非对称性有利于合作行为的演化_王瑞武

视觉搜索中的非对称性实验报告

视觉搜索中的非对称性实验报告 1.引言 非对称性搜索是指在若干个甲类项目（干扰项）中找到一个乙类项目（靶子），与从同样的若干个乙类项目（干扰项）中找到一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，出现非对称现象。也就是说，当甲乙两类项目互易靶子或干扰项的角色时，搜索所需时间不同。Neisser (1963) 首先发现并研究了视觉搜索的非对称现象。典型的搜索非对称的实验由Treisman 设计。Treisman自八十年代以来进行了一系列非对称性搜索实验，其中拓扑特征与非拓扑特征的非对称性是较为复杂的一种，而且结果也不确定。Treisman应用封闭圆和开口圆做靶子分别进行视觉搜索的实验。以封闭圆和开口圆作为靶子，开口的大小分成三种，分别占圆周长的1/2，1/4和1/8。实验结果发现对这两类靶子的搜索存在着强烈的非对称性，开口圆的搜索是快速的，基本不受开口大小和干扰项数目的影响；但是，封闭圆的搜索却是较慢的、系列的。总体上，开口圆的搜索要快于封闭圆的搜索。 本实验通过对封闭圆和开口圆分别做靶子进行视觉搜索实验，来了解视觉搜索中的非对称性现象以及封闭性这一拓扑特征在前注意加工中的作用。 2.方法 2.1 被试 某师范大学心理学院本科生19名。 2.2器材 计算机及PsyTech心理实验系统，选择视觉搜索中的非对称性实验。 2.3实验材料： 靶子：开口圆或封闭圆。 开口大小：三种，1/2、1/4、1/8（指开口占圆周长的比例）。 画面大小：干扰项的数目，1个、6个、12个。 2.4实验设计 采用3×3×2×2的组内设计。 自变量一：画面大小A，即干扰项的数目，其中A1=1，A2=6，A3=12； 自变量二：开口大小B，即开口占圆周长的比例，其中B1=1/2，B2=1/4，B3=1/8； 自变量三：是否开口C，其中C1=开口圆，C2=闭口圆； 自变量四：有无靶子D；其中D1=有靶子，D2=无靶子。 因变量为反应时间。 2.5实验程序： 按实验要求在屏幕上搜索一段圆弧（开口圆）或一个圆圈（封闭圆）。搜索到了，请按下红键；如果没有找到，请按下绿键。如果按错键，要求立即改正。每六个试次后休息10秒钟。每六次试验后休息10秒钟，共6组试验，即36次试验。 2.6数据处理 采用统计软件SPSS.17.0对数据进行处理分析。对19组数据进行处理，，最后进行一系列重复测量方差分析得出总体结果。

实验1 视觉搜索中的非对称性

实验1 视觉搜索中的非对称性 实验目的通过对开口圆和封闭圆分别进行视觉搜索，了解视觉搜索中非对称性现象。 实验原理视觉搜索的实验范式是了解视觉注意机制的一种途径。典型的视觉搜索任务要求被试在由干扰项和靶子组成的刺激系列中搜索靶子, 当反应时不依赖于干扰项数量变化时，为平行搜索。最有效的搜索条件是：靶子具有单一的显特征，且干扰项都是同质的。当反应时随干扰项数量的变化而变化时, 为低效搜索，即系列搜索。最低效的搜索条件是：靶子和干扰项具有相同的基本特征，且干扰项是异质的。 视觉搜索的非对称现象 Neisser(1963)首先发现了视觉搜索的非对称现象。 所谓视觉搜索的非对称是指:在若干个甲类项目（干扰项）中搜索一个乙类项目（靶子），与在同样的乙类项目（干扰项）中搜索一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，即出现非对称现象。 在特征搜索和联合搜索中，都存在搜索的非对称现象。 实验解释：Treisman认为，在（b）中搜索Q，只需判断画面中有无一竖线，就可作出反应，不必考虑竖线在哪个位置或与哪个圆相交。这种搜索属前注意加工的快速过程，是以平行方式实现的。然而，在（a）中搜索O，则需要对画面上的每个项目依次扫描，以判断哪个圆不与竖线相交，需要将注意依次集中于有关的位置。这种搜索属集中注意阶段的慢速加工，是以系列方式实现的。前注意阶段的加工原则是表征“特征有”，而不表征“特征无”。

颜色、运动、方向、凹面、封闭的拓扑特征，都是视觉系统进行前注意加工的基本特征，在搜索具有这些基本视觉特征的靶子时, 显示容量效应可以忽略（即进行平行加工）。

思考题： 1、本实验有几种实验条件？ 2、你知道什么是图形的拓扑特征？能和大家讲一讲吗？ 3、尝试解释实验结果。 4、本实验为一教学演示实验，如果为一个真正的实验程序，你认为合理吗？应 该做哪些改进？说说你的实验设计？ 实验报告写作要求： 严格按照发表文章的格式写，包括引言、实验材料和程序、结果、讨论、参考文献等。

股票市场波动非对称性的实证研究(一)

