Экспресс маркетинг александр левитас: Книга: «Экспресс-маркетинг. Быстро, конкретно, прибыльно» — Александр Левитас. Купить книгу, читать рецензии | ISBN 978-5-00117-562-9

Содержание

Александр Левитас — topspikerov.ru

Александр Левитас (Хайфа, Израиль) – эксперт №1 по партизанскому маркетингу на российском рынке.
Бизнес-тренер и консультант, обладатель титула «Лучший бизнес-тренер России».

Его главный принцип можно выразить одной строчкой: «Ваш бизнес может приносить вам больше денег!»

Автор бестселлеров «Больше денег от Вашего бизнеса» (деловой бестселлер №1 в России в 2012 году), «Дневник успешного человека» и «Экспресс-маркетинг. Быстро, конкретно, прибыльно».

Единственный на рынке России сертифицированный ученик международного маркетингового гуру Джея Левинсона, «отца партизанского маркетинга».

Александр Левитас консультирует и преподаёт с середины 90-х годов. Использует в работе как российский, так и американский, и израильский маркетинговый подход.
Среди клиентов – как компании малого и среднего бизнеса, так и «Сбербанк», «МДМ Банк», «Билайн», «Лаборатория Касперского», Уральский Федеральный Университет, «Эссен Продакшен» (торговая марка «Махеевъ») и другие известные компании.

Проводит открытые и корпоративные семинары по малобюджетному маркетингу, по увеличению прибыльности бизнеса и по отладке бизнес-процессов. Семинары проходят в разных городах и странах – от Калининграда до Владивостока, от Чехии до Вьетнама.

Как спикер, Александр Левитас делил сцену с такими экспертами, как Стивен Кови, Брайан Трейси, Нил Рэкхем, Джеффри Лайкер, Алан Пиз, Радислав Гандапас, Игорь Манн, Глеб Архангельский и другими.
Автор многочисленных публикаций в журналах Forbes, «Коммерческий директор», «Рекламодатель», «Управление сбытом» и в других российских и зарубежных периодических изданиях на темы рекламы, маркетинга и организации бизнеса.

Эксперт по маркетингу телеканалов «НТВ», «Первый канал», «ТВЦ» и «Успех».

Ведет блог, в котором опубликовано уже более 2000 статей и заметок и регулярно появляются новые – в 2011 году блог завоевал титул «Лучший блог Рунета о бизнесе», обойдя в финале блог Олега Тинькова.

Его бесплатные электронные газеты деловой тематики, на которые подписаны более 495,000 читателей со всего мира, трижды выигрывали номинации «Лучшее электронное издание о бизнесе» и «Лучшее электронное издание о рекламе и маркетинге» на фестивалях электронных газет.

Закончил тель-авивскую Академию Рекламы и Копирайтинга под руководством Тирцы Гранот, легенды израильского рекламного бизнеса.

Учился лично у таких международных экспертов, как Филип Котлер, Джек Траут, Нил Рэкхем, Джей Левинсон, Брайан Трейси и другие.

Александр Левитас – обладатель чёрного пояса по боевому искусству нунчаку-до, чемпион Израиля по нунчаку-кумите.

Многократный чемпион Израиля, двухкратный обладатель Кубка России и вице-чемпион мира по «Что? Где? Когда?».

Книга «Экспресс-маркетинг. Быстро, конкретно, прибыльно» Левитас А М

Экспресс-маркетинг. Быстро, конкретно, прибыльно

В маркетинге существует немало инструментов, результат от применения которых можно получить быстро: за месяц, неделю и даже за несколько дней. Именно такие инструменты собрал в одной книге главный эксперт по партизанскому маркетингу, автор «Больше денег от вашего бизнеса» Александр Левитас. Это практическое пособие поможет вам: Поднять квалификацию персонала, в том числе продавцов, и помочь своим сотрудникам продавать больше; Быстро и правильно провести позиционирование. Быстро создать новые продукты на основе старых или выйти на новые рынки; Грамотно работать с ценообразованием, увеличивая прибыль практически мгновенно и без существенных затрат; Оптимизировать работу бизнеса и увеличить средний чек.

Поделись с друзьями:

Издательство:
Манн, Иванов и Фербер
Год издания:
2016
Место издания:
Москва
Язык текста:
русский
Тип обложки:
Твердый переплет
Формат:
60х90 1/16
Размеры в мм (ДхШхВ):
215×145
Вес:
375 гр.
Страниц:
224
Тираж:
5000 экз.
Код товара:
837472
Артикул:
ITD000000000810907
ISBN:
978-5-00057-730-1
В продаже с:
01.
03.2016
Аннотация к книге «Экспресс-маркетинг. Быстро, конкретно, прибыльно» Левитас А. М.:
В маркетинге существует немало инструментов, результат от применения которых можно получить быстро: за месяц, неделю и даже за несколько дней. Именно такие инструменты собрал в одной книге главный эксперт по партизанскому маркетингу, автор «Больше денег от вашего бизнеса» Александр Левитас.
Это практическое пособие поможет вам:
Поднять квалификацию персонала, в том числе продавцов, и помочь своим сотрудникам продавать больше;
Быстро и правильно провести позиционирование.
Быстро создать новые продукты на основе старых или выйти на новые рынки;
Грамотно работать с ценообразованием, увеличивая прибыль практически мгновенно и без существенных затрат;
Оптимизировать работу бизнеса и увеличить средний чек. Читать дальше…

Экспресс-маркетинг. Александр Левитас | Жизнь — это движение! А тестирование


Ссылка на OZON.

Впервые за долгое время пишу негативный отзыв на книгу. И раньше бывало, конечно, что я не могла дочитать книгу до конца. Но там другое. Там просто мне не подходил стиль описания, слишком нудный. Но доклады нобелевских лауретов я тоже врядли пойму, что не делает их хуже ツ

А эту книгу я хоть и дочитала, но впечатление плохое. Сплошная реклама «покупайте мою вторую книгу, записывайтесь на мои тренинги и покупайте консультации». И эти призывы там НАСТОЛЬКО часто, что выглядит очень навязчиво.

Наверное, автор использует один из своих методов 7 касаний → люди редко реагируют на рекламу сразу же, с первого раза. Обычно они следуют ей, когда видят в седьмой раз (или двадцать седьмой, есть разные теории). Вот он и старается почаще говорить «А вот этот материал рассмотрен в другой моей книге, но так и быть, тут по верхам пройдусь. А чтобы точно закрепить материал, купите индивидуальную консультацию. Я вот, кстати, не только полный день провожу, но и бюджетный вариант, по часам!». Тьфу.

Мне кажется, в нашем веке люди уже не реагируют на такую навязчивую рекламу. Наоборот, она начинает раздражать. Хотя что я могу знать обо всех? Конечно же, я говорю о себе. Мне противно было читать. Один раз ок, два, ну три, эй, ну харош уже, горшочек, НЕ ВАРИ!

Вот сейчас другую книгу читаю, ну совсем другое дело же! В самом начале есть раздел «о книге», в конце которого блок «дополнительно». Где указывается, что да, вот еще тут и тут подробнее можете посмотреть, а еще у нас есть семинары.


Этот подход мне нравится больше. В самом начале указали, что еще есть. Еще было бы удобно в самом конце. Вот я дочитала книгу, составила мнение, что авторы крутые и стоит к ним обратиться и тут мне ненавязчиво подсказывают, что у них семинары еще есть. Такой подход продает.

Я также стараюсь делать в блог-постах. И мы сейчас не про посты с отзывами участников курсов ツ

Моя основная реклама — серьезные посты. Полезные:

— Что такое тест-кейс и как его писать.
— Какой результат писать в чек-листе.
— Позитивное и негативное тестирование.
— Классы эквивалентности: будни Золушки.
— Как заводить задачи в баг-трекер
— …

Обычно все эти посты — полезная для начинающих информация. А кто самые важые начинающие для меня? Верно, студенты. Обо что спотыкаются чаще всего → вот и приоритет для ближайшей статьи. О чем и пишу. В конце статьи. «Статья написана для студентов моих курсов бла-бла-бла». Иногда в самом начале всколь упоминаю со ссылкой: «студенты школы / интенсива задали интересный вопрос…». Те, кто читает блог постоянно, просто не переходят по ссылке. А кто впервые нашел блог, могут заинтересоваться, что за курсы такие. Вот это в моем понимании более правильная и ненавязчивая реклама.

Но и помимо рекламы книга местами просто жжет. То автор предлагает ввести какое-то улучшение, а потом строго контролировать работников. Например, поставить человека-зазывалу, раздающего листовки. И контролировать, а то ведь мы то их знаем, только отвернись, эти лентяи все бросят! Ужасное отношение к работникам, имхо. Если вы правда хотите увеличивать прибыль, то стоит отказаться от устаревших представлений «люди — тупой скот, их надо жестко контролировать и наказывать». Вместо этой книги я бы порекомедовала лучше на выбор:

— Горячие поклонники. Кен Бланшар и Шелдон Боулз
— Бизнес как игра. Сергей Абдульманов
— Правила Zappos. Джозеф Митчелл
— Дао Toyota. Джеффри Лайкер

И это я постаралась выбрать из прочитанного то, что подойдет под любой бизнес, включая кафешку или небольшой магазин, а не только крупные ИТ проекты. Любите своих сотрудников, это окупается ツ

Или другой пример, автор подсказывает, как можно быстро поднять продажи. Можно сосредоточиться только на тех клиентах, кто быстро покупает! Есть разные категории, обычно клиент не сразу берет, а ходит и думает еще. А некоторые покупают под влиянием порыва. Вот можно на них сосредоточиться. Мега-план! Да, автор пишет в конце главы, что это подходит только для краткосрочного повышения прибыли, поднять денег в этом месяце, но потом их будет отток, если забивать на остальных клиентов (удивительно, правда?). Но.. Ну не знаю, мне кажется, что, если люди задаются именно вопросом «что мне сделать, чтобы продажи выросли прям щас?», то они радостно ухватят за этот прием и это обернется печально…

Но, безусловно, есть и светлые моменты и советы в книге. Например, что мне понравилось:

1. Переход на прибыльное время. Часто магазины упускают прибыль, потому что не работают тогда, когда мимо идут покупатели. Например, кофейня около универа открывается в 8 утра, теряя кучу посетителей, которые зашли бы выпить чашку кофе перед парами.

Нужно изучить своих клиентов, когда они могут прийти. И сдвинуть свой график. В идеале, конечно, работать круглосуточно. Но можно хотя бы работать не с 9 до 18, а с 11 до 20 или, наоборот, с 7 до 16…

2. Упрощение процесса покупки. Если мне надо заполнить 100500 полей для покупки, то такой магазин идет в лес. Самый лучший пример — Amazon c его фичей «купить в 1 клик». Ну и, конечно, подсказки Дадаты если подключат все суши-пиццерии, будет очень круто! Некоторые утомили своими формами… Как пишет автор: «меньше шагов — больше продаж».

3. Быстро, быстро, еще быстрее. Чем быстрее обслуживаете, тем больше клиентов. Никто не любит ждать. Да, когда форум заказа сократили, это ускорило обслуживание, но можно пойти еще дальше. Например, можно давать скидку, если пиццу везли дольше часа. Или кофе в подарок, если его не заварили за 2 минуты. И тд.

4. Пользователи знают меньше вас. Поэтому их вопросы — не тупые. Это вы тупой, если ответить не в состоянии. Простой пример из книги: покупатель не знает, что «Манол» — это фирма, а не товар. Он приходит за антифризом и потом такой диалог:

— Манол есть?
— Да, а что вам надо?
— Манол.
— Так что надо то?
— Манол
— Есть Манол, а что вам надо?!

Продавец считает тупым покупателя, раз он не уточняет. А покупатель считает тупым продавца, раз он его не понял. И покупатель тут прав, продавец мог задать уточняющий вопрос или рассказать, что это не конкретный товар, а целая марка с кучей ассортимента.

5. Картонные продавцы. Сделайте карточки конкретных товаров. Узнайте, какие вопросы чаще всего задают по товару и ответьте на них. Такие продавцы часто продают даже лучше настоящих ツ А еще такую рекламку можно забрать с собой. Наши внедренцы подтверждают! Раздаточный материал заказчики воспринимают на ура!

6. Вы работает, клиент отдыхает. Можно сделать за человека какую-то часть работы, которую обычно он делает сам. Например, чтобы взять машину напрокат, вам надо приехать в определенное место и туда же ее вернуть потом. А есть фирма, которая сама пригонит машину вам и заберет в любом месте.

Можно продавать набор «для ужина», чтобы клиент просто купил готовый пакет. Партия еды пошла еще дальше, они привозят тебе эти ужины! Хотя сейчас есть и другие сервисы, которые привозят сразу готовое. Выбирай, хочешь ты готовить сам или нет =)

7. Продавайте сопутствующие товары. Очень круто, когда в магазинах есть «вам еще может понравится» или «с этим товаром также берут». Хорошие примеры: OZON, Wildberries, да и не только они. Просто этими я часто пользуюсь ))) Фишка «на модели, помимо юбки, еще вот этот топ и эти туфли» — очень крутая. Часто именно они и оказываются в корзине. Да и полностью подобранный лук — это удобно.

