前移回归分析法在广西省经济预测中的应用

经济指标是多项相关因素的函数,一个时间段内各项指标(自变量)值会影响下一时间段待预测指标(因变量)的取值.本文以广西省12项主要经济指标为实例,采用前移回归方法预测了人均GDP,进而预测了其余指标2008～2009年的取值.这种方法克服了以往时问序列预测只是自身拓展而不考虑多项因素(变量)的不足,也弥补了回归分析预测法必须已知同时期各个自变量值才能预测的缺陷,取得较好的效果.     

双回归（AR—R）预测模型之新探——及其在中国人口中短期预测上的应用

构造一种称为双回归的时间序列预测新方法。本文作者利用与因变量自身相关性紧密的因变量前几期取值,综合前一次的自变量构建了双回归(时间序列自回归-多元线性回归)预测组合模型。这种方法克服了以往时间序列预测只是自身拓展而不考虑多项因素(变量)的不足,也弥补了回归分析预测法必须已知同时期各个自变量值才能预测的缺陷。并用这种新方法对中国的人口总量进行预测,预测效果比较理想。     

基于样本企业所得税的回归预测研究

企业所得税预测对宏观、中观和微观经济有着重要的作用。文章以某企业的财务数据为样本,通过选取不同的自变量、应用不同的模型对企业所得税进行预测分析,认为：应用线性回归模型进行企业所得税的预测时,截距项为零的假设是成立的;根据财务数据选取自变量的优先级次分别为利润、增值税、销售收入;在经济发展平稳的条件下,时间序列的预测效果较好。     

对现行教科书中若干统计方法应用的再认识

一、回归分析方法的应用问题 回归分析是通过建立回归模型来反映自变量和因变量之间的变动关系,进而根据自变量对因变量作出预测.然而,现行教科书在介绍该方法的用途时出现了三方面的误解,现予以说明并加以矫正.     

SAS软件的应用——基于ARMA模型的商品销售额的预测分析

文章运用SAS软件系统中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对某商品的月销售额作了预测分析,得到了较高的预测精度,在实际应用中预测值的准确对于指导商家的战略决策起着重要作用.     

基于季节性ARIMA模型的居民消费水平预测

文章以居民消费价格指数(CPI)的短期预测作为切入点,采用定量的时间序列分析方法,建立季节自回归综合移动平均(季节性ARIMA模型)模型对CPI时间序列进行量化分析.首先阐述基于该模型的CPI预测的一般过程,即:平稳化处理、差分变换的阶数辨识、参数估计,时间序列模型的构建,然后对模型进行性能检验,确定较适合的季节自回归综合移动平均模型,最后在实证分析中探讨经济变量CPI与时间变量之间的变动规律,对CPI时间序列进行适当的差分处理,取得了较为理想的预测效果.     

跳回归在房价走势分析中的应用

不同于传统的回归分析方法,文章探讨了一维跳回归模型在房价走势分析中的应用,介绍了基于多项式估计的跳点检测方法,将跳点检测问题转化为假设检验问题,并对近3年的杭州市房价走势进行了实证分析,通过实际应用取得了良好的效果。     

我国上市公司财务困境预测新探

本文采用主成分分析方法确定模型变量,建立多元判别分析(MDA)、Logistic回归和改进型BP神经网络模型进行财务困境预测。结果表明,神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型,而后两者的判别效果接近,神经网络模型更适合于财务困境预测。但三种模型的长期预警能力不够理想,提出建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测新方法。     

基于GM(1,1)—逐步回归模型的用水量预测

为了对城市的用水量有个更精确的预测,文章将逐步回归模型与灰色预测模型相结合,提出了一种基于灰色预测——逐步回归的总用水量预测模型.该模型以逐步回归方法为基础,利用灰色相关性分析方法对观测数据进行处理,进而对预测模型的因变量进行筛选,并将灰色理论引入到回归模型分析中,对预测模型进行改进.通过实例分析可知:所提出的耦合模型与单一预测模型相比,在一定程度上改善了预测效果,达到了简化模型、提高拟合精度和增强模型预测能力的目的.     

自回归及logistic离散模型在中国人口预测中的应用

为了寻找更好人口预测方法,经济领域常用的自回归模型创新式的被应用到中国的人口预测中.通过结果预测结果分析,易知自回归的预测效果相当不错.进一步探索人口的预测理论,精典的logistic离散模型被用来和自回归模型做对比.由于自回归模型和logistic离散模型在形式上有很大的相似,对两者在建模原理上进行了对比分析,且对两个模型理论进行了推广.     

