最大的负整数范文第1篇

1.下列说法错误的是()A.负整数和负分数统称负有理数 B.正整数，0，负整数统称为整数C.正有理数与负有理数组成全体有理数 D.3.14是小数，也是分数考点：有理数。分析：按照有理数的分类判断：有理数 .解答：解：负整数和负分数统称负有理数，A正确.整数分为正整数、负整数和0，B正确.正有理数与0，负有理数组成全体有理数，C错误.3.14是小数，也是分数，小数是分数的一种表达形式，D正确.故选C.点评：认真掌握正数、负数、整数、分数、正有理数、负有理数、非负数的定义与特点.注意整数和正数的区别，注意0是整数，但不是正数.变式：2.下列四种说法：①0是整数;②0是自然数;③0是偶数;④0是非负数.其中正确的有()A.4个 B.3个 C.2个 D.1个考点：有理数。分析：根据0的特殊规定和性质对各选项作出判断后选取答案，注意：2002年国际数学协会规定，零为偶数;我国2004年也规定零为偶数.解答：解：①0是整数，故本选项正确;②0是自然数，故本选项正确;③能被2整除的数是偶数，0可以，故本选项正确;④非负数包括正数和0，故本选项正确.所以①②③④都正确，共4个.故选A.点评：本题主要对0的特殊性的考查，熟练掌握是解题的关键.3.下列说法正确的是()A.零是最小的整数 B.有理数中存在的数C.整数包括正整数和负整数 D.0是最小的非负数考点：有理数。分析：根据有理数的分类进行判断即可.有理数包括：整数(正整数、0和负整数)和分数(正分数和负分数).解答：解：A、整数包括正整数、0、负整数，负整数小于0，且没有最小值，故A错误;B、有理数没有值，故B错误;C、整数包括正整数、0、负整数，故C错误;D、正确.故选D.点评：认真掌握正数、负数、整数、分数、正有理数、负有理数、非负数的定义与特点.注意整数和正数的区别，注意0是整数，但不是正数.4.把下面的有理数填在相应的大括号里：(友情提示：将各数用逗号分开)15， ，0，﹣30，0.15，﹣128， ，+20，﹣2.6正数集合﹛　15，0.15， ，+20　…﹜负数集合﹛　 ，﹣30，﹣128，﹣2.6　…﹜整数集合﹛　15，0，﹣30，﹣128，+20　…﹜分数集合﹛　 ，0.15， ，﹣2.6　…﹜考点：有理数。分析：按照有理数的分类填写：有理数 .解答：解：正数集合﹛15，0.15， ，+20，﹜负数集合﹛ ，﹣30，﹣128，﹣2.6，﹜整数集合﹛15，0，﹣30，﹣128，+20，﹜分数集合﹛ ，0.15， ，﹣2.6，﹜点评：认真掌握正数、负数、整数、分数、正有理数、负有理数、非负数的定义与特点.注意整数和正数的区别，注意0是整数，但不是正数.

最大的负整数范文第2篇

初一上册数学知识点最新有哪些你知道吗?教学中教师要鼓励、引导学生在感性材料的基础上，理解数学概念或通过数量关系，进行简单的判断、推理，从而掌握最基础的知识，共同阅读初一上册数学知识点最新，请您阅读!

初一上册数学知识点整理一、：代数初步知识。

1.代数式：用运算符号“+-×÷……”连接数及表示数的字母的式子称为代数式(字母所取得数应保证它所在的式子有意义，其次字母所取得数还应使实际生活或生产有意义;单独一个数或一个字母也是代数式)

2.列代数式的几个注意事项：

(1)数与字母相乘，或字母与字母相乘通常使用“?”乘，或省略不写;

(2)数与数相乘，仍应使用“×”乘，不用“?”乘，也不能省略乘号;

(3)数与字母相乘时，一般在结果中把数写在字母前面，如a×5应写成5a;

(4)带分数与字母相乘时，要把带分数改成假分数形式，如a×应写成a;

(5)在代数式中出现除法运算时，一般用分数线将被除式和除式联系，如3÷a写成的形式;

(6)a与b的差写作a-b，要注意字母顺序;若只说两数的差，当分别设两数为a、b时，则应分类，写做a-b和b-a.

二、：几个重要的代数式(m、n表示整数)。

(1)a与b的平方差是：a2-b2;a与b差的平方是：(a-b)2;

(2)若a、b、c是正整数，则两位整数是：10a+b,则三位整数是：100a+10b+c;

(3)若m、n是整数，则被5除商m余n的数是：5m+n;偶数是：2n，奇数是：2n+1;三个连续整数是：n-1、n、n+1;

(4)若b>0，则正数是:a2+b，负数是：-a2-b，非负数是：a2，非正数是：-a2.

三、：有理数。

1.有理数：

(1)凡能写成形式的数，都是有理数.正整数、0、负整数统称整数;正分数、负分数统称分数;整数和分数统称有理数.注意：0即不是正数，也不是负数;-a不一定是负数，+a也不一定是正数;π不是有理数;

(2)有理数的分类:①②

(3)注意：有理数中，1、0、-1是三个特殊的数，它们有自己的特性;这三个数把数轴上的数分成四个区域，这四个区域的数也有自己的特性;

(4)

2.数轴：数轴是规定了原点、正方向、单位长度的一条直线.

