灰色多元线性回归模型及其应用

基于灰色关联法和灰色聚类法诊断、解决多重共线问题;利用GM(1,1)模型对原始数据序列进行修正,降低随机波动的干扰;据修正变量数据建立灰色多元线性回归模型,并将其运用于具体实例取得满意的预测效果。该模型对处理数据贫乏、波动较大的样本效果显著。     

异方差G-Q检验方法的改进

围绕戈德菲尔德—匡特异方差检验方法(G-Q检验)展开相关问题的研究讨论,并对该检验方法进行改进。在对线性回归模型异方差检验的两个基本问题进行分析阐述的基础上,对G-Q检验中使用的F检验方法进行辨析讨论,并在应用中针对不同形式的数据条件进行拓展;以此研究为基础,设计基于线性回归模型拟合值排序的多元线性回归模型的G-Q检验方法,并对这一方法进行统计模拟和应用检验,以证实该方法良好的检验效果和简便的使用过程。     

基于多元线性回归模型的四川农村居民收入增长分析

文章首先分析了影响我国四川农村居民收入的因素,再运用实证方法对四川农民1992～2007年的经济统计数据进行分析,得到了影响四川农村居民纯收入的多元线性回归模型.该模型验证不仅为预测四川农村居民的收入增长趋势提供了工具,而且为四川农村地区的政策措施提供参考建议.     

项目融资动态担保模型研究

文章在对已有文献研究和分析的基础上,归纳出三类银行在项目融资中面临的关键风险,根据某银行3年建设项目贷款数据,运用多元线性回归理论拟合、建立了项目融资动态担保模型.以江苏某污水处理厂项目融资的资料为例,应用模型计算出银行调整担保金的多少,随时保障银行贷款安全.     

农民工流动就业的区域选择:模型与实证

在农村劳动力转移过程中,农民工流动就业的区域选择是一个重要的研究课题,其直接关系到农民工合理流动、城市化和工业化进程,本文建立农民工流动就业区域选择模型并应用SPSS软件进行实证分析,揭示流动就业过程中的深层次信息,对科学引导农民工流动就业具有重要的实践意义。     

异方差帕克检验方法的改进

围绕传统的帕克检验方法展开研究,针对该方法在对多元线性回归模型进行异方差检验时工作量大、计算繁琐、异方差模型不够准确这一系列问题,提出运用主成分的思想,将得到的所有综合指标建立异方差模型,并对不同形式的数据条件进行研究,根据系数的显著性检验,给出了一种新的异方差检验方法。模拟数据和实例论证表明该检验方法更为快捷准确。     

基于灰色线性回归组合模型的金融预测方法

建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值.文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型.针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法.最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度.     

影响我国财政收入的多元线性回归模型

本文通过一个实例详细介绍了建立经济计量模型的过程和步骤,旨在引入用多元线性回归分析的方法来分析实际问题的思想.首先由定性分析选取与我国财政收入有较强的相关性的几个影响因素,以其作为解释变量,建立与财政收入的线性模型     

多元线性回归统计预测模型的应用

文章将多元统计分析作为基础与前提,结合相关数据进行了一系列的方法验证,验证了有关结果变动对于多元线性回归方程的整体的影响.通过实例对有关模型概念进行证明;并且通过模型结合其他的方法,让检测结果更加真实,提高准确度以及效率,使原本的回归结果能够得到最大程度上的优化.     

影响中国城市化发展的产业结构因素分析

文章利用1997~2008年影响中国城市化发展的有关产业结构数据,运用多元线性回归分析方法,以Eiews6.0统计软件为分析工具,分析了中国产业结构因素对城市化发展的影响,结果表明:第二产业的发展对城市化有着显著的直接影响,第三产业的发展对城市化的推进作用明显,而第一产业的发展对城市化进程的影响不显著,并对此提出了相关对策。     

基于VAR模型的商品房价格影响因素分析

文章以武汉市武昌区2005-2015年数据为样本,采用多元线性回归的方法,对影响商品房价格的三大因素进行基本分析.并进一步建立商品房价格影响因素的向量自回归模型(VAR),利用方差分解和脉冲响应函数分析各个因素对商品房价格的动态影响.结果表明,商品房价格主要受到GDP和大宗商品价格指数共同影响;对商品房价格影响强度最大的是GDP,其次是大宗商品价格指数,居民人均可支配年收入对商品房价格影响不大.     

