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     

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。     

也谈运用回归分析预测城市公共交通客运量

多重共线性是经济计量模型中普遍存在的一个解释变量问题,它严重影响最小二乘估计的结果。本文结合[1]中的原始数据指出共线性对最小二乘估计的影响及解决办法。这对在实际工作中进行数据分析具有指导性意义。     

环境规制对我国区域就业影响的实证研究

以2003—2011年我国30个省(自治区、直辖市)的面板数据为样本,运用传统面板回归模型和分位数回归模型探讨了环境规制对区域就业的影响及其变化情况。研究结果表明:在模型中不加入环境规制二次项时,其对区域就业有显著的促进作用,且随着分位数的增加,这种促进作用呈先增后降态势;在模型中加入环境规制二次项时,则环境规制与区域就业存在"U"型非线性关系,即当其超过某一强度时,会对区域就业产生促进作用。     

资本资产定价模型在我国上海A股市场的简单实证

概述了资本资产定价模型的基本原理,运用上海A股市场近期的数据对资本资产定价模型在上海A股市场的应用进行实证研究,首先采用单指数模型估计了个股的β系数,然后利用BJS方法和对CAPM进行横截面模型的回归分析.研究表明上海A股市场与CAPM理论不相符合.     

基于广义回归神经网络的社会保障待遇公平感模型

对养老等社会保障主观感受的研究越来越受关注,但所用统计方法都是基于研究对象与影响因素之间的线性关系。由于人及人类社会关系复杂,变量之间往往呈现非线性关系。采用广义回归神经网络（GRNN）算法,建立养老等社会保障待遇公平性主观感受（公平感）非线性模型。将来源于中国社会科学院2015年的“中国社会状况综合调查”（CSS2015）的“养老等社会保障待遇”公平感分为“不公平”与“公平”两类。GRNN模型对训练集、测试集预测整体精度分别是81.4%、90.0%,分别优于支持向量机(SVM)模型的预测精度（80.1%、89.5%）,以及二元逻辑回归(BLR)预测结果（79.4%、88.5%）。基于5335份调查样本的研究表明,养老等社会保障待遇公平感与4个影响因素（教育程度、医疗保障满意度、就业保障满意度、总体社会保障状况满意度）之间存在非线性关系。因此,应用GRNN建立养老等社会保障待遇公平感非线性模型是成功的。     

基于Logistic回归和Noisy-or模型的抑郁症风险预测研究

本文为了实现抑郁症的早期识别和检测,将Logistic回归模型与Noisy-or模型相结合,提出一种用于抑郁症早期识别和检测的风险预测模型LRANO.在该模型中,Logistic回归用于计算不同风险因素对抑郁的概率贡献,Noisy-or模型将各种模型参数整合,形成最终的抑郁症风险预测模型.此外,通过在爱尔兰老龄化纵向研...     

试用Logistic回归模型分析我国网络概念上市公司退市风险

本文采用统计学中的Logistic回归模型,建立我国网络概念上市公司退市风险预警模型,并通过对模型进行实证检验,证明新模型的有效性。     

正态模糊数时间序列的回归预测问题研究

讨论了一类不分明时间序列的线性回归预测问题,通过模糊数空间中的距离,建立了模糊环境中最小二乘回归模型,证明了回归模型的解的存在性和唯一性,并给出了确定模型的模糊参数及检验模型拟合度的计算公式。     

MATLAB在回归分析中的应用

回归分析及其应用,是高中数学的必修内容,同时也是统计分析的三大方法之一,实际计算比较繁琐.本文从案例入手探讨回归分析建模的全过程,实验表明利用MATLAB软件可以很好地建立基本的回归模型,并能对模型进行精细分析等.     