3.相反数：

(1)只有符号不同的两个数，我们说其中一个是另一个的相反数;0的相反数还是0;

(2)注意：a-b+c的相反数是-a+b-c;a-b的相反数是b-a;a+b的相反数是-a-b;

(3)

4.绝对值：

(1)正数的绝对值是其本身，0的绝对值是0，负数的绝对值是它的相反数;注意：绝对值的意义是数轴上表示某数的点离开原点的距离;

(2)绝对值可表示为：初一上册知识点绝对值的问题经常分类讨论;

(3)

(4)|a|是重要的非负数，即|a|≥0;注意：|a|?|b|=|a?b|,

5.有理数比大小：(1)正数的绝对值越大，这个数越大;(2)正数永远比0大，负数永远比0小;(3)正数大于一切负数;(4)两个负数比大小，绝对值大的反而小;(5)数轴上的两个数，右边的数总比左边的数大;(6)大数-小数>0，小数-大数

四、：有理数法则及运算规律。

(1)同号两数相加，取相同的符号，并把绝对值相加;

(2)异号两数相加，取绝对值较大的符号，并用较大的绝对值减去较小的绝对值;

(3)一个数与0相加，仍得这个数.

2.有理数加法的运算律：

(1)加法的交换律：a+b=b+a;(2)加法的结合律：(a+b)+c=a+(b+c).

3.有理数减法法则：减去一个数，等于加上这个数的相反数;即a-b=a+(-b).

4.有理数乘法法则：

(1)两数相乘，同号为正，异号为负，并把绝对值相乘;

(2)任何数同零相乘都得零;

(3)几个数相乘，有一个因式为零，积为零;各个因式都不为零，积的符号由负因式的个数决定.

5.有理数乘法的运算律：

(1)乘法的交换律：ab=ba;(2)乘法的结合律：(ab)c=a(bc);

(3)乘法的分配律：a(b+c)=ab+ac.

6.有理数除法法则：除以一个数等于乘以这个数的倒数;注意：零不能做除数，.

7.有理数乘方的法则：

(1)正数的任何次幂都是正数;

五、：乘方的定义。

(1)求相同因式积的运算，叫做乘方;

(2)乘方中，相同的因式叫做底数，相同因式的个数叫做指数，乘方的结果叫做幂;

(3)

(4)据规律底数的小数点移动一位，平方数的小数点移动二位.

2.

3.近似数的精确位：一个近似数，四舍五入到那一位，就说这个近似数的精确到那一位.

4.有效数字：从左边第一个不为零的数字起，到精确的位数止，所有数字，都叫这个近似数的有效数字.

5.混合运算法则：先乘方，后乘除，最后加减;注意：怎样算简单，怎样算准确，是数学计算的最重要的原则.

6.特殊值法：是用符合题目要求的数代入，并验证题设成立而进行猜想的一种方法,但不能用于证明.

六、：整式的加减。

1.单项式：在代数式中，若只含有乘法(包括乘方)运算。

或虽含有除法运算，但除式中不含字母的一类代数式叫单项式.

2.单项式的系数与次数：单项式中不为零的数字因数，叫单项式的数字系数，简称单项式的系数;系数不为零时，单项式中所有字母指数的和，叫单项式的次数.

3.多项式：几个单项式的和叫多项式.

4.多项式的项数与次数：多项式中所含单项式的个数就是多项式的项数，每个单项式叫多项式的项;多项式里，次数项的次数叫多项式的次数;注意：(若a、b、c、p、q是常数)是常见的两个二次三项式.

5.整式：单项式和多项式统称为整式.

七、：整式分类为。

1.同类项：所含字母相同，并且相同字母的指数也相同的单项式是同类项.

2.合并同类项法则：系数相加，字母与字母的指数不变.

3.去(添)括号法则：去(添)括号时，若括号前边是“+”号，括号里的各项都不变号;若括号前边是“-”号，括号里的各项都要变号.

4.整式的加减：整式的加减，实际上是在去括号的基础上，把多项式的同类项合并.

5.多项式的升幂和降幂排列：把一个多项式的各项按某个字母的指数从小到大(或从大到小)排列起来，叫做按这个字母的升幂排列(或降幂排列).注意：多项式计算的最后结果一般应该进行升幂(或降幂)排列.

八、：一元一次方程

1.等式与等量：用“=”号连接而成的式子叫等式.注意：“等量就能代入”!

2.等式的性质：

等式性质1：等式两边都加上(或减去)同一个数或同一个整式，所得结果仍是等式;

等式性质2：等式两边都乘以(或除以)同一个不为零的数，所得结果仍是等式.

3.方程：含未知数的等式，叫方程.

4.方程的解：使等式左右两边相等的未知数的值叫方程的解;注意：“方程的解就能代入”!

5.移项：改变符号后，把方程的项从一边移到另一边叫移项.移项的依据是等式性质1.

6.一元一次方程：只含有一个未知数，并且未知数的次数是1，并且含未知数项的系数不是零的整式方程是一元一次方程.

7.一元一次方程的标准形式：ax+b=0(x是未知数，a、b是已知数，且a≠0).

8.一元一次方程的最简形式：ax=b(x是未知数，a、b是已知数，且a≠0).

9.一元一次方程解法的一般步骤：整理方程……去分母……去括号……移项……合并同类项……系数化为1……(检验方程的解).

九、：列一元一次方程解应用题。

(1)读题分析法:…………多用于“和，差，倍，分问题”

仔细读题，找出表示相等关系的关键字，例如：“大，小，多，少，是，共，合，为，完成，增加，减少，配套-----”，利用这些关键字列出文字等式，并且据题意设出未知数，最后利用题目中的量与量的关系填入代数式，得到方程.

