Dynamic Relationship of Industrial Structure Change and Economic Fluctuations: Evidence from Sichuan, China
Notice bibliographique
Résumé
Industrial Structure Change is not only an important source of economic growth; it’s also an important driving force for economic fluctuations. In this paper, on the basis of combing the literature, and the relevant data in 1978-2013 of Sichuan Province in China, and the use of empirical VAR model to analyzes the mutual dynamic influence of Sichuan Industrial Structure Change and economic fluctuations. The study found that the rationalization and optimization of the industrial structure both impact on economic fluctuations, but the impact are on the opposite direction. In the short term, the industrial structure rationalization and industrial structure optimization respectively has positive and negative effects on economic fluctuations; in the long term the opposite. Industry Structure optimization fluctuations shows a great influence on economic fluctuations, while the rationalization of the industrial structure shows a relatively small negative effect. The impact of economic fluctuations on the rationalization of the industrial structure fluctuation and optimization performance for the negative and positive relationships. d annual reports of the sampled firms and their market values obtained from the official daily list of the Nigerian Stock Exchange (NSE) over a period of 10 years (2001-2010). Using multivariate regression as technique for data analysis, the study established that accounting information of Food & Beverages companies in Nigeria is value relevant. Accordingly, the study recommends the use of financial statements figures of Food and Beverages firms for investment decision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».