股票市场波动非对称性的实证研究(一) 金融市场的波动有许多特点，股票市场波动的非对称性是指同等程度的利好消息与利空消息对股票市场波动的影响不相同。本文针对我国上海股票市场波动的非对称性展开深入的实证研究，得出与国外股票市场相反的结论，即在我国上海股票市场，同等程度的利好消息对波动的影响更大。最后从投资者结构、心理和交易机制等方面解释这种现象。 一、文献综述 由于金融资产的波动性是确定金融衍生工具(如证券、期货等)价格的关键因素，同时，它也反应金融资产(如股票)价格的波动风险，因此，弄清楚证券市场波动是市场交易者、投资者、风险管理者以及寻求弄清楚市场动态的学者们非常感兴趣的问题。到目前为此，国外应用ARCH(AutorenressiveConditionalHeteroskedasticity)和GARCH(GeneralizedARCH)模型来研究股票波动性已取得了较为丰富的成果。ARCH模型是由Engle提出的，因其在这方面的杰出的研究成果而获得了2003年度的诺贝尔经济学奖。Zakoian(1994)和Glosten,Jananathan以及Runkle(1993)在ARCH模型的基础上提出了TARCH模型，并用此模型来研究股市波动性的杠杆效应。Nelson(1991)则提出了EGARCH模型，并用此模型来研究股市对“好消息”和“坏消息”的不对称反应问题。Engle和Ng(1993)绘制了股票市场对好消息和坏消息的反应曲线。 针对股票市场波动的非对称性，国外许多学者提出各种模型对世界各个金融市场进行了实证研究，研究结果表明在大多数发达国家的股票市场均存在显著的波动非对称性，而且在与相同大小的利好消息相比，利空消息对波动性的影响更大。Campbell&Hentschel(1992)认为这种现象可以由“杠杆效应”(Leverageeffect)或“反馈效应”(Feedbackeffect)来解释。然而，本文以上证综指为对象，应用EGARCH模型对上海股票市场利好消息与利空消息对股票市场波动的影响展开深入的实证研究，得出与国外股票市场相反的结论，即在中国股票市场，同等程度的利好消息对波动的影响更大。 二、上海股票市场波动非对称性实证研究 1.数据说明与研究思路 关于样本区间的选择，考虑到我国证券市场发展的历史不长，样本选择的原则是要有足够的样本容量，因此本文的实证研究以1990年12月19日至2006年4月28日的上证综合指数的日收盘价为样本。所有数据来源于分析家证券投资系统。 两市的日收益率用每日收盘价的对数差分表示。以对数差分表示的优点在于:（1）避免了股价变动对股价水平的依赖关系;（2）以对数表示的股价的差额即是股价变动的增长率或股价收益率。 Rt=(1nPt一1nPt-1) 其中Rt是市场在交易日t的收益率，Pt是市场的交易日t的收盘价。 实证研究的基本思路是:首先对股市收益率做出描述性统计分析，分析收益率序列的特点，然后分离周内效应，之后对该模型的残差进行自相关性检验，若残差存在自相关，则进行自相关性纠正，接着检验残差的异方差性，若存在异方差性，则进一步拟和相关的不对称模型。 2.收益率的描述性统计分析 上证综指收益率描述性统计量 上图分别为样本期内上证综指的日收益率的描述统计量。根据这些统计量可以得到如下结果:（1）市场的平均收益高于同期银行存款的收益，当然风险也远远大于存款风险；（2）日收益序列不服从正态分布；（3）日收益序列存在尖峰肥尾的性质。 3.剔除周内效应的影响 周内效应是指一周内某一天的平均收益比其他各天的平均收益或波动率有显著差异。周内效应是大多数发达国家股票市场与某些新兴股票市场普遍存在的现象，通常表现为周一的平均收益比一周内其他任何一天的平均收益要低很多，周五的平均收益比一周内其他任何一天的

中国股票市场波动非对称性特征研究

第34卷第9期2004年9月 数学的实践与认识 M A TH EM A T I CS I N PRA CT I CE AND TH EO R Y V o l 134　N o 19　 Sep.,2004　 中国股票市场波动非对称性特征研究 任　彪1,2,　李双成2 (1.天津大学管理学院,天津　300072) (2.河北经贸大学数学与统计学学院,石家庄　050061) 摘要:　利用三种GA RCH 2M 模型实证分析了中国股票市场不同发展阶段波动的非对称性特征.结果发 现,中国股票市场存在显著的波动非对称性,并且在不同阶段呈现不同特点.对三种模型进行比较的结果显示,EGA RCH -M 模型是描述中国股市波动非对称性特征的最优模型. 关键词:　中国股票市场;波动非对称性;GA RCH 2M 模型 1　引 言 收稿日期:2004203203 基金项目:国家自然基金项目资助(70271006);国家自然科学基金资助(70271071);河北省教育厅人文社会科学研究计划项目资助(S 03206) 股票价格和价格波动的关系长期以来一直是金融研究者感兴趣的重要课题.大量的实证研究表明,收益和下一期收益的条件方差负相关,也就是说,负的(正的)收益常常和条件方差的向上(向下)修正联系起来,这种现象称为波动的非对称性[1,2].在股票市场崩溃时期,非对称波动现象尤为明显,股票价格大的下跌常常伴随着股市波动的显著增加.B lack [3] 和Ch ristie [4]是最早证实并解释美国证券市场个股收益的非对称波动特征的.他们 提出了两种广为流行的解释非对称波动的理论:杠杆效应假说和波动反馈效应假说.杠杆效应假说认为,股票价值的降低(负收益)增加了金融杠杆,使股票风险加大,从而加剧了股票价格的波动;预期市场波动的增加,将提升投资者对股票较高收益的需求,因此交易者常常不愿意购买而愿意去卖股票,为了平衡买卖交易,股票价格必然下降,这样预期波动的增加导致股价的即刻下跌,这种情况人们称为“波动反馈效应”.这两种假说揭示的因果关系不同:杠杆效应假说认为收益冲击引起了条件方差的波动,而波动反馈假说主张条件方差的波动导致了收益的冲击.Guo jun W u [5]建立了一个非对称波动模型,模型包含了两个最流行的解释理论:杠杆效应和波动反馈效应,实证结果表明,杠杆效应和波动反馈效应对非对称波动的产生都起着重要的作用. 目前对中国股票市场的波动非对称性特征的研究成果相对较少[6,7],本文利用GA RCH 2M 类模型对沪深股市进行研究,考察利好消息和利空消息对中国股市波动的非对 称影响,以期获得对收益波动特征的全新认识. 2　研究方法与金融计量模型 从研究方法上,GA RCH 模型将时变方差定义为滞后回报的平方与滞后条件方差的确定性函数,能够成功地捕捉金融时间序列波动的条件异方差性和序列相关性动态特征,因此