Или когда покупаешь плиту, а тебе сразу рекомендуют средства для чистки. Давно дело было, но я помню это. Я вот очень рада была предложению, так то мне самой пришлось бы потом ходииииить, искааааать… Или когда посудомойку купили, продавец сразу полный набор порекомендовал к ней! А это мог бы сделать и сам сайт =))) В общем, такие «посмотри еще вот это» реально увеличивают продажи, говорю как подопытный ツ

8.  Продавайте дешевле, зарабатывайте больше. Если клиент чувствителен к цене, ему следует предложить более дешевый продукт. Хорошо, когда у вас такой есть )))) Аналог, но подешевле. Это будет уместнее, чем просто скидку давать, иначе кажется, что исходно цену накручивали.

9. Договаривайтесь заранее. Ненавязчиво так спрашивайте в самом конце «когда назначить следующий визит?». Желательно проконтролировать, как клиент занесет себе в календарь это событие))) А если он уже вписался, то скорее всего вернется. И это верно, очень жаль, что этот хинт не используют. Я так на эпиляцию ходила, потом забила, так как каждый раз надо звонить, назначать день… А там еще занято может быть или тебе лень или еще что. А записывали бы меня сразу, ходила бы.

10. Дайте причину прийти к вам снова. Это из серии «шестой бизнес-ланч в подарок». В общем, эти купончики правда работают.

11. Наклейте первую марку. А если ты сам вклеишь в купончик первую наклейку, или даже две — колиество заполнивших их увеличится. Хотели сделать 5 наклеек — сделайте 7 и вклейте первые 2 сами.

12. Учитесь у Франсуа Коти. Если у вас есть возможность сделать пробники, то при покупке дарите пробники товаров, которые покупатель не купил. Может, он просто не знал, что у вас такое есть или сомневается в качестве.

13. Играйте с клиентом. Всякие разные игры есть. Лотерея, игра «чей чек длиннее» итд

14. Обоснуйте цену, чтобы продать товар. Объясните, какие выгоды принесет покупка и почему пользователю надо купить ваш продукт.

15. Спасите от смерти буриданова осла. Выбор из многих вариантов вводит в уныние. Это только кажется, что это круто, но выбирать нам проще из мЕньшего количества вариантов.

16. «Не продавайте нас, дарите подарки». Советовать продукт кому-то людям бывает стыдно. А вот если вы делаете подарок, то привлечете клиентов. Например, вы риелтор. Предложите клиенту подарить друзьям бесплатную оценку квартиры. Важно, чтобы бесплатный подарок был не абы какой, интересный всем (типа айфона), а такой, который нужен вашим потенциальным клиентам.

Ну и помогайте продавать ваш товар партнерам. Они то про ваш товар мало знают, а если у них вырастут продажи, то и вам будет хорошо))

….

Ну и на самом деле закладок у меня достаточно в книге (электронных). Половина, чтобы обсмеять «вот тут он навязчиво курсы предлагает, и тут, и здесь, а тут бред пишет про тотальный и строгий контроль и тд», а другая половина — про вещи, которые мне понравились. Часть я уже знала, что-то было интересно и ново прочитать.

Так что, наверное, книгу можно читать. Просто закройте глаза на всю ту рекламу, которую вам так навязчиво суют под нос ツ

PS: добавила книгу в общий список прочитанных мною книг.

«Экспресс-маркетинг». Александр Левитас: iorwerth — LiveJournal

Девять лет назад я купил первую книжку Александра Левитаса «Больше денег от Вашего бизнеса» (тогда её издавал издательский дом «Питер»). Эта книга в зелёной обложке до сих пор, по моему мнению заслуживает самых высоких оценок (сейчас эта книга переиздана издательством «МИФ»). Кроме того, я читаю блог этого автора и подписан на его электронные газеты (хотя эти рассылки сейчас уже не так часты, как несколько лет назад). В общем, именно поэтому я решил приобрести «Экспресс-маркетинг» не читая предварительно никаких обзоров этой книги, и никаких отзывов на неё — полное доверие автору.

Левитас — специалист по малобюджетному или «партизанскому» маркетингу. Его приёмы просты, и то, что он предлагает использовать в продажах, обычно не требует каких-то крупных вложений, но зато позволяет поднять сумму чека.

Но буквально с первых страниц меня не покидало смутное чувство, что всё это я уже видел. Ну да, так и есть — всё это Левитас уже описывал в «Больше денег…», а также у себя в блоге. Он заново рассказывает и о работе с отзывами, и о скидках, и о назначении цены, и об играх с покупателями, и об абонементах, и о пакетировании товара, и о «картонных продавцах»… Так что первое впечатление у меня сложилось не очень положительное — из обещанных 120-ти способов поднять продажи новых, как оказалось, «не сады». И поскольку эти способы не обозначены и не пронумерованы, то что-то заставляет усомниться и в их количестве — действительно ли их 120? И не считает ли автор разные купоны на скидку разными способами?

При этом автор периодически открытым текстом отсылает читателя к своему первому творению: «Об этом я более подробно рассказываю в своей книге «Больше денег от Вашего бизнеса». А также успевает дать рекламу всех своих семинаров: «Об этом я очень подробно рассказываю на семинаре «(тема семинара)». Приходите на семинар!» Да, и призыв к действию в рекламе Левитас уже описывал в книге «Больше денег…», а теперь с успехом его применяет к читателям новой книги.

Я задал себе вопрос — зачем же он повторяется? Ну, повторенье — мать ученья. А кроме того, кое-какая разница между этими двумя книгами чувствуется. Во-первых, в «Экспресс-маркетинге» информация изложена более кратко, она напоминает, скорее конспект, в котором не разъясняется всё досконально, а даётся только основной тезис. Потому и «Экспресс», видимо. Во-вторых, кое-какие приёмы получили дополнительную «обкатку» — что-то Левитас чуть-чуть подправил, слегка скорректировал, да и назвал по-новому (ещё один из приёмов автора).

Ну а зачем автор так открыто занимается саморекламой? Здесь ответ напрашивается простой — значит это работает. И если кто-то прочитав «Экспресс-маркетинг» купит «Больше денег…» или запишется на семинар Александра, то значит этот приём сработал и себя окупил. Несмотря на назойливость, которая меня раздражает.

Ну а что же нового или особенного в этой книге? Например, в ней поднимается вопрос мотивации персонала и оценки его работы, чего не было в первой книге. А кроме того, в ней присутствуют и новые «фишечки» которые раньше были описаны в блоге, а теперь помещены в книгу, хотя их и не так много.

Поскольку сам я в прямых продажах не работаю (наш технический отдел оказывает на них лишь косвенное влияние), то не могу похвастаться мгновенным увеличением прибыли на 100 или 200 процентов. В книге же Левитас описывает истории предпринимателей, которые применили один-два приёма на практике и тут же ощутили приток наличности в кассу. Ладно, ну а мне тогда что эти книги могут дать?

В своё время использовал приём проверки объявления «на ГКЧП» (Где? Когда? Что? Почём?») из первой книги, когда вывешивал объявления на сайте клуба авторской песни. Это простой и эффективный приём, позволяющий убедиться, что объявление содержит всю необходимую информацию — где произойдёт событие, когда, что именно и сколько это будет стоить. Без этой проверки я иногда забывал указать время и дату концерта…

А ещё оценил такую «фишечку», как «речёвка для лифта» — это короткая презентация из нескольких предложений. Подобную речёвку в виде заламинированной карточки на днях увидел на столе у нашего секретаря — по ней можно очень легко и быстро, не задумываясь, ответить по телефону чем занимается наша компания. Действительно удобно. Приём до безобразия простой и не требует финансовых вложений.

И с чем не поспоришь, так это с самой главной истиной, описанной в самой последней главе — мало прочитать книгу, важно ещё и опробовать понравившуюся методику в деле.

Как мне кажется, эта книга может служить хорошим дополнением к «Больше денег…», но может и быть прочитана самостоятельно. Тем, кто связан с продажами (особенно розничными) будет полезно прочитать. Хотя некоторое ощущение обмана всё-же подпортило впечатление.

Удачи Вам и успехов!



 

Книга: Экспресс-маркетинг. Быстро, конкретно, прибыльно — Александр Левитас

  • Просмотров: 7310

    За что сражались советские люди.…

    Александр Дюков

    Это была война на уничтожение и порабощение миллионов советских граждан – русских и…

  • Просмотров: 6521

    Победи депрессию прежде, чем она…

    Роберт Лихи

    В мире более 350 миллионов человек страдают депрессией. Это число неуклонно растет, и, к…

  • Просмотров: 4361

    Метафорические ассоциативные карты.…

    Михаил Ингерлейб

    Книга вводит в волшебный мир метафорических ассоциативных карт – уникального инструмента…

  • Просмотров: 4027

    Атомные привычки. Как приобрести…

    Джеймс Клир

    Может ли одна монетка сделать человека богатым? Конечно, нет, скажете вы. Но если…

  • Просмотров: 3677

    Гений общения. Как им стать?

    Стив Накамото

    Навыки эффективного общения отличают человека успешного. Неумеющий общаться обречен на…

  • Просмотров: 3066

    Карты смысла. Архитектура верования

    Джордан Питерсон

    Джордан Питерсон – клинический психолог, философ, профессор психологии Университета…

  • Просмотров: 3046

    Ледяная принцесса. Цена власти

    Сергей Садов

    Ледяная Принцесса Ленайра не зря носит свое прозвище: ее умению скрывать эмоции…

  • Просмотров: 2218

    Продажи B2B: 101+ кейс

    Евгений Колотилов

    Эта книга – квинтэссенция моего опыта как продавца, переговорщика и тренера по крупным и…

  • Просмотров: 2083

    Построение отдела продаж. WORLDWIDE

    Константин Бакшт

    Бизнес – это война, где пленных скупают за бесценок. Линия фронта на этой войне проходит…

  • Просмотров: 1988

    Богини: тайны женской божественной…

    Джозеф Кэмпбелл

    Джозеф Кэмпбелл раскрыл мифологию для массового читателя. Его книги-бестселлеры «Сила…

  • Просмотров: 1952

    Переживая горе

    Джулия Самюэль

    Книга мгновенно стала мировым бестселлером. Она написана для всех, кто только что пережил…

  • Просмотров: 1797

    Часы без циферблата, или Полный…

    Ирина Оганова

    Ирина Оганова – писатель, автор бестселлеров #Иллюзия счастья и любви и #Мы никогда не…

  • Просмотров: 1713

    Боевое НЛП: техники и модели скрытых…

    Евгений Спирица

    Ничто не действует на человека так, как слово! Оно заставляет нас радоваться и смеяться,…

  • Просмотров: 1645

    Стальной характер. Принципы мужской…

    Павел Домрачев

    Хотите стать мужчиной, который последовательно и уверенно добивается своих целей? Чтобы…

  • Просмотров: 1568

    Эгоистичная митохондрия. Как сохранить…

    Ли Ноу

    Мечта любого человека – оставаться молодым как можно дольше. Мы не хотим стареть и…

  • Просмотров: 1398

    Ученик Теней

    Вадим Фарг

    «Ученик Теней» – фантастический роман Вадима Фарга, первая книга одноименного цикла,…

  • Просмотров: 1389

    Как продать что угодно кому угодно

    Джо Джирард

    Автор этого бестселлера продал тринадцать тысяч и один автомобиль за пятнадцать лет своей…

  • Просмотров: 1371

    Системное управление на практике. 50…

    Евгений Севастьянов

    Системное управление находится на пике популярности, ведь оно затрагивает ключевые…

  • Просмотров: 1305

    Без паники! Как научиться жить спокойно…

    Дмитрий Ковпак

    Все больше людей чувствуют себя в плену страха, паники. Любая неприятная новость способна…

  • Просмотров: 1267

    Не верь всему, что чувствуешь. Как…

    Роберт Лихи

    Думаете, что все бессмысленно? Тревожитесь, не доверяете миру, беспокоитесь, что впереди…

  • Просмотров: 1238

    Лекции по общей психологии

    А. Лурия

    Лекции Александра Романовича Лурии – это университетский курс по общей психологии,…

  • Просмотров: 1153

    К чёрту хаос! Организация взрослой…

    Лена Николенко

    Социальные сети, необъятный выбор возможностей, успешный успех, нехватка времени, поиски…

  • Просмотров: 1148

    Излом 1.0

    Вадим Фарг

    Митин, в прошлом тихий неприметный городок, в настоящем дьявольская аномалия. Каждому…

  • Просмотров: 1047

    Роман о Граале. Магия и тайна мифа о…

    Джозеф Кэмпбелл

    Джозеф Кэмпбелл глубоко занимался изучением мифов о поисках Грааля и легенд о короле…

  • Александр Левитас.

    Партизанский маркетинг в Интернете

    Особенностью семинара является то, что Александр Левитас не пытается сделать из Вас эксперта по интернет-технологиям, зато даёт Вам с десяток рекламных и маркетинговых инструментов, которые Вы сможете начать использовать уже назавтра — и, скорее всего, получите первые результаты в течение дня-двух.