(2)画图分析法:…………多用于“行程问题”

利用图形分析数学问题是数形结合思想在数学中的体现，仔细读题，依照题意画出有关图形，使图形各部分具有特定的含义，通过图形找相等关系是解决问题的关键，从而取得布列方程的依据，最后利用量与量之间的关系(可把未知数看做已知量)，填入有关的代数式是获得方程的基础.

十、：.列方程解应用题的常用公式。

初一上期数学知识点总结第一章有理数

(一)正负数1.正数：大于0的数。2.负数：小于0的数。

3.0即不是正数也不是负数。

4.正数大于0，负数小于0，正数大于负数。

(二)有理数1.有理数：由整数和分数组成的数。包括：正整数、0、负整数，正分数、负分数。可以写成两个整之比的形式。(无理数是不能写成两个整数之比的形式，它写成小数形式，小数点后的数字是无限不循环的。如：π)2.整数：正整数、0、负整数，统称整数。3.分数：正分数、负分数。

(三)数轴1.数轴：用直线上的点表示数，这条直线叫做数轴。(画一条直线，在直线上任取一点表示数0，这个零点叫做原点，规定直线上从原点向右或向上为正方向;选取适当的长度为单位长度，以便在数轴上取点。)2.数轴的三要素：原点、正方向、单位长度。3.相反数：只有符号不同的两个数叫做互为相反数。0的相反数还是0。4.绝对值：正数的绝对值是它本身，负数的绝对值是它的相反数;0的绝对值是0，两个负数，绝对值大的反而小。

(四)有理数的加减法

1.先定符号，再算绝对值。

2.加法运算法则：同号相加，到相同符号，并把绝对值相加。异号相加，取绝对值大的加数的符号，并用较大的绝对值减去较小的绝对值。互为相反数的两个数相加得0。一个数同0相加减，仍得这个数。3.加法交换律：a+b=b+a两个数相加，交换加数的位置，和不变。4.加法结合律：(a+b)+c=a+(b+c)三个数相加，先把前两个数相加，或者先把后两个数相加，和不变。

5.a-b=a+(-b)减去一个数，等于加这个数的相反数。

(五)有理数乘法(先定积的符号，再定积的大小)

1.同号得正，异号得负，并把绝对值相乘。

任何数同0相乘，都得0。

2.乘积是1的两个数互为倒数。

3.乘法交换律：ab=ba

4.乘法结合律：(ab)c=a(bc)5.乘法分配律：a(b+c)=ab+ac

(六)有理数除法

1.先将除法化成乘法，然后定符号，最后求结果。

2.除以一个不等于0的数，等于乘这个数的倒数。

3.两数相除，同号得正，异号得负，并把绝对值相除，0除以任何一个不等于0的数，都得0。

(七)乘方

1.求n个相同因数的积的运算，叫做乘方。

写作an。(乘方的结果叫幂，a叫底数，n叫指数)

2.负数的奇数次幂是负数，负数的偶次幂是正数;

0的任何正整数次幂都是0。

3.同底数幂相乘，底不变，指数相加。

4.同底数幂相除，底不变，指数相减。

(八)有理数的加减乘除混合运算法则

1.先乘方，再乘除，最后加减。

2.同级运算，从左到右进行。

3.如有括号，先做括号内的运算，按小括号、中括号、大括号依次进行。

(九)科学记数法、近似数、有效数字。

第二章整式

(一)整式1.整式：单项式和多项式的统称叫整式。2.单项式：数与字母的乘积组成的式子叫单项式。单独的一个数或一个字母也是单项式。3.系数：一个单项式中，数字因数叫做这个单项式的系数。4.次数：一个单项式中，所有字母的指数和叫做这个单项式的次数。5.多项式：几个单项式的和叫做多项式。6.项：组成多项式的每个单项式叫做多项式的项。7.常数项：不含字母的项叫做常数项。8.多项式的次数：多项式中，次数最高的项的次数叫做这个多项式的次数。9.同类项：多项式中，所含字母相同，并且相同字母的指数也相同的项叫做同类项。10.合并同类项：把多项式中的同类项合并成一项，叫做合并同类项。

(二)整式加减整式加减运算时，如果遇到括号先去括号，再合并同类项。1.去括号：一般地，几个整式相加减，如果有括号就先去括号，然后再合并同类项。如果括号外的因数是正数，去括号后原括号内各项的符号与原来的符号相同。如果括号外的因数是负数，去括号后原括号内各项的符号与原来的符号相反。2.合并同类项：把多项式中的同类项合并成一项，叫做合并同类项。合并同类项后，所得项的系数是合并前各同类项的系数的和，且字母部分不变。

初一上册数学知识点总结有理数及其运算板块：

1、整数包含正整数和负整数，分数包含正分数和负分数。

正整数和正分数通称为正数，负整数和负分数通称为负数。

2、正整数、0、负整数、正分数、负分数这样的数称为有理数。

3、绝对值：数轴上一个数所对应的点与原点的距离叫做该数的绝对值，用“||”表示。

整式板块：

1、单项式：由数与字母的乘积组成的式子叫做单项式。

2、单项式的次数：一个单项式中，所有字母的指数的和叫做这个单项式的次数。

3、整式：单项式与多项式统称整式。

4、同类项：字母相同，并且相同字母的指数也相同的项叫做同类项。

一元一次方程。

1、含有未知数的等式叫做方程，使方程左右两边的.值都相等的未知数的值叫做方程的解。

2、移项：把等式一边的某项变号后移到另一边，叫做移项等。

其实，七年级上册数学知识点总结还包括很多，但是我想，万变不离其宗。

最大的负整数范文第3篇

【论文摘要】本文基于我国10个行业上市公司连续5年的面板数据分行业建立的动态调整模型。研究发现:我国上市公司的资本结构存在显著的行业差异;资本结构影响因素对不同行业的影响力的大小和方向也存在很大差异;同时各行业受宏观 经济 因素的影响,资本结构的调整成本和资本结构的适宜度也各不相同。