货币政策非对称性效应的形成机理研究(一)

货币政策非对称性效应的形成机理研究(一) 一、引言 货币政策对经济活动的影响是否对称?这实质上是关于货币政策有效性的问题。由于货币政策传导机制的复杂性，因而货币政策效力随具体条件而变，并呈现出了非对称的特征。货币政策效应非对称是指相同幅度的货币政策冲击在不同经济周期阶段以及不同区域对真实产出的影响存在差异，主要表现为货币冲击与产出变动之间不确定的非线性关系。 货币政策对经济增长的影响不仅依赖于货币政策的方向和强度，而且依赖于经济周期的具体阶段。在经济收缩阶段扩张性货币政策的加速作用小于经济扩张阶段紧缩性货币政策的减速作用。学者们发现各国普遍存在货币政策非对称效应——货币政策冲击(包括货币供应量和利率)与真实产出之间不是简单的映射关系，并非政策力度越强、市场的反应程度就越高，二者存在着随条件而变的非线性函数关系。 货币政策效应非对称性的根源在于货币政策传导机制的非对称。传导机制因条件而变的性质决定了货币政策效应的非对称性，对此进行深入研究不但有助于打开“传导黑箱”(BernankeandGertler，1995)，而且有利于中央银行因地制宜制定和实施货币政策、提高政策效力。围绕货币政策传导机制，本文从理论上分析了货币政策效应非对称性的形成机理。研究表明，名义和实际粘性、传导渠道、异质主体和地理区位等都会导致货币政策非对称的传导机制，并最终导致货币政策效应出现非对称性。 二、货币政策非对称性的形成机理 引起货币政策出现非对称效应的因素很多，各流派由于假设前提、研究视角和方法不同，对此给出的解释也存在较大差异。凯恩斯认为居民流动性偏好可能会导致“流动性陷阱”——通过降低利率刺激投资的扩张性货币政策无效；但如果经济在古典区间运行，则货币政策效果最显著。FriedmanandSchwartzs(1968)发现美国经济萧条总伴随着货币紧缩，而扩张性货币政策对于刺激真实产出无效。这些研究启迪人们，货币政策的有效性是随条件而变的。但货币政策效力的变化规律不仅仅取决于流动性偏好和市场情绪，还取决于名义和实际粘性、传导渠道、异质主体和地理区位等因素。 (一)主观预期和市场情绪的非对称调整 中央银行通过向市场发出信号、引导公众预期来调控宏观经济活动，这是货币政策的主要传导机制之一。因为经济主体的心理预期受到边际报酬率、通货膨胀趋势和市场情绪等多种因素的影响，公众预期和情绪调整是不对称的，使得货币政策传导机制具有了不确定性，并最终导致货币政策效应的非对称。 Keynes(1936)将货币政策的传导机制归结为资本边际报酬率与货币价值之间的互动联系。“资本边际报酬率非常重要，因为预期主要是通过资本边际报酬率(而非利率)来影响当前的经济活动。具体而言，货币价值的预期变化通过资本边际报酬率改变当前产出总量。货币贬值的预期会刺激投资……因为这提高了资本的边际报酬率；而货币升值的预期则会减少产出，因为这降低了资本的边际报酬率。”因而紧缩性政策可以达到预期的目标，而扩张性政策则难以达到预定的目标，货币政策对产出的影响出现了非对称。 BallandMankiw(1994)将货币政策的非对称效应归结为预期调整的非对称，而通货膨胀趋势则是预期调整非对称的原因。当经济运行在正向的通货膨胀趋势区间内(经济扩张期)，人们预期价格水平还将持续上涨，货币政策的正向冲击将得到强化，负向冲击将受到削弱；当经济运行在负向的通货膨胀趋势区间内(经济萧条期)，人们的预期普遍低沉，从而使货币政策负向冲击增强，正向冲击受到削弱。Choi(1999)进一步指出，居民流动性偏好和通货膨胀预期随经济周期呈现阶段性变化的特征，是货币政策效应非对称的主要原因。 市场情绪的非对称调节也是引起非对称效应的原因。经济人在萧条期间的悲观情绪要远大于在繁荣时期的乐观情绪。在萧条时期，即使利率水平非常低，对经济回升的悲观情绪也会使

现代物理学理论中的非对称性问题

现代物理学理论中的非对称性问题 哥德尔定理指出，在任何公理化形式系统中，总存留着在定义该系统的公理基础上既不能证明也不能证伪的问题，也就是说任何一个理论都有解决不了的问题. 人类原来以为大自然是对称的和完美的.然而，自李政道与杨振宁发现了弱力的宇称不对称以后，自发性破缺就成为了最前沿的一个科学话题，日本科学家还因研究这个获了诺奖.但是，对称的自发破缺问题，一直没有得到质的突破.这一是由于对自然界的来龙去脉与本质没有搞清楚，二是物理学上有一个普适性的定理：热力学的不可逆定律——任何事物的热能都只能由高向低转化，而不可能由低向高转化.这个定律经过了科学的严格检验，确实很符合自然的根本规律.所以，这个规律也造成了对称性的自发破缺：没有了可逆的热力学反应，世界只会由高向低转化，哪来的对称呢？在宏观世界，热力学不可逆定律对对称的自发性破缺问题的影响与决定性作用还不是十分明显.但是，在量子世界，粒子的热力学定律效应就清楚地显示出来了——科学实验证明，粒子与反粒子并不严格遵守PCT联合对称律！实际上，这就是世界对称的自发性破缺的缘由.既然微观世界的粒子与反粒子都不严格遵守对称律，破坏了联合对称律，那么，由微观世界构成的宏观世界的对称破缺的累积效应，当然会造成明显的宏观对称破缺效应.从真空到化学反应式中的极化现象，同样是由于这个原因.平衡是造成对称的原因.但是，由于这种平衡是以动态的非线性方式进行的，所以必然造成对称的破缺.那么，对称的自发破缺与热力学的不可逆定律，真的是全部不可违犯的吗？也不全是.例如，粒子与反粒子的大致对称.甚至，宏观世界也是大致对称的. 这说明事物是可可逆的与可反演的.而在动力学中，这种可逆的反演现象更加明显——你施以一个动力，马上会有一个反动力相对应.但是，无论这种可逆与对应的力如何运动，它们都不是完全对称的，而是存在着自发的对称破缺，而只能保持大致的对称.但是，热力学定律的不可逆反应规律，却制约了人们对世界可逆性的根本性思考.热力学定律的不可逆反应规律，基本上是不可更改的.热力学第二定律作为一个选择原则表明，时间对称破缺意味着存在一个熵垒，即存在不允许时间反演不变态.力学定律对于时间是对称的，但是熵增原理对于时间是不对称的.在经典物理里面，描述热力学第零定律的热传导方程和斯蒂芬-波尔兹曼定律都不具有协变对称性. 在我们的宇宙里，对称的量子数是不守恒的，其中第一个重要发现就是宇称不守恒，现在还有不少东西不守恒.在惯性测量坐标系变换下的某些对称的绝对物理量和某些对称的

