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董军

实力唱将,校园歌手大赛冠军,好兄弟!

mimi

历史悠久的好朋友

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江夏

这个人谈鬼,直系亲属啊!

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美丽的蔡老师,我们的好老师

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这个家伙长期不写东西,建议大家把它黑了......

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很感性的女生,我们的钢琴师

澳洲月圆

一个不熟悉的人,但文章很不错

李阳

说着洋人的话,留着中国的血!

鄢烈山

鄢叔叔,我妈妈以前的同事,杂文家。

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意识流(2009-05-26 20:45)

今天替主席同志去参加领事馆的一个奖学金颁奖典礼,满载空话套话而归。

 

我一直有个疑问:为什么有些人在稍微正式一点的场合发言的时候就会突然变得很一本正经??

 

可能是我太庸俗,实在对那一套官腔提不起兴趣。在我听来,这些所谓的演讲辞是通过某种电脑软件生成的,而输入的内容或指令就是上级传达下来的精神,再加上部分相关领导的一些私人癖好。

 

记得小学初中的时候曾被要求在国旗下向大家汇报自己的思想,而演讲稿毫无疑问是经过字斟句酌的。当然我承认,小学生或者初中生这样做无可厚非,但是我实在不相信今天晚上做演讲的那两个学生代表的思维水平还停留在小学阶段,更不相信他们没有自己的观点或感想。

 

千篇一律的结构,千篇一律的语气,千篇一律的口号...... 我完全有信心用程序把这一切的一切给编写出来,省得你们下次还要再花时间重复如此的千篇一律!

 

这也是我为什么不喜欢看新闻的一个原因,它包含了太多这样的千篇一律。

前面10分钟描述省市各级领导怎样日理万机;

中间10分钟介绍广大人民群众为啥幸福安康;

最后10分钟

5月15日消息,据美国广播公司(ABC)报道,物理学家认为,超光速飞行可能在理论上是可行的,但实际情况却未必如此。美国两名物理学家认为,他们已经找到如何在不违背物理学定律情况下实现超光速飞行的途径。但坏消息是,我们可能不得不牺牲木星以体验这种超级飞行。

 

  试图打造现实版《星际迷航》


  贝勒大学物理学副教授杰拉尔德·克利文(Gerald Cleaver)及其博士后研究员理查德·奥伯塞(Richard Obousy),将物理学一些最难于捉摸的领域结合在一起——其中包括弦理论以及广义相对论——制定了一项雄心勃勃的计划,试图让《星际迷航》中展现的曲速飞行成为现实向前迈进一步。毫无疑问,克利文和奥伯塞的梦想成为现实的可能性微乎其微。

  《星际迷航》系列影片的创作者永远也无法解释,“进取”号飞船如何以超过光速的速度在宇宙中穿行。如果人类希望探索银河系的“后院”,打造超光速飞船是必须要取得的一项小小的成就,更不用说入主宇宙的遥远区域了。

  唯一的问题是,艾伯特·爱因斯坦(Albert Einstein)曾经指出,超光速飞行是不可能实现的。克利文在接受采访时表示:“物体拥有质量,无法以光速移动

墨尔本的火灾(2009-02-09 23:04)

星期六早上起来的时候温度特别高,但湿度比较低,整个墨尔本城都很燥热。

 

中午约了朋友去打篮球。下午4点从篮球馆里出来我就跟我的朋友说天色不对头。墨尔本的天空在没有云的情况下永远是蓝的,很清澈的蓝色,而当时我们看见的天空却是暗黄色的,并且还有一种灰蒙蒙的感觉。当时我们并没当回事,朋友还说我太杞人忧天了。

 

回去洗了个澡,再出门的时候发现突然凉快了许多,从下午的40多度(后来才知道最高气温达到了47度)一下子降到凉风习习,估计降幅在20度左右。

短短一个多小时内气温降了20度,实在是不正常。

 