本文运用面板数据构建了我国上市公司分行业资本结构动态调整模型,通过对多个行业上市公司连续五年数据的分析,试图对我国上市公司资本结构行业差异进行较全面的分析,并对产生这些差异的原因进行解释。

一、模型变量与动态调整模型

1.模型变量的选取。本文选择了与行业经营特点紧密相关的盈利能力、公司规模、成长性、资产可抵押性、非债务税盾和收益波动性等指标作为影响公司资本结构的因素纳入动态调整模型,指标代码及 计算 方法见表1:

对于资本结构的度量,学术界普遍采用三种方式:总负债/总资产,总负债/股东权益,长期负债/总资产。本文采用总负债/总资产(debt)来衡量 企业 的资本结构。由于采用市场价值计算企业资产价值存在较大困难,本文的debt指标采用账面价值计算。

2.动态调整模型。以上分析表明企业的最优资本结构是由多个因素综合作用的结果,因此最优资本结构可以表示为:

debt*it=β0+β1pr oit+β2sizeit+β3gr owit+β4tangit+β5ndtsit+β6invait+εit(1)

然而,由于企业在调整资本结构时存在调整成本,并不是将资本结构调整到最优值,而是遵循一个动态目标并运用如下调整模型:

debtit-debtit-1=δ(-debtit-1)(2)

其中: debt*it表示公司第t期的最优资本结构;debtit和debtit-1分别为第t年和t-1年的实际资本结构;系数δ用来度量资本结构的调整成本,δ越小,表明企业承担的调整成本越高。将式(2)调整为debtit的函数再代入式(1),并加入时间固定效应变量tt和个体特定效应控制变量μt,以控制与公司个体相关但未被模型包含的其他资本结构影响因素,最终建立资本结构动态调整模型如下:debtit=β0+β1proit+β2sizeit+β3growit+β4tangit+β5ndtsit+β6invait+(1-δ)debtit-1+tt+μt+εit(3)

模型中tt表示时间固定效应变量,可以理解为宏观经济因素变动对资本结构调整的影响;εit为未被观察到的随时间和截面个体同时变化的剩余误差项。本文所采用的模型与肖作平(2004)和王皓、赵俊(2004)所采用模型的原理基本一致。因同行业企业一般具有大致相同的特征,因此模型中并未包含企业特征效应变量。

二、样本的确定及数据来源

本文采用的行业分类标准为证监会2001年4月的《上市公司行业分类指引》,即13个行业大类,各行业大类下进一步分行业门类。本文同时对制造业下的各行业门类也分别进行分析,以考察相似行业的资本结构差异情况。按照2001年证监会官方公布的分类结果,首先选择在深沪两市1998年12月31日以前上市的所有非 金融 类a股上市公司;为避免异常值的影响,样本中删除了1999～2003年中曾被st和pt的公司及在任何一年中负债率大于1的公司;同时为了保证模型估计的可靠性,考虑到统计中对样本的最低要求,对于样本小于30家的行业不加以分析;最后取得数据完整的588家公司1999～2003年连续5年的完整数据,共2 940个观察单元。样本分属6个行业大类,其中制造业公司338家,分属5个行业门类。各行业样本分布情况见表2:

三、实证分析

1.资本结构行业差异的统计描述与假设检验。将各行业资产负债率整理后统计描述如表3所示。从表3中可以发现,行业间各期负债率的平均值存在较明显的差别。分行业来看,代码为j的房地产业的负债率最高,5年的平均值为0.534,然后依次为批发零售贸易业、综合类行业、信息技术业、制造业和电力、煤气及水生产供应业。房地产业的负债经营特征明显,批发零售贸易业存在大量的短期负债,而电力、煤气及水生产供应业投资需求较少,因而负债率也相对较低。从制造业下的各行业门类来看,机械设备仪表行业的负债率最高,而食品行业的负债率最低。除制造业2003年的标准差大于0.2外,其他各行业各期的标准差均小于0.2,这说明各行业负债率的集中度较高。同时,各行业的负债率在5年中均出现了不同程度的增长。

2.行业间影响资本结构选择的各因素分析。模型中包含有不可观察的公司特征效应μt被解释变量的滞后项,同时本研究的时间维度只有5年,因此直接采用lsdv方法进行模型估计是有偏差的。arellano&bond(1991)研究证明运用gmm技术可以获得无偏估计,kiviet(1995)给出了lsdv估计纠偏方法,其研究同时证明在样本较小和时间维度较小时采用纠偏方法的lsdv估计的方差比gmm估计的方差要小得多。本文中分行业进行模型估计时,部分行业的样本量不大,因此本文采用kiviet(1995)中的lsdv估计纠偏方法,对lsdv估计值进行纠偏。运用eviews 5.0软件分别对各行业大类和制造业下各行业门类按模型(3)进行估计,整理后得到纠偏后的估计结果见表4、表5。

从对模型的统计检验来看,决定系数均大于0.9,除电力、煤气及水生产供应业外,其他行业的d-w检验值均大于2,表明这些行业模型的估计均取得了很高的拟合度,原因可能是利用面板数据建立模型有效地减少了回归变量间的多重共线性,自由度的增加提高了参数估计的有效性,同时相同行业影响资本结构的各因素具有同质性,同一行业的产品市场及其他经营环境也相同。