多元回归中因素测度的可加性检验

以非可加测度代替经典可加测度,基于模糊积分建立非线性回归模型是新近出现的数据建模方法。本文在该方法基础之上提出回归因素之间可加性检验方法,以线性约束检验任意因素之间的可加性。可加性检验结合信息融合指数--Shapley指数,可以给出模型的实际意义(如经济意义等)。示例表明,该检验方法可行。     

建立我国上市公司的财务预警系统

随着市场竞争的日益激烈,财务失败将直接影响上市公司的生存和发展。因此,如何运用财务预警系统来预测企业面临的经营困难和财务危机,成为国内外财务研究的一大难题。在参考奥特曼Z记分法的基础上,文章拟建立我国自己的财务预警系统,以此模型来评价上市公司业绩,在财务危机到来之前向企业管理当局发出信号,使其及时改善生产经营,以延长企业生命。     

基于逐步惩罚的动态多元线性回归预测模型

在采用回归方法进行数据预测时,对呈近似线性关系的因变量和自变量,并非要寻找到其对应的精确的非线性函数,而可在对数据进行修正后继续使用线性回归模型。文章讨论了一种引入惩罚因子的动态回归模型,该方法在传统的多元线性回归模型的基础上,在进行逐步回归的同时,通过不断调整因变量来实现实时更改其变化趋势以达到最佳预测结果的目的。该方法在对上海市历年外国游客人数进行分析和预测时得到了较理想的结果。     

基于部分函数型线性回归模型的改进

金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据.文章主要建立部分函数型线性回归模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对上证指数进行预测.     

多元线性回归统计预测模型的应用

文章以俄亥俄州(Ohio)的气象、臭氧监测数据为基础,对其中一个监测点数据进行了分析处理;运用多元线性回归方法,建立臭氧含量与气象的回归方程;以F值检验回归关系的显著性,并作预测评价,预测结果的误差较小,符合实际情况,能够较好地解决实际问题。     

基于多元线性回归的概率排序型预测方法

文章针对运用多元线性回归进行预测时,对自变量的预测一般只考虑单一的可能性,忽略了由于未来的不确定性导致自变量存在多种可能的取值,提出了概率排序型的预测方法,将不同的自变量取值对预测值的影响考虑了进来,并用期望值的最大最小值和方差的最大值作为预测的指标,描述预测的结果并衡量预测结果的波动性,最后通过示例验证模型应用的可行性和有效性。     

物流需求的广义集成预测法

物流需求的集成预测法是将多种预测方法按一定权重进行组合的综合预测方法.文章基于多元线性回归思路,提出一种求取权重的定量方法,并把权重广义化,使用系数替代权重,扩大了权重的取值范围,实现了定量求取系数的目的.并设计了一个实验,验证了提出的广义集成预测法提高了预测的精度.     

一元非线性回归两种不同模型的比较

一元非线性回归是常用的统计分析方法,其计算方法是通过数学变换将非线性模型转换成线性模型,然后用最小二乘法计算回归系数。将非线性模型转换成线性模型有两种数学模型,其一是经过线性化后,以直接观测值的函数作为因变量,这是常用的方法,称其为间接观测值回归;其二是经过线性化后,以直接观测值作为因变量,称其为直接观测值回归。文章讨论了这两种数学模型回归结果间的差异,通过仿真实验说明了直接观测值回归的结果优于常用的间接观测值回归的结果。     

农业产业结构对农民收入影响的多元线性回归分析

文章基于结构方程模型的路径分析技术,运用极大似然估计法,从农业、林业、牧业和渔业等角度,探究农业产业内部结构对农村居民工资性收入、家庭经营收入、财产性收入和转移性收入等四方面的影响.结果表明:农业产业内部结构内部诸因素与农村居民纯收入来源各项之间存在着非常显著的相关性.