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“现代经济”、“知识经济”、“经济学家”、“经济研究指南”、“市场观察”、“中国国际金融与经济文摘”、“现代经济信息”和“经济与商业实践”都可以作为相对容易发表的宏观经济文章发表

风险投资作为高科技产业的催化剂和孵化器，日益引起人们的广泛关注和重视。本文对国内外学者在风险投资后管理内容方面的研究进行了梳理和归纳，并指出风险投资后管理的内容主要包括增值服务和监控两大部分，并介绍了各部分所包括的各种管理活动。 [关键词] 风险投资风险投资后管理内容增值服务和监控风险投资后管理包括了除现金投入外的其他一系列投入（Fried和Hisrich，1995），Tyebjee和Bruno（1984）将风险投资后管理的内容归纳为4个方面：帮助招募关键员工、帮助制定战略计划、帮助筹集追加资本、帮助组织兼并收购或公开上市等。随着风险投资实践的发展，国内外一些学者在Tyebjee和Bruno的基础上对风险投资后管理的内容作了进一步的研究。一、国外研究综述 Gorman 和 Sahlman（1989）发现风险投资家在投资后参与管理活动上大约花费60%的时间，他们根据对风险投资家的调查得出如下的结论：风险投资除了向被投资企业提供资金外，还提供建立投资者网络、评估和制定经营战略、为管理团队物色合适人选等三方面的支持。 Barney等（1996）发现风险投资家为被投资企业提供的帮助可以分为两类：一类是经营管理建议，包括提供有效的财务建议，提供合理化的经营建议、提供合理化的管理建议等；另一类是运营帮助，包括为被投资企业介绍客户、介绍供应商、帮助被投资企业招募员工等。 Dotzler（2001）发现风险投资家的管理参与活动包括融资顾问、战略建议、招募高层管理者、充当CEO智囊团、组织和激励体系建设、管理层业绩反馈、选择其他专业服务（如法律等）、与其他公司的战略联系、营销、工程技术咨询等多个方面。 Knockaert等（2005）将风险投资后管理活动分为监控活动和增值活动两部分，其中，风险投资家的监控活动包括监控财务状况、监控市场营销状况、监控股权变动、监控CEO的报酬、监控追加借款等；增值活动包括制定战略计划、充当管理团队的参谋、招募CEO或CFO等高层管理人员、招募新员工、联系潜在客户、组建有效运行的董事会、运作管理等。二、国内研究综述王益和许小松（1999）将“Post-investment Activities”译为“投资后管理”，并指出其内容包括“设立控制机制以保护投资、为企业提供管理咨询、募集追加资本、将企业带入资本市场运作以顺利实现必要的兼并收购和发行上市”。 [1] [2] [] [] 项喜章（2002）指出风险投资后管理的主要内容可分为两部分即增值服务和监控，增值服务是风险投资家为被投资企业所提供的一系列咨询服务，具体内容包括：帮助寻找和选择重要管理人员、参与制定战略与经营计划、帮助企业筹集后续资金、帮助寻找重要的客户和供应商、帮助聘请外部专家、帮助实现并购或公开上市。付玉秀（2003）通过调查发现风险投资企业对被投资企业监控主要包括对重大决策的制定、重大人事变动、资金运用、财务状况、市场营销等活动的监控，对经营计划的制订的监控强度一般，而对被投资企业的融资行为和日常经营监控较弱；风险投资家向被投资企业提供的增值服务主要是参与制定战略与经营计划、辅助财会管理、帮助企业筹集后续资金、帮助聘请外部专家、提供管理技术/经验知识、传授营销技能开拓市场、帮助寻找重要的客户和供应商。三、国内外研究述评综合国内外有关风险投资后管理内容的研究，本文归纳出风险投资后管理的主要内容包括增值服务和监控两部分，并认为，增值服务主要包括风险投资企业为被投资企业提供的战略上的支持、关系网络资源上的支持、人力资源管理上的支持、后续融资上的支持、生产运作上的支持等几方面（Liu、Cui和Fan，2006；Liu和Fan，2006）；风险投资企业对被投资企业的监控主要包括对被投资企业重大决策、经营计划的制定、重大人事变动、市场营销状况、财务状况、资金运用、运营绩效等的监控。

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楼主，你的第二个题目还较好写。提纲一、金融的一般概念1、金融的内涵2、金融的基本功能二、区域经济发展的要素分析1、资金（资本）的集聚2、技术创新的推动3、人力资本4、产业结构的升级5、投资需求的拉动作用三、金融在区域（市）经济发展中的作用1、金融能够提高投融资水平和效率2、金融能够促进技术进步，吸引优秀人才3、金融能够促进区域经济的产业结构优化和升级4、金融在区域经济发展中的作用模式四、金融发展的区域比较1、融资比较五、促进区域金融发展的相关政策建议1、推行金融创新，提高经济发展2、积极发展区域性金融市场，促进区域金融协调发展

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2017年诺贝奖经济学奖正式揭晓。瑞典皇家科学院宣布，因对“行为经济学”的贡献，芝加哥大学布斯商学院教授理查德·泰勒（Richard Thaler）获得诺贝尔经济学奖。