    Для применения этих инструментов нет нужды быть программистом или дизайнером — если Вы комфортно пользуетесь электронной почтой, браузером и Word’ом с Excel’ем, то Вы сможете эффективно применять и всё то, чему Левитас учит на семинаре — понимая, что и зачем делаете.

    Для кого этот семинар:

    — Для владельцев малых и средних бизнесов

    — Для менеджеров по продажам, рекламе или маркетингу

    — Для веб-студий и рекламных агентств

    — Для консультантов по маркетингу и рекламе

    Зачем Вам этот семинар:

    — Чтобы изучить новые малозатратные способы рекламы — через Интернет

    — Чтобы резко поднять результативность Вашего  сайта и интернет-рекламы

    — Чтобы добраться до клиентов, которые не читают газеты и не смотрят ТВ

    — Чтобы не платить за рекламу в СМИ, а создать собственные «карманные СМИ»

    — Чтобы один раз запущенная реклама работала не два дня, а годами

    — Чтобы «охотиться» на клиентов там, где этого не делают конкуренты

    — Чтобы заставить сотни и тысячи людей говорить и писать о Вашей фирме

    — Чтобы клиенты сами находили Вас и обращались за покупкой

    Чему учит семинар:

    — В чём особенности партизанской рекламы в Интернете

    — Как заставить Ваш сайт приносить Вам больше продаж

    — Как собрать вокруг себя десятки тысяч потенциальных клиентов

    — Как эффективно использовать дешёвую контекстную рекламу

    — Как создать «карманные СМИ» и стать там главным рекламодателем

    — Какие нестандартные каналы рекламы помогут обойти конкурентов

    — Как раздавать подарки, не тратя на них ни копейки

    — Как убедить толпу других людей рекламировать Вас бесплатно

    — Как сделать, чтобы Вам массово поставляли покупателей

    Программа семинара:

    — Важные особенности рекламы именно в Интернете

    — «Мужские» и «женские» маркетинговые стратегии

    — Два главных принципа эффективного маркетинга в Сети

    — Доверительный маркетинг — и как заставить его работать

    — Ваши собственные СМИ — выпуск электронных газет

    — Ваш сайт — каким он должен быть и каким не должен

    — Хитрости контекстной рекламы — 30 копеек за клиента

    — Как привлекать клиентов через блоги — свои и чужие

    — Как самому находить клиентов в Интернете

    — Как получить прибыль из социальных сетей и сервисов

    — Дополнительные каналы рекламы и продаж

    — Написание статей как эффективный инструмент рекламы

    — Секреты эффективных партнёрских программ

    — Вирусный маркетинг — как заставить людей писать о Вас

    — Приёмы, уловки, хитрости и трюки мелкой россыпью

    Регистрация на курс по телефону (495) 788-88-69.

    Постоянная ссылка на этот мастер-класс:

    http://cityclass.ru/levitas_partizanskyi_marketing_v_internete

    16+

    …………………….

    результатов поиска в законодательных органах | Конгресс.гов

    Раздел протокола Конгресса Ежедневный дайджест Сенат жилой дом Расширения замечаний