结果转天就听说,澳大利亚历史上罕见的火灾发生在市郊。数十人永远离开了我们,数千人受伤,很多动物也受到了牵连,公共设施和私有财产损失都很严重。很揪心的后果。

 

目前火因不明,警方不排除人为的原因。但不管是天灾还是人祸,凋零的生命是不会再回来了的。

 

作为澳大利亚红十字会的会员,我有必要去献一次血。汶川地震时澳洲政府帮了咱不少,这次是时候帮帮人家了。

新的研究成果(2008-11-18 15:03)
Hedging is the concept of complete elimination of risk so that the payoff is known for certain. It is important for a hedger to select appropriate models for hedging. In this paper, we study the constant and dynamic hedge ratios from five alternative modelling frameworks. We employed the naive method and the OLS method to generate the constant hedge ratios, while the CCC model, the BEKK model, and the Vech model were applied to obtain the time varying hedge ratios. The data set used in this paper is the spot and future return series of S&P500 and Wheat prices in US market. We compared the performance of these hedge ratios using ex post (in-sample) and ex ante (out-of-sample) hedge periods based on the risk
Concluding remarks(2008-10-24 15:14)

Australia is one of the most popular tourist destinations in Asia, attracting a large number of international visitors from all over the world. Tourism forecasting is an important task in Australia, since the tourism and service industries contribute highly to its economy. The main focus of this essay is forecasting the number of monthly tourist arrivals to Australia, We consider the number of tourist arrivals from five individual source markets (Germany, United Kingdom, Europe, United States, and New Zealand). In addition, the total number of tourist arrivals from all countries is also considered.

In forecasting, it is well-known that a prediction interval is of greater value to decision-makers than a point forecast. The former has more information content than the latter, allowing for thorough contingent analysis for future outcomes. However, t

前无古人(2008-08-11 19:12)

最近在做关于forecasting的论文,据导师说我做的这个题目以前没有人做过。

感到很兴奋,我在创造历史。

有问题(2008-06-14 15:50)

最近博客有些不对头了:相册也不对劲,播放器也不对劲...

严重怀疑sina博客存在病毒...

Monash卧虎藏龙(2008-04-16 00:32)
在计量经济学中,对于线形模型的估计往往存在一个假设:残差服从均值为0、方差为恒定常数的正态分布。如果这个假设不成立,那么高斯-马尔可夫定理将不再适用,模型中所有的估计量都不再具有BLUE的性质,所有的假设检验的统计量(如T检验、F检验等)将失去其效力。
但在我的导师的最新研究成果中,他建立了一种全新的估计方法,在这种方法中我们可以忽略前面所述的假设。只要残差不存在自相关,无论它们服从什么分布,是I(0)还是I(1),都可以用这种方法准确的估计出模型中所有的参数。而且大量的真实数据已经证明,在存在异方差等违反上述假设的情况的时候,用这种方法估计出的估计量具有BLUE的性质。
 
世界名校不是浪得虚名,很庆幸自己当初选了这个专业。
这个星期的伟大成果(2008-04-06 18:57)
这个星期除了在教室里上课,基本上是在机房里度过的,为了准确的预测出澳洲工业的基本走向。
下面两张截图代表了我的成果:
1)预测值和观测值的对比
 
(这个图让我很有成就感!)
我所针对的数据是从1982年4月到2008年1月,蓝色的线是真实值,红色的线是估计值。最左边没有被红线覆盖的蓝线是我用于预测的数据,从82年4月到83年3月,只有12个观测值。
我从这12个观测值开始预测(预测方法保密,总之很神奇),一直预测到了2009年的12月(红线)。其中从83年的4月到08年的1月的真实值已经存在(蓝线),可以看出我的预测值和真实值吻合的很好,几乎已经重合,基本上覆盖了所有可观测到的趋势、周期和季节性。
至于这个预测模型到底有多好,下面的图给出了答案: