CAPM有效性检验的方法探讨

CAPM(资本资产定价模型)自1965年提出以来,受到广泛的关注,许多专家学者也对CAPM进行了检验,CAM P有效性检验方法有:双程回归法;预测检验法。     

基于一元回归法和灰色预测模型GM(1,1)的工程项目成本预测

本文首先分析了工程项目成本预测的重要性,接着,确定了一元线性回归法和灰色预测模型GM(1,1)两种科学而有效的成本预测方法,并对其基本原理和预测步骤进行了阐述。然后以某输电线路工程为例,运用一元线性回归法,以6个同类工程项目的线路长度和成本为研究对象,借助SPSS软件预测了其工程成本;同时,运用灰色预测模型GM(1,1),以6个同类工程项目的成本与线路长度的比值为研究对象,借助Matlab平台实现了对工程成本的预测。最后为了避免两种预测方法的预测误差,取两者计算结果的平均值,得到某输电线路工程预测成本为2289.01万元。为输电线路工程投标提供了决策依据。     

中国上市公司未来收益预测的实证研究——贝叶斯动态模型及其预测

预测上市公司的未来收益是投资者、证券商、债权人和管理层所关注的问题.国内外的一些实证研究结果表明上市公司定期公布的财务报告中包含关于公司未来收益变化的信息.基于此,利用中国上市公司年报中的信息,采用贝叶斯动态回归模型对公司未来收益的变化进行预测,并将其结果与静态回归模型的预测结果进行比较,认为贝叶斯动态回归模型的预测效果在一般情况下优于静态回归模型,但要取得更好的预测效果还有待于更多的数据积累,同时还应考虑宏观经济环境变化的影响.     

改进多元线性回归模型在某油田产量预测中的应用

为了预测油田的动态产量,根据实际工作经验选择一些与油田产量有关的因素作为建模变量,通过对多个变量的综合回归分析,确定影响油田产量的重要因素,并建立适合某油田年产量预测的多元线性回归模型。分析回归参数求解过程中的重要信息,并建立了年产油量的改进回归预测模型。同时,将两种预测模型应用于某油田产量预测,通过比较,可以看出改进回归模型形式更加简单,预测结果更准确。     

径向基函数网络的库存预测方法与仿真实验比较分析

库存预测是企业编制物流系统存储、运输等各项业务活动计划的基础,是企业管理的一个重要环节。库存预测的精确与否,直接影响到企业计划的可行性,进而决定企业经营的成败。采用不规则需求预测法和本文提出的径向基函数网络需求预测法对不规则时间序列的需求预测问题进行了评价与分析。仿真实验表明,采用径向基函数网络需求预测法对不规则时间序列需求进行预测具有更强的针对性和有效性。该方法采用正交化方法和前向回归技术,计算量少,能够生成一个结构简单的神经网络预测模型。     

人才预测方法在高校人才预测中的应用

介绍了高校人才预测的方法和原则，并运用回归预测、灰色预测、马尔科夫预测等方法对某高校2005～2010年的专业人才数量和人才的学历结构进行了预测，预测结果符合人才发展规律，切实可行。     

企业产品销售预测及其影响因素的统计分析

利用统计方法对影响企业产品销量的相关分析和回归预测,并提出了相关建议。     

基于结构元理论的模糊回归预测

在许多预测问题中,观测得到的数据既具有随机性,也具有模糊性,因此常采用模糊回归预测.该文基于模糊结构元理论,构造了一种有对称结构元线性生成的线性回归预测模型.该模型可以把复杂的模糊线性回归预测问题归结为普通规划问题求解,计算简单,易于实现,减少了模糊线性回归预测模型的复杂性.     

城市用水量随机梯度回归分析

城市生活用水量的预测在城市水资源利用和节约用水规划管理中起着非常重要的作用。采用随机梯度回归方法建立城市生活用水量预测模型，并利用天津市近年来的用水量数据进行验证，同时与支持向量机方法进行比较，结果表明随机梯度回归的预测精度较高，为城市管理部门在采取切实可行的政策和制定科学的水资源规划方面提供可靠依据。     