10月9日，2017年诺贝尔经济学奖正式揭晓——美国芝加哥大学教授的理查德·塞勒(Richard Thaler)获得这一殊荣，理由是其在行为经济学的成就。

今年诺贝尔经济学家最终花落理查德·塞勒。一是从行为经济学与博弈论交叉关系的角度，过去10年，已有三届诺贝尔经济学奖得主在相近领域获奖，除今年的理查德·塞勒外，还有2012年的埃尔文·罗斯和劳埃德埃·沙普利、以及2013年的金・法马、拉尔斯・皮特・汉森和罗伯特・J・席勒获奖;二是2008年的美国次贷危机已经过去10年，全球金融市场似乎再次进入“平静期”，而理查德·塞勒的行为经济学研究，除了应用于消费者行为和政府政策之外，更为重要的领域恰恰是金融市场的投资决策参考。

就研究方法和研究领域而言，理查德·塞勒与2013年诺贝尔经济学奖获得者之一罗伯特・J・席勒有极大的相似性，二人均将心理学嫁接到传统的经济学研究之中，且他们的理论建树均有益于大众投资者理性参与金融博弈。稍有不同之处仅是，理查德·塞勒坚守经济学家的严谨，而罗伯特・J・席勒除部分严谨的学术论文外，还写作出版了较多的财经畅销书(《非理性繁荣》、《动物精神》和《金融新秩序》)和大众媒体财经专栏。

传统的经济学研究，叙事较为宏大、传统的经济学家以建议“国富民强”为己任、以做政治家的经济顾问(或经济导事)为毕生之志向，他们的研究成果往往也是集大成式的，广泛涉及到货币、就业、生产力、自由市场、国际贸易、金融市场，如亚当·斯密、凯恩斯、弗里德曼等等。

“相比其他行为经济学研究者，理查德·泰勒最大的贡献是将经济学理论应用到政策制定中，实实在在地改变了人们的生活。”

上海交大安泰经济与管理学院经济系讲师、美国密歇根大学行为经济学博士江明介绍，15年前，理查德·泰勒在美国提出了“Save for tomorrow”（为了明天储蓄）计划。

长期以来美国人在消费主义影响下，不愿意储蓄。虽然从经济学上看，储蓄有利息收入，但现实中人们缺乏理性和长远考虑，不愿意为了“明天”而减少今天的消费开支，很多人因为在退休后入不敷出、生活困难。

如今行为经济学在中国还算是一门新兴的学科，沿着理查德·泰勒当时奠定的方向，今天行为经济学已经加入了大量新的工具，比如大数据、人工智能等新一代技术助推这门学科快速发展，它还与神经生物学、心理学角度等学科交叉关联，形成了神经经济学的前沿研究领域。

理查德·塞勒，1945年，出生于美国新泽西州，曾先后在罗彻斯特取得文学硕士和哲学博士学位，并先后执教于罗彻斯特大学和康奈尔大学，1995年起任芝加哥大学商业研究生院行为科学与经济学教授、决策研究中心主任至今，同时兼职于美国国民经济研究局（NBER)。他因行为经济学方面的贡献而获得2017年诺贝尔经济学奖。

之所以将2017年诺贝尔经济学奖授予塞勒，是看重其将心理学和经济学相结合的交叉学科研究，让经济学“更人性化”，承认其“通过探索有限理性，社会偏好和缺乏自我控制的后果，展示人脑思维特点如何系统性地影响决策和市场结果”。

他认为，一些传统的经济学理论假设存在着缺陷：个人在所有经济现象分析中均被假设成是理性和自利的，同时会尽可能地追求最大利益。但是，现实中的个人往往依靠直觉来解决问题，就算人们谨遵各种假设，也会经常犯错误。个体之间千差万别，不可能用一个假设束缚住所有个体。毕竟，人们还会选择无私地牺牲掉自己的利益来进行慈善捐赠。因此，人既不完全自利，也不完全自私，只是个非完全理性的个体。

2017年诺贝尔经济学奖被理查德·泰勒获得了。

1、理查德·泰勒是美国经济学家，芝加哥大学布斯商学院教授。

2、诺贝尔经济学奖是瑞典国家银行为纪念阿尔弗雷德·诺贝尔而设立的奖项，也称瑞典银行经济学奖，主要表彰经济学领域杰出研究者，被广泛认为是经济学的最高奖，于1969年首次颁奖。奖项由瑞典皇家科学院每年颁发一次，遵循“对人类利益做出最大贡献”的原则。

3、经济学奖的颁发，也常被质疑违背了诺贝尔遗嘱中“对全人类做出巨大贡献”的要求。因为，经济学家的贡献不见得名实相符，而获奖最多的新古典主义学派，也不存在“处理金融灾难的知识系统”。经济学奖被质疑的常见论据是，经济学有广泛的理论基础，和数学一样严谨。

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《时代经贸》杂志以WTO事务为主导内容，全球经贸为表述核心，侧重经济建设，为广大读者提供总结实践经验、发表学术研究成果提供一个交流的平台，以促进中国经济事业的不断发展。

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参考资料来源：百度百科-时代经贸杂志社

世界财经类杂志排名：.TIME时代美国1923年创刊即便是它在今年的美国“国家期刊奖”中一个提名也没有获得，话语惯性与品牌传统以及以红框构成的各式封面积累仍然维系着《时代》的地位。的确，品质沉淀是这本至尊杂志的最可贵底蕴，每年年底的“年度风云人物”评选也许永远都是其最荣耀的时刻。.National Geographic国家地理杂志美国1888年创刊财力物力惊人并不是造就《国家地理杂志》殿堂的根本，不懈的职业态度与拓展性极大地推动了这本超级王牌杂志发展，国家地理频道以及众多衍生产品共同织造着其殿堂的不断扩充。新作“泳衣百年”特刊，显示其锐意改革切合时下市场的难得新派作风。.Newsweek新闻周刊美国1933年创刊相信没有人会忽视这本新闻杂志这两年在新闻报道上作出的富有开拓性的贡献，独家、周密、侧击、旁敲、独到、新知等各种报道模式层出不穷，市场上更积极地开拓着远东市场，学术上在美国期刊奖中屡有斩获，影响力正飞跃提升。.DER SPIEGEL明镜德国1947年创刊德国最主流最代表德国的时事期刊，绝妙之处是，即便是老牌时事杂志，仍然会保持对新生领域报道题材关注的敏感，如今已是人们在感知美国时事期刊之外，另外一家最须知道的声音。.U.S.News美国新闻与世界报道美国1948年创刊美国三大新闻周刊之一，由于其过于注重美本土事件报道及海外推广策略的失误，在外之影响力一直有限。最为人熟知的便是其每年耗尽心机制作的“美国最佳大学榜”，因其权威地位和切入美国教育业已成为每年的一件盛事。.The New York Times Magazine纽约时报杂志美国虽自称为《纽约时报》星期天的最佳搭配品，其实已经是一本独立于日报，而且操作得非常出色的时事生活杂志，把时事题材融合于生活中之功力惊人，每期在封面报道制作上便常常挖空心思，犀利之处是往往能在各类常规时事封面报道中出人意表。.The Atlantic大西洋月刊美国1857年创刊正因为是“美国理想的代言人”以及美国最受尊敬的杂志，这本月刊是“美国期刊奖”的常客，今年则再次获取“杰出杂志奖”(发行量50万到100万册类别)。只是除了美国地区及亲美派，这本杂志对其他地方的人来说毫无意义。.Far Eastern Economic Review远东经济评论中国香港这本财经杂志比较于《财富》、《福布斯》的唯一长处便是：它真正地扎根于亚太经济，对亚洲国家的财经政策发表的报道与言论不无影响力。杂志随着亚洲经济地位的提升而增加其话语势力。