时间虚拟变量在不同行业的表现也存在明显的差异。行业大类中的批发零售贸易业和综合类行业的时间虚拟变量不显著,这两个行业一个属于完全竞争行业,一个的业务存在多样性,它们的资本结构选择一般受宏观 经济 因素的影响较小。制造业下的食品行业的时间虚拟变量也没有通过显著性检验。

从各影响因素来看,各行业大类和制造业下各行业门类的盈利能力(pro)的系数均为负值,且除电力、煤气及水生产供应业的系数不显著外,其他行业该系数均在1%的水平上显著,这个结果支持了myers和majluf(1984)的啄食顺序假说,与ross(1977)信号传递理论则相背离,表明这些行业在选择融资结构时很少顾及信号传递的影响。而电力、煤气及水生产供应业的该系数未通过检验,这与其投资需求少、贷款政策性强的特点相符。虽然各行业的盈利能力对资本结构的影响方向相同,但作用力的大小却存在较大差别。

成长性(grow)方面,信息技术业具有较高的成长性,但成长性相关系数却没有通过显著性检验,原因可能为信息技术业资金需求量大, 企业 在获取资金时考虑更多的是能否获得足额资金,而获取资金的方式具有随机性;食品行业成长性相关系数不显著;其他行业的成长性相关系数均显著为正,其中医药行业的成长性具有最大的显著为正的相关系数,这与该行业成长性高、资金需求量大的特点是相符的。

资产可抵押性(tang)方面,行业大类中电力、煤气及水生产供应业和批发零售贸易业、房地产业、制造业的资产可抵押性均与负债率有着非常显著的正相关关系。而信息技术业的资产可抵押性与负债率呈显著的负相关关系,该行业的固定资产大多为 计算 机等 电子 产品,抵押价值不高,折旧速度快,拥有较多的固定资产意味着较大的非债务税盾。而房地产业和综合类行业的资产可抵押性与负债率呈弱相关关系,且系数较小。制造业下只有金属非金属行业与负债率呈显著的正相关关系,对传统资本结构理论形成支持。机械设备仪表行业的资产可抵押性系数显著为负,而食品行业、化学行业、医药行业三个系数均未通过显著性检验。

收益波动性(inva)对各行业资本结构的影响表现出了很大的差异性。行业大类中电力、煤气及水生产供应业和综合类行业表现为在1%水平上显著正相关;制造业表现出弱的正相关性,制造业下的机械设备仪表行业的系数显著为正。对这种波动性越大越能获得贷款现象进行解释是非常困难的,myers(1977)提出的高风险公司具有低成本的解释也只是表达了企业股东的贷款意愿,更有可能的解释是我国银行并不能依据贷款者的资信调整利率,而银行对上市公司放贷的偏好使得上述行业波动性大的企业能以较低成本顺利获得所需贷款。信息技术业和批发零售贸易业两个完全竞争行业的相关系数显著为负,对传统风险规避理论给予了支持。房地产业和制造业下的另外四个行业门类的相关系数没有通过显著性检验,表明收益的波动性并不影响这些行业的资本结构选择。

3.行业间资本结构适宜度的比较。根据各行业模型的估计结果,依据我们计算出各企业各期的最优资本结构,即在各因素约束下企业最为合理的负债水平,再将最优资本结构除以实际资本结构,计算结果大于1表明实际资本结构小于最优资本结构,企业表现为负债不足。按行业求出各期的最优资本结构比实际资本结构的平均值(见表6),以考察各行业的资本结构适宜度。

表中数据表明,各行业普遍表现出负债不足的迹象,这与我国债券市场不发达的现实是相符的,但各行业实际资本结构偏离最优资本结构的差距却存在差异。其中电力、煤气及水生产供应业的实际资本结构与最优资本结构的差距最大,这与其拥有相对最低的负债率的现实是相符的。批发零售贸易业、食品行业和机械设备仪表行业的实际资本结构与最优资本结构较为接近,而综合类行业则表现出实际资本结构围绕最优资本结构上下波动的迹象。

四、结论与启示

通过对我国上述行业上市公司连续5年的面板数据的统计分析和分行业动态调整模型的建立,我们得到了以下主要结论与启示:

1.我国各行业上市公司的资本结构均呈逐年上升的趋势;各行业大类存在显著的差异性,统计检验证明这种差异不是由个别行业的异常值引起的,而是普遍存在于各行业间;同一行业大类下行业门类间的资本结构差异性不如行业大类显著。

2.各因素对行业资本结构选择的影响存在很大的差异,这种差异不仅表现在影响力的大小上,还表现在影响力的方向上。这说明以往研究中仅以哑变量区分行业特征,致使所建模型很多因素的影响力由于行业差异而相互抵消,这必然影响到模型的解释力和信息量。

3.宏观经济因素对行业资本结构的影响存在着显著的差异;同时证明我国上市公司行业间的资本结构调整成本存在较大差异;部分行业的实际资本与最优资本结构的差距较小,各行业不同时期的资本结构适宜度也存在差异。

由于受样本限制,本文的研究对象并没有包括所有行业门类,这使得本文的结论对整个资本市场的解释力受到影响,同时以往研究表明股权结构等因素对企业的资本结构调整存在影响,本文将这种影响归入了未被观察到的影响因素中,并没有对其进行单独考察。

主要 参考 文献

①王娟,杨凤林. 中国 上市公司资本结构影响因素的最新研究.国际 金融 研究,2002;8

②郭鹏飞,孙培源.资本结构的行业特征:基于中国上市公司的实证研究.经济研究,2003;5

③肖作平.资本结构影响因素和双向效应动态模型——来自中国上市公司面板数据的证据. 会计 研究,2004;2

④吕长江,韩慧博.上市公司资本结构特点的实证分析.南开管理评论,2004;5

最大的负整数范文第4篇

以下是

请规定一个有意义的量为正，并用正、负数重新列表表示这8名同学的成绩.

