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高职院校思政元素融入课程方式探索——以大学生就业指导课为例 被引量:4
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作者 罗文娟 《重庆电力高等专科学校学报》 2023年第5期35-38,共4页
以高职院校课堂上实施课程思政教育为讨论的中心,以大学生就业指导课为例,分析高职院校在实施课程思政的过程中面临的种种现实困境,并将授课教师的视角作为出发点,从丰富优化教学方法的角度思考在教学中如何更有机融入思政教育,实现知... 以高职院校课堂上实施课程思政教育为讨论的中心,以大学生就业指导课为例,分析高职院校在实施课程思政的过程中面临的种种现实困境,并将授课教师的视角作为出发点,从丰富优化教学方法的角度思考在教学中如何更有机融入思政教育,实现知识传授与价值引领无缝结合,达到与“思想政治理论课同向同行”的目的。 展开更多
关键词 课程思政 教学方法 融入方式
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新时代高职院校课程思政实施困境与专业课教师视角的应对策略
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作者 罗文娟 白勇 《科学咨询》 2024年第9期256-260,共5页
本文以高职院校专业课堂上实施“课程思政”教育作为讨论的出发点,分析高职院校在实施“课程思政”过程中所面临的各种现实困境,从专业教师的独特视角探讨应对这些困境的策略。文章从提高教师自身素养、端正教师认知、厚植教育情怀和提... 本文以高职院校专业课堂上实施“课程思政”教育作为讨论的出发点,分析高职院校在实施“课程思政”过程中所面临的各种现实困境,从专业教师的独特视角探讨应对这些困境的策略。文章从提高教师自身素养、端正教师认知、厚植教育情怀和提升业务水平等几个方面展开思考,提出建议,讨论如何实施真正意义上的“课程思政”教育,从而完成“立德树人”的根本任务。 展开更多
关键词 课程思政 专业教师 高职院校
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基于Logistic回归模型的房地产上市公司信用风险研究
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作者 杨璐菱 《金融》 2024年第1期46-54,共9页
伴随着中国城镇化的发展,在过去二十年里,我国的房地产行业迅猛的发展。由于房地产行业的产业关联性极强,已然成为我国民经济的重要“支柱产业”之一。在此背景下,研究房地产的企业信用风险,对构建现代房地产企业管理机制,以及商业银行... 伴随着中国城镇化的发展,在过去二十年里,我国的房地产行业迅猛的发展。由于房地产行业的产业关联性极强,已然成为我国民经济的重要“支柱产业”之一。在此背景下,研究房地产的企业信用风险,对构建现代房地产企业管理机制,以及商业银行的风险管理有着重要的现实意义。本文搜集了2020年所有房地产上市公司的财务报表中的14个有关风险管理的财务指标,构建了房地产企业的财务信用评价指标体系。再通过因子分析法生成了对所有指标具有代表意义的4个公因子,并挑选出具有实际意义的两个公因子:即企业的“盈利能力”M1和企业的“偿债能力”M3。之后,选取M1和M3作为自变量,选取Y“企业是否为ST企业”作为因变量,建立Logistic回归模型。结果显示建立的Logistic回归模型能实际计算一个房地产企业信用风险,且一个房地产企业的盈利能力越好,其面临的信用风险就越低。最后根据输出结果提出了一些可行的实际建议,例如要关注与盈利能力相关的指标的变动,要制定相应的防范措施以避免企业出现信用风险等。 展开更多
关键词 信用风险 因子分析法 LOGISTIC回归模型
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基于多元统计分析对重庆人均GDP的分析与预测
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作者 周小燕 《统计学与应用》 2024年第4期1168-1178,共11页
人均GDP是衡量一个国家或地区经济状况的有效指标,及时了解人均GDP的发展动态对一个国家或地区至关重要。本文通过多元统计分析方法,对重庆市的人均GDP进行描述统计分析及时间序列分析。首先,通过描述统计分析考察重庆直辖以来人均GDP... 人均GDP是衡量一个国家或地区经济状况的有效指标,及时了解人均GDP的发展动态对一个国家或地区至关重要。本文通过多元统计分析方法,对重庆市的人均GDP进行描述统计分析及时间序列分析。首先,通过描述统计分析考察重庆直辖以来人均GDP的发展趋势、产业结构变化情况及与优势省市对比,找出发展不充分的行业及人口结构的劣势;其次,通过时间序列分析对重庆市1998年到2022年的人均GDP进行平稳化处理和纯随机性检验,确定ARIMA(0, 2, 2)模型,预测重庆市未来5年人均GDP;最后,根据重庆市人均GDP的发展特征及预测结果提出建议。Per capita GDP is an effective indicator to measure the economic status of a country or region, and it is crucial to keep abreast of the development dynamics of per capita GDP for a country or region. This article utilizes multivariate statistical analysis methods to conduct descriptive statistical analysis and time series analysis on Chongqing’s per capita GDP. Firstly, through descriptive statistical analysis, the development trend of per capita GDP since Chongqing’s establishment as a municipality, changes in industrial structure, and comparisons with advantageous provinces and cities are examined to identify underdeveloped industries and disadvantages in population structure. Secondly, through time series analysis, the stabilization processing and pure randomness test of Chongqing’s per capita GDP from 1998 to 2022 are conducted to determine the ARIMA(0, 2, 2) model and predict Chongqing’s per capita GDP for the next five years. Finally, based on the development characteristics and prediction results of Chongqing’s per capita GDP, suggestions are put forward. 展开更多
关键词 人均GDP 多元统计分析方法 描述统计分析 时间序列分析 ARIMA模型
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