远期运费市场(FFA )预测即期运价的精度分析

中国从澳大利亚和巴西进口的大部分铁矿石使用好望角型船运输,准确预测该两条航线的即期运费对航运相关企业很有意义.运用自回归模型(AR)、自回归移动平均模型(ARMA)和向量自回归模型(VAR)三种模型预测即期价格,并对三种模型的预测误差进行比较,结果发现:三种模型所得到的预测结果的平均误差百分比均小于2%,完全可以满足企业预测即期运费的精度要求;拥有远期运费滞后因子的VAR 模型的预测精度并不比单变量模型(AR ,ARMA)高,可见远期运费市场对即期市场的价格引领作用有限;即期运费受到滞后一期自身的影响大于滞后一期远期价格,且统计上显著     

神经网络环境下矿山规模的预测

矿床规模影响因子较多，并且这些因子与矿床规模间存在着非常复杂的非线性关系，一直以来只能实现定性化预测，预测方法一般采用逻辑信息法、回归分析方法和蒙特卡罗法来进行，这些方法计算复杂，结果不稳定，为预测的进行和结果的解释带来很多的困扰。BP神经网络可以实现从输入到输出的高度非线性映射。本文对矿床资料进行规范化处理，并进行适当插值，利用MATLAB工具箱成功实现了对待评矿床的定量化预测。     

基于路径的多元标准回归模型及其应用

在多元回归模型建立的过程中,由于各个变量的测量单位不相同,多元回归模型无法正确地评估出各个分量对预测值直接的和间接的影响.为此,引入路径系数,将多元回归模型转化为多元标准回归模型,通过变量间的相关系数和多元标准回归模型,分析预测变量对响应变量的直接和间接影响.     

正交优化法的软件设计及其应用

本文用BASIC语言编制了正交优化法软件，并通过实例对其应用进行探讨，研究结果表明：用正交优化法处理化学、环保等方面的非线性模型的参数估值和非线性回归问题是非常有效的。     

基于"回归-马尔可夫"的交通事故预测模型

在回归拟合函数的基础上,引入马尔可夫链预测理论,建立了道路交通事故的“回归-马尔可夫”复合预测模型.     

机构编制实名制管理的外延性

机构编制管理实行实名制，是新形势下加强机构编制管理的必然选择。所谓实名制是指由《机构编制管理证（手册）》制度、机构编制和人员名实对应制度、编制核准使用制度以及机构编制和人员实名制信息库构成的机构编制管理模式。从宏观目标看，机构编制实名制是为了适应经济和社会快速转型，深化行政管理体制改革，有效控制机构编制和实有人员膨胀，落实机构编制管理政策法规而采取的顺时之举。从实践层面看，机构编制实名制是针对近年来机构编制管理过程中出现的超编、超职数、混编、混岗、吃“空饷”、底数不清等问题而采取的应对措施，这既是个实践问题，又是实名制设定的预期目标。     

裂缝天线缝制造精度对电性能影响的预测

为了避免传统方法在分析结构因素对电性能影响时需要假设和近似处理的弊端,提出了根据平板裂缝天线生产制造中的数据,使用支持向量回归建立缝制造精度对电性能指标影响的预测方法。给出了一种以最小化支持向量回归的拟合能力和泛化能力为目标函数来选择支持向量回归机参数的方法,以方便该方法的工程应用。案例研究表明,该方法能够较准确地预测缝制造精度对电性能的影响;与传统的BP神经网络和最小二乘法对比,该方法具有更好的泛化能力,可以应用到平板裂缝天线的计算机辅助制造中。     

我国技术市场的发展前景研究

采用回归分析法和趋势外推法对技术市场发展前景进行了预测分析，得出发展技术市场一定要有相应的科技投入的结论．     

高速公路沉降预测方法的优化选择

以汾灌高速公路为背景，采用Asaoka法、灰色预测法和对数曲线法对实测沉降历史曲线进行沉降预测，并与实测沉降量进行对比。结果表明对数曲线法是一种最优化的高速公路沉降预测方法。     

包含周期变动的回归预测模型及其应用

在包含周期变动的回归预测模型基础上,在趋势分量的估计中引入了多元线性回归估计,并将此模型应用于山东省城镇居民人均生活消费的预测,提高了拟合度和预测精确度.     

回归分析预测的卡尔曼滤波自适应方法

研究了回归模型参数时变时的卡尔曼滤波自适应预测问题，给出了应用中有关技术问题的处理方法。实例表明，本文的方法在回归分析预测中取得了成功的应用。