非对称加密算法有什么特点

非对称加密算法有什么特点 什么非对称加密算法非对称加密算法是一种密钥的保密方法。 非对称加密算法需要两个密钥：公开密钥（publickey）和私有密钥（privatekey）。公开密钥与私有密钥是一对，如果用公开密钥对数据进行加密，只有用对应的私有密钥才能解密；如果用私有密钥对数据进行加密，那么只有用对应的公开密钥才能解密。因为加密和解密使用的是两个不同的密钥，所以这种算法叫作非对称加密算法。非对称加密算法实现机密信息交换的基本过程是：甲方生成一对密钥并将其中的一把作为公用密钥向其它方公开；得到该公用密钥的乙方使用该密钥对机密信息进行加密后再发送给甲方；甲方再用自己保存的另一把专用密钥对加密后的信息进行解密。 另一方面，甲方可以使用乙方的公钥对机密信息进行签名后再发送给乙方；乙方再用自己的私匙对数据进行验签。 甲方只能用其专用密钥解密由其公用密钥加密后的任何信息。非对称加密算法的保密性比较好，它消除了最终用户交换密钥的需要。 非对称密码体制的特点：算法强度复杂、安全性依赖于算法与密钥但是由于其算法复杂，而使得加密解密速度没有对称加密解密的速度快。对称密码体制中只有一种密钥，并且是非公开的，如果要解密就得让对方知道密钥。所以保证其安全性就是保证密钥的安全，而非对称密钥体制有两种密钥，其中一个是公开的，这样就可以不需要像对称密码那样传输对方的密钥了。这样安全性就大了很多。 工作原理1.A要向B发送信息，A和B都要产生一对用于加密和解密的公钥和私钥。 2.A的私钥保密，A的公钥告诉B；B的私钥保密，B的公钥告诉A。 3.A要给B发送信息时，A用B的公钥加密信息，因为A知道B的公钥。 4.A将这个消息发给B（已经用B的公钥加密消息）。 5.B收到这个消息后，B用自己的私钥解密A的消息。其他所有收到这个报文的人都无法解密，因为只有B才有B的私钥。

非对称性视觉搜索实验报告

非对称性视觉搜索实验（有无特征） 一、目的 1．了解视觉搜索中的非对称性现象和特征整合理论。 2．验证有无特征的非对称性搜索实验。 二、仪器与材料 1．仪器：计算机及PsyTech心理实验系统。 2．材料：英文大写字母O和Q组成的矩阵， 由字母O搜索Q称为第一搜索条件，共10张随机呈现。 由字母Q搜索O称为第二搜索条件，共10张随机呈现。 三、方法 1．登录并打开PsyTech心理实验软件主界面，选中实验列表中的”非对称性视觉搜索实验（有无特征）“。单击呈现实验简介。点击"进入实验"到“操作向导”窗口。实验者可进行参数设置（或使用默认值），然后点击“开始实验”按钮进入指导语界面。本实验不设练习，点击“正式实验”按钮开始。 2．指导语（1）是： 请你注意看下面呈现的英文字母。如果其中有“Q”，你就使用1号反应盒按“＋”号键，没有“Q”则按“－”号键，尽量做到既快又准。在你明白了操作要求后，点击下面的“正式实验”按钮实验就开始。 3．实验开始后，屏幕逐个呈现字母矩阵，被试依据指导语要求作相应反应。程序记录反应时。完成参数设定的次数一半时再次出现指导语（2）。 4．指导语（2）是：请你再次注意看下面呈现的英文字母。如果其中有“O”，你就使用1号反应盒按“＋”号键，没有"O"则按"－"号键，尽量做到既快又准。在你明白了操作要求后，按任意键实验就继续。 5．屏幕继续呈现字母矩阵，被试依据指导语要求作相应反应。程序记录反应时。直至完成所设定的次数。 6．实验结束，数据被自动保存。实验者可直接查看结果，也可以换被试继续实验，以后在主界面"数据"菜单中查看。 四、结果 1．分别统计第一搜索条件和第二搜索条件中的"有"和"没有"平均反应时以及正确率。1.收集了23位同学的数据统计出的结果如下（由于数据量较大所以这里没有一一列出来）：

