简介:随着信息技术的发展,世界各国创业者越来越多地利用互联网手段进行创业融资。创业者、投资者和其他创业相关关系人也更加倾向于利用互联网创立崭新的社交网络模式,创业者利用互联网社交媒介进行的网络社交行为越来越成为融资成功的关键。同时,农业创业项目与其他类型创业项目相比,在社会网络交往和社会网络行为效果方面具有较强的特质性,社交行为战略与其他类型项目应当具有显著区别。如何在互联网融资和网络社交行为的条件下,充分发挥农业创业者社会网络优势,提升创业融资业绩,成为经济学和管理学的重要研究课题。因此,收集了互联网众筹网站上进行创业众筹的7585个创业项目,利用倾向评分匹配方法,探讨农业创业中创业领导者社会网络社交行为对融资业绩的影响机制,并且验证相应的调节效应,创业融资过程中的农业创业者提出相应的社会网络社交行为战略建议。
简介:本文基于中国家庭动态追踪调查数据(CFPS),探究了社会网络对农户商业保险消费行为的影响及其机制.研究结果表明:社会网络既通过示范效应及信息共享功能对农户的商业保险消费行为产生直接影响,还以“收入”和“亲友借贷”为中介对农户的商业保险消费行为产生不同的间接影响:-方面,社会网络作为-种社会资本能够正向影响农户收入,进而以收入为中介促进农户商业保险的消费;另-方面,社会网络增加了农户获得亲友借贷的可能性,并以此为中介,对商业保险产生-定程度的挤出效应.与“弱关系”网络相比,“强关系”网络对农户商业保险消费行为的直接及间接影响均更加突出.本研究具有重要的政策启示:要充分利用社会网络的影响机制,推动我国农村商业保险市场的发展.
简介:摘要:随着我国电力系统的建立,以及电力系统在最近几年里的发展,负荷预测的作用将会越来越突出。电力系统的调度运行还有生产在很大程度上会受到电力系统负荷预测结果的影响,负荷预测结果的准确性越高,电力系统运行的安全性与稳定性越好。不过,在短期电力负荷预测的过程中,传统模型已经没有办法既考虑到负荷数据时效性,又考虑到负荷数据非线性这两个主要的特点。因此,本文对基于深度学习的LSTM长短记忆神经网络的电力负荷预测方法进行了研究,并使用该方法对电力负荷值进行了计算,基本上可以确定LSTM网络在预测电力负荷时误差是最小的,所达到的预测效果也是最好的。