    Замечания участников Автор Any House MemberАдамс, Альма С.[D-NC] Адерхольт, Роберт Б. [R-AL] Агилар, Пит [D-CA] Аллен, Рик В. [R-GA] Оллред, Колин З. [D-TX] Амодеи, Марк Э. [R -NV] Армстронг, Келли [R-ND] Аррингтон, Джоди С. [R-TX] Окинклосс, Джейк [D-MA] Эксн, Синтия [D-IA] Бабин, Брайан [R-TX] Бэкон, Дон [R -NE] Бэрд, Джеймс Р. [R-IN] Балдерсон, Трой [R-OH] Бэнкс, Джим [R-IN] Барр, Энди [R-KY] Барраган, Нанетт Диаз [D-CA] Басс, Карен [ D-CA] Битти, Джойс [D-OH] Бенц, Клифф [R-OR] Бера, Ами [D-CA] Бергман, Джек [R-MI] Бейер, Дональд С.-младший [D-VA] Байс , Стефани И. [R-OK] Биггс, Энди [R-AZ] Билиракис, Гас М.[R-FL] Бишоп, Дэн [R-NC] Бишоп, Сэнфорд Д., младший [D-GA] Блюменауэр, Эрл [D-OR] Блант Рочестер, Лиза [D-DE] Боберт, Лорен [R-CO ] Бонамичи, Сюзанна [D-OR] Бост, Майк [R-IL] Бурдо, Кэролайн [D-GA] Боуман, Джамаал [D-NY] Бойл, Брендан Ф. [D-PA] Брэди, Кевин [R-TX ] Брукс, Мо [R-AL] Браун, Энтони Г. [D-MD] Браун, Шонтел М. [D-OH] Браунли, Джулия [D-CA] Бьюкенен, Верн [R-FL] Бак, Кен [R -CO] Бакшон, Ларри [R-IN] Бадд, Тед [R-NC] Берчетт, Тим [R-TN] Берджесс, Майкл С. [R-TX] Буш, Кори [D-MO] Бустос, Чери [D -ИЛ] Баттерфилд, Г.К. [D-NC] Калверт, Кен [R-CA] Каммак, Кэт [R-FL] Карбахал, Салуд О. [D-CA] Карденас, Тони [D-CA] Кэри, Майк [R-OH] Карл , Джерри Л. [R-AL] Карсон, Андре [D-IN] Картер, Эрл Л. «Бадди» [R-GA] Картер, Джон Р. [R-TX] Картер, Трой [D-LA] Картрайт, Мэтт [D-PA] Кейс, Эд [D-HI] Кастен, Шон [D-IL] Кастор, Кэти [D-FL] Кастро, Хоакин [D-TX] Коуторн, Мэдисон [R-NC] Шабо, Стив [ R-OH] Чейни, Лиз [R-WY] Черфилус-МакКормик, Шейла [D-FL] Чу, Джуди [D-CA] Чичиллин, Дэвид Н. [D-RI] Кларк, Кэтрин М. [D-MA] Кларк, Иветт Д.[D-NY] Кливер, Эмануэль [D-MO] Клайн, Бен [R-VA] Клауд, Майкл [R-TX] Клайберн, Джеймс Э. [D-SC] Клайд, Эндрю С. [R-GA] Коэн , Стив [D-TN] Коул, Том [R-OK] Комер, Джеймс [R-KY] Коннолли, Джеральд Э. [D-VA] Купер, Джим [D-TN] Корреа, Дж. Луис [D-CA ] Коста, Джим [D-CA] Кортни, Джо [D-CT] Крейг, Энджи [D-MN] Кроуфорд, Эрик А. «Рик» [R-AR] Креншоу, Дэн [R-TX] Крист, Чарли [ D-FL] Кроу, Джейсон [D-CO] Куэльяр, Генри [D-TX] Кертис, Джон Р. [R-UT] Дэвидс, Шарис [D-KS] Дэвидсон, Уоррен [R-OH] Дэвис, Дэнни К. [D-IL] Дэвис, Родни [R-IL] Дин, Мадлен [D-PA] ДеФацио, Питер А.[D-OR] ДеГетт, Диана [D-CO] ДеЛауро, Роза Л. [D-CT] ДельБене, Сьюзан К. [D-WA] Дельгадо, Антонио [D-NY] Демингс, Вэл Батлер [D-FL] ДеСолнье, Марк [D-CA] ДеЖарле, Скотт [R-TN] Дойч, Теодор Э. [D-FL] Диас-Баларт, Марио [R-FL] Дингелл, Дебби [D-MI] Доггетт, Ллойд [D- TX] Дональдс, Байрон [R-FL] Дойл, Майкл Ф. [D-PA] Дункан, Джефф [R-SC] Данн, Нил П. [R-FL] Эллзи, Джейк [R-TX] Эммер, Том [ R-MN] Эскобар, Вероника [D-TX] Эшу, Анна Г. [D-CA] Эспайлат, Адриано [D-NY] Эстес, Рон [R-KS] Эванс, Дуайт [D-PA] Фэллон, Пэт [ R-TX] Финстра, Рэнди [R-IA] Фергюсон, А.Дрю, IV [R-GA] Фишбах, Мишель [R-MN] Фицджеральд, Скотт [R-WI] Фицпатрик, Брайан К. [R-PA] Флейшманн, Чарльз Дж. «Чак» [R-TN] Флетчер, Лиззи [D-TX] Фортенберри, Джефф [R-NE] Фостер, Билл [D-IL] Фокс, Вирджиния [R-NC] Франкель, Лоис [D-FL] Франклин, К. Скотт [R-FL] Фадж, Марсия Л. [D-OH] Фулчер, Расс [R-ID] Гаетц, Мэтт [R-FL] Галлахер, Майк [R-WI] Галлего, Рубен [D-AZ] Гараменди, Джон [D-CA] Гарбарино, Эндрю Р. [R-NY] Гарсия, Хесус Г. «Чуй» [D-IL] Гарсия, Майк [R-CA] Гарсия, Сильвия Р. [D-TX] Гиббс, Боб [R-OH] Хименес, Карлос А. .[R-FL] Гомерт, Луи [R-TX] Голден, Джаред Ф. [D-ME] Гомес, Джимми [D-CA] Гонсалес, Тони [R-TX] Гонсалес, Энтони [R-OH] Гонсалес, Висенте [D-TX] Гонсалес-Колон, Дженниффер [R-PR] Гуд, Боб [R-VA] Гуден, Лэнс [R-TX] Госар, Пол А. [R-AZ] Готхаймер, Джош [D-NJ] Грейнджер , Кей [R-TX] Грейвс, Гаррет [R-LA] Грейвс, Сэм [R-MO] Грин, Эл [D-TX] Грин, Марк Э. [R-TN] Грин, Марджори Тейлор [R-GA] Гриффит, Х. Морган [R-VA] Грихальва, Рауль М. [D-AZ] Гротман, Гленн [R-WI] Гест, Майкл [R-MS] Гатри, Бретт [R-KY] Хааланд, Дебра А.[D-NM] Хагедорн, Джим [R-MN] Хардер, Джош [D-CA] Харрис, Энди [R-MD] Харшбаргер, Диана [R-TN] Харцлер, Вики [R-MO] Гастингс, Элси Л. [D-FL] Хейс, Джахана [D-CT] Херн, Кевин [R-OK] Херрелл, Иветт [R-NM] Эррера Бейтлер, Хайме [R-WA] Хайс, Джоди Б. [R-GA] Хиггинс, Брайан [D-NY] Хиггинс, Клэй [R-LA] Хилл, Дж. Френч [R-AR] Хаймс, Джеймс А. [D-CT] Хинсон, Эшли [R-IA] Холлингсворт, Трей [R-IN] Хорсфорд, Стивен [D-NV] Хулахан, Крисси [D-PA] Хойер, Стени Х. [D-MD] Хадсон, Ричард [R-NC] Хаффман, Джаред [D-CA] Хьюзенга, Билл [R-MI] Исса, Даррелл Э. [R-CA] Джексон Ли, Шейла [D-TX] Джексон, Ронни [R-TX] Джейкобс, Крис [R-NY] Джейкобс, Сара [D-CA] Джаяпал, Прамила [D-WA] Джеффрис, Хаким С. [D-NY] Джонсон, Билл [R-OH] Джонсон, Дасти [R-SD] Джонсон, Эдди Бернис [D-TX] Джонсон, Генри С. «Хэнк» младший [D-GA] Джонсон, Майк [R-LA] Джонс, Мондер [D-NY] Джордан, Джим [R-OH] Джойс, Дэвид П. [R-OH] Джойс, Джон [R-PA] Кахеле, Кайалии [D-HI] Каптур , Марси [D-OH] Катко, Джон [R-NY] Китинг, Уильям Р. [D-MA] Келлер, Фред [R-PA] Келли, Майк [R-PA] Келли, Робин Л. [D-IL ] Келли, Трент [R-MS] Ханна, Ро [D-CA] Килди, Дэниел Т.[D-MI]Килмер, Дерек [D-WA]Ким, Энди [D-NJ]Ким, Янг [R-CA]Кинд, Рон [D-WI]Кинзингер, Адам [R-IL]Киркпатрик, Энн [D -AZ] Кришнамурти, Раджа [D-IL] Кастер, Энн М. [D-NH] Кустофф, Дэвид [R-TN] ЛаХуд, Дарин [R-IL] ЛаМальфа, Дуг [R-CA] Лэмб, Конор [D -PA] Ламборн, Дуг [R-CO] Ланжевен, Джеймс Р. [D-RI] Ларсен, Рик [D-WA] Ларсон, Джон Б. [D-CT] Латта, Роберт Э. [R-OH] ЛаТернер , Джейк [R-KS] Лоуренс, Бренда Л. [D-MI] Лоусон, Эл, младший [D-FL] Ли, Барбара [D-CA] Ли, Сьюзи [D-NV] Леже Фернандес, Тереза ​​[D -NM] Леско, Дебби [R-AZ] Летлоу, Джулия [R-LA] Левин, Энди [D-MI] Левин, Майк [D-CA] Лью, Тед [D-CA] Лофгрен, Зои [D-CA] ] Лонг, Билли [R-MO] Лоудермилк, Барри [R-GA] Ловенталь, Алан С. [D-CA] Лукас, Фрэнк Д. [R-OK] Люткемейер, Блейн [R-MO] Лурия, Элейн Г. [D-VA] Линч, Стивен Ф. [D-MA] Мейс, Нэнси [R-SC ] Малиновски, Том [D-NJ] Маллиотакис, Николь [R-NY] Мэлони, Кэролин Б. [D-NY] Мэлони, Шон Патрик [D-NY] Манн, Трейси [R-KS] Мэннинг, Кэти Э. [ D-NC] Мэсси, Томас [R-KY] Маст, Брайан Дж. [R-FL] Мацуи, Дорис О. [D-CA] МакБат, Люси [D-GA] Маккарти, Кевин [R-CA] Маккол, Майкл Т. [R-TX] Макклейн, Лиза К. [R-MI] МакКлинток, Том [R-CA] МакКоллум, Бетти [D-MN] МакИчин, А. Дональд [D-VA] Макговерн, Джеймс П.[D-MA] МакГенри, Патрик Т. [R-NC] МакКинли, Дэвид Б. [R-WV] МакМоррис Роджерс, Кэти [R-WA] МакНерни, Джерри [D-CA] Микс, Грегори В. [D- Нью-Йорк] Мейер, Питер [R-MI] Менг, Грейс [D-NY] Мейзер, Дэниел [R-PA] Мфуме, Квейси [D-MD] Миллер, Кэрол Д. [R-WV] Миллер, Мэри Э. [ R-IL] Миллер-Микс, Марианнетт [R-IA] Муленаар, Джон Р. [R-MI] Муни, Александр X. [R-WV] Мур, Барри [R-AL] Мур, Блейк Д. [R- UT] Мур, Гвен [D-WI] Морелл, Джозеф Д. [D-NY] Моултон, Сет [D-MA] Мрван, Фрэнк Дж. [D-IN] Маллин, Маркуэйн [R-OK] Мерфи, Грегори [ R-NC] Мерфи, Стефани Н. [D-FL] Надлер, Джеррольд [D-NY] Наполитано, Грейс Ф. [D-CA] Нил, Ричард Э. [D-MA] Негус, Джо [D-CO] Нельс, Трой Э. [R-TX ] Ньюхаус, Дэн [R-WA] Ньюман, Мари [D-IL] Норкросс, Дональд [D-NJ] Норман, Ральф [R-SC] Нортон, Элеонора Холмс [D-DC] Нуньес, Девин [R-CA] О’Халлеран, Том [D-AZ] Обернольте, Джей [R-CA] Окасио-Кортес, Александрия [D-NY] Омар, Ильхан [D-MN] Оуэнс, Берджесс [R-UT] Палаццо, Стивен М. [ R-MS] Паллоне, Фрэнк-младший [D-NJ] Палмер, Гэри Дж. [R-AL] Панетта, Джимми [D-CA] Паппас, Крис [D-NH] Паскрелл, Билл-младший [D- Нью-Джерси] Пейн, Дональд М., младший [D-NJ] Пелоси, Нэнси [D-CA] Пенс, Грег [R-IN] Перлмуттер, Эд [D-CO] Перри, Скотт [R-PA] Питерс, Скотт Х. [D-CA] Пфлюгер, Август [R-TX] Филлипс, Дин [D-MN] Пингри, Челли [D-ME] Пласкетт, Стейси Э. [D-VI] Покан, Марк [D-WI] Портер, Кэти [D-CA] Поузи, Билл [R-FL] Прессли, Аянна [D-MA] Прайс, Дэвид Э. [D-NC] Куигли, Майк [D-IL] Радеваген, Аумуа Амата Коулман [R-AS] Раскин, Джейми [D- MD] Рид, Том [R-NY] Решенталер, Гай [R-PA] Райс, Кэтлин М. [D-NY] Райс, Том [R-SC] Ричмонд, Седрик Л. [D-LA] Роджерс, Гарольд [ R-KY] Роджерс, Майк Д.[R-AL] Роуз, Джон В. [R-TN] Розендейл-старший, Мэтью М. [R-MT] Росс, Дебора К. [D-NC] Роузер, Дэвид [R-NC] Рой, Чип [R -TX] Ройбал-Аллард, Люсиль [D-CA]Руис, Рауль [D-CA]Рупперсбергер, CA Датч [D-MD]Раш, Бобби Л. [D-IL]Резерфорд, Джон Х. [R-FL] Райан, Тим [D-OH] Саблан, Грегорио Килили Камачо [D-MP] Салазар, Мария Эльвира [R-FL] Сан-Николас, Майкл FQ [D-GU] Санчес, Линда Т. [D-CA] Сарбейнс, Джон П. [D-MD] Скализ, Стив [R-LA] Скэнлон, Мэри Гей [D-PA] Шаковски, Дженис Д. [D-IL] Шифф, Адам Б. [D-CA] Шнайдер, Брэдли Скотт [D -IL] Шредер, Курт [D-OR] Шриер, Ким [D-WA] Швайкерт, Дэвид [R-AZ] Скотт, Остин [R-GA] Скотт, Дэвид [D-GA] Скотт, Роберт С.«Бобби» [D-VA] Сешнс, Пит [R-TX] Сьюэлл, Терри А. [D-AL] Шерман, Брэд [D-CA] Шеррилл, Мики [D-NJ] Симпсон, Майкл К. [R- ID] Сиры, Альбио [D-NJ] Слоткин, Элисса [D-MI] Смит, Адам [D-WA] Смит, Адриан [R-NE] Смит, Кристофер Х. [R-NJ] Смит, Джейсон [R- MO] Смакер, Ллойд [R-PA] Сото, Даррен [D-FL] Спанбергер, Эбигейл Дэвис [D-VA] Спартц, Виктория [R-IN] Спейер, Джеки [D-CA] Стэнсбери, Мелани Энн [D- NM] Стэнтон, Грег [D-AZ] Штаубер, Пит [R-MN] Стил, Мишель [R-CA] Стефаник, Элиз М. [R-NY] Стайл, Брайан [R-WI] Штойбе, В.Грегори [R-FL] Стивенс, Хейли М. [D-MI] Стюарт, Крис [R-UT] Стиверс, Стив [R-OH] Стрикленд, Мэрилин [D-WA] Суоцци, Томас Р. [D-NY] Суолвелл, Эрик [D-CA] Такано, Марк [D-CA] Тейлор, Ван [R-TX] Тенни, Клаудия [R-NY] Томпсон, Бенни Г. [D-MS] Томпсон, Гленн [R-PA] Томпсон, Майк [D-CA] Тиффани, Томас П. [R-WI] Тиммонс, Уильям Р. IV [R-SC] Титус, Дина [D-NV] Тлаиб, Рашида [D-MI] Тонко, Пол [D -NY] Торрес, Норма Дж. [D-CA] Торрес, Ричи [D-NY] Трэхан, Лори [D-MA] Троун, Дэвид Дж. [D-MD] Тернер, Майкл Р. [R-OH] Андервуд , Лорен [D-IL] Аптон, Фред [R-MI] Валадао, Дэвид Г.[R-CA] Ван Дрю, Джефферсон [R-NJ] Ван Дайн, Бет [R-TX] Варгас, Хуан [D-CA] Визи, Марк А. [D-TX] Вела, Филемон [D-TX] Веласкес , Нидия М. [D-NY] Вагнер, Энн [R-MO] Уолберг, Тим [R-MI] Валорски, Джеки [R-IN] Вальц, Майкл [R-FL] Вассерман Шульц, Дебби [D-FL] Уотерс, Максин [D-CA] Уотсон Коулман, Бонни [D-NJ] Вебер, Рэнди К. старший [R-TX] Вебстер, Дэниел [R-FL] Уэлч, Питер [D-VT] Венструп, Брэд Р. [R-OH] Вестерман, Брюс [R-AR] Векстон, Дженнифер [D-VA] Уайлд, Сьюзен [D-PA] Уильямс, Никема [D-GA] Уильямс, Роджер [R-TX] Уилсон, Фредерика С. .[D-FL] Уилсон, Джо [R-SC] Виттман, Роберт Дж. [R-VA] Вомак, Стив [R-AR] Райт, Рон [R-TX] Ярмут, Джон А. [D-KY] Янг , Дон [R-AK] Зелдин, Ли М. [R-NY] Любой член Сената Болдуин, Тэмми [D-WI] Баррассо, Джон [R-WY] Беннет, Майкл Ф. [D-CO] Блэкберн, Марша [ R-TN] Блюменталь, Ричард [D-CT] Блант, Рой [R-MO] Букер, Кори А. [D-NJ] Бузман, Джон [R-AR] Браун, Майк [R-IN] Браун, Шеррод [ D-OH] Берр, Ричард [R-NC] Кантвелл, Мария [D-WA] Капито, Шелли Мур [R-WV] Кардин, Бенджамин Л. [D-MD] Карпер, Томас Р. [D-DE] Кейси , Роберт П., младший [D-PA] Кэссиди, Билл [R-LA] Коллинз, Сьюзен М. [R-ME] Кунс, Кристофер А. [D-DE] Корнин, Джон [R-TX] Кортес Масто, Кэтрин [D -NV] Коттон, Том [R-AR] Крамер, Кевин [R-ND] Крапо, Майк [R-ID] Круз, Тед [R-TX] Дейнс, Стив [R-MT] Дакворт, Тэмми [D-IL ] Дурбин, Ричард Дж. [D-IL] Эрнст, Джони [R-IA] Файнштейн, Дайэнн [D-CA] Фишер, Деб [R-NE] Гиллибранд, Кирстен Э. [D-NY] Грэм, Линдси [R -SC] Грассли, Чак [R-IA] Хагерти, Билл [R-TN] Харрис, Камала Д. [D-CA] Хассан, Маргарет Вуд [D-NH] Хоули, Джош [R-MO] Генрих, Мартин [ D-NM] Хикенлупер, Джон У.[D-CO] Хироно, Мэйзи К. [D-HI] Хувен, Джон [R-ND] Хайд-Смит, Синди [R-MS] Инхоф, Джеймс М. [R-OK] Джонсон, Рон [R-WI ] Кейн, Тим [D-VA] Келли, Марк [D-AZ] Кеннеди, Джон [R-LA] Кинг, Ангус С.-младший [I-ME] Клобучар, Эми [D-MN] Лэнкфорд, Джеймс [ R-OK] Лихи, Патрик Дж. [D-VT] Ли, Майк [R-UT] Леффлер, Келли [R-GA] Лухан, Бен Рэй [D-NM] Ламмис, Синтия М. [R-WY] Манчин , Джо, III [D-WV] Марки, Эдвард Дж. [D-MA] Маршалл, Роджер [R-KS] МакКоннелл, Митч [R-KY] Менендес, Роберт [D-NJ] Меркли, Джефф [D-OR ] Моран, Джерри [R-KS] Мурковски, Лиза [R-AK] Мерфи, Кристофер [D-CT] Мюррей, Пэтти [D-WA] Оссофф, Джон [D-GA] Падилья, Алекс [D-CA] Пол , Рэнд [R-KY] Питерс, Гэри С.[D-MI] Портман, Роб [R-OH] Рид, Джек [D-RI] Риш, Джеймс Э. [R-ID] Ромни, Митт [R-UT] Розен, Джеки [D-NV] Раундс, Майк [R-SD] Рубио, Марко [R-FL] Сандерс, Бернард [I-VT] Сассе, Бен [R-NE] Шац, Брайан [D-HI] Шумер, Чарльз Э. [D-NY] Скотт, Рик [R-FL] Скотт, Тим [R-SC] Шахин, Жанна [D-NH] Шелби, Ричард С. [R-AL] Синема, Кирстен [D-AZ] Смит, Тина [D-MN] Стабеноу, Дебби [D-MI] Салливан, Дэн [R-AK] Тестер, Джон [D-MT] Тьюн, Джон [R-SD] Тиллис, Томас [R-NC] Туми, Патрик [R-PA] Тубервиль, Томми [R -AL] Ван Холлен, Крис [D-MD] Уорнер, Марк Р.[D-VA] Уорнок, Рафаэль Г. [D-GA] Уоррен, Элизабет [D-MA] Уайтхаус, Шелдон [D-RI] Уикер, Роджер Ф. [R-MS] Уайден, Рон [D-OR] Янг , Тодд [R-IN]

    Конгресс.гов | Библиотека Конгресса

    Раздел протокола Конгресса Ежедневный дайджест Сенат жилой дом Расширения замечаний