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金融数学 21世纪数学技术和计算机技术一样成为任何一门科学发展过程中的必备工具。美国花旗银行副总裁柯林斯（Collins）1995年3月6日在英国剑桥大学牛顿数学科学研究所的讲演中叙述到：“在18世纪初，和牛顿同时代的著名数学家伯努利曾宣称：‘从事物理学研究而不懂数学的人实际上处理的是意义不大的东西。’那时候，这样的说法对物理学而言是正确的，但对于银行业而言不一定对。在18世纪，你可以没有任何数学训练而很好地运作银行。过去对物理学而言是正确的说法现在对于银行业也正确了。于是现在可以这样说：‘从事银行业工作而不懂数学的人实际上处理的是意义不大的东西’。”他还指出：花旗银行70%的业务依赖于数学，他还特别强调，‘如果没有数学发展起来的工具和技术，许多事情我们是一点办法也没有的……没有数学我们不可能生存。”这里银行家用他的经验描述了数学的重要性。在冷战结束后，美国原先在军事系统工作的数以千计的科学家进入了华尔街，大规模的基金管理公司纷纷开始雇佣数学博士或物理学博士。这是一个重要信号：金融市场不是战场，却远胜于战场。但是市场和战场都离不开复杂艰深，迅速的计算工作。然而在国内却不能回避这样一个事实：受过高等教育的专业人士都可以读懂国内经济类，金融类核心期刊，但国内金融学专业的本科生却很难读懂本专业的国际核心期刊《Jo urnal of Finance》，证券投资基金经理少有人去阅读《Joural of Portfolio Manage ment》，其原因不在于外语的熟练程度，而在于内容和研究方法上的差异，目前国内较多停留在以描述性分析为主着重描述金融的定义，市场的划分及金融组织等，或称为描述金融；而国外学术界以及实务界则以数量性分析为主，比如资本资产定价原理，衍生资产的复制方法等，或称为分析金融，即使在国内金融学的教材中，虽然涉及到了标的资产（Underlying asset）和衍生资产（Derivative asset）定价，但对公式提出的原文证明也予以回避，这种现象是不合理的，产生这种现象的原因有如下几个方面：首先，根据研究方法的不同，我国金融学科既可以归到我国哲学社会科学规划办公室，也可以归到国家自然科学基金委员会管理科学部，前者占主要地位，且这支队伍大多来自经济转轨前的哲学和政治学队伍，因此研究方法多为定性的方法。而西方正好相反，金融研究方向的队伍具有很好的数理功底。其次是我国的金融市场的实际环境所决定。我国证券市场刚起步，也没有一个统一的货币市场，投资者队伍主要由中小投资者构成，市场投机成分高，因此不会产生对现代投资理论的需求，相应地，学术界也难以对此产生研究的热情。然而数学技术以其精确的描述，严密的推导已经不容争辩地走进了金融领域。自从1952 年马柯维茨（Markowitz）提出了用随机变量的特征变量来描述金融资产的收益性，不确定性和流动性以来，已经很难分清世界一流的金融杂志是在分析金融市场还是在撰写一篇数学论文。再回到Collins的讲话，在金融证券化的趋势中，无论是我们采用统计学的方法分析历史数据，寻找价格波动规律，还是用数学分析的方法去复制金融产品，谁最先发现了内在规律，谁就能在瞬息万变的金融市场中获取高额利润。尽管由于森严的进入堡垒，数学进入金融领域受到了一定的排斥和漠视，然而为了追求利润，未知的恐惧显得不堪一击。于是，在未来我们可以想象有这样一个充满美好前景的产业链：金融市场--金融数学-- 计算机技术。金融市场存在巨大的利润和高风险，需要计算机技术帮助分析，然而计算机不可能大概，左右等描述性语言，它本质上只能识别由0和1构成的空间，金融数学在这个过程中正好扮演了一个中介角色，它可以用精确语言描述随机波动的市场。比如，通过收益率状态矩阵在无套利的情形下找到了无风险贴现因子。因此，金融数学能帮助 IT产业向金融产业延伸，并获取自己的利润空间金融数学（Financial Mathematics），又称数理金融学、数学金融学、分析金融学，是利用数学工具研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融学内在规律并用以指导实践。金融数学也可以理解为现代数学与计算技术在金融领域的应用，因此，金融数学是一门新兴的交叉学科，发展很快，是目前十分活跃的前言学科之一。金融数学是一门新兴学科，是“金融高技术 ”的重要组成部分。研究金融数学有着重要的意义。金融数学总的研究目标是利用我国数学界某些方面的优势，围绕金融市场的均衡与有价证券定价的数学理论进行深入剖析，建立适合我国国情的数学模型，编写一定的计算机软件，对理论研究结果进行仿真计算，对实际数据进行计量经济分析研究，为实际金融部门提供较深入的技术分析咨询。金融数学主要的研究内容和拟重点解决的问题包括： (1)有价证券和证券组合的定价理论发展有价证券（尤其是期货、期权等衍生工具）的定价理论。所用的数学方法主要是提出合适的随机微分方程或随机差分方程模型，形成相应的倒向方程。建立相应的非线性Feynman一Kac公式，由此导出非常一般的推广的Black一Scho1es定价公式。所得到的倒向方程将是高维非线性带约束的奇异方程。研究具有不同期限和收益率的证券组合的定价问题。需要建立定价与优化相结合的数学模型，在数学工具的研究方面，可能需要随机规划、模糊规划和优化算法研究。在市场是不完全的条件下，引进与偏好有关的定价理论。 (2）不完全市场经济均衡理论（GEI）拟在以下几个方面进行研究： 1．无穷维空间、无穷水平空间、及无限状态 2.随机经济、无套利均衡、经济结构参数变异、非线资产结构 3．资产证券的创新（Innovation）与设计（Design） 4．具有摩擦（Friction）的经济 5．企业行为与生产、破产与坏债 6.证券市场博奕。（3）GEI 平板衡算法、蒙特卡罗法在经济平衡点计算中的应用， GEI的理论在金融财政经济宏观经济调控中的应用，不完全市场条件下，持续发展理论框架下研究自然资源资产定价与自然资源的持续利用。目前国内开设金融数学本科专业的高等院校中，实力较强的有北京大学、复旦大学、浙江大学、山东大学、南开大学。后来从事计算机工作很出色。金融数学将后来在银行、保险、股票、期货领域从事研究分析，或做这些领域的软件开发，具有很好的专业背景，而这些领域将来都很重要。国内金融数学人才凤毛麟角诺贝尔经济学奖已经至少3次授予以数学为工具分析金融问题的经济学家。北京大学金融数学系王铎教授说，但遗憾的是，我国相关人才的培养，才刚刚起步。现在，既懂金融又懂数学的复合型人才相当稀缺。金融数学这门新兴的交叉学科已经成为国际金融界的一枝奇葩。刚刚公布的2003年诺贝尔经济学奖，就是表彰美国经济学家罗伯特·恩格尔和英国经济学家克莱夫·格兰杰分别用“随着时间变化易变性”和“共同趋势”两种新方法分析经济时间数列给经济学研究和经济发展带来巨大影响。王铎介绍，金融数学的发展曾两次引发了“华尔街革命”。上个世纪50年代初期，马科威茨提出证券投资组合理论，第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券收益可能最大的投资方法，引发了第一次“华尔街革命”。1973年，布莱克和斯克尔斯用数学方法给出了期权定价公式，推动了期权交易的发展，期权交易很快成为世界金融市场的主要内容，成为第二次“华尔街革命”。今天，金融数学家已经是华尔街最抢手的人才之一。最简单的例子是，保险公司中地位和收入最高的，可能就是总精算师。美国花旗银行副主席保尔·柯斯林著名的论断是，“一个从事银行业务而不懂数学的人，无非只能做些无关紧要的小事”。在美国，芝加哥大学、加州伯克利大学、斯坦福大学、卡内基·梅隆大学和纽约大学等著名学府，都已经设立了金融数学相关的学位或专业证书教育。专家认为，金融数学可能带来的发展应该凸现在亚洲，尤其是在金融市场正在开发和具有巨大潜力的中国。香港中文大学、科技大学、城市理工大学等学校都已推出有关的训练课程和培养计划，并得到银行金融业界的热烈响应。但中国内地对该项人才的培养却有些艰辛。王铎介绍，国家自然科学基金委员会在一项“九五”重大项目中，列入金融工程研究内容，可以说全面启动了国内的金融数学研究。可这比马科威茨开始金融数学的研究应用已经晚了近半个世纪。在金融衍生产品已成为国际金融市场重要角色的背景下，我国的金融衍生产品才刚刚起步，金融衍生产品市场几乎是空白。“加入 W TO后，国际金融家们肯定将把这一系列业务带入中国。如果没有相应的产品和人才，如何竞争？”王铎忧虑地说。他认为，近几年，接连发生的墨西哥金融危机、百年老店巴林银行倒闭等事件都在警告我们，如果不掌握金融数学、金融工程和金融管理等现代化金融技术，缺乏人才，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。