核偏最小二乘算法的图像超分辨率算法

提出了基于核偏最小二乘算法(KPLS)回归的超分辨率复原算法。该算法首先将高低分辨率图像块的高频信息和中频信息作为建立回归关系的特征,并对图像进行分块;依据相应的高低分辨率图像块的关系,使用KPLS建立起回归模型;在复原时,依据该模型回归得到高分辨率的图像块,将图像块拼接为高分辨率的图像。通过对人脸图像和车牌图像的实验结果,表明该算法无论是对人脸图像还是车牌图像都能取得较好的复原效果。     

An introduction to nonparametric regression in demographic research

Nonparametric (NP) regression methods are increasingly important in statistics, economics, and other disciplines. To date, however, very little demographic research has made use of NP methods. These new methods utilize increased computing power to limit the need for time-saving (but possibly incorrect) mathematical assumptions about functional forms in regression analysis. This expository, non-technical paper discusses the rationale for NP regression, illustrates several of the basic NP regression methods with demographic examples, describes extensions of basic methods to multivariate regressions, and discusses the relevance of NP regression for demographic research.     

以广义回归神经网络预测共同基金报酬

鉴于近年来许多相关文献成功地运用广义回归神经网络进行财经方面的预测,以及国内共同基金净值之预测与报酬率评估。通过搜集国内基金资料,以灰关联分析法进行各基金投资绩效分析,挑选投资绩效良好的共同基金作为投资标的;再以广义回归神经网络建立预测模型,与灰预测模型、多元回归模型进行预测能力及报酬率的比较分析。5种预测绩效评价指标、5组数据交互验证散布图及报酬率分析表明:广义回归神经网络在预测能力及预测报酬率上均有很好的表现。     

人力资本对农村迁移劳动力收入的影响研究

文章利用2005年吉林省进城务工人员抽样调查数据和2006年吉林省农村抽样调查数据,运用分位数回归方法和Heckman两步骤样本选择偏差方法,对人力资本对农民工收入的影响进行分析.研究结果表明,在不同的分位数回归结果中,教育回报率有所不同,在25%分位数回归中的教育回报率最大(1.89%),而中位数回归中的最小(1.40%).在外出务工时间长的组,组内收入差距大于务工时间短的组.接受其他组织培训的组,组内收入差距比接受企业培训的组大.在进行了样本选择偏差修正之后,教育回报率上升到4.55%,所以在考察农村劳动力迁移收入问题时,不能忽视样本选择偏差的问题.     

回归分析在短跑教学中的应用

针对教学中学生100m跑的具体情况,采用逐步回归分析方法建立了回归方程;在此基础上,分别以各相关因素、100 m跑成绩作为因变量与自变量建立了多项式回归方程,并依据正态分布理论制定了各因素平衡发展的标准.上述方法在指导短跑教学中取得了较好的效果.     

高管前期战略绩效对高管战略信念影响探讨

对影响战略绩效的12个指标进行因子分析,得到四个主因子:顾客绩效、内部运营绩效、人力资源绩效、公司发展潜力。然后对高管前期战略绩效与高管战略信念进行回归分析,即模型中所有自变量的回归系数等于 0 的 F 检验结果。回归方差的显著性检验统计量Sig=0.000,说明至少有一个自变量的回归系数不为 0,原假设为所有的自变量对高管战略信念都不会存在显著影响,研究结果拒绝原假设,说明至少一个自变量(顾客绩效、内部运营绩效、人力资源绩效、公司发展潜力)对高管战略信念存在显著影响,所建立的回归模型具有统计意义。     

基于模糊回归的交通流量预测模型

通过分析历史流量数据与上游路段的流量数据,建立基于模糊回归的交通流量预测模型。并通过长春市路段上的实际数据验证表明,各拟合的中心值和观测值的相对偏差平均在8%以内,论文建立的模糊回归对于单个路段预测的结果比较好,效果要优于简单的多元回归方法。表明此方法在实际应用中是切实可行的。     

机械工业宏观计量经济模型研究

基于时间序列分析的基本理论，采用线性回归和传递函数分析方法，研究了机械工业主要经济指标与宏观主要经济指标之间的相互影响关系．在此基础上，分析比较了机械工业主要经济指标的多元线性回归模型和多输入单输出传递函数模型．结果显示，传递函数模型比线性回归模型精度更高，更具有普遍性．     

我国上市公司IPO定价问题的一个实证研究

本文用描述统计、主成分分析、逐步回归等方法,对我国上市公司IPO定价问题进行了一个实证分析,揭示了不同阶段我国新股发行价格和发行市盈率的基本特征,得出了影响我国IPO定价的主要因素,并分阶段建立了几个多元回归模型,指出各主要因素对新股发行价格具有显著性影响。