基于R软件rpart包的分类与回归树应用

对于许多分类和回归问题,二叉树（Binary Tree）提供了有趣而又形象化的方式来研究数据,它主要是按照一定的规则拆分自变量,而完成对因变量的合理分类,进一步可以对未知分类进行预测。在主要介绍递归分割（Recursive Partitioning）和回归树（Regression Tree）在R软件中应用的同时,对一前列腺癌数据使用生存分析和分类与回归树相结合的方法做出分析,并得到了对于疾病诊断和预防较有指导意义的结论。     

社会医疗保险支付方式的经济学分析

随着社会保障事业的发展,社会医疗保险费用支出不断攀升,给社会医疗保险的正常运转带来了严重挑战.而社会医疗保险费用支付方式是影响社会医疗保险费用支出的关键性因素,也是医疗保险过程中涉及保险各方经济利益的最直接、最敏感的环节,对医疗保险的状况有着重大影响.本文通过对社会医疗保险不同费用支付方式的分析,阐明了不同支付方式的经济学意义,从而为社会医疗保险制度制定者在制定医疗保险费用支付制度时提供参考.     

终极控制人性质、连锁董事关系与审计独立性

以中国深市和沪市2006—2009年2 992家上市公司为样本,检验了终极控制人性质和连锁董事关系对审计独立性的影响。通过回归分析发现,当上市公司的终极控制人是政府,且由"四大"会计师事务所审计时,连锁董事关系的存在能促使其支付更高的审计费用,而且对于异常审计费用为正的子样本,上市公司终极控制人的国有性质、连锁董事关系对非标意见的签发概率没有显著影响;对于异常审计费用为负的子样本,国有控制公司更容易收到非标审计意见。研究表明,政府控制、连锁董事关系能增强审计师的独立性。     

职工基本医疗保险住院医疗费用的影响因素与控制研究

世界各国普遍存在着医疗费用上涨过快的现象,我国实行城镇职工基本医疗保险制度已有4年多,医疗费用虽说有所控制,但仍然增长很快。本文采用统计学的研究方法,以患者的住院医疗费用为研究对象,找出了影响住院医疗费用的主要因素,研究试图为职工基本医疗保险制度的进—步改革提供参考依据。　　一、资料来源与研究方法1 资料来源。本研究收集了2 0 0 1年1月至2 0 0 2年1 2月期间西安市某三级甲等医院收治的参加职工基工医疗保险的患者住院费用实际发生情况,包括每位住院患者的性别、年龄、住院科室、入院诊断、住院天数、是否发生院内感染、…     

怎样处理动迁费用

1997年，上海市静安区完成了35万平方米的危房拆迁任务。静安区政府为此支付了近20亿元的运迁费用。拆迁后的空地当然用于建筑新的住房。这20亿元的动迁费用是不是应作为固定资产投资处理，在同行们中引起了争议。有的同志主张，这笔费用是为即将开工的建筑工程所支付的，它是日后形成的固定资产投资完成额组成部分之一，可以作为当前的固定资产投资完成额处理。对此我提出了不同的意见。动迁费用是为日后工程开工所必须支付的费用，它应当成为整个工程造价的一部分，这是毫无疑义的，将来也必将计入固定资产投资完成额。这我是同意的。但问…     

城乡养老保险统筹的农村家庭消费效应测度研究

城乡养老保险统筹是缩小城乡养老差距,完善社会保障体系的重要环节,其有利于改进农村家庭福利水平,进而会对家庭经济活动产生重要影响。基于中国家庭金融调查(CHFS)2015年和2017年两期面板数据,使用双重差分法评估了城乡养老保险统筹对农村家庭消费水平和消费结构的影响,研讨了背后的作用机制。研究发现：第一,从总量上看,城乡养老保险统筹使农村家庭总消费增加10.6%;从消费结构上看,农村家庭发展型消费提升24.8%,家庭教育消费、住房消费、衣物消费和交通通讯消费也显著增长,这表明城乡养老保险统筹显著优化了农村家庭的消费结构,增进了农村家庭福利。第二,异质性分析发现：城乡养老保险统筹对农村家庭消费的积极影响在东北部、东部、中部地区较为明显,西部农村家庭影响不显著,这反映出城乡养老保险统筹的过程需要因地制宜,精准施策。第三,机制分析表明,城乡养老保险统筹可能通过缓解农村家庭的预算约束以及降低预防性储蓄两条途径提高农村家庭的消费水平。研究结论可为政府部门进一步推动养老保险改革,促进农村家庭消费提供参考。政府应继续以城乡养老保险统筹作为新时期养老保险改革的重点,加大对农村地区的政策扶持力度,优化城乡养老保险的支付水平和支付结构。同时,养老保险统筹要进一步考虑区域发展差异,做到因地制宜,通过城乡养老保险统筹,使得农村家庭在基本的生存和发展消费问题解决之后向更高层次的消费水平迈进,从本质上提升人民群众的获得感和幸福感。     