三、练习提高夯实基础1、若存款为正，某储蓄所在1小时内接待了4笔业务：存款2000元，取款1200元，存款400元，取款800元，用正数、负数分别表示为.2、下列说法：①零的意义仅仅是表示没有；②0是最小的正整数；③0既不是正数，也不是负数；④0是偶数，也是自然数.其中正确的是（ ）A、①③④B、①②③④　C、③④D、②④3、下列各组量中，具有相反意义的量是（ ）A、起重机上升5米与右移3米 B、向前走与向后走　C、收入玉米40公斤与借走玉米40公斤　 D、存入3万元与取出2万元4、如果节约16度电记作＋16，那么浪费6度电记作度.5、钟表上的指针顺时针旋转30度记作+30度,则-20度表示的意义是 .6、如果水位下降3米记作－3米，那么水位上升4米记作（ ）A、1米　B、7米　C、＋4米D、－7米7、如果－4米表示物体向西运行4米，那么＋2米表示 　，物体原地不动记为.8、既是负数,又是整数的数是( )A、0分 B、1分 C、-2分 D、3.5分9、下列说法中错误的是（ ）A、正整数一定是自然数　 B、自然数一定是正整数C、0既是整数，也是有理数　 D、有限小数也是分数10、某食品包装上标有“净含量385±5克”，这袋食品的合格率含量范围是 　克至 　克.11、向西走-100米,可以说成( )A、向西走100米 B、向东走100米 C、向西走200米 D、向东走200米12、－7所在的数集有　 　（写出三个数集的名称）.13、按某种规律在横线上填上适当的数：－23，－18，－13，　 　.14、把下列各数填到相应的大括号内： -4，5， ，- ,0,-21 , ,-0.03003.负整数｛ …｝　分 数｛…｝非负数｛ …｝　非正分数｛ …｝15、学校对初一男生进行立定跳远测试，以能跳1.7m及以上为达标，超过1.7m的厘米数用正数表示，不足l.7m的厘米数用负数表示． 第一组10名男生成绩如下(单位cm)：+2 -4 0 +5 +8 -7 0 +2 +10 -3 （1）跳得最远的距离和最近的距离分别是多少？（2）第一组有几名学生达标？达标率是多少?能力提高16、一潜水艇所在高度是－80米，它下潜10米的高度记为 　.17、小明比小刚的身高高-5㎝的意义是 　.18、下列说法中正确的是（ ）A、有最小的自然数，也有最小的整数　B、没有最小的正数，但有最小的正整数C、没有最小的负数，但有的负数D、0是有理数中最小的数.19、有公共部分的两个数集是（ ）A、正整数集合与负整数集合　 B、整数集合与分数集合　 C、负数集合与整数集合D、负分数集合与正分数集合20、某班数学平均分为80分,80分以上如85分记作+5分,某同学的数学成绩为78分,应记作( )A、+2分 B、-7分 C、-2分 D、+7分21、巴黎与北京的时差为-7时（正数表示同一时刻比北京时间早的小时数）如果北京时间是7月2日14：00，那么巴黎的时间是（ ） A、7月2日21时 B、7月2日17时 C、7月2日5时 D、7月2日7时22、按某种规律在横线上填上适当的数：1，－4，9，－16，25，　 　，　 　.23、将下列有理数填在对应的圈中：　－0.3，0，－100，3.7，99.9，－15/2，10， ，2/3. 24、如果课桌的高度比标准高度高2㎜记作＋2㎜，那么比标准高度低3㎜记作什么？现有5张课桌，量得它们的尺寸与标准高度比较分别是＋1㎜，－1㎝，0㎜，＋3㎜和－1.5㎜，若规定课桌的高度比标准的高度不能超过2㎜，最低不能低于2㎜才算合格，那么上述5张课桌有几张合格？探索创新25、某种商品的标准价格是400元，但随着季节的变化，商品的价格可浮动±5％.（1）±5％的含义分别是什么？（2）请你算出商品的价和；（3）某商家将该商品的零售价格定在450元，受到物价部门的处罚，请分析处罚原因.

最大的负整数范文第5篇

关键词：负选择算法； 人工负选择分类； 反馈学习

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2095-2163（2013）05-0061-05

0引言

“负选择（Negative selection，NS）”是免疫系统中自体/非自体区分机制的基础。负选择过程是指在T细胞发育过程中，在其表面通过随机遗传重排产生了对于特定抗原决定基高度特异的抗原识别受体来识别抗原的过程。T细胞在胸腺成熟的过程中，生物免疫系统将与自体蛋白质相结合的T细胞消除，保留未结合的T细胞，从而确保T细胞在体内循环时不会识别自体细胞[1]。负选择算法（Negative Selection Algorithm，NSA）模拟了免疫系统识别自体和非自体细胞的负选择过程，首先随机产生候选检测器，然后与自体样本数据集进行识别判断，生成非自体检测器，最后使用非自体检测器对非自体数据进行识别[2]，完成自体与非自体数据的分类。负选择算法作为人工免疫系统的核心算法之一，其研究成果涉及诸多领域，例如入侵检测[3]、数据分类[4]聚类[5]和异常检测[6，7]等，但仍存在以下两个问题：一方面，负选择算法中记忆细胞数量选择的不当会对识别精度产生一定的影响；另一方面，由于负选择算法在匹配过程中通常使用K连续位匹配规则，该规则的特殊性使得负选择算法带来的检测器在其覆盖空间出现交集，因而检测器集合整体覆盖空间较低的问题。