论科技进步非对称性问题

文章编号:1000-8934(2005)06-0080-04 论科技进步非对称性问题 王国印 (河南大学经济学院,河南开封475004) 摘要:一般来说,科技进步对社会经济发展的影响是积极的正面的。但科技进步的非对称性问题的存在却使科技进步的正面作用和形象受到严重损害。若任其下去,将对社会经济的可持续发展产生很不利的影响。本文对科技进步的非对称性现象、问题及其产生根源和科技进步非对称性问题对可持续发展的负面影响进行了系统分析,并提出了矫正和控制科技进步非对称性的对策思路。 关键词:科技进步;非对称性;可持续发展;社会影响;对策中图分类号:F 061.3 文献标识码:A 收稿日期:2004-06-30 基金项目:国家社会科学基金资助项目(05BJR020) 作者简介:王国印(1955-),河南新郑人,副教授,硕士生导师,从事经济可持续发展、技术经济研究。 20世纪60年代美国环境经济学家克鲁蒂拉将技术分为两种类型:一类是利用环境资源生产商品与服务的技术;另一类是关于那些具有效用的自然现象(如气候现象、大自然奇观等)的生产技术。70年代后期美国学者佩奇又把技术分为资源开发技术与环境保护技术。参见洪银兴: 可持续发展经济学 ,商务印书馆,2000年,第277页。 科技进步追求的目标是崇高的。科学进步追求科学认识的客观性与真理性,谋求知识的不断增长;技术进步则追求社会实践的合目的性,谋求改造自然的手段的先进性和多样性。从总体上看,科技进步对社会经济发展的作用是积极的、正面的。但由于科技进步的非对称性问题的存在,使科技进步的正面作用和形象受到了较为严重的损害,影响了科技进步对社会经济可持续发展的贡献。若任其下去,就会大大降低科技进步的社会经济功能。 1 科技进步非对称性现象、问题 科技进步是科学进步与技术进步的合称。从内 容看,科技进步不仅包括科技创新所提供的处理人与自然关系的原理、方法和手段,更包括这些原理、方法和手段在社会经济活动中的实际应用。 科技进步具有强大的社会经济功能,而根据这种功能的性质,并借鉴克鲁蒂拉(Krutilla)和佩奇(Pag e)的研究 ,本文认为可以把科技进步分为两大类:A 型科技进步为开发生产型科技进步 它主要被用来开发自然资源、生产产品或提供服务等,它能为其实施(使用)者带来直接的经济利益,为经济增长做出直接贡献。B 型科技进步为环境保护型科技进步或 绿色科技进步 ,它主要被用来保护生态环境、创造优美环境、维护人类健康等,其实施能为社会带来生态环境效益和远期经济效益,为社会 经济发展的可持续性做出贡献。 一般来说,科技进步的社会经济功能的强弱,取决于两类科技进步的水平、速度和规模。但科技进步的非对称性问题却会对科技进步的社会经济功能构成不良影响。所谓科技进步的非对称性,就是指两类科技进步在内容、水平、速度和规模上不相称或不相匹配的现象。当科技进步的非对称性现象比较严重时,就会对科技进步自身的社会经济功能构成负面影响,从而成为科技进步的非对称性问题。 在历史和现实中存在的科技进步的非对称性问题,统统表现为这样一种 一边倒 情况(而不是相反):A 类科技进步常常受到特别重视而得到有力的推动和规模化实施,其结果是A 类科技进步在水平、成果数量和实施规模上都占有绝对优势;而B 类科技进步则往往得不到相应的重视而较少得到推动和实施,其结果是B 类科技进步在水平、成果数量,尤其在实施规模上处于绝对劣势的地位。 科技进步的非对称性问题是在近代欧洲科技革命以后出现的。从本质上说,近代欧洲的科技革命,是以A 类科技进步为内容的科技革命,它引发了近代产业革命,催生了工业经济发展模式,同时也导致了严重的科技进步的非对称性问题。 科技进步的非对称性问题的直接表现是:A 类科技进步被发展和发挥到极致,而B 类科技进步被严重地压抑和忽视。间接表现是:人们对科技成果应用的正、负两种效应认识的非同时性和非对称性。 80 第21卷 第6期 2005年 6月 自然辩证法研究 Studies in Dialectics of Nature Vol.21,N o.6Jun.,2005

自然界中的非对称性问题

自然界中的非对称性问题 人生不可能是尽善尽美的.我们也很难找到一朵花是完美无缺的.虽然人体总的来说是 左右对称的，可是这种对称远远不是完全的.每个人左右手的粗细不一样，一只眼睛比另一 只眼睛更大或更圆，耳垂的形状也不同.最明显的，就是每个人只有一个心脏，通常都在靠 右的位置（当然也有极少数人的心脏在左侧）.不仅日常生活中我们会有意的打破对称，艺 术家有时也会极力的创造出不对称的图像和物体，可是仍然给人以和谐与平衡的美感. 对称是相对的，不对称是绝对的，一个系统一旦实现了对称，这个系统就不存在了.李 政道(T.D.Lee)认为，“宇宙有三种作用：强作用、电弱作用、引力场.这三种作用的基础都 是建立在对称的理论上的.可是实验不断发现对称不守恒，为什么我们的理论，尤其是在 1950年代发现宇称不守恒以后似乎应越来越不对称，但实际不然，理论越来越对称，而实 验越来越多地发现不对称，使人觉得理论不行.它是21世纪科技所面临的四大问题之一.” 李政道1996年5月23日在中央工艺美术学院的演讲中曾指出：“艺术与科学，都是对称与 不对称的巧妙组合.”这无疑是正确的.对称是美，不对称也是美，准确说，对称与对称破缺 的某种组合才是美.“单纯对称和单纯不对称都是单调.一个对称的建筑只有放在不对称的 环境空间中才显得美，反之亦然.”【1】对称是美的，不对称（例如破缺、失稳、混沌等） 在一定条件下也能给人以美感.对称性理论只是在弱场情况下有效（因为忽略了二阶小量）， 而在强场中对称性理论就失效了.毛泽东于1974年与李政道谈话时表示，他完全不能理解对 称在物理学中会被捧到如此高的地位.实际上，数学完美方面的对称理论依赖于极为高深的 数学工具，单纯为了普及的目的也要发展数学完美方面的不对称理论（但其符合物理方面的 对称性，如能量守恒原理等）. 大自然趋稳，所以要对称性的破缺.对称性破缺分两种，自发性对称破缺和非自发对称 性破缺；生物物种的形成源于基因的突变，同一物种具有某些特征（形体、行为等）的不可 区分性.物种在适应环境变化中基因不断改变，如果基因变异引起物种某些特征的变化，在 后代繁衍进化中能消失，则物种系统是稳定的.如果变异积累到一定大小，群体差异使物种 系统失稳到一定程度，物种将分裂，单一物种被破坏，新物种产生，整体系统趋稳.这是自 发性对称破缺.生物化学家发现，在生物演化中也存在宇称不守恒现象.例如氨基酸的立体化 学结构有左手螺旋型的和右手螺旋型的两种，它们互为镜象，称为左手性（L型）的和右手 性的（D型）的.它们具有完全相同的化学性质，在化学反应中都同样能够存在.但是人们发 现，生物活体中的氨基酸却有些不同.地球上有150万种生物，一个高等生物具有几万种蛋 白质，它们都是由8种核甘酸和20种氨基酸组成的.20种生物氨基酸中，除甘氨酸特别简