我们现在最缺的，就是掌握现代金融衍生工具、能对金融风险做定量分析的既懂金融又懂数学的高级复合型人才。据悉，目前国内不少高校都陆续开展了与金融数学相关的教学，但毕业的学生远远满足不了整个市场的需求。王铎认为，培养这类人才还有一些难以逾越的障碍———金融数学最终要运用于实践，可目前国内金融衍生产品市场还没有成气候，学生很难有实践的机会，教和学都还是纸上谈兵。另外，高校培养的人大多都是本科生，只有少量的研究生，这个领域的高端人才在国内还是凤毛麟角。国家应该更多地关注金融和数学相结合的复合型人才的培养。王铎回忆，1997年，北京大学建立了国内首个金融数学系时，他曾想与一些金融界人士共商办学。但相当一部分人对此显然并不感兴趣：“什么金融衍生产品，什么金融数学，那都是国家应该操心的事。” 尽管当初开设金融数学系时有人认为太超前，但王铎坚持，教育应该走在产业发展的前头，才能为市场储备人才。如果今天还不重视相关领域的人才培养，就可能导致我们在国际竞争中的不利。记者发现即使今天，在这个问题上，仍然一方面是高校教师对于人才稀缺的担忧，一方面却是一些名气很大的专家对金融数学人才培养的冷漠。采访中，记者多次试图联系几位国内金融数学界或金融理论界专家，可屡屡遭到拒绝。原因很简单，他们认为，谈人才培养这样的话题太小儿科，有的甚至说，“我不了解，也根本不关注什么人才培养”。还有的说，“我现在有很多课题要做，是我的课题重要，还是讨论人才培养重要”、“我没有时间，也没义务向公众解释什么诺贝尔经济学奖，老百姓要不要晓得金融数学和我没有关系”。[编辑本段]金融中的数据挖掘 1.什么是关联规则在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事： "尿布与啤酒"的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法 2.1关联规则挖掘的过程关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。 2.2关联规则的分类按照不同情况，关联规则可以进行分类如下： 1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM台式机=>Sony打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=>尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。 2.3关联规则挖掘的相关算法 1.Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。 2.基于划分的算法 Savasere等设计了一个基于划分的算法。这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。该算法是可以高度并行的，可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。产生频集的每一个循环结束后，处理器之间进行通信来产生全局的候选k-项集。通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈；而另一方面，每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。 3.FP-树频集算法针对Apriori算法的固有缺陷，J. Han等提出了不产生候选挖掘频繁项集的方法：FP-树频集算法。采用分而治之的策略，在经过第一遍扫描之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树（FP-tree），同时依然保留其中的关联信息，随后再将FP-tree分化成一些条件库，每个库和一个长度为1的频集相关，然后再对这些条件库分别进行挖掘。当原始数据量很大的时候，也可以结合划分的方法,使得一个FP-tree可以放入主存中。实验表明，FP-growth对不同长度的规则都有很好的适应性，同时在效率上较之Apriori算法有巨大的提高。 3.该领域在国内外的应用 3．1关联规则发掘技术在国内外的应用就目前而言，关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中，它可以成功预测银行客户需求。一旦获得了这些信息，银行就可以改善自身营销。现在银行天天都在开发新的沟通客户的方法。各银行在自己的ATM机上就捆绑了顾客可能感兴趣的本行产品信息，供使用本行ATM机的用户了解。如果数据库中显示，某个高信用限额的客户更换了地址，这个客户很有可能新近购买了一栋更大的住宅，因此会有可能需要更高信用限额，更高端的新信用卡，或者需要一个住房改善贷款，这些产品都可以通过信用卡账单邮寄给客户。当客户打电话咨询的时候，数据库可以有力地帮助电话销售代表。销售代表的电脑屏幕上可以显示出客户的特点，同时也可以显示出顾客会对什么产品感兴趣。同时，一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。这些电子购物网站使用关联规则中规则进行挖掘，然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。也有一些购物网站使用它们设置相应的交叉销售，也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。但是目前在我国，“数据海量，信息缺乏”是商业银行在数据大集中之后普遍所面对的尴尬。目前金融业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，却无法发现数据中存在的各种有用的信息，譬如对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣，并可观察金融市场的变化趋势。可以说，关联规则挖掘的技术在我国的研究与应用并不是很广泛深入。 3．2近年来关联规则发掘技术的一些研究由于许多应用问题往往比超市购买问题更复杂，大量研究从不同的角度对关联规则做了扩展，将更多的因素集成到关联规则挖掘方法之中，以此丰富关联规则的应用领域，拓宽支持管理决策的范围。如考虑属性之间的类别层次关系，时态关系，多表挖掘等。近年来围绕关联规则的研究主要集中于两个方面，即扩展经典关联规则能够解决问题的范围，改善经典关联规则挖掘算法效率和规则兴趣性。金融工程的定义关于金融工程的定义有多种说法，美国金融学家约翰·芬尼迪(John Finnerty)提出的定义最好：金融工程包括创新型金融工具与金融手段的设计、开发与实施，以及对金融问题给予创造性的解决。金融工程的概念有狭义和广义两种。狭义的金融工程主要是指利用先进的数学及通讯工具，在各种现有基本金融产品的基础上，进行不同形式的组合分解，以设计出符合客户需要并具有特定P／L性的新的金融产品。而广义的金融工程则是指一切利用工程化手段来解决金融问题的技术开发，它不仅包括金融产品设计，还包括金融产品定价、交易策略设计、金融风险管理等各个方面。本文采用的是广义的金融工程概念。[编辑本段]金融工程的核心内容金融工程中，其核心在于对新型金融产品或业务的开发设计，其实质在于提高效率，它包括： 1.新型金融工具的创造，如创造第一个零息债券，第一个互换合约等； 2.已有工具的发展应用，如把期货交易应用于新的领域，发展出众多的期权及互换的品种等； 3.把已有的金融工具和手段运用组合分解技术，复合出新的金融产品，如远期互换，期货期权，新的财务结构的构造等。[编辑本段]金融工程的运作程序金融工程的运作具有规范化的程序:诊断—分析—开发—定价—交付使用，基本过程程序化。其中从项目的可行性分析，产品的性能目标确定，方案的优化设计，产品的开发，定价模型的确定，仿真的模拟试验，小批量的应用和反馈修正，直到大批量的销售、推广应用，各个环节紧密有序。大部分的被创新的新金融产品，成为运用金融工程创造性解决其他相关金融财务问题的工具，即组合性产品中的基本单元。精算学精算学在西方已经有三百年的历史，它是一门运用概率论等数学理论和多种金融工具，研究如何处理保险业及其他金融业中各种风险问题的定量方法和技术的学科，是现代保险业、金融投资业和社会保障事业发展的理论基础。精算是一门运用概率数学理论和多种金融工具对经济活动进行分析预测的学问。在西方发达国家，精算在保险、投资、金融监管、社会保障以及其他与风险管理相关领域发挥着重要作用。精算师是同"未来不确定性"打交道的，宗旨是为金融决策提供依据。精算师