    Замечания участников Автор Any House MemberАдамс, Альма С. [D-NC] Адерхольт, Роберт Б. [R-AL] Агилар, Пит [D-CA] Аллен, Рик В. [R-GA] Оллред, Колин З. [D-TX] Амодеи, Марк Э. [R -NV] Армстронг, Келли [R-ND] Аррингтон, Джоди С. [R-TX] Окинклосс, Джейк [D-MA] Эксн, Синтия [D-IA] Бабин, Брайан [R-TX] Бэкон, Дон [R -NE] Бэрд, Джеймс Р. [R-IN] Балдерсон, Трой [R-OH] Бэнкс, Джим [R-IN] Барр, Энди [R-KY] Барраган, Нанетт Диаз [D-CA] Басс, Карен [ D-CA] Битти, Джойс [D-OH] Бенц, Клифф [R-OR] Бера, Ами [D-CA] Бергман, Джек [R-MI] Бейер, Дональд С.-младший [D-VA] Байс , Стефани И. [R-OK] Биггс, Энди [R-AZ] Билиракис, Гас М.[R-FL] Бишоп, Дэн [R-NC] Бишоп, Сэнфорд Д., младший [D-GA] Блюменауэр, Эрл [D-OR] Блант Рочестер, Лиза [D-DE] Боберт, Лорен [R-CO ] Бонамичи, Сюзанна [D-OR] Бост, Майк [R-IL] Бурдо, Кэролайн [D-GA] Боуман, Джамаал [D-NY] Бойл, Брендан Ф. [D-PA] Брэди, Кевин [R-TX ] Брукс, Мо [R-AL] Браун, Энтони Г. [D-MD] Браун, Шонтел М. [D-OH] Браунли, Джулия [D-CA] Бьюкенен, Верн [R-FL] Бак, Кен [R -CO] Бакшон, Ларри [R-IN] Бадд, Тед [R-NC] Берчетт, Тим [R-TN] Берджесс, Майкл С. [R-TX] Буш, Кори [D-MO] Бустос, Чери [D -ИЛ] Баттерфилд, Г.К. [D-NC] Калверт, Кен [R-CA] Каммак, Кэт [R-FL] Карбахал, Салуд О. [D-CA] Карденас, Тони [D-CA] Кэри, Майк [R-OH] Карл , Джерри Л. [R-AL] Карсон, Андре [D-IN] Картер, Эрл Л. «Бадди» [R-GA] Картер, Джон Р. [R-TX] Картер, Трой [D-LA] Картрайт, Мэтт [D-PA] Кейс, Эд [D-HI] Кастен, Шон [D-IL] Кастор, Кэти [D-FL] Кастро, Хоакин [D-TX] Коуторн, Мэдисон [R-NC] Шабо, Стив [ R-OH] Чейни, Лиз [R-WY] Черфилус-МакКормик, Шейла [D-FL] Чу, Джуди [D-CA] Чичиллин, Дэвид Н. [D-RI] Кларк, Кэтрин М. [D-MA] Кларк, Иветт Д.[D-NY] Кливер, Эмануэль [D-MO] Клайн, Бен [R-VA] Клауд, Майкл [R-TX] Клайберн, Джеймс Э. [D-SC] Клайд, Эндрю С. [R-GA] Коэн , Стив [D-TN] Коул, Том [R-OK] Комер, Джеймс [R-KY] Коннолли, Джеральд Э. [D-VA] Купер, Джим [D-TN] Корреа, Дж. Луис [D-CA ] Коста, Джим [D-CA] Кортни, Джо [D-CT] Крейг, Энджи [D-MN] Кроуфорд, Эрик А. «Рик» [R-AR] Креншоу, Дэн [R-TX] Крист, Чарли [ D-FL] Кроу, Джейсон [D-CO] Куэльяр, Генри [D-TX] Кертис, Джон Р. [R-UT] Дэвидс, Шарис [D-KS] Дэвидсон, Уоррен [R-OH] Дэвис, Дэнни К. [D-IL] Дэвис, Родни [R-IL] Дин, Мадлен [D-PA] ДеФацио, Питер А.[D-OR] ДеГетт, Диана [D-CO] ДеЛауро, Роза Л. [D-CT] ДельБене, Сьюзан К. [D-WA] Дельгадо, Антонио [D-NY] Демингс, Вэл Батлер [D-FL] ДеСолнье, Марк [D-CA] ДеЖарле, Скотт [R-TN] Дойч, Теодор Э. [D-FL] Диас-Баларт, Марио [R-FL] Дингелл, Дебби [D-MI] Доггетт, Ллойд [D- TX] Дональдс, Байрон [R-FL] Дойл, Майкл Ф. [D-PA] Дункан, Джефф [R-SC] Данн, Нил П. [R-FL] Эллзи, Джейк [R-TX] Эммер, Том [ R-MN] Эскобар, Вероника [D-TX] Эшу, Анна Г. [D-CA] Эспайлат, Адриано [D-NY] Эстес, Рон [R-KS] Эванс, Дуайт [D-PA] Фэллон, Пэт [ R-TX] Финстра, Рэнди [R-IA] Фергюсон, А.Дрю, IV [R-GA] Фишбах, Мишель [R-MN] Фицджеральд, Скотт [R-WI] Фицпатрик, Брайан К. [R-PA] Флейшманн, Чарльз Дж. «Чак» [R-TN] Флетчер, Лиззи [D-TX] Фортенберри, Джефф [R-NE] Фостер, Билл [D-IL] Фокс, Вирджиния [R-NC] Франкель, Лоис [D-FL] Франклин, К. Скотт [R-FL] Фадж, Марсия Л. [D-OH] Фулчер, Расс [R-ID] Гаетц, Мэтт [R-FL] Галлахер, Майк [R-WI] Галлего, Рубен [D-AZ] Гараменди, Джон [D-CA] Гарбарино, Эндрю Р. [R-NY] Гарсия, Хесус Г. «Чуй» [D-IL] Гарсия, Майк [R-CA] Гарсия, Сильвия Р. [D-TX] Гиббс, Боб [R-OH] Хименес, Карлос А. .[R-FL] Гомерт, Луи [R-TX] Голден, Джаред Ф. [D-ME] Гомес, Джимми [D-CA] Гонсалес, Тони [R-TX] Гонсалес, Энтони [R-OH] Гонсалес, Висенте [D-TX] Гонсалес-Колон, Дженниффер [R-PR] Гуд, Боб [R-VA] Гуден, Лэнс [R-TX] Госар, Пол А. [R-AZ] Готхаймер, Джош [D-NJ] Грейнджер , Кей [R-TX] Грейвс, Гаррет [R-LA] Грейвс, Сэм [R-MO] Грин, Эл [D-TX] Грин, Марк Э. [R-TN] Грин, Марджори Тейлор [R-GA] Гриффит, Х. Морган [R-VA] Грихальва, Рауль М. [D-AZ] Гротман, Гленн [R-WI] Гест, Майкл [R-MS] Гатри, Бретт [R-KY] Хааланд, Дебра А.[D-NM] Хагедорн, Джим [R-MN] Хардер, Джош [D-CA] Харрис, Энди [R-MD] Харшбаргер, Диана [R-TN] Харцлер, Вики [R-MO] Гастингс, Элси Л. [D-FL] Хейс, Джахана [D-CT] Херн, Кевин [R-OK] Херрелл, Иветт [R-NM] Эррера Бейтлер, Хайме [R-WA] Хайс, Джоди Б. [R-GA] Хиггинс, Брайан [D-NY] Хиггинс, Клэй [R-LA] Хилл, Дж. Френч [R-AR] Хаймс, Джеймс А. [D-CT] Хинсон, Эшли [R-IA] Холлингсворт, Трей [R-IN] Хорсфорд, Стивен [D-NV] Хулахан, Крисси [D-PA] Хойер, Стени Х. [D-MD] Хадсон, Ричард [R-NC] Хаффман, Джаред [D-CA] Хьюзенга, Билл [R-MI] Исса, Даррелл Э.[R-CA] Джексон Ли, Шейла [D-TX] Джексон, Ронни [R-TX] Джейкобс, Крис [R-NY] Джейкобс, Сара [D-CA] Джаяпал, Прамила [D-WA] Джеффрис, Хаким С. [D-NY] Джонсон, Билл [R-OH] Джонсон, Дасти [R-SD] Джонсон, Эдди Бернис [D-TX] Джонсон, Генри С. «Хэнк» младший [D-GA] Джонсон, Майк [R-LA] Джонс, Мондер [D-NY] Джордан, Джим [R-OH] Джойс, Дэвид П. [R-OH] Джойс, Джон [R-PA] Кахеле, Кайалии [D-HI] Каптур , Марси [D-OH] Катко, Джон [R-NY] Китинг, Уильям Р. [D-MA] Келлер, Фред [R-PA] Келли, Майк [R-PA] Келли, Робин Л. [D-IL ] Келли, Трент [R-MS] Ханна, Ро [D-CA] Килди, Дэниел Т.[D-MI]Килмер, Дерек [D-WA]Ким, Энди [D-NJ]Ким, Янг [R-CA]Кинд, Рон [D-WI]Кинзингер, Адам [R-IL]Киркпатрик, Энн [D -AZ] Кришнамурти, Раджа [D-IL] Кастер, Энн М. [D-NH] Кустофф, Дэвид [R-TN] ЛаХуд, Дарин [R-IL] ЛаМальфа, Дуг [R-CA] Лэмб, Конор [D -PA] Ламборн, Дуг [R-CO] Ланжевен, Джеймс Р. [D-RI] Ларсен, Рик [D-WA] Ларсон, Джон Б. [D-CT] Латта, Роберт Э. [R-OH] ЛаТернер , Джейк [R-KS] Лоуренс, Бренда Л. [D-MI] Лоусон, Эл, младший [D-FL] Ли, Барбара [D-CA] Ли, Сьюзи [D-NV] Леже Фернандес, Тереза ​​[D -NM] Леско, Дебби [R-AZ] Летлоу, Джулия [R-LA] Левин, Энди [D-MI] Левин, Майк [D-CA] Лью, Тед [D-CA] Лофгрен, Зои [D-CA] ] Лонг, Билли [R-MO] Лоудермилк, Барри [R-GA] Ловенталь, Алан С.[D-CA] Лукас, Фрэнк Д. [R-OK] Люткемейер, Блейн [R-MO] Лурия, Элейн Г. [D-VA] Линч, Стивен Ф. [D-MA] Мейс, Нэнси [R-SC ] Малиновски, Том [D-NJ] Маллиотакис, Николь [R-NY] Мэлони, Кэролин Б. [D-NY] Мэлони, Шон Патрик [D-NY] Манн, Трейси [R-KS] Мэннинг, Кэти Э. [ D-NC] Мэсси, Томас [R-KY] Маст, Брайан Дж. [R-FL] Мацуи, Дорис О. [D-CA] МакБат, Люси [D-GA] Маккарти, Кевин [R-CA] Маккол, Майкл Т. [R-TX] Макклейн, Лиза К. [R-MI] МакКлинток, Том [R-CA] МакКоллум, Бетти [D-MN] МакИчин, А. Дональд [D-VA] Макговерн, Джеймс П.[D-MA] МакГенри, Патрик Т. [R-NC] МакКинли, Дэвид Б. [R-WV] МакМоррис Роджерс, Кэти [R-WA] МакНерни, Джерри [D-CA] Микс, Грегори В. [D- Нью-Йорк] Мейер, Питер [R-MI] Менг, Грейс [D-NY] Мейзер, Дэниел [R-PA] Мфуме, Квейси [D-MD] Миллер, Кэрол Д. [R-WV] Миллер, Мэри Э. [ R-IL] Миллер-Микс, Марианнетт [R-IA] Муленаар, Джон Р. [R-MI] Муни, Александр X. [R-WV] Мур, Барри [R-AL] Мур, Блейк Д. [R- UT] Мур, Гвен [D-WI] Морелл, Джозеф Д. [D-NY] Моултон, Сет [D-MA] Мрван, Фрэнк Дж. [D-IN] Маллин, Маркуэйн [R-OK] Мерфи, Грегори [ R-NC] Мерфи, Стефани Н.[D-FL] Надлер, Джеррольд [D-NY] Наполитано, Грейс Ф. [D-CA] Нил, Ричард Э. [D-MA] Негус, Джо [D-CO] Нельс, Трой Э. [R-TX ] Ньюхаус, Дэн [R-WA] Ньюман, Мари [D-IL] Норкросс, Дональд [D-NJ] Норман, Ральф [R-SC] Нортон, Элеонора Холмс [D-DC] Нуньес, Девин [R-CA] О’Халлеран, Том [D-AZ] Обернольте, Джей [R-CA] Окасио-Кортес, Александрия [D-NY] Омар, Ильхан [D-MN] Оуэнс, Берджесс [R-UT] Палаццо, Стивен М. [ R-MS] Паллоне, Фрэнк-младший [D-NJ] Палмер, Гэри Дж. [R-AL] Панетта, Джимми [D-CA] Паппас, Крис [D-NH] Паскрелл, Билл-младший [D- Нью-Джерси] Пейн, Дональд М., младший [D-NJ] Пелоси, Нэнси [D-CA] Пенс, Грег [R-IN] Перлмуттер, Эд [D-CO] Перри, Скотт [R-PA] Питерс, Скотт Х. [D-CA] Пфлюгер, Август [R-TX] Филлипс, Дин [D-MN] Пингри, Челли [D-ME] Пласкетт, Стейси Э. [D-VI] Покан, Марк [D-WI] Портер, Кэти [D-CA] Поузи, Билл [R-FL] Прессли, Аянна [D-MA] Прайс, Дэвид Э. [D-NC] Куигли, Майк [D-IL] Радеваген, Аумуа Амата Коулман [R-AS] Раскин, Джейми [D- MD] Рид, Том [R-NY] Решенталер, Гай [R-PA] Райс, Кэтлин М. [D-NY] Райс, Том [R-SC] Ричмонд, Седрик Л. [D-LA] Роджерс, Гарольд [ R-KY] Роджерс, Майк Д.[R-AL] Роуз, Джон В. [R-TN] Розендейл-старший, Мэтью М. [R-MT] Росс, Дебора К. [D-NC] Роузер, Дэвид [R-NC] Рой, Чип [R -TX] Ройбал-Аллард, Люсиль [D-CA]Руис, Рауль [D-CA]Рупперсбергер, CA Датч [D-MD]Раш, Бобби Л. [D-IL]Резерфорд, Джон Х. [R-FL] Райан, Тим [D-OH] Саблан, Грегорио Килили Камачо [D-MP] Салазар, Мария Эльвира [R-FL] Сан-Николас, Майкл FQ [D-GU] Санчес, Линда Т. [D-CA] Сарбейнс, Джон П. [D-MD] Скализ, Стив [R-LA] Скэнлон, Мэри Гей [D-PA] Шаковски, Дженис Д. [D-IL] Шифф, Адам Б. [D-CA] Шнайдер, Брэдли Скотт [D -IL] Шредер, Курт [D-OR] Шриер, Ким [D-WA] Швайкерт, Дэвид [R-AZ] Скотт, Остин [R-GA] Скотт, Дэвид [D-GA] Скотт, Роберт С.«Бобби» [D-VA] Сешнс, Пит [R-TX] Сьюэлл, Терри А. [D-AL] Шерман, Брэд [D-CA] Шеррилл, Мики [D-NJ] Симпсон, Майкл К. [R- ID] Сиры, Альбио [D-NJ] Слоткин, Элисса [D-MI] Смит, Адам [D-WA] Смит, Адриан [R-NE] Смит, Кристофер Х. [R-NJ] Смит, Джейсон [R- MO] Смакер, Ллойд [R-PA] Сото, Даррен [D-FL] Спанбергер, Эбигейл Дэвис [D-VA] Спартц, Виктория [R-IN] Спейер, Джеки [D-CA] Стэнсбери, Мелани Энн [D- NM] Стэнтон, Грег [D-AZ] Штаубер, Пит [R-MN] Стил, Мишель [R-CA] Стефаник, Элиз М. [R-NY] Стайл, Брайан [R-WI] Штойбе, В.Грегори [R-FL] Стивенс, Хейли М. [D-MI] Стюарт, Крис [R-UT] Стиверс, Стив [R-OH] Стрикленд, Мэрилин [D-WA] Суоцци, Томас Р. [D-NY] Суолвелл, Эрик [D-CA] Такано, Марк [D-CA] Тейлор, Ван [R-TX] Тенни, Клаудия [R-NY] Томпсон, Бенни Г. [D-MS] Томпсон, Гленн [R-PA] Томпсон, Майк [D-CA] Тиффани, Томас П. [R-WI] Тиммонс, Уильям Р. IV [R-SC] Титус, Дина [D-NV] Тлаиб, Рашида [D-MI] Тонко, Пол [D -NY] Торрес, Норма Дж. [D-CA] Торрес, Ричи [D-NY] Трэхан, Лори [D-MA] Троун, Дэвид Дж. [D-MD] Тернер, Майкл Р. [R-OH] Андервуд , Лорен [D-IL] Аптон, Фред [R-MI] Валадао, Дэвид Г.[R-CA] Ван Дрю, Джефферсон [R-NJ] Ван Дайн, Бет [R-TX] Варгас, Хуан [D-CA] Визи, Марк А. [D-TX] Вела, Филемон [D-TX] Веласкес , Нидия М. [D-NY] Вагнер, Энн [R-MO] Уолберг, Тим [R-MI] Валорски, Джеки [R-IN] Вальц, Майкл [R-FL] Вассерман Шульц, Дебби [D-FL] Уотерс, Максин [D-CA] Уотсон Коулман, Бонни [D-NJ] Вебер, Рэнди К. старший [R-TX] Вебстер, Дэниел [R-FL] Уэлч, Питер [D-VT] Венструп, Брэд Р. [R-OH] Вестерман, Брюс [R-AR] Векстон, Дженнифер [D-VA] Уайлд, Сьюзен [D-PA] Уильямс, Никема [D-GA] Уильямс, Роджер [R-TX] Уилсон, Фредерика С. .[D-FL] Уилсон, Джо [R-SC] Виттман, Роберт Дж. [R-VA] Вомак, Стив [R-AR] Райт, Рон [R-TX] Ярмут, Джон А. [D-KY] Янг , Дон [R-AK] Зелдин, Ли М. [R-NY] Любой член Сената Болдуин, Тэмми [D-WI] Баррассо, Джон [R-WY] Беннет, Майкл Ф. [D-CO] Блэкберн, Марша [ R-TN] Блюменталь, Ричард [D-CT] Блант, Рой [R-MO] Букер, Кори А. [D-NJ] Бузман, Джон [R-AR] Браун, Майк [R-IN] Браун, Шеррод [ D-OH] Берр, Ричард [R-NC] Кантвелл, Мария [D-WA] Капито, Шелли Мур [R-WV] Кардин, Бенджамин Л. [D-MD] Карпер, Томас Р. [D-DE] Кейси , Роберт П., младший [D-PA] Кэссиди, Билл [R-LA] Коллинз, Сьюзен М. [R-ME] Кунс, Кристофер А. [D-DE] Корнин, Джон [R-TX] Кортес Масто, Кэтрин [D -NV] Коттон, Том [R-AR] Крамер, Кевин [R-ND] Крапо, Майк [R-ID] Круз, Тед [R-TX] Дейнс, Стив [R-MT] Дакворт, Тэмми [D-IL ] Дурбин, Ричард Дж. [D-IL] Эрнст, Джони [R-IA] Файнштейн, Дайэнн [D-CA] Фишер, Деб [R-NE] Гиллибранд, Кирстен Э. [D-NY] Грэм, Линдси [R -SC] Грассли, Чак [R-IA] Хагерти, Билл [R-TN] Харрис, Камала Д. [D-CA] Хассан, Маргарет Вуд [D-NH] Хоули, Джош [R-MO] Генрих, Мартин [ D-NM] Хикенлупер, Джон У.[D-CO] Хироно, Мэйзи К. [D-HI] Хувен, Джон [R-ND] Хайд-Смит, Синди [R-MS] Инхоф, Джеймс М. [R-OK] Джонсон, Рон [R-WI ] Кейн, Тим [D-VA] Келли, Марк [D-AZ] Кеннеди, Джон [R-LA] Кинг, Ангус С.-младший [I-ME] Клобучар, Эми [D-MN] Лэнкфорд, Джеймс [ R-OK] Лихи, Патрик Дж. [D-VT] Ли, Майк [R-UT] Леффлер, Келли [R-GA] Лухан, Бен Рэй [D-NM] Ламмис, Синтия М. [R-WY] Манчин , Джо, III [D-WV] Марки, Эдвард Дж. [D-MA] Маршалл, Роджер [R-KS] МакКоннелл, Митч [R-KY] Менендес, Роберт [D-NJ] Меркли, Джефф [D-OR ] Моран, Джерри [R-KS] Мурковски, Лиза [R-AK] Мерфи, Кристофер [D-CT] Мюррей, Пэтти [D-WA] Оссофф, Джон [D-GA] Падилья, Алекс [D-CA] Пол , Рэнд [R-KY] Питерс, Гэри С.[D-MI] Портман, Роб [R-OH] Рид, Джек [D-RI] Риш, Джеймс Э. [R-ID] Ромни, Митт [R-UT] Розен, Джеки [D-NV] Раундс, Майк [R-SD] Рубио, Марко [R-FL] Сандерс, Бернард [I-VT] Сассе, Бен [R-NE] Шац, Брайан [D-HI] Шумер, Чарльз Э. [D-NY] Скотт, Рик [R-FL] Скотт, Тим [R-SC] Шахин, Жанна [D-NH] Шелби, Ричард С. [R-AL] Синема, Кирстен [D-AZ] Смит, Тина [D-MN] Стабеноу, Дебби [D-MI] Салливан, Дэн [R-AK] Тестер, Джон [D-MT] Тьюн, Джон [R-SD] Тиллис, Томас [R-NC] Туми, Патрик [R-PA] Тубервиль, Томми [R -AL] Ван Холлен, Крис [D-MD] Уорнер, Марк Р.[D-VA] Уорнок, Рафаэль Г. [D-GA] Уоррен, Элизабет [D-MA] Уайтхаус, Шелдон [D-RI] Уикер, Роджер Ф. [R-MS] Уайден, Рон [D-OR] Янг , Тодд [R-IN]