简述货币政策效应非对称性.pdf

一、引言 20世纪20年代以前，经济学家普遍认为，扩张性货币政策与紧缩性货币政策在实施效果上是对称的，在经济不景气的时候，政府可以通过施行扩张性货币政策，有效刺激经济增长，同样，在经济过度繁荣的时候，政府可以实施紧缩性货币政策有效防止通货膨胀，抑制经济过热。然而，20世纪30年代末，人们开始怀疑扩张性货币政策的有效性 ，1929~1933年经济大萧条期间，为了刺激经济复苏，美联储实施一系列扩张性货币政策，如美国3个月的国债率从1929年的5%下降到1932年的1%以下，但收效甚微。据此，凯恩斯提出了流动性陷阱。他指出，美国实施的一系列扩张性货币政策使得其经济系统陷入了流动性陷阱，导致货币政策失效。自此，经济学家开始思考货币政策效果的非对称性。近几十年来，随着经济、金融危机的频频爆发，货币政策已经成为中央银行实施宏观调控、应对危机的重要工具。2007年金融危机爆发后，我国宏观调控倾向于采取适度宽松的货币政策和积极的财政政策，央行连续降低人民币和外币存款利率以后，货币供给和流动性已经出现了明显的松动，4万亿元财政资金强力启动内需，确实十分明显地促进了经济增长，然而却也伴随着30年来史上最高的通货膨胀，面对持续走高的通胀问题，央行在2011年6月20日再次上调存款准备金率0.5个百分点，这已经是央行当年第6次，同时也是2010年以来的第12次上调准备金率。此后，央行在2011年基本上保持着准备金率“一月一调”的节奏。此外，2010年以来，央行已经5次加息，这样大力度的紧缩性货币政策是否能够有效地遏制通货膨胀的持续上涨，在我国经济运行当中货币政策是否也具有一定程度的非对称性，这是同宏观经济决策密切相关的重要问题，也是一个需要加以检验的实证问题。在此背景下，本文结合我国实际经济条件，采用较新的“有向无环图”技术识别SVAR，从“货币渠道”和“信贷渠道”两方面实证研究我国货币政策产出效应和价格效应在方向上的非对称性问题，从而为我国宏观政策当局提供理论分析和实证检验的参考依据。最早对货币政策在效果方向上的非对称性进行研究的是Cover（1992），随后国内外很多学者进行效仿。该文通过1951:1～1987:4的季度数据，运用两步OLS方法检验正负货币供给冲击对产出影响的非对称性。结果表明，无论在影响程度上还是在统计显著性上，负向货币供给冲击对产出的影响都要大于正向货币供给冲击对产出的影响，从而证实了货币政策效应非对称性的存在。随后，国内外众多学者对货币政策在效果方向上的非对称性问题进行了广泛的研究，但综合这些文献来看，对不同方向货币政策的识别方法主要有两种：一种是构建货币供给方程，由残差项识别，如Cover（1992）、ShahidMalik（2013）、黄先开和邓述慧（2000）、陆军、舒元（2002）、冯春平（2002）、张暾等（2013）等人的研究；第二种是通过HP滤波等时间趋势分析法对货币政策工具变量直接进行分析，如刘金全（2002）、邱宜欣、刘召虹（2012）、胡臻（2013）等人的研究。本文考虑到货币供给方程的构建并没有统一的理论依据，现有文献构建的货币供给方程也各有不同，因此本文采用第二种方法，即通过时间趋势分析分解出不同方向的货币政策进行分析。同时，现有文献大多只是对产出或价格方程进行OLS回归，考察不同方向货币政策的系数，或者采用VAR从单一货币政策传导渠道考察货币政策在方向上的非对称性，研究方法上具有一定的局限性。本文采用较新发展的“有向无环图技术（DAG）”识别SVAR模型的扰动项结构，采用脉冲响应分析和预测误差分解的方法，从“货币渠道”和“信贷渠道”两个层面实证检验我国货币政策产出效应和价格效应在方向上的非对称性，在一定程度上克服了传统VAR及SVAR模型中格兰杰因果检验不能刻画变量间同期因果关系以及传统choleskey分解方法受变量主观排序影响的局限，提高了本文研究结论的可信性。本文余下部分的结构安排为：第二部分是实证模型及方法；第三部分是变量选择以及数据说明；第四部分是实证结果及分析；第五部分是本文的结论。 二、实证模型及方法 1.有向无环图（DAG）有向无环图主要通过计算一系列变量之间的相关系数矩阵来分析判断这些变量之间是否存在因果关系，尤其是同期因果关系，图中的方向代表因果，但不存在闭合回路，因此名叫有向无环图（DirectedAcyclicGraphs）。与传统的granger因果检验不同，有向无环图可以检验变量之间的同期相关性，从而避免传统方法在SVAR的识别问题中受到变量次序影响较大的问题。下面具体介绍有向无环图是如何体现变量之间的因果关系的。对于变量X，Y和Z，如果Y和Z的无条件相关系数不为零，但在给定X的条件相关系数为零，我们则可以说X既是Y也是Z的原因，记作Y←X→Z；反之，如果X和Z的无条件相关系数为零，但在给定Y下的条件相关系数不为零，则称X和Z都是Y的原因，记作：X→Y←Z。有向无环图由点和连结它们的有向边组成，反映变量之间的同期因果关系。具体来说，若变量X和Y的连结方式是X→Y，表明X和Y存在同期因果关系，且X是引起Y变化的原因；若X和Y的连结方式是X-Y，表明X和 Y存在同期因果关系，但它们谁是因谁是果还不明确；若X和Y的连结方式是XY，表明X和Y是相互独立的，不存在同期因果关系。Spirtesetal（1993）、PeterSpirtes（2005）对DAG的画法提出和完善了PC算法。该算法的具体做法是，首先从“完全无向图”出发，各个变量（顶点）之间均存在连线（边），当某两个变量之间的相关系数或条件相关系数在某一给定显著性水平下为0时，则移去这两个变量之间的连线。该算法首先计算变量的相关系数（可理解成0阶条件相关系数），移去相关系数为0的变量之间的连线，紧接着计算变量的1阶条件相关系数，移去1阶条件相关系数为0的变量之间的连线，这样推进下去，直到分析完变量的N-2阶条件相关系数（N为变量的个数）。本文采用Fisher'sZ统计量来推断某两个变量之间的相关系数是否显著异于0。z(籽(i，j|k)n)=12(n-k-3)1/2×ln(1+(籽i，j|k))×1-(籽，i，j|k)- 1→→其中n为用来估计相关系数的观测值个数，籽(i，j|k)是序列i和序列j在给定序列k的总体条件相关系数，k是k中