因为这与我们判断的物体存在相连关系，参考点的移动对我们判断其他是否移动存在因果关系，如果参考点没有移动，其他物体存在位移，就是其他物体移动，如果参考点移动，那其他物体的移动还需要第三个物体的介入来判断

必修课6门：①（证券投资专题、精算学专题、汇率专题任一）②金融统计方法③金融监管的理论与实践④投资学⑤现代金融市场与基本工具⑥投资银行学；选修课（12选6）：①数值方法与PDE②概率论与随机过程③金融时间序列分析④汇率统计分析⑤金融经济学⑥实用精算方法⑦动态资产定价⑧风险理论⑨金融工程学⑩金融衍生证券⑾金融风险管理⑿高级精算模型；理论物理：①高等量子力学②群论③量子统计物理④量子场论⑤粒子物理⑥广义相对论⑦中高能核物理⑧李群和李代数⑨量子规范场论⑩粒子物理专题⑾微分几何与拓扑学⑿计算模拟方法大气物理与大气环境：①大气湍流和扩散②大气化学③大气遥感④大气科学进展⑤大气辐射与光学⑥边界层物理⑦城市边界层气候和数值模拟⑧污染气象学概论⑨大气污染⑩大气科学概论；气象学：①大气动力学②大气环流③全球气候④地球流体力学⑤气候动力学⑥统计-动力分析⑦应用卫星气象学⑧对流天气和短时预报⑨中尺度气象学⑩高等天气学⑾数值天气模拟⑿气候模拟；地图学与地理信息系统：①遥感物理②计算机图象处理③遥感图像解释与方法④数字地球⑤GIS工程与应用⑥地理信息系统⑦地理学基础⑧空间数据库原理⑨遥感与地理信息科学⑩遥感光学图象处理⑾计算机地图制图；人文地理（城市规划、房地产开发与管理）：①城市区域与国土规划②城市化与城市体系研究③房地产理论与方法④城市景观与生态规划⑤建设项目投资分析⑥城市问题研究⑦城市经济专题⑧城市设计⑨旅游规划原理⑩城市园林绿地规划；基础心理学（发展与教育心理）：①心理学概论②发展心理学专题③社会心理学专题④认知心理学专题⑤儿童社会性发展⑥统计与测量⑦研究方法与实验⑧教育心理学专题⑨学校心理学专题⑩异常儿童心理学；另设非考试类专业课程若干门。计算机软件与理论（金融信息化）：①数据库系统原理②数据仓库与数据挖掘③软件工程④面向对象分析与设计⑤金融管理信息系统⑥计算机网络⑦网络信息安全⑧数字图象处理⑨Internet与Web技术概论⑩信号与信息处理课题实习⑾信号与信息处理专题⑿金融学专题；环境科学（规划与管理）：必修课①环境规划学②环境质量评价学③水环境学④微机及其应用⑤环境生态学⑥环境管理学⑦环境经济学⑧环境数学方法；选修课①污染气象学②环境法学③环境工程学④大气化学；传播学（新闻传播学海口班）：①世界新闻事业②传播学概论③新闻学理论研究④新闻实务研究⑤传播学研究方法⑥说服学⑦网络传播⑧广告学概论⑨媒体经营管理⑩新闻传播政策与法规；传播学（新闻传播学福州班）：①传播学概论②中外媒体比较研究③新闻学理论研究④新闻实务研究⑤传播学研究方法⑥说服学⑦网络传播⑧广告学概论⑨媒体经营管理⑩新闻传播政策与法规；传播学（新闻传播学北京班）：①世界新闻事业②新闻学理论研究③新闻实务研究④传播学研究方法⑤传播学概论⑥说服学⑦网络传播⑧广告学概论⑨媒体经营管理⑩新闻传播政策与法规；中国古代史（历史文化旅游）：必修课①周秦汉唐史研究②宋元明清史研究③中国古代文化史研究④中国古代艺术史研究⑤中国古代典章制度研究⑥考古学与旅游研究⑦历史地理学与旅游研究⑧宗教学与旅游研究⑨旅游历史文献研究⑩历史文化旅游系列讲座；选修课①中国近现代史研究②中外文化交流史研究；