    %PDF-1.2 % 1540 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 1540 127 0000000016 00000 н 0000002915 00000 н 0000003049 00000 н 0000006382 00000 н 0000006713 00000 н 0000006800 00000 н 0000006965 00000 н 0000007127 00000 н 0000007306 00000 н 0000007403 00000 н 0000007520 00000 н 0000007647 00000 н 0000007806 00000 н 0000007953 00000 н 0000008133 00000 н 0000008225 00000 н 0000008353 00000 н 0000008483 00000 н 0000008625 00000 н 0000008759 00000 н 0000008887 00000 н 0000009033 00000 н 0000009180 00000 н 0000009318 00000 н 0000009454 00000 н 0000009596 00000 н 0000009722 00000 н 0000009848 00000 н 0000009978 00000 н 0000010134 00000 н 0000010289 00000 н 0000010423 00000 н 0000010616 00000 н 0000010750 00000 н 0000010882 00000 н 0000011018 00000 н 0000011153 00000 н 0000011281 00000 н 0000011417 00000 н 0000011554 00000 н 0000011683 00000 н 0000011819 00000 н 0000011945 00000 н 0000012074 00000 н 0000012226 00000 н 0000012357 00000 н 0000012487 00000 н 0000012639 00000 н 0000012769 00000 н 0000012898 00000 н 0000013044 00000 н 0000013176 00000 н 0000013308 00000 н 0000013446 00000 н 0000013590 00000 н 0000013721 00000 н 0000013876 00000 н 0000014026 00000 н 0000014189 00000 н 0000014322 00000 н 0000014447 00000 н 0000014596 00000 н 0000014760 00000 н 0000014885 00000 н 0000015015 00000 н 0000015160 00000 н 0000015314 00000 н 0000015439 00000 н 0000015591 00000 н 0000015747 00000 н 0000015920 00000 н 0000016060 00000 н 0000016187 00000 н 0000016314 00000 н 0000016450 00000 н 0000016595 00000 н 0000016750 00000 н 0000016884 00000 н 0000017025 00000 н 0000017176 00000 н 0000017301 00000 н 0000017438 00000 н 0000017562 00000 н 0000017693 00000 н 0000017845 00000 н 0000018003 00000 н 0000018153 00000 н 0000018298 00000 н 0000018450 00000 н 0000018601 00000 н 0000018726 00000 н 0000018847 00000 н 0000018977 00000 н 0000019111 00000 н 0000019246 00000 н 0000019390 00000 н 0000019542 00000 н 0000019660 00000 н 0000019780 00000 н 0000019813 00000 н 0000019949 00000 н 0000019972 00000 н 0000020722 00000 н 0000020745 00000 н 0000021464 00000 н 0000022577 00000 н 0000022859 00000 н 0000022882 00000 н 0000023748 00000 н 0000023771 00000 н 0000024495 00000 н 0000024518 00000 н 0000025244 00000 н 0000026362 00000 н 0000026652 00000 н 0000026675 00000 н 0000027609 00000 н 0000027632 00000 н 0000028353 00000 н 0000028376 00000 н 0000029110 00000 н 0000029161 00000 н 0000029183 00000 н 0000029293 00000 н 0000029317 00000 н 0000003193 00000 н 0000006358 00000 н трейлер ] >> startxref 0 %%EOF 1541 0 объект > эндообъект 1542 0 объект 8Ud{LE6hg{) /U (nyW쭉\)Lcmgs | `) /P 65524 >> эндообъект 1665 0 объект > поток u>AhR9صH]%m %}Gr%vn80Q >z;!R;RJKp_}+^F$3df%&hn -‘J»U

    Утопия как метод | SpringerLink

    «Утопия Левитаса как метод — это важная и нужная книга.Перед лицом глобальных экологических и экономических кризисов она предлагает утопизм как надежный и реалистичный метод, который включает в себя как критику существующего мира, так и альтернативы для лучшего мира, которые могут быть мобилизованы в процессе преобразования и даже искупления темных времен. в котором мы живем. — Том Мойлан, почетный профессор и содиректор Центра утопических исследований Ралахайн Университета Лимерика, Ирландия