第六章 非对称特征值问题的计算方法

第六章非对称特征值问题的计算方 法 这一章我们来介绍矩阵特征值和特征向量的计算方法。大家知道，求一个矩阵的特征值问题实质上是求一个多项式的根的问题。而数学上已经证明：5阶以上的多项式的根一般不能用有限次运算求得。因此，矩阵特征值的计算方法本质上都是迭代的。目前，已有不少非常成熟的数值方法用于计算矩阵的全部或部分特征值和特征向量。而全面系统地介绍所有这些重要的数值方法，会远远超出我们这门课程的范围，因而这里我们仅介绍几类最常用的基本方法。 6·1 基本概念和性质 设，一个复数称作是的一个特征值是指存在非零向量 使得．复向量称作是关于特征值的特征向量． 复数是Ａ的一个特征值的充分必要条件是，因而称多项式 为Ａ的特征多项式．显然阶矩阵的特征多项式是一个首项系数为１的次多项式，而且有个特征值．记Ａ的特征值的全体为，通常称之为Ａ的谱集． 假定有如下分解 其中，，则称为的代数重数（简称重数）；而称数

为的几何重数。易知如果，则称是A的一个单特 征值；否则，称是A的一个重特征值。对于一个特征值，如果，则称其是A的一个半单特征值。显然，单特征值必是半单特征值。如果A的所有特征值都是半单的，则称A是非亏损的。容易证明，A是非亏损的充分必要条件是A有个线性无关的特征向量（即A是可对角化矩阵）。 设．若存在非奇异阵使得 则称Ａ与Ｂ是相似的，而上述变换称作是相似变换．若Ａ与Ｂ相似，则Ａ和Ｂ有相同的特征值，而且是Ａ的一特征向量的充分必要条件是是Ｂ的一个特征向量．这样，如果我们能够找到一个适当的变换矩阵，使Ｂ的特征值 和特征向量易于求得，则我们就可立即得到Ａ的特征值和相应的特征向量．很多计算矩阵特征值和特征向量的方法正是基于这一基本思想而得到的．从理论上讲，利用相似变换可以将一个矩阵约化成的最简单形式是Jordan标准型，即有 定理６·１·１（Jordan分解定理）设有个互不相同的特征值 ，其重数分别为，则必存在一个非奇异矩阵使得 其中

非对称性视觉搜索实验(多少特征)

非对称性视觉搜索实验（多少特征） 特征整合理论（feature integraton theory 简称FIT）是特雷斯曼（Treisman，1982）在施奈德与希夫林关于自动加工和控制加工的理论基础上发展出来的。她提出了一个模式识别的双阶段模型：在模式识别过程中，第一个阶段是前注意阶段，其加工方式是自动加工或平行加工；第二阶段是特征整合阶段，其加工方式是控制加工或系列加工。她认为，在早期的前注意阶段，物体的特征处于“自由漂移”的状态，认知系统中只能首先形成一个“特征地图”；而在后期的特征整合阶段，各个特征犹如经过胶水“粘合”而结合在一起，形成一个位置地图，对于物体的知觉就这样完成了。特雷斯曼和索瑟（Treisman ＆ Souther，1985）采用非对称性搜索任务进一步证明了特征整合理论。 所谓非对称性搜索，指的是这样的情形：在若干个A类项目中找到一个B类项目，与从同样的若干个B类项目中找到一个A类项目，两者的搜索速度有显著差异。 本实验使用单线和双线组成的矩阵作为实验材料。通过对单线和双线分别作为靶子进行视觉搜索的实验。 一、目的 1.了解视觉搜索中的非对称性现象和特征整合理论。 2.验证多少特征的非对称性搜索实验。 二、仪器与材料 1.仪器：PsyTech-EP2009型心理实验台。 2.材料：单线和双线组成的矩阵 由双线搜索单线称第一搜索条件，共10张随机呈现。 由单线搜索双线称第二搜索条件，共10张随机呈现。 三、方法 1.双击桌面“心仪心理实验平台”图标，弹出登录窗口。对首次登录者请先注册 用户；对已做过实验者用已有用户名和密码登录。双击“电脑实验”，打开 PsyTech-EP2009型心理实验台主界面。选中左侧实验列表中的“非对称性搜索实验（多少特征）”，右边呈现实验说明。单击“进入实验”弹出“指导语” 窗口。实验者可进行参数设置（或使用默认值）等，也可以单击“开始实验” 按钮直接进行实验。 2.指导语（1）是： 请你注意看下面呈现的线条矩阵。如果其中有单横线，你就使用1号的反应盒按"＋"号键；没有单横线按“－”号键，尽量做到既快又准。 在你明白了操作要求后，点击下面的“开始实验”按钮开始。 3.实验开始后，屏幕逐个呈现线条矩阵，被试依据指导语要求作相应反应。程序 记录反应时。完成参数设定的次数一半时再次出现指导语（2）。 4.指导语（2）是： 请你再次注意看下面呈现的线条矩阵。如果其中有"＝"，你就使用1号反应盒按"＋"号键，没有则按"－"号键，尽量做到既快又准。