回归分析预测认识中的一个误区

一元线性回归模型是统计学中对数据进行预测的一种重要方法。应用时,在对数据进行线性回归后还要做F检验。F检验的目的是判别解释变量与因变量之间有无线性相关关系。普遍认为做F检验时,F的值越大,用此模型进行预测得到的结果就越可信。国民生产总值GDP是一个重要的经济指标,人们经常通过GDP来分析经济运行情况,因此人们经常会对GDP的增长率作出预测。本文分别运用三种线性回归模型对GDP数据进行回归分析,并预测GDP的增长率。证明了当回归模型的F值最大时,预测的效果不一定最好。选择线性回归模型进行预测,还要结合实际情况。     

随机效应零膨胀索赔次数回归模型

索赔频率预测是非寿险费率厘定的重要组成部分。最常使用的索赔频率预测模型是泊松回归和负二项回归,以及与它们相对应的零膨胀回归模型。但是,当索赔次数观察值既具有零膨胀特征,又存在组内相依结构时,上述模型都不能很好地拟合实际数据。为此,本文在泊松分布、负二项分布、广义泊松分布、P型负二项分布等条件下分别建立了随机效应零膨胀损失次数回归模型。为了改进模型的预测效果,对于连续型的解释变量,还引入了二次平滑项,并建立了结构性零比例与解释变量之间的回归关系。基于一组实际索赔次数数据的实证分析结果表明,该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。     

基于回归时序模型的售后服务资源计划系统设计

售后服务资源计划的科学性和准确性是降低服务成本及提高客户满意度的重要影响因素.文章根据H公司2005年售后服务业务的真实数据,通过构建由回归分析方法和时间序列分析方法组成的回归时序模型,提出售后服务资源计划问题的决策方法,并对2006年前两个月的数据进行了比较准确的预测.数据的计算和应用实例表明,文章提出的售后服务资源计划系统的核心算法能够很好地拟合返修量数据,提高预测的精度,提供科学的决策依据.     

国内生产总值回归预测新探

文章通过对我国2012年国内生产总值回归预测实证分析,研究了国内生产总值的主要影响因素及回归预测的新方法.在研究中首次提出了多个一元回归模型组合运用、组合模型权数按各相应模型误差率大小进行分配,以及一元回归组合模型与多元回归模型再组合运用的思想和方法.这对于完善回归预测理论和方法,拓展预测研究思路,增强预测方法的选择性和应用性等,具有重要意义.     

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.     

Logistic模型预测的新思路

预测是Logistic模型的一个重要功能,文章在研究运用对数回归模型进行预测的问题基础上,进一步对Logistic模型在预测过程的由于模型随机项的非正态性、异方差性而引起的问题进行分析研究,研究发现,传统的预测方法会使得预测结果的精度不高,在考虑到模型随机项的存在及其具体特征后,通过分析推导,构造出新的预测思路和方法。     

多源高维数据的多分类纵向整合分析及应用

多分类数据分析在实证研究中具有重要意义。然而,由于高维数、小样本及低信噪比等原因,现有的多分类方法仍面临信息量不足而导致的效果不佳问题。为此,学者们通过收集更多信息源 数据以更全面地刻画实际问题。不同于收集相同自变量的不同源样本,目前较为流行的多源数据收集了相同样本的不同源自变量,它们的独立性和相关性为统计建模带来了新的挑战。本文提出基于典型变量回归的多分类纵向整合分析方法,其中利用惩罚技术实现变量选择,并独特地考虑不同源数据间的关联结构,提出高效的ADMM算法进行模型优化。数值模拟结果表明,该方法在变量选择和分类预测 上均具有优越性。基于我国上证50的多源股票数据,利用该方法对2019年股票日收益率的影响因素进行了实证探究。研究表明,本文提出的多分类整合分析在筛选出具有解释意义变量的同时具有更好的预测效果。     

基于多元统计和改进BP网络的公路客运量预测

本文在利用主成分分析方法筛选出影响公路客运量的2个主导因子的基础上,分别采用回归分析法和改进神经网络方法对公路客运量进行了预测,预测结果表明两种预测方法都具有较高的精度,而引进了动量法和学习速率自适应调整策略的神经网络,其预测精度更高,但回归分析法能更好地揭示各因子对公路客运量的相对贡献率。     

包含虚拟变量的澳门酒店入住率预测模型及实证

本文通过引入时间趋势项、虚拟变量等,拟合出酒店入住率的主要趋势,再利用ARMA模型拟合出次要趋势——随机扰动项,在此基础上建立了新的入住率回归模型。检验结果表明,该模型对酒店入住率的预测效果更加理想。最后使用相关模型预测了2007年1-12月的酒店入住率。     

持续经营能力重大不确定性下审计意见的预测研究

持续经营审计意见的出具属于多阶段决策问题,本文采用多分类Logistic回归模型,以131家上市公司为样本,对影响持续经营审计意见类型的因素进行了分析。提出了一个三分类Logistic回归模型,该模型对持续经营审计意见类型的预测准确率为83.2%,显示了良好的预测能力。