    «Автор новаторской «Концепции утопии» Руфь Левитас произвела новое сильное размышление о изменчивой природе утопии.Это очень хорошая работа, теоретически новаторская, действительно междисциплинарная, сочетающая научную целостность с отчетливым политическим голосом. Медитации на всю жизнь». — Винсент Геохеган, профессор политической теории, Королевский университет Белфаста, Великобритания

    «Утопия как метод» Рут Левитас — это глубокое и оригинальное исследование связи между утопическим мышлением и социальной теорией и настоятельный призыв к социологам поставить воображаемую реконструкцию общества в центр своей работы.Это замечательная, вдохновляющая книга». — Эрик Олин Райт, заслуженный профессор Виласа, Университет Висконсина, США

    «Эта книга является незаменимой поддержкой для глубоких перемен в тривиальные времена, свидетельством преобразующей силы воображения и прославлением жизни как путешествия, которое может найти отклик во всех культурах в нашем меняющемся мире». — Дженнет Паркер, директор по исследованиям, Институт Шумахера, Великобритания

    «В «Утопии как методе» Левитас предлагает срочное и убедительное применение утопических теорий к IROS (воображаемой реконструкции общества).Она опирается на свою более раннюю авторитетную работу «Концепция утопии», чтобы убедить читателей в том, что нынешняя эпоха (поздний капитализм в предсмертной агонии) сделала утопическое мышление обязательным, а не эгоистичным или неуместным. Левитас следует похвалить за глубину ее аргументов, ясность их выражения и честность, лежащую в их основе». — Тоби Виддикомб, Университет Аляски, Анкоридж, США

    %PDF-1.4 % %eCopy-1.1 % Описание страницы > 1 0 объект > эндообъект 2 0 объект > эндообъект 3 0 объект > поток application/pdfeCopy, Inc2013-07-09T10:55:55-04:002013-07-09T10:55:55-04:002013-07-09T10:55:55-04:00eCopy, Incuuid:75d83671-5891-4b5e- a7b1-1569ec6fa07buuid:f11ef27f-9a39-4d75-8701-ca63a5ce6823 конечный поток эндообъект 4 0 объект > эндообъект 5 0 объект > /Шрифт > /ProcSet [/PDF /текст /ImageB /ImageC] >> эндообъект 8 0 объект > эндообъект 9 0 объект > эндообъект 10 0 объект > эндообъект 7 0 объект > /eCpyColor [0 0 0 ] /Декодировать [0 1 ] /Длина 28757 >> поток :;UӪt7~*x_Oǝ($([email protected]>! nL {}{g Bw _z_KK _/0/5kW =k^ji{I~8b~t}^aWj>֎!»$ &k6″#;5|)G6 &ni?,iG#K_QjfjzafAJ I {«73) spl` v! ބ \ z @ c» jrxd «‘=! @ R8> dx? o ᆐ y>» 䰋 dn | a [﷽ n- «τ @ I80 ߴ T & {M & Ed ^ b & yno} ҽzmAӏ; Ao緷_}’O~8wMO⣏/=: 7 |>az묁oK ^?aYCU-}ynolU4 ;>АУ! /oo[/I-5 ^8rPC÷Wƻ[OPb[~{_a?P;0?y -ŲK ]Eomh02ۅ1 aJ’tkolפQAaS CK[i Hi!`0iam[_komRq [email protected]̃ 5.i75}{{ ]Q[Ы-/{u}q’Ycur|#000a Nao*tҽ}5_aw I%[email protected]؊!

    archives.nypl.org — HL Mencken papers

    Генри Луис Менкен родился 12 сентября 1880 года. Оба его деда приехали в Соединенные Штаты из Германии в 1848 году в поисках экономических возможностей. Буркхардт Людвиг Менкен основал семейный сигарный бизнес в Балтиморе. Отец Генри, Август, был полностью предан фирме. Он был типичным бизнесменом конца девятнадцатого века, консервативным как в социальном, так и в политическом плане.

    Генри Менкен был продуктом немецко-американского духа среднего класса. Он научился ценить тяжелую работу, интеллектуальные достижения и карьерный рост. Он учился в Балтиморском политехническом институте и в 1896 году получил прощальную речь. Однако науке он предпочел литературу и журналистику. Его отец пытался отбить у него интерес к газетной работе, но ему это не удалось; он заставил Генри работать в семейном сигарном бизнесе.

    После смерти Менкена-старшего 13 января 1899 года Генри устроился репортером в Baltimore Morning Herald .Ему очень нравилась его работа, демонстрирующая талант к драматической критике; вскоре ему дали собственную колонку. Когда это удалось, его назначили главным редактором. Вскоре после того, как это назначение было сделано, Morning Herald закрылась, но репутация Менкена осталась незапятнанной, и его попросили присоединиться к персоналу Baltmore Evening Sun . Менкен должен был поддерживать эту ассоциацию до конца своей жизни, ведя колонку «Free Lance», в которой выражал свои взгляды на литературу, политику и общество.

    В период перед Первой мировой войной Менкен заложил основу своей национальной репутации литературного критика. В 1908 году он стал редактором рецензий на книгу The Smart Set . Здесь он познакомился с Джорджем Джин Натаном, молодым театральным критиком, который стал его близким другом и редакторским партнером. Менкен и Натан посвятили себя обновлению американской литературы. Они стремились познакомить молодых американских авторов с течениями европейской художественной литературы, особенно с реалистическими романами Томаса Манна и Марселя Пруста.В целом они были убеждены, что американская культура с ее упором на материализм мешает хорошему письму. Теодор Драйзер был одним из немногих американских писателей, которых они уважали. Когда его роман « Гений » был запрещен в 1916 году, они возглавили кампанию против цензуры.

    После Первой мировой войны, Умный набор столкнулся с рядом неудач. Небольшие бюджеты и растущая проблема с цензурой заставили Менкена отказаться от журнала. Теперь он хотел писать для журнала, свободного от капризов литературного рынка.В 1924 году он убедил издателя Альфреда А. Кнопфа рискнуть и запустить новый журнал The American Mercury . В этом журнале социологии и политики Менкен высмеивал деловую цивилизацию и коррумпированных политиков, которые доминировали в Америке 1920-х годов. Некоторое время он был одним из самых известных социальных критиков Америки. Однако в тридцатые годы он начал терять своих последователей, направив свой язвительный сарказм на Франклина Б. Рузвельта и Новый курс. Менкен понял, что переносит слишком сильные для него течения, поэтому в 1933 году он ушел из American Mercury .

    Менкен провел последнюю часть своей жизни, сочиняя для Baltimore Sun и поощряя молодые литературные таланты. Он постоянно пересматривал свою классическую книгу «Американский язык », которая была впервые опубликована в 1918 году, но окончательное дополнение к которой было завершено только в 1948 году. В том же году Менкен перенес инсульт и был практически инвалидом до своей смерти в 1956 году. Прогнозирование индекса на основе сетевой безопасности и глубокого обучения

    Как один из самых популярных методов финансового управления, акции привлекают к участию все больше и больше инвесторов.Риски инвестирования в акции относительно высоки. Вопрос о том, как снизить риски и увеличить прибыль, стал наиболее волнующим вопросом для инвесторов. Традиционные модели прогнозирования акций используют модели прогнозирования, основанные на анализе временных рядов акций, но модели временных рядов не могут учитывать влияние настроений инвесторов на изменения фондового рынка. Чтобы использовать информацию о настроениях инвесторов для более точных прогнозов фондового рынка, в этом документе устанавливается прогноз фондового индекса и модель сетевой безопасности на основе временных рядов и глубокого обучения.На основе модели временных рядов предлагается использовать CNN для извлечения углубленной эмоциональной информации, чтобы заменить основные эмоциональные признаки уровня эмоционального извлечения. На уровне источника данных вводятся другие источники информации, такие как базовые функции, для дальнейшего улучшения прогностической эффективности модели. Результаты показывают, что алгоритм осуществим и эффективен и может лучше предсказывать изменения рыночного фондового индекса. Это также доказывает, что несколько источников информации могут повысить точность предсказания модели более эффективно, чем один источник информации.

    1. Введение

    Финансы являются важной составляющей конкурентоспособности страны, и их доля в национальной экономике с каждым годом увеличивается [1]. Как важная часть системы финансовых услуг, поддерживающих реальную экономику, фондовый рынок также станет частью основной конкурентоспособности страны [2]. С бурным развитием национальной экономики, мощной политической поддержкой и постепенным повышением осведомленности общественности о финансовом управлении все больше и больше учреждений и частных лиц принимают активное участие в операциях на фондовом рынке [3, 4].За этим последовал спрос на сопутствующие финансовые услуги, поэтому прогнозирование цен на акции стало вопросом, которому профессиональные аналитики и инвесторы придают большое значение [5]. С ростом влияния фондового рынка на экономические тенденции прогнозирование динамики акций стало горячей темой исследований. Многие исследователи проводили научные и тщательные исследования фондового рынка, пытаясь сформулировать правила работы фондового рынка. Однако результаты исследования показали, что изменения на фондовом рынке кажутся несвязанными [6, 7].

    Теория гипотезы эффективного рынка, предложенная Юджином Фэймом, является более авторитетным объяснением в текущих финансовых кругах для изучения закона изменений фондового рынка. В этой теории на цену акций в основном влияет информация о будущем, а именно новости, а не текущие или прошлые цены [8–10]. Будучи долгосрочной задачей рынка капитала, прогнозирование фондового рынка привлекает людей к использованию различных методов для связанных исследований из-за его предсказуемой и щедрой отдачи.Совершенствование методов прогнозирования еще больше улучшило результаты прогнозирования [11].

    Например, Lin et al. предложил сквозную гибридную нейронную сеть, которая использует сверточные нейронные сети (CNN) для извлечения признаков данных и использует рекуррентные нейронные сети с долговременной и краткосрочной памятью для захвата долгосрочной зависимости в исторической последовательности трендов временной ряд для изучения. Контекстные признаки предсказывают тенденцию цен на фондовом рынке [12]. Ху и др. разработал гибридную сеть внимания (HAN) для прогнозирования тенденций акций на основе соответствующих последовательностей новостей [13].Ли и др. предложил многозадачную рекуррентную нейронную сеть (RNN) и марковскую случайную область высокого порядка для прогнозирования направления движения цен на акции [14]. С помощью многозадачной структуры RNN информация о функциях была извлечена из исходных рыночных данных отдельных акций. Инвестиционные решения большинства инвесторов принимаются не только на основе технического анализа котирующихся на бирже компаний. Следовательно, технический анализ можно сочетать с новостями, доступными инвесторам, и настроениями в ответ на новости для количественного прогнозирования ценового тренда акций [15].Традиционная модель прогнозирования акций использует модель прогнозирования, основанную на анализе временных рядов акций, но модель временных рядов не может учитывать влияние настроений инвесторов на изменения фондового рынка. Чтобы использовать информацию о настроениях инвесторов для более точных прогнозов на фондовом рынке, в этой статье создается модель прогнозирования фондовых индексов, основанная на временных рядах и глубоком обучении. На основе модели временных рядов предлагается использовать CNN для извлечения глубокой эмоциональной информации, чтобы заменить основные эмоциональные признаки на уровне извлечения эмоций.

    2. Обзор сопутствующих технологий
    2.1. Обзор сетевой безопасности

    Прогнозирование ситуации с сетевой безопасностью относится к прогнозированию временной последовательности состояния сетевой безопасности в будущем на определенный период времени на основе текущего состояния сетевой среды в сочетании с историческими данными о ситуации с сетевой безопасностью, чтобы предотвратить возможные сетевые атаки заблаговременно [16]. Извлечение элементов ситуации является основой осведомленности о ситуации с сетевой безопасностью.Всеобъемлющий и точный сбор данных о ситуации с сетевой безопасностью и эффективность установленной системы индексации ситуации являются важными гарантиями правильности оценки ситуации [17]. Извлечение элементов ситуации требует, чтобы индикаторы ситуации могли быть извлечены из сетевой среды в соответствии с установленной системой индекса ситуации [18, 19]. После ряда технических обработок очистки, интегрирования, редукции, преобразования и слияния они будут использоваться как элементы ситуации для последующей оценки ситуации и быть полностью готовыми к прогнозу ситуации.Соответствующие технологии извлечения элементов ситуации включают извлечение индекса ситуации и предварительную обработку данных [20].

    2.2. Рыночный фондовый индекс

    Существует множество способов предсказать акции. Двумя широко используемыми методами являются фундаментальный анализ и технический анализ [21, 22]. Эти два метода кратко описаны ниже. В этой статье используется технический подход, поэтому в этом разделе основное внимание уделяется исследовательскому статусу аналитических методов, основанных на технических средствах. Фундаментальный анализ также называют качественным анализом [23].Фундаментальный анализ — это метод субъективного анализа, который опирается на опыт финансовых практиков [24]. Этот метод основан на информации макроуровня, такой как финансовые и операционные условия компании. Эксперты полагаются на эту макроинформацию в сочетании с личным опытом и суждениями для прогнозирования и вывода о будущем тренде акций [25–27].