非对称型FP干涉仪的光谱特性

透射率的推导： 透射光强公式为 )(t I = ) (2 22 2 sin 4)1(i I δ ρρτ+-= )(2 22 2 sin 4)1()1(i I δ ρρρ+--= )(2 2 sin 11i I F δ + 干涉仪两板的内表面镀金属膜时，光在它表面反射的情况是比较复杂的。但是，只要两个膜 层是相同的，透射光强公式依然成立，不过，这时R 应该理解为在金属膜内表面的反射率，而相继两光束的相位差φθλ δ2cos π 4+= h 式中φ是在金属膜内表面反射时的位相变化。另外，光通过金属膜时将会发生强烈的吸收， 使得整个干涉图样的强度降低。设金属膜 的吸收率为A （吸收光强度与入射光强度之比）,应有R+T+A=1因此，由透射光强公式可得 到透射率公式为2 sin 11112 2 )()(δ F R A I I i t +??? ? ??--= 非对称型F-P 干涉仪的光谱特性 取t=2x10-6 f=5 14.3=φi=0.08 d=1x10-3 A=0.05 φλ λδ?+???= 2)cos(14 .34)(t d I(λ)= ) 2 ) (sin( )2 ) (sin( )21(4])21(1[) 21()11(2 12 21λδλδ???+?--?-R R R R R R 由此得到I,R ，λ的关系 取定并改变R1 R2的值可用matlab 软件模拟出I （λ）与λ的关系曲线结果如下 “图图图” 由模拟结果可知R1， R2值一定时透射光强随波长增大呈周期变化有极大值与极小值，周期约为1.5x10 10 -，且透射光强极大值随R1-R2增大而减小，透射光强极小值随R1-R2增大

价格的非对称性传递

中国猪肉价格非对称性传递 ——产业链视角的考察产业链视角的考察 报告人: 郭利京南京农业大学经济管理学院 2011-2-6 1 一、引言 2006年至今，我国猪肉价格开始大幅波动，生猪生产者、消费者和学者普遍注意到这样一种现象，即猪肉零售价格上涨幅度远远高于养殖场（户）所实际感受到的生猪收购价格上涨幅度；而猪肉零售价格下跌幅度却远远低于养殖场（户）所感受到的生猪收购价格下跌幅度。猪肉零售价格对生猪收购价格上升的反应，快于对其下跌的反应，价格在生猪养殖场（户）和猪肉零售商之间的传递出现了非对称性。 2011-2-6 2 一、引言 由于社会分工的深化，生猪养殖业与上下游纵向关联产业（如饲料、生猪屠宰加工、运输、批发、零售等产业）的联系日益紧密，如果这种非对称性长期存在，将阻碍资本对生猪饲养环节的投入，不利于饲养技术的开发与饲养水平的提高，进而影响整个猪肉产业链的稳定与发展。与对称性价格传递相比，非对称性传递意味着无论生猪收购（或猪肉零售）价格上升或下降，生猪屠宰、加工和批发、零售部门均能从中获得了较多的收益或避免受到更多的损失。价格传递的非对称性使利润在纵向产业链各主体中的分配出现了非对称性。2011-2-6 3 一、引言 本文试图探讨处于猪肉纵向产业链中间环节的屠宰、加工和批发、零售部门是否能对猪肉价格的形成具有较强的市场控制能力。为了分析方便,我们把生猪屠宰、加工和批发、零售环节视为黑箱,不考虑黑箱内的价格传递。这相当于假定养殖者和消费者之间是若干个一体化的生猪及猪肉营销企业。本文的关键问题是研究猪肉零售价格波动对生猪收购价格的冲击是否是对称的，即猪肉零售价格和生猪收购价格的传递是否具有非对称的特征。2011-2-6 4 二、文献综述及研究假说 价格理论是新古典经济学的理论基础，价格通过纵向和横向传递把市场联结为一个整体。价格非对称性传递在纵向和横向市场上均有可能出现，以纵向价格非对称性传递为例，农民和消费者经常抱怨农产品收购价格上升时要比下降时更快和完全地传递到零售价格，本文主要关注纵向市场价格非对称性传递。多数文献都把非竞争性市场结构作为价格非对称性传递的原因之一。在农产品市场，处于市场营销链首端的农户和终端的消费者总是怀疑，非竞争性市场使加工商和零售商能够运用市场力量而获利。 2011-2-6 5 二、理论综述及研究假说 具有垄断或寡占市场结构的部门可以通过垄断力量获得有利的市场价格；相反，具有近似于完全竞争的部门则只能是价格接受者。生猪屠宰、加工和猪肉批发、零售部门在生猪收购环节拥有寡占买方力量，在猪肉零售环节拥有一定的寡占卖方力量，对生猪收购价格和猪肉零售价格有较强的市场控制能力。