我们用柯布-道格拉斯函数表示航运生产:Q = A × C α × L b,它涉及:1)资本、劳动力和生产。2)表明:体现的技术进步;3)资本和劳动力在生产中的份额,以及 4)规模经济!我们有意识地偏离“规模报酬不变”的原则,为航运业选择 α + b > 1,而 A = 1.07 仅仅是因为船速更快。我们还处理了马歇尔人为划分的短期和长期经济周期。我们必须这样做,因为规模经济与长期相关,而资本(船舶)是可变的。在航运业,我们错误地认为资本和劳动力的数量是固定的,因此等产量线是直角。然而,我们接受了这个工作假设,并且我们采用了资本和劳动力之间的互补性。我们还表明,航运公司在长期内可以一直存在!航运微观经济学是不完整的。短期和长期内,1)船舶和 2)航运公司的均衡缺失。我们试图提供这些以及行业均衡。此外,我们展示了在航运萧条和繁荣时期,当需求低于或高于最优水平时,均衡之外的均衡。我们强调了船舶在造船阶段的技术效率,然后引入了等成本线。从数学和图表上看,我们确定了海运业的规模经济,其中海运贸易是王道。从 1981 年的平均规模 34,000 吨的典型散货船到 2011 年已达到 81,284 载重吨,这是根据订购的船舶数量(大 2.4 倍)来判断的!然而,本文表明,2008 年底的全球金融危机削弱了规模经济!两个数值例子证明了海运业的规模经济:建造一艘 30,000 吨级船舶的成本从每载重吨 867 美元下降到 347 美元(170,000 载重吨),长期平均总成本从 191 美元下降到 74 美元……此外,对于一艘 75,000 载重吨的油轮来说,长期平均
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未来投资服务的发展至关重要。数据挖掘方法有助于研究市场数据、预测行为和价格水平。它还可以为立法和结构发展提供预测和模型性能。在市场情绪分析中,人工智能的使用源于以前的应用程序,文本挖掘,通常被视为其子集。近年来,社交网络平台得到了广泛的发展,处理了大量数据。个人互联网体验和各种社交网络产生的“大数据”越来越多,为行为研究创造了令人着迷的新方法。例如,对社交媒体内容的定量分析表明,即将举行的几次选举的结果更加可预测。此外,还有几项其他研究涉及新业务中对某个主题的在线查询数量。
大量证据表明,“抗原原罪”是影响针对流感病毒的免疫反应的核心因素。本文认为,初次接触流感病毒会形成终生免疫印记,这为我们提供了一个绝佳的机会:在婴儿初次自然接触病毒之前对其进行免疫接种可以规避针对单一病毒株的狭隘免疫印记。通过接种疫苗同时初次接触多种流感病毒株的抗原有望将免疫印记扩展到所有当前流行的病毒株以及潜在的甲型流感病毒大流行株,从而有可能提供一种易于获取的普遍保护形式,以预防大流行和季节性流感引起的严重疾病。