中央转移支付的财力均衡效应实证研究

文章基于1999～2011年我国31个省份的人均财政收支数据,运用基尼系数和线性回归方法,实证了中央转移支付的财力均衡效应,结果表明:中央转移支付整体上发挥了均衡省际财力差异的积极作用.在省际财力再分配中,对于中央转移支付的各个构成而言,税收返还加剧了省际财力的不均衡,一般性转移支付缓解了省际财力的不均衡,专项转移支付在均衡省际财力方面呈中性影响.     

从经济学角度谈医疗费不合理上涨及遏制

本文从经济学角度分析医疗费用上涨的主要原因,阐述了医疗费用上涨对医疗效率与社会和谐的危害性,提出采取分类管理、医保支付总额控制等可行措施遏制医疗费不合理上涨。     

人工神经网络变量选取与隐藏单元数的确定

根据多隐藏层所有训练样本误差平方和最小设计优化问题,求解并绘出计算流程图。Trevor等人认为隐藏单元过多比过少好,交叉验证估计（隐藏单元）正则化参数没有必要。还有一种通常做法是常常利用分类树挑选变量作为输入变量进行人工神经网络建模。而从人工神经网络与多元统计、传统回归和其他数据挖掘工具的区别和联系出发,认为这些观点和做法值得商酌;用ZIP编码实例说明隐藏单元过多不一定比过少好,实际数据分析中所需隐藏单元数的确定可以用交叉验证结合经验判断来实现,利用分类树选择的变量对于人工神经网络没有太大的效果;通过分类树删节变量以降低计算量的效果不如通过压缩隐藏单元个数降低计算量来得好;非完全问题“从简单到一般”思想与完全问题中选择所有变量的思想不矛盾。在总结了Le Cun等人的局部联结以有效降低权数思想的基础上,提出通过随机选择人工变量建立人工神经网络分布式模型系统的设想。     

我国城乡统筹、普惠金融水平及其相关性测度

文章通过因子分析法表明,我国2000-2013年农村普惠金融发展水平及城乡统筹度均有较大幅度提高;纳入教育水平、财政支出及产业结构作为控制变量,采用格兰杰因果检验和协整回归进行实证研究表明:我国农村普惠金融发展对城乡统筹提升有直接的正向关系;人力资源投入不均导致教育支出未有效促进城乡统筹的发展;产业结构升级主要针对非农产业而忽视了农村产业调整,对城乡统筹的促进作用不明显.为此必须处理好普惠金融制度创新、人力资源均衡配置及农村产业结构同步优化调整的协同关系,促进城乡统筹发展.     

神经网络模型与车险索赔频率预测

汽车保险广受社会关注,且在财产保险公司具有举足轻重的地位,因此汽车保险的索赔频率预测模型一直是非寿险精算理论和应用研究的重点之一。目前最为流行的索赔频率预测模型是广义线性模型,其中包括泊松回归、负二项回归和泊松-逆高斯回归等。本文基于一组实际的车险损失数据,对索赔频率的各种广义线性模型与神经网络模型和回归树模型进行了比较,得出了一些新的结论,即神经网络模型的拟合效果优于广义线性模型,在广义线性模型中,泊松回归的拟合效果优于负二项回归和泊松-逆高斯回归。线性回归模型的拟合效果最差,回归树模型的拟合效果略好于线性回归模型。     

资助高校贫困生的现状及对策建议

高校贫困生 ,是指由于家庭经济困难 ,无力支付教育费用 ,或支付教育费用很困难的学生。从 1994年高校试行并轨到 2 0 0 0年高校扩招 ,总的来看 ,并轨后收费政策执行平稳 ,缴费上学逐渐被社会接受 ,在高等教育改革和发展中起到了积极作用。但是 ,伴随并轨 ,高校贫困生问题也日益突出。据教育部财务司 1999年的调查统计 ,普通高校中贫困生一般占在校生总数的 15 %— 30 %,其中经济特别困难的学生占在校生总数的 8%— 15 %。党和政府对高校贫困生问题十分重视 ,先后采取多种有力措施 ,使他们不至于因为经济困难而辍学 ,并能够顺利完成高等教育…     