    Традиционные методы включают метод Дельфи, метод основной вероятности, метод перекрестной вероятности и метод опережающего индикатора.Эффективность методов качественного прогнозирования во многом зависит от собственных знаний эксперта о фондовом рынке, его способностей и опыта. При высоком уровне знаний и опыта эксперта прогноз фондового рынка будет точным, но при отсутствии у эксперта опыта или недостаточных способностей результат прогноза будет сильно отличаться от реальной ситуации [28]. Этот метод имеет большую неопределенность и субъективную зависимость, поэтому он не может объективно описать фондовый рынок точным и объективным языком.На рис. 1 представлена ​​карта распределения факторов, влияющих на индекс финансового рынка.


    Метод анализа, основанный на алгоритме интеллектуального анализа данных, представляет собой процесс извлечения потенциально ценных, фиксированных и регулярных моделей пребария из большого количества данных. В эпоху больших данных данные фондового рынка также многократно увеличиваются [29]. Становится все более нереальным обобщать меняющиеся законы фондового рынка с помощью человеческой статистики. Поэтому современные технические исследования фондового рынка базируются на методах анализа алгоритмов интеллектуального анализа данных [30].Модель прогнозирования запасов, построенная в этой статье, также основана на модели в конкретном направлении глубокого обучения в интеллектуальном анализе данных. Следовательно, цена акций содержит всю действующую информацию фондового рынка, а генерация новостной информации в реальной жизни часто носит случайный характер. Исходя из этого, цена акций также будет следовать теории случайных блужданий, поэтому использование технических средств для анализа изменений фондового рынка недопустимо [31, 32].

    Однако с появлением все большего количества исследований, особенно теоретических перспектив интегрированных финансов, поведенческой экономики и поведенческих финансов, исследователи постепенно начали верить, что гипотеза эффективного рынка не совсем верна [33].Из-за влияния различных факторов на рынке инвесторы могут принимать иррациональные поведенческие решения на основе этой информации. Это также доказывает со стороны, что фондовый рынок, в действительности, не является сильным и эффективным рынком в истинном смысле, что дает возможность для технического анализа. В реальных ситуациях рынок далеко не полностью эффективен, и многие факторы, влияющие на цены акций, такие как настроения инвесторов, не могут быть полностью известны инвесторам. Кроме того, инвесторы эмоциональны и не способны своевременно реагировать, а сильному, эффективному рынку трудно существовать [34, 35].На рынке есть место для сверхприбылей. Исследования стадного эффекта показывают, что настроения других инвесторов влияют на инвестиционные решения отдельных инвесторов.

    3. Прогнозирование рыночных акций на основе глубокого обучения

    Прогнозирование цен на акции имеет большое значение для максимизации прибыли от инвестиций в акции, и связанные с ними технологии изучаются десятилетиями. Согласно гипотезе эффективного рынка, новости могут влиять на цены акций, что также показывает, что события оказывают стимулирующее влияние на фондовый рынок.В области обработки естественного языка (NLP) публичные новости и социальные сети являются двумя основными источниками данных для прогнозирования акций [36].

    3.1. Модель временных рядов

    Объектом модели акций, основанной на временных рядах, являются исторические данные об акциях. Основным шагом является разделение исторических данных об акциях, чтобы облегчить последующие прогнозы фондового рынка. В этой модели первым и наиболее важным шагом является сбор и обработка данных временных рядов. При прогнозировании временного ряда в основном сначала наблюдают за изменениями тренда временного ряда и прогнозируют будущие изменения временного ряда, изучая закон прошлых изменений.Данные временных рядов часто содержат большой объем данных, и их трудно обрабатывать напрямую. Для этого необходимо разделить его и разделить временной ряд, найдя ключевые точки тренда. С помощью этого метода деления исходно сложные данные могут быть сжаты, а также удален некоторый шум в последовательности запасов. Некоторые моменты, которые бесполезны для прогнозирования, чтобы сохраненная информация была более эффективной для модели, чтобы изучить изменения в данных временных рядов, и правила временных рядов можно было найти более четко.

    3.2. Модель глубокого обучения

    Во введении упоминалось, что теоретической основой модели, основанной на финансовых временных рядах, является гипотеза эффективного рынка. Считается, что инвесторы будут принимать инвестиционные решения объективно в соответствии с финансовыми законами при принятии инвестиционных решений, не подвергаясь влиянию субъективных факторов. Однако в реальной инвестиционной среде инвесторы не обязательно могут вкладывать средства совершенно рациональным образом. Они будут подвержены другим внешним воздействиям, таким как финансовые новости и новостные события в социальных сетях, которые вызовут эмоциональные изменения и помешают принятию инвестиционных решений.В этом разделе предлагаются две улучшенные модели.

    Во-первых, для традиционных классификаторов (таких как SVM и KNN) для решения общей проблемы классификации данных временных рядов с помощью рекуррентной нейронной сети для облегчения моделирования данных временных рядов, модель прогнозирования запасов на основе глубины изучены, и на основе этой модели результаты анализа настроений данных, связанных с акциями, в тексте социальных сетей добавляются для построения модели прогнозирования тенденций, которая объединяет основные эмоциональные характеристики.Среди технологий глубокого обучения, появившихся в последние годы, наибольшее распространение получили сверточные нейронные сети. На рис. 2 показан процесс прогнозирования индекса на основе глубокого обучения.


    Традиционные функции изображения часто являются искусственными функциями, то есть искусственно исследуют некоторые функции для выполнения задачи, а плюсы и минусы искусственных функций будут напрямую влиять на эффект выполнения задачи. В сверточной нейронной сети работа по извлечению признаков выполняется ядром свертки без ручного участия.В настоящее время, с развитием больших данных в Интернете, улучшением аппаратных вычислительных мощностей и оптимизацией программных алгоритмов, структура сверточных нейронных сетей разнообразна, и это уже не прежняя неглубокая сеть. Многие глубокие сети можно хорошо обучить. Но как бы ни менялась структура модели сверточной нейронной сети, ее основные компоненты аналогичны, включая входной слой, сверточный слой, объединяющий слой, слой активации и полносвязный слой.

    В сверточной нейронной сети каждый нейрон в скрытом слое можно рассматривать как ядро ​​свертки, и каждое ядро ​​свертки будет выполнять операцию скользящей свертки над изображением:

    Ядро свертки используется для извлечения признаков изображения , благодаря редкому соединению и распределению веса:

    Для одного и того же ядра свертки оно будет обновляться в каждом раунде только после завершения одной итерации. Следовательно, для одного и того же ядра свертки в одном и том же раунде итерации вес каждой свертки не меняется, поэтому это называется разделением веса:

    Размер изображения после операции свертки связан с такими факторами, как размер ядро свертки, размер шага и размер пула.Обычно для извлечения большего количества признаков используется несколько последовательных сверточных слоев, но это также означает большое количество вычислений и параметров. Таким образом, чтобы уменьшить количество вычислений и сжать карту объектов изображения, слой объединения обычно добавляется в середине непрерывного сверточного слоя:

    Работа слоя объединения очень похожа на работу сверточного слоя. , а размер выходного изображения можно реализовать равным половине размера входного изображения без заполнения.В соответствии с различными потребностями существуют две основные операции слоя объединения, а именно максимальное объединение и среднее объединение:

    Суть обучения сверточной нейронной сети заключается в том, чтобы модель хорошо соответствовала данным и в то же время хорошая способность к обобщению:

    Операция свертки по существу является линейной операцией. Чтобы сделать модель более выразительной, часто необходимо добавить определенную степень нелинейности, то есть добавить слой активации после слоя свертки:

    Структура слоя активации относительно проста, как правило, просто функция активации, используемая для добавления нелинейности к выходному результату сверточного слоя.Обычно используемые функции активации включают сигмовидную функцию, функцию Tanh и функцию Re LU:

    Из функции Tanh и ее производной можно узнать, что она очень похожа на сигмовидную форму, а изображение функции очень похоже.

    4. Прогнозный анализ рыночных фондовых индексов
    4.1. Среда моделирования и данные

    По сравнению с отдельными акциями волатильность фондовых индексов, как правило, меньше, поскольку фондовые индексы состоят из многих акций в различных отраслях и могут лучше отражать общий экономический импульс и общие условия.Поэтому в качестве объектов исследования выбраны наиболее репрезентативные индексы Шанхайской фондовой биржи (Shanghai Stock Exchange Index, код 000001) и Shenzhen Stock Exchange Index (Shenzhen Component Index, код 399001). Выберите исторические данные об акциях за период с 1 января 2015 г. по 31 декабря 2019 г. Данные включают 7 атрибутов: дата, цена закрытия, цена открытия, самая высокая цена, самая низкая цена, рост или падение цены и объем. Все данные загружаются с финансовой платформы больших данных Tushar.

    В зависимости от временного промежутка создаются три различных набора экспериментальных данных. Данные 1219 торговых дней за 5 лет с 2015 по 2019 год — это первая группа, данные 731 торгового дня за 3 года с 2017 по 2019 год — вторая группа, а данные 244 торговых дней за 2019 год — первая группа — три группы. Используйте модели глубокого обучения для обучения этих трех наборов данных и прогнозирования цен закрытия двух фондовых индексов.

    4.2. Анализ эффекта прогнозирования индекса

    Используя выборки данных Шанхайского сводного индекса за 1219 дней за 5 лет с 2015 по 2019 год, данные об акциях за 10 дней подряд и 20 дней использовались в качестве входных выборок для создания модели прогнозирования для прогнозирования цены закрытия. .Эти две модели называются SHYSD10 и SHYSD20 соответственно. На рисунках 3 и 4 показаны результаты их предсказания. На рис. 3 показаны результаты прогнозирования индекса Shanghai Composite с 10-дневными интервалами. На рис. 4 показаны прогнозные результаты индекса Shanghai Composite за 20 дней подряд.



    Правила именования моделей в этой статье следующие: во-первых, SH и SZ, соответственно, относятся к прогнозу Шанхайского составного индекса или Шэньчжэньского индекса компонентов, Ym относится к временному интервалу выборка данных используется для м лет, а Dn относится к использованию непрерывных n дней, данные используются в качестве входной выборки, поэтому я не буду повторять ее ниже.Используя 731-дневную выборку данных Shanghai Composite Index за 3 года с 2017 по 2019 год, 5 дней подряд и 10 дней данных по акциям использовались в качестве входных выборок для создания модели прогнозирования для прогнозирования цен закрытия. Назовите эти две модели Y3D5 и Y3D10 соответственно. На рисунках 5 и 6 показаны результаты их предсказания соответственно. На рис. 5 показаны результаты прогнозирования индекса Shanghai Composite за 5 последовательных дней. На рис. 6 показаны результаты прогнозирования Шанхайского сводного индекса с 2017 по 2019 год с 10-дневными интервалами.



    Из приведенного выше видно, что обе модели достигли хороших результатов при прогнозировании цен закрытия двух фондовых индексов и четырех акций. Метод, использованный при сравнительном анализе двух моделей, тот же, что и в предыдущей главе. Сверточная нейронная сеть и другие методы сравнения прогнозов фондовых индексов показаны на рисунке 7. с нейронной сетью с радиальной базисной функцией и нейронной сетью с фильтром Калмана [37–39].Результат сравнения сверточной нейронной сети и других методов прогнозирования фондового индекса показан на рисунке 7. По сравнению с обычной моделью нейронной сети средняя абсолютная ошибка модели сверточной нейронной сети уменьшена на 11,6070, 12,4070, средняя абсолютная ошибка в процентах уменьшается на 11,1070, 10,4070, а среднеквадратическая ошибка уменьшается на 8,070 и 9,8070 соответственно. Точность прогнозов изменения цен увеличилась в 4,50 и 2,90 соответственно. Средняя абсолютная процентная ошибка прогноза находится в пределах 2%, а точность верхнего и нижнего прогноза выше 53%.Модель обладает хорошей способностью к обобщению и может делать более точные прогнозы запасов. В то же время путем сравнительного анализа четырех групп экспериментов с 10 группами, 20 группами, 30 группами и 50 группами временных шагов было обнаружено, что эффективность прогнозирования нейронной сети глубокого обучения действительно связана с выбранным временем. шаг.

    5. Заключение

    Изменения на фондовом рынке играют жизненно важную роль в экономических тенденциях страны, и будущие исследования фондового рынка должны стать горячей темой в области интеллектуального прогнозирования.Основной темой исследования в этой статье является моделирование краткосрочного прогноза тренда акций на основе извлечения настроений инвесторов и сравнение влияния нескольких источников информации на точность модели. Для решения вышеуказанных задач в данной статье была проведена исследовательская работа с двух сторон. Будучи долгосрочной задачей рынка капитала, прогнозирование фондового рынка привлекает людей к использованию различных методов для связанных исследований из-за его предсказуемой и щедрой отдачи.

    Совершенствование методов прогнозирования привело к дальнейшему улучшению результатов прогнозирования. Чтобы использовать информацию о настроениях инвесторов для более точных прогнозов на фондовом рынке, в этой статье создается модель прогнозирования фондовых индексов, основанная на временных рядах и глубоком обучении. На основе модели временных рядов предлагается использовать CNN для извлечения глубокой эмоциональной информации, чтобы заменить основные эмоциональные признаки на уровне извлечения эмоций.

    Post A Comment

    Ваш адрес email не будет опубликован.