一、H指数，G指数分别是什么？和作者有什么关联？
h指数可用于评估研究人员的学术产出数量与学术产出水平。
由JorgeS.Hirsch提出，并由他定义：'如果作者的Np篇论文中的h篇至少被h引文，而另一篇（Np-h）篇论文被h引文，则科学家的索引为h，每个最多被引用一次。这样讲可能有点苦涩哈，简单来讲就是，如果h得分为5表示作者至少有5篇论文，且每篇论文至少被五次引文引用；如果h分数为10意味着他有10篇论文，且每篇论文至少被引用10次。
图（1）给出了h指数的工作原理。
图（1）h指数的工作方式其次，h指数会受到学科差异的影响，如图（2）所示为五个主要学科。整体比较比较下来，地理学家的h得分最高，经济学家紧随其后，而法律学家的引文得分则明显更低。这些h分数变化清楚地反映了各学科的引用行为差异，H指数也受学科规模的影响，也可能受其他混淆因素的影响。
（例如，由于英国的经济学讲师的薪水通常比其他学科的相同年龄的人高出很多，因此他们在担任职位时可能也要比其它学科教授做得时间更长，故年龄也更长。总体而言，经济学和地理学教授显然在这里的h指数平均排名中名列前茅；并且这两个学科教授的h分数与我们样本中其他地方教授的h分数差不多。）
图（2）：IPD中120名社会科学学者的平均h得分最后就是，h指数不仅受到引用多少的限制，还有一个限制就是发表的论文数量。所以该指数更倾向于那些有机会发表大量文章的老教授。
为了解决以上h指数的弊端，就开发了另一个得分g指数。
怎样计算g指数，我们首先需要绘制与图（1）h指数相同的图表。将超过h分数限制的项目的引用总数加起来，然后找到该引用集的子集的平均值。如果作者在她列出的h个部分中有一些引用率很高的文章，那么他们就会使该人的g得分远高于其h得分。
比如一位高级研究员，在HPoP中的h得分为28，但g得分为53，几乎是前者的两倍。这是因为此处引用次数最多的文章有700多个引用，而另一些引用的引用数则有100到250个引用，因此大大提高了整个引用最多的平均值。相比之下，如果学者在不同出版物上的引用中没有这种明显的不平等，那么他们的h得分和g得分往往会更接近，尽管g得分几乎总是更高，但g指数通常是h指数的非常有用的补充。
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二、有人根据尼森的：“股票K线战法”的理论写了差异指数公式，请高手完善。
好像软件自带的BIAS指标就可以替代。
三、CPI是什么？PPI是什么？它们的区别是啥？
我们先来看一个图，是近几年中国PPI与CPI的走势图：
黄线是PPI，即工业生产者出厂价格指数，代表着工业品的出厂价格，蓝线是CPI，即居民消费价格指数，代表普通居民购买商品的价格。
我们可以看到，2021年，大宗商品价格上涨，全球经济复苏，国内PPI持续上涨，但CPI上涨却不多，相比于2020年，甚至有一些下降，形成了明显的“剪刀差”，这是为何？
一、PPI与CPI的关系
从历史经验来看，PPI对CPI有明显传导性。从上面的走势图中我们也可以看到，在2021年下半年，PPI与CPI的基本走势还是比较接近的。这是因为工业品的价格涨跌最终还是会传导到消费品。这也比较符合我们一般的直观感受：芯片价格涨了，消费者买手机和电脑的价格也会涨；钢材、铝材价格跌了，买车就会更便宜；面粉贵了，包子就会涨价。
但在某些情况下，PPI的上涨并不一定会马上传导至CPI，从而会产生所谓的“剪刀差”。
二、预期和传导
2021年，大宗商品价格持续飙升，带动PPI上涨，但CPI却涨幅一般。这其中的奥秘在于“预期”和“传导”。
先说“预期”。大宗商品在疫情期间的上涨不是因为经济复苏，带动需求上升。而是由于各国史无前例的货币宽松，使得市场预期经济复苏即将来临，届时对大宗商品的需求就会大幅提升，进而提升大宗商品的现货价格。但是在需求真正出现提升之前，期货市场价格先涨起来了，并进而带动大宗商品的现货市场上涨。这一阶段的价格上涨更多影响的是资本市场和市场库存，同时也会增加生产者的成本，进而带动PPI上涨。
再说“传导”。随着实体经济的逐渐复苏，对大宗商品的真实需求终究还是会逐渐提升。这个时候，大宗商品的价格还会继续上涨，进一步带动PPI上涨。但是PPI的上涨最终传导到消费者的传导链条相对较长，存在着一定的时滞。而且在产业链的各个环节，一般都会有自己的库存和利润空间，对于价格的上涨，中间环节自己也会消化一段时间。
同时，2021年期间，我国猪肉的价格持续下降，而猪肉作为我国居民食品的重要组成部分，其价格的下跌会进一步延缓CPI的上涨。
总结而言，大宗商品的上涨，最终还是会引起一定程度的通货膨胀，只不过PPI传导至CPI需要一定的时间，中间存在着时滞。加之，此次大宗商品上涨主要源于外部，且刚好遇上国内猪周期的价格下行期间，因此时滞效应更为明显，从而形成了典型的“剪刀差”。
四、H指数，G指数分别是什么？和作者有什么关联？
==h指数（Hirschindex，h-index）==
h指数是2005年由美国理论物理学家JorgeE.Hirsch提出的[1]，所以按他的名字命名。
h指数是一个人发表的所有学术论文中有N篇论文分别被引用了至少N次，他的h指数就是N。与单纯的总影响因子和总被引次数相比，h指数兼顾研究人员的学术产出数量与学术产出质量。
h-indexfromaplotofdecreasingcitationsfornumberedpapers
(byVulpecula;releasedasPublicdomain)
Hirsch认为一个成功的科学家在20年的科研工作后h指数应该达到20。虽然h指数中的引用次数是包含自引的，即便如此，h因子达到20也是很不容易的。一般H因子超过10，就有当博士生导师的能力。
关于h-index,可再参考：
导师的h因子41是什么概念？
==g指数（g-index）==
g指数是LeoEgghe于2006年提出的概念[2]：
Givenasetofarticlesrankedindecreasingorderofthenumberofcitationsthattheyreceived,theg-indexisthe(unique)largestnumbersuchthatthetopgarticlesreceived(together)atleastg2citations.将论文按照被引次数降序排序，被引次数按序号叠加，当累计被引次数等于序号的平方时，该序号值即为g指数。
Anexampleofag-index(therawcitationdata,plottedwithstars,allowstheh-indextoalsobeextractedforcomparison).
(byGindex1,fromwikipedia,CCBY-SA3.0)
g-指数与h-指数高度相关,通常作为h指数的补充，g指数一般会比h指数高。
==参考文献==
[1]Hirsch,JorgeE.,(2005),"Anindextoquantifyanindividual'sscientificresearchoutput,"PNAS102(46):16569-16572
[2]Egghe,Leo(2006)Theoryandpractiseoftheg-index,Scientometrics,vol.69,No1,pp.131–152.