在国内不能回避这样一个事实：受过高等教育的专业人士都可以读懂国内经济类，金融类核心期刊，但国内金融学专业的本科生却很难读懂本专业的国际核心期刊《Journal of Finance》，证券投资基金经理少有人去阅读《Joural of Portfolio Management》，其原因不在于外语的熟练程度，而在于内容和研究方法上的差异，国内较多停留在以描述性分析为主着重描述金融的定义，市场的划分及金融组织等，或称为描述金融；而国外学术界以及实务界则以数量性分析为主，比如资本资产定价原理，衍生资产的复制方法等，或称为分析金融，即使在国内金融学的教材中，虽然涉及到了标的资产（Underlying asset）和衍生资产（Derivative asset）定价，但对公式提出的原文证明也予以回避，这种现象是不合理的，产生这种现象的原因有如下几个方面：首先，根据研究方法的不同，我国金融学科既可以归到我国哲学社会科学规划办公室，也可以归到国家自然科学基金委员会管理科学部，前者占主要地位，且这支队伍大多来自经济转轨前的哲学和政治学队伍，因此研究方法多为定性的方法。而西方正好相反，金融研究方向的队伍具有很好的数理功底。其次是我国的金融市场的实际环境所决定。我国证券市场刚起步，也没有一个统一的货币市场，投资者队伍主要由中小投资者构成，市场投机成分高，因此不会产生对现代投资理论的需求，相应地，学术界也难以对此产生研究的热情。然而数学技术以其精确的描述，严密的推导已经不容争辩地走进了金融领域。自从1952年马柯维茨（Markowitz）提出了用随机变量的特征变量来描述金融资产的收益性，不确定性和流动性以来，已经很难分清世界一流的金融杂志是在分析金融市场还是在撰写一篇数学论文。再回到Collins的讲话，在金融证券化的趋势中，无论是我们采用统计学的方法分析历史数据，寻找价格波动规律，还是用数学分析的方法去复制金融产品，谁最先发现了内在规律，谁就能在瞬息万变的金融市场中获取高额利润。尽管由于森严的进入堡垒，数学进入金融领域受到了一定的排斥和漠视，然而为了追求利润，未知的恐惧显得不堪一击。于是，在未来我们可以想象有这样一个充满美好前景的产业链：金融市场--金融数学--计算机技术。金融市场存在巨大的利润和高风险，需要计算机技术帮助分析，然而计算机不可能处理“大概”，“左右”等描述性语言，它本质上只能识别由0和1构成的空间，金融数学在这个过程中正好扮演了一个中介角色，它可以用精确语言描述随机波动的市场。比如，通过收益率状态矩阵在无套利的情形下找到了无风险贴现因子。因此，金融数学能帮助IT产业向金融产业延伸，并获取自己的利润空间。金融数学这门新兴的交叉学科已经成为国际金融界的一枝奇葩。刚刚公布的2003年诺贝尔经济学奖，就是表彰美国经济学家罗伯特·恩格尔和英国经济学家克莱夫·格兰杰分别用“随着时间变化易变性”和“共同趋势”两种新方法分析经济时间数列给经济学研究和经济发展带来巨大影响。王铎介绍，金融数学的发展曾两次引发了“华尔街革命”。上个世纪50年代初期，马科威茨提出证券投资组合理论，第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券收益可能最大的投资方法，引发了第一次“华尔街革命”。1973年，布莱克和斯克尔斯用数学方法给出了期权定价公式，推动了期权交易的发展，期权交易很快成为世界金融市场的主要内容，成为第二次“华尔街革命”。金融数学家已经是华尔街最抢手的人才之一。最简单的例子是，保险公司中地位和收入最高的，可能就是总精算师。美国花旗银行副主席保尔·柯斯林著名的论断是，“一个从事银行业务而不懂数学的人，无非只能做些无关紧要的小事”。在美国，芝加哥大学、加州伯克利大学、斯坦福大学、卡内基·梅隆大学、密歇根大学和纽约大学等著名学府，都已经设立了金融数学相关的学位或专业证书教育。专家认为，金融数学可能带来的发展应该凸现在亚洲，尤其是在金融市场正在开发和具有巨大潜力的中国。香港中文大学、科技大学、城市理工大学等学校都已推出有关的训练课程和培养计划，并得到银行金融业界的热烈响应。但中国内地对该项人才的培养却有些艰辛。王铎介绍，国家自然科学基金委员会在一项“九五”重大项目中，列入金融工程研究内容，可以说全面启动了国内的金融数学研究。可这比马科威茨开始金融数学的研究应用已经晚了近半个世纪。在金融衍生产品已成为国际金融市场重要角色的背景下，我国的金融衍生产品才刚刚起步，金融衍生产品市场几乎是空白。“加入WTO后，国际金融家们肯定将把这一系列业务带入中国。如果没有相应的产品和人才，如何竞争？”王铎忧虑地说。他认为，近几年，接连发生的墨西哥金融危机、百年老店巴林银行倒闭等事件都在警告我们，如果不掌握金融数学、金融工程和金融管理等现代化金融技术，缺乏人才，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。我们现在最缺的，就是掌握现代金融衍生工具、能对金融风险做定量分析的既懂金融又懂数学的高级复合型人才。国内不少高校都陆续开展了与金融数学相关的教学，但毕业的学生远远满足不了整个市场的需求。王铎认为，培养这类人才还有一些难以逾越的障碍———金融数学最终要运用于实践，可目前国内金融衍生产品市场还没有成气候，学生很难有实践的机会，教和学都还是纸上谈兵。另外，高校培养的人大多都是本科生，只有少量的研究生，这个领域的高端人才在国内还是凤毛麟角。国家应该更多地关注金融和数学相结合的复合型人才的培养。王铎回忆，1997年，北京大学建立了国内首个金融数学系时，他曾想与一些金融界人士共商办学。但相当一部分人对此显然并不感兴趣：“什么金融衍生产品，什么金融数学，那都是国家应该操心的事。”尽管当初开设金融数学系时有人认为太超前，但王铎坚持，教育应该走在产业发展的前头，才能为市场储备人才。如果今天还不重视相关领域的人才培养，就可能导致我们在国际竞争中的不利。记者发现即使今天，在这个问题上，仍然一方面是高校教师对于人才稀缺的担忧，一方面却是一些名气很大的专家对金融数学人才培养的冷漠。采访中，记者多次试图联系几位国内金融数学界或金融理论界专家，可屡屡遭到拒绝。原因很简单，他们认为，谈人才培养这样的话题太小儿科，有的甚至说，“我不了解，也根本不关注什么人才培养”。还有的说，“我现在有很多课题要做，是我的课题重要，还是讨论人才培养重要”、“我没有时间，也没义务向公众解释什么诺贝尔经济学奖，老百姓要不要晓得金融数学和我没有关系”。

