来,比如朋友、婚姻、商业等,这些连接宏观上呈现出一定的模式。很早的时候,一些社会学家开始关注人们交往的模式。Ebel等进行了一个电子邮件版的小世界问题的实验,完成了Kiel大学的5000个学生的112天电子邮件连接数据,节点为电子邮件地址,连接为消息的传递,得到带指数截断的幂律度分布,指数为r=1.18。同时证明,该网络是小世界的,平均分隔为4.94。

社会网络分析,可以解决或可以尝试解决下列问题:

“中心性”是社会网络分析的重点之一,用于分析个人或组织在其社会网络中具有怎样的权力,或者说居于怎样的中心地位,这一思想是社会网络分析者最早探讨的内容之一。

点度中心度表示与该点直接相连的点的个数,无向图为(n-1),有向图为(入度,出度)。

个体的中心度(Centrality)测量个体处于网络中心的程度,反映了该点在网络中的重要性程度。网络中每个个体都有一个中心度,刻画了个体特性。除了计算网络中个体的中心度外,还可以计算整个网络的集中趋势(可简称为中心势,Centralization)。网络中心势刻画的是整个网络中各个点的差异性程度,一个网络只有一个中心势。

根据计算方法的不同,中心度和中心势都可以分为3种:点度中心度/点度中心势、中间中心度/中间中心势、接近中心度/接近中心势。

在一个社会网络中,如果一个个体与其他个体之间存在大量的直接联系,那么该个体就居于中心地位,在该网络中拥有较大的“权力”。在这种思想的指导下,网络中一个点的点度中心性就可以用网络中与该点之间有联系的点的数目来衡量,这就是点度中心度。

网络中心势指的是网络中点的集中趋势,其计算依据如下步骤:首先找到图中的最大点度中心度的数值,然后计算该值与任何其他点的中心度的差值,再计算这些“差值”的总和,最后用这个总和除以各个“差值”总和的最大可能值。

在网络中,如果一个个体位于许多其他两个个体之间的路径上,可以认为该个体居于重要地位,因为他具有控制其他两个个体之间的交往能力,这种特性用中间中心度描述,它测量的是个体对资源控制的程度。一个个体在网络中占据这样的位置越多,代表它具有很高的中间中心性,就有越多的个体需要通过它才能发生联系。

中间中心势定义为网络中 中间中心性最高的节点的中间中心性与其他节点的中间中心性的差距,用于分析网络整体结构。中间中心势越高,表示该网络中的节点可能分为多个小团体,而且过于依赖某一个节点传递关系,说明该节点在网络中处于极其重要的地位。

接近中心性用来描述网络中的个体不受他人“控制”的能力。在计算接近中心度的时候,我们关注的是捷径,而不是直接关系。如果一个点通过比较短的路径与许多其他点相连,我们就说该点具有较高的接近中心性。

对一个社会网络来说,接近中心势越高,表明网络中节点的差异性越大;反之,则表明网络中节点间的差异越小。

注:以上公式都是针对无向图,如果是有向图则根据定义相应修改公式即可

当网络中某些个体之间的关系特别紧密,以至于结合成一个次级团体时,这样的团体在社会网络分析中被称为凝聚子群。分析网络中存在多少个这样的子群,子群内部成员之间关系的特点,子群之间关系特点,一个子群的成员与另一个子群成员之间的关系特点等就是凝聚子群分析。

由于凝聚子群成员之间的关系十分紧密,因此有的学者也将凝聚子群分析形象地称为“小团体分析”或“社区现象”。

常用的社区检测方法主要有如下几种:

(1)基于图分割的方法,如Kernighan-Lin算法,谱平分法等;

(2)基于层次聚类的方法,如GN算法、Newman快速算法等;

(3)基于模块度优化的方法,如贪婪算法、模拟退火算法、Memetic算法、PSO算法、进化多目标优化算法等。

凝聚子群密度(External-Internallndex,E-IIndex)主要用来衡量一个大的网络中小团体现象是否十分严重,在分析组织管理等问题时非常有效。

最差的情形是大团体很散漫,核心小团体却有高度内聚力。另外一种情况是,大团体中有许多内聚力很高的小团体,很可能就会出现小团体间相互斗争的现象。凝聚子群密度的取值范围为[-1,+1]。该值越向1靠近,意味着派系林立的程度越大;该值越接近-1,意味着派系林立的程度越小;该值越接近0,表明关系越趋向于随机分布,未出现派系林立的情形。

E-I Index可以说是企业管理者的一个重要的危机指数。当一个企业的E-I Index过高时,就表示该企业中的小团体有可能结合紧密而开始图谋小团体私利,从而伤害到整个企业的利益。其实E-I Index不仅仅可以应用到企业管理领域,也可以应用到其他领域,比如用来研究某一学科领域学者之间的关系。如果该网络存在凝聚子群,并且凝聚子群的密度较高,说明处于这个凝聚子群内部的这部分学者之间联系紧密,在信息分享和科研合作方面交往频繁,而处于子群外部的成员则不能得到足够的信息和科研合作机会。从一定程度上来说,这种情况也是不利于该学科领域发展的。

核心-边缘(Core-Periphery)结构分析的目的是研究社会网络中哪些节点处于核心地位,哪些节点处于边缘地位。核心-边缘结构分析具有较广的应用性,可用于分析精英网络、论文引用关系网络以及组织关系网络等多种社会现象。

根据关系数据的类型(定类数据和定比数据),核心—边缘结构有不同的形式。定类数据和定比数据是统计学中的基本概念,一般来说,定类数据是用类别来表示的,通常用数字表示这些类别,但是这些数值不能用来进行数学计算;定比数据是用数值来表示的,可以用来进行数学计算。如果数据是定类数据,可以构建离散的核心-边缘模型;如果数据是定比数据,可以构建连续的核心-边缘模型。

离散的核心-边缘模型,根据核心成员和边缘成员之间关系的有无及紧密程度,又可分为3种:核心-边缘全关联模型、核心-边缘局部关联模型、核心-边缘关系缺失模型。如果把核心和边缘之间的关系看成是缺失值,就构成了核心-边缘关系缺失模型。

这里介绍适用于定类数据的4种离散的核心-边缘模型:

参考

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