在负选择算法中，记忆细胞数量的不同会对算法的识别精度产生影响。由于在传统的负选择算法中，记忆细胞数量是固定值，无法比较判断当前记忆细胞数量是否为最佳值。为了解决记忆细胞数量选择不当对识别精度的影响，本文通过开展记忆细胞数量对识别准确率的影响的研究，提出一种通过反馈学习思想进行记忆细胞数量的优化，从而达到最佳分类效果的方法。

覆盖空间出现交集在将负选择算法应用于分类的过程中体现为“交叉识别”现象。“交叉识别”现象指样本数据未被分配到任何类别。与此对应的“识别洞”现象，是指样本被标记为多个类别，其时则无法判断应属哪一类别。为了解决传统负选择算法存在检测器覆盖空间出现交集、整体覆盖空间较低的问题，本文提出一种通过记忆细胞识别半径的自动化调整，减少检测器覆盖空间交集，提高整体覆盖空间的方法，避免了“交叉识别”和“识别洞”现象的出现。其中，解决“交叉识别”现象的方法是缩小识别半径，避免被多种记忆细胞识别。解决“识别洞”现象的方法是增大识别半径，扩大记忆细胞覆盖空间。

全文共分为五部分，其内容具体安排为：第一部分引言，主要介绍了生物免疫系统的负选择原理，以及课题的研究背景和研究意义，又给出了本文主要研究内容和文章结构。第二部分相关工作，首先分析了负选择算法的国内外研究现状，然后介绍了常用的文本分类算法和基于人工免疫系统的分类算法。第三部分人工负选择分类，首先对负选择算法的原理进行了系统描述，提出负选择算法待解决的问题，其次介绍人工负选择分类算法的具体流程，然后对其中每一部分进行具体论述，并针对负选择算法中出现的问题提供了详细解决方案。第四部分实验结果与分析，针对提出的新算法在两个方面的改进分别进行了试验，证明算法改进后的正确性和优越性。全文第五部分则是论文的结论及对下一步研究工作的展望。

1相关工作

负选择算法已广泛应用到数据分类聚类、异常检测、网络入侵检测等诸多领域。刘锦伟等人[8]通过分析已有实值负选择算法检测率不高的原因，提出一种通过鉴别边界自体样本以提高对“识别洞”的覆盖率的改进负选择算法，并采用人工合成数据集2DSyntheticData和实际Biomedical数据集对算法进行验证，结果表明，该算法针对夜晚视频进行目标检测是准确有效的，对于实现智能交通系统的全天候监控有现实意义；汪慧敏等人[9]为解决基于负选择的异常检测算法中检测器数目和检测器对非我空间的覆盖二者之间的矛盾问题，采用粒子群优化算法（PSO）来优化负选择算法中随机产生的检测器的位置，从而实现利用较少的检测器就能达到对非我空间的更大覆盖；仲巍[10]在分析了影响负选择算法性能的因素后，提出了一种基于切割的负选择算法，算法中使用新型的元素定义标准和匹配规则，结合一种多级检测器生成思想，有效解决了负选择算法中检测效率及检测率低下等问题。同时设计了基于层次型的检测器组织策略和基于优先级的检测器管理策略，并提出了一套快速检测器更新机制，可动态修改检测器信息，而且减少了环境变动时所造成的系统开销；曹霞[11]提出了一种应用于入侵检测系统的实值负选择改进算法，该算法通过估算“非自体”空间大小和优化抗体分布来产生最优化抗体集合，从而提高系统的检测率和降低误报率。国外很多研究学者对负选择算法也展开了研究。Bereta等人[12]将负选择算法与免疫K-means算法相结合应用于数据分析和聚类，研究首先对原始数据进行负选择，使用进化的负选择检测器生成一组人工样本。然后将原始数据与人工样本相结合来构建训练数据，并使用免疫K-means算法训练得到记忆细胞以用于数据聚类，取得了较好的聚类效果；Fernando Esponda等人[13]提出一种通用框架用来分析正负选择在近似匹配背景下的不同，该框架可以应用于异常入侵检测，例如，检测在局域网中异常TCP连接或者检测执行程序的系统调用中的异常模式；Laurentys等人[14]提出了一种基于人工免疫系统的负选择算法原理的故障检测系统的设计方法——多操作算法。

常用的文本分类算法包括贝叶斯分类、神经网络分类、支持向量机、TFIDF算法、粗糙集方法和模糊集（Fuzzy Set）方法等[15]。其中，基于人工免疫系统的分类算法的研究已获得了丰硕成果，例如，Alves等人提出的基于规则的模糊规则归纳算法（Induction of Fuzzy Rules with an Artificial Immune System，IFRAIS）[16]；邱小宁对IFRAIS 算法进行了改进，在IFRAIS 算法的规则进化研究中对抗体的克隆选择过程增加了抗体抗原间的交叉，以提高分类准确率，提出了抗体抗原交叉的规则归纳算法（Induction of Rule with Antibody-Cross-Antigen of Artificial Immune System， IRAA），并通过实验对改进算法进行了验证[17]；Watkins在克隆选择和有限资源人工免疫系统等基础上提出了人工免疫识别系统（Artificial Immune Recognition System，AIRS）分类器模型[18，19]；彭凌西等人对AIRS进行了改进，提出了一种基于免疫的监督式分类算法，有效减少了记忆细胞数量，提高了分类准确率[20]；刘芳等人提出了一种基于免疫克隆算法的搜索机制以及Michigan方法模型的规则提取和分类方法——免疫克隆分类算法（Immune Clonal Algorithm for Classification，ICAC）[21]；K.lgawa等人对负选择算法进行了改进，将负选择算法应用于多类别分类问题，并提出一种“裁剪”的思想来减弱噪声对分类结果的影响[22]。