金融核心期刊模板投稿

向核心期刊杂志投稿，现在期刊大多采用网上投稿。投稿后期刊编辑经过审稿之后过段时间就会给你答复，在发稿邮箱里查看。然后你就按照期刊的回复内容处理。就这么简单。

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下载想要投稿的杂志相关的最新的文献几篇，看看人家怎么写的，照葫芦画瓢，引用文献时，注意不能照抄原文，要将别人的话换种说法转成自己的话。

2、写文章

文章一般包括题目，摘要，引言，正文，结论，参考文献几部分组成。摘要部分语言要简明扼要，一般包括目的，内容手段，结论三部分。引言也要重视，一般包括：课题研究的意义；前人研究的现状和存在问题、不足之类；研究创新点，比如可以解决前人未解决的问题，或者在前人研究的比较浅，你在人家研究基础之上更深入进行研究。正文是你要表达的内容，语句通顺结论部分，要简洁高度概括。

3、投稿

搜索准备投稿杂志的网站，网站上一般会有格式内容要求，有的还会有论文格式WORD模板，上传稿件时网站上一般有投稿指南，推荐审稿人选所引用的参考文献里的作者专家，要是了解这个领域的专家。

扩展资料：

确定核心期刊的标准可以概括为以下几项，其一主办机构的权威性，其二文章作者的权威性，其三，文章的被引用率及文献的半衰期，测定文章内容新颖性的指标，一般科技文献半衰期较短，社科文献则较。学术界通过一整套科学的方法，对于期刊质量进行跟踪评价，并以情报学理论为基础，将期刊进行分类定级。

在国际科学界，如何正确评价基础科学研究成果已引起越来越广泛的关注。而被SCI、SSCI收录的科技论文的多寡则被看作衡量一个国家的基础科学研究水平、科技实力和科技论文水平高低的重要评价指标。被它收录的论文具有较高的质量，代表了当时有关领域的先进水平。包括了全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科。

参考资料来源：百度百科-核心期刊

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大概流程就这样：投稿------初审------通过------通知------汇款------定版------出刊------邮递