众数回归森林模型及其在收入分配研究中的应用

为解决传统非参数众数回归模型没有考虑解释变量间复杂交互影响的局限，文章将众数回归与机器学习方法相结合，提出了一个新的非参数众数回归模型：众数回归森林模型。该模型一方面充分考虑了各个解释变量之间的交互影响；另一方面采用Bagging技术汇总多个众数回归树的结果，提高了预测性能。数值模拟结果表明：第一，与线性众数回归模型和众数回归树模型相比，众数回归森林模型极大地提高了估计和预测精度；第二，当数据为偏态分布时，众数回归森林模型的估计和预测精度显著优于中位数回归森林和均值回归森林模型。此外，将众数回归森林模型应用于收入分配研究中，得到了与中位数回归森林和均值回归森林模型不同的结果。     

消费信贷费用的重构与优化

文章讨论了消费信贷合同中的费用结构问题:分析了金融机构发放贷款收益的净现值(NPV)和消费者支付贷款费用之后的内部收益率(IRR);描述了消费信贷费用的结构特征可以同时满足NPV的增长和IRR的下降.同时,通过对线性规划问题(LP)的求解,阐述了消费信贷费用结构的最优化.最后,讨论了消费信贷初始融资费用的融资问题.     

判别分析与Logistic回归的模拟比较

利用随机模拟方法,研究判别分析和Logistic回归分类的回判正确率。模拟结果显示,Logistic回归的回判正确率优于判别分析。随着随机误差的增大,Logistic回归与判别分析的回判正确率差异逐渐减小。随机误差超过一定界限,Logistic回归的回判正确率低于判别分析。在随机模拟的基础上,引入修正Logistic回归分类,模拟结果显示,修正Logistic回归分类略优于Logistic回归。     

不平衡数据分类问题的FL逻辑回归算法

针对不平衡数据的分类问题，文章利用焦点损失函数可以挖掘困难样本的特性，提出了一种新的逻辑回归算法。首先，定义逻辑回归模型新的损失函数；其次，基于牛顿迭代法，设计FL逻辑回归算法；最后，在比较实验中，运用随机森林进行特征选择，以阈值优化逻辑回归模型为分类模型进行实验。实验结果表明，与传统逻辑回归算法相比，改进后的算法提高了少数类样本的分类精度，增强了模型的整体分类性能。     

信用评分模型应用比较研究——基于个体工商户数据的检验

信用评分是各类机构进行信用管理的有效工具,有着广泛的应用前景。随着计量技术的发展,信用评分方法也不断革新,为实际应用提供了多种选择。选取Logistic回归、分类树两种统计方法及代表信用评分发展趋势的人工智能神经网络中的多层感知器、径向基网络、自组织特征映射网络、支持向量机等共六种模型,运用较大样本量的个体工商户数据在一致的框架下进行检验。结果表明：Logistic回归模型与支持向量机两种方法在错分率、稳定性及适用性方面较为优越,其中支持向量机作为人工智能评分方法的最新应用之一,其综合性能更为突出。     

把工会组织关爱延伸到每个角落

2017年10月11日上午,从山东农村来哈尔滨打工的农民赵某在为一处工地清理塑钢窗户保护膜时,从一楼窗台掉入正在修建的5米左右深的管道长廊里。家属借钱垫付了先期医疗费用后,施工负责人以各种理由推诿,不支付剩余治疗费用。赵某的丈夫在绝望中找到了省总工会职工爱心服务站,服务站第一时间指派律师约谈施工负责人,在律师说明利害关...     

汇率预测方法及比较:基于贝叶斯平均分类回归模型的检验

分类回归模型是回归模型家族的一个重要组成部分.文章针对现有的分类回归模型均采用选择性回归计算所存在的问题,建立了贝叶斯平均分类回归模型,并将其用于人民币汇率预测的实证研究.在实证研究时选取人民币对主要货币的汇率序列,对使用时间序列模型的预测结果与贝叶斯平均分类回归模型的预测结果进行对比分析,证明贝叶斯平均分类回归模型确实能够提高预测准确度.还使用贝叶斯平均分类回归模型对比分析了现有研究文献的预测效果,结果表明分类回归模型具有一定程度的优越性.     

Black-Scholes期权定价的修正模型及其应用性研究

文章在经典B-S模型的基础上引入了交易费用和连续支付的红利,对期权定价公式进行了进一步研究,并且给出了存在交易费用和连续红利时的期权定价公式.通过马钢权证和云化权证的实例分析,进一步说明有交易费用和连续红利存在对期权价格的影响,并对结果进行简要的分析.