2人工负选择分类器

首先对基于人工免疫系统的负选择算法进行介绍，负选择算法借鉴了生物免疫系统中胸腺T细胞生成时的“负选择”过程，其主要算法流程如图1所示。

在产生检测器阶段，负选择算法随机产生候选检测器，并判断其是否与“自体”样本数据集中每个数据进行匹配，若与任一数据匹配，则将该检测器从候选集合中删除，反之，不与任一“自体”数据匹配的候选检测器加入“非自体”检测器集。在检测阶段，将待检测数据与“非自体”检测器集合中的“非自体”检测器进行匹配，若有任一“非自体”检测器可识别该数据，则认定该数据为“非自体”数据，即异常数据，反之，不与任一“非自体”检测器相匹配的数据即可认为是“自体”数据，即正常数据。本研究将传统负选择算法中的“非自体”检测器定义为“记忆细胞”，如果被记忆细胞识别，表明样本不属于该类别。相反，如果无法被记忆细胞有效识别，表明样本属于该记忆细胞所代表的类别。

人工负选择分类器对负选择算法进行了改进，其总体流程如图2所示。算法的主要思想是在学习过程中通过训练数据集获得可用来识别非自体数据的记忆细胞，然后使用反馈学习的思想来调整记忆细胞数量，获得可进行预测的最终非自体记忆细胞集合。最后，在预测分类过程中对待分类数据进行预测分类。

2.1学习过程

传统的负选择算法过程中，记忆细胞的识别半径会影响产生的记忆细胞数量（即非自体检测器数量）。其中，识别半径指随机生成的检测器（即记忆细胞）能够识别样本的最大距离，本文采用欧氏距离计算，在系统初始化时设定。记忆细胞数量的不同会对算法的识别精度产生影响。在传统的负选择算法中，由于记忆细胞数量是固定值，无法判断比较当前记忆细胞数量是否为最佳值。为了解决这一问题，本文在算法的学习过程中增加了反馈机制，通过当前记忆细胞数量对识别精度的反馈信息来调整决定记忆细胞识别半径的参数α，从而对记忆细胞数量进行优化，达到最佳分类效果的方法。

人工负选择分类算法的学习过程主要由获取最佳记忆细胞和反馈调整两部分组成。学习过程旨在通过训练数据集获取记忆细胞，借鉴生物免疫系统的克隆和变异过程对记忆细胞进行优化，并通过使用记忆细胞对训练数据进行识别的过程获得反馈信息，同时根据反馈信息对记忆细胞数量进行调整，从而用数量适当的最佳记忆细胞来对待检测数据进行分类预测，以达到提高识别精度的目的。具体过程如图3所示。

在获取最佳记忆细胞的过程中，首先设置识别半径，然后设置“激活”等级，“激活”等级是指可被该检测器识别的非自体数据的数量，激活等级的值为刺激水平值和次刺激水平值之和。刺激水平是指可被该检测器识别，但不可被自体检测器（即自体记忆细胞集）识别的非自体数据的数量，次刺激水平是指既可被该检测器识别，又可被自体检测器识别的非自体数据的数量。接着，判断随机生成的检测器是否具有成为记忆细胞的条件，只有随机生成的检测器达到最低“激活”等级后才能成为记忆细胞。对于没有达到最低“激活”等级的检测器则需要进行克隆与变异。在克隆过程中，每一个未达到最低“激活”等级的检测器将以一定的克隆数量（初始化时设定）完成克隆后加入检测器集合。变异过程则是借鉴遗传算法中的单点变异，设定变异率为一个常数，在系统初始化时设定，若随机产生的变异概率低于变异率，则该检测器发生变异。经过克隆和变异过程后将产生新的检测器，如果这些新的检测器达到最低“激活”等级，则作为最佳记忆细胞。

在反馈过程中，首先使用当前非自体记忆细胞集对训练样本数据进行预测分类，然后将其分类结果与训练样本数据的实际类别进行比较获取分类准确率，并根据准确率调整决定记忆细胞识别半径的参数α，即间接调整记忆细胞数量，重新获取最佳记忆细胞。如此迭代循环，直至调整至最佳记忆细胞数量值，则将当前的非自体记忆细胞集作为最终非自体记忆细胞集对待分类数据集进行预测分类。

2.2预测分类过程

传统负选择算法在分类过程中存在两种现象——“交叉识别”现象和“识别洞”现象。“交叉识别”现象指待分类样本数据没有被分配到任何类别。当所有记忆细胞都能识别该样本时，表示该样本不属于现有全部记忆细胞所代表的任何类别，即现有记忆细胞无法判断该样本真正属于哪一个类别；“识别洞”现象是指当样本被标记为多个类别时，无法判断属于哪一个类别。当一种记忆细胞无法识别该样本时，表示该样本属于该类别。若多种记忆细胞无法识别该样本，则空间中即出现一个无法识别样本的“空洞”。