最小二乘法在经济预测中的应用

预测商品销售情况有多种方法,这里简单介绍如何用最小二乘法进行商品销售预测。 一、最小二乘法 最小二乘法是由实验或调查数据,建立在直线型经验公式的一种常用方法。 例如,由实验或调查得变量互０的一批数据为： ｘ１,ｘ２,…………, ｘｎ ｙ１,ｙ２,…………,ｙｎ 在平面直角坐标系中,它们应对应着几个数点（ｘ１,ｙ１）,（ｘ２,ｙ２）,……,（Ｘｎ,ｙｎ）。 如果这两个变量ｘ,ｙ间存在线性关系,即散点,（ｘｉ,ｙｉ）（ｉ＝１,２,…………,ｎ）的分步近拟地在一条直线上,则待确定的经验公式是一直线型公式 Ｙ—…     

广义最小二乘法在建立回归模型中的应用

89广义最小二乘法在建立回归模型中的应用@郎静波     

经典最小二乘与全最小二乘法及其参数估计

文章对经典的最小二乘和全最小二乘方法的应用背景、原理与算法进行了介绍,给出了它们在线性模型参数估计中的MATLAB实现;通过计算机仿真说明了在模型中所有变量均具有不可忽略的误差时,全最小二乘法得到的参数估计更接近于真实参数.     

应用最小二乘法预测出院人次

统计预测法(Statistical Forecast Method)是根据过去的情况和资料建立数学模型并由此对未来趋势作出预测的一种非主观方法。应根据预测资料的质和量来选择不同的预测方法,如预测资料零散不全或无法搜集,很难通过精确计算来得出结论,在此情况下,一般可选用定性分析的方法,如所掌握的资料全面且可信度高,那么就可以选用精确计量方法进行预测,如果指标的变化呈水平性,则采用简单平均数就可以了。常用的统计预测法有比例趋势分析法、经济计量模型法、一元线性回归预测、多元线性回归预测、非线性回归预测等。统计预测是现代管理经常使用的一种方法,现代医院管理中也常采用统     

什么是最小二乘法

最小二乘法又称最小平方法,是一种配合趋势或回归方程时用于求解待定参数的方法。这种方法可以用初等数学知识加以证明。为说明方便,这里只讨论如何根据最小二乘法的要求建立直线趋势或回归方程待定参数的求解公式。     

动态广义最小二乘法在面板协整中的应用研究

在进行非平稳面板数据的协整分析时,使用动态最小二乘法（DOLS）可以有效消除内生性问题,从而得到具有渐进正态分布的统计量。但在小样本条件下,由于可使用解释变量差分项的阶数有限,导致模型中均衡误差项的序列相关,使得DOLS统计量出现严重的检验水平畸变。为此,本文将单一时间序列的动态广义最小二乘法（DGLS）应用于非平稳的同质面板数据模型。在序贯极限分布的条件下,DGLS统计量仍具有正态的条件极限分布。而仿真实验表明,对于非平稳的同质面板数据模型,即使在均衡误差项存在高序列相关的条件下,DGLS统计量仍具有较好的小样本性质。     

空间回归模型估计中的最小二乘法

空间回归模型由于引入了空间地理信息而使得其参数估计变得复杂,因为主要采用最大似然法,致使一般人认为在空间回归模型参数估计中不存在最小二乘法。通过分析空间回归模型的参数估计技术,研究发现,最小二乘法和最大似然法分别用于估计空间回归模型的不同的参数,只有将两者结合起来才能快速有效地完成全部的参数估计。数理论证结果表明,空间回归模型参数最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量。空间回归模型的回归参数可以在估计量为正态性的条件下而实施显著性检验,而空间效应参数则不可以用此方法进行检验。     

线性化最小二乘法的理论分析

在处理非线性回归中的可线性化回归问题时,最小二乘法给了我们很大的方便.但是人们在享有其优点的同时,忽视了其结果准确性问题.文章从理论上给出了线性最小二乘法结果准确性的证明并提出了解决方法.     

普通最小二乘法的几何分析

普通最小二乘估计法是在目标函数残差平方和的达到最小的条件下求得参数估计量,从向量的角度来说,普通最小二乘法将被解释变量分解成了相互正交的两部分,通过空间向量理论和几何分析方法,可以在欧氏空间内对普通最小二乘估计量进行求解,这种分析过程使普通最小二乘法变得更直观。     

关于最小二乘法的稳健性分析

一、问题的提出 用ψ(x)拟合m对数据(xk,yk)(k=1,2,…,m),使得误差平方和m∑k=1[yk-ψ(xk)]2最小,这种求ψ(x)的方法,称为最小二乘法.     

折扣最小二乘法的研究方法及其预测应用

折扣最小二乘法的研究方法及其预测应用文／涟水县统计局孙冬如一、“近大远小”原则的方法通常我们知道一些求解模型参数的方法很多，如最小二乘法、半数平均法、三点法等。应用这些方法建立模型进行预测，虽然是可以的，但是，若要求得较好的预测效果，还必须考虑到预测...     

偏最小二乘通径模型在贸易发展指数中的应用

设计了一套3层综合指数所构成的中国对外贸易发展指数体系,利用偏最小二乘路径模型对中国1999—2009年的相关数据进行了计算和分析,对中国10余年来的贸易发展情况进行总体的把握和描述。经贸易发展指数运算表明,中国自加入WTO以来,对外贸易的贸易流量、贸易结构等各方面水平均有大幅度提高,但是从2009年开始,由于受到国际金融危机的影响,各方面的贸易指数出现下滑并快速反弹的趋势。     

协整平滑转移回归中的线性检验 ——基于完全修正最小二乘法的扩展

 在解释变量内生条件下,Choi,Saikkonen(2004)使用动态最小二乘法估计协整平滑转移回归模型,并基于动态最小二乘的估计结果构造 统计量检验协整向量的非线性。本文系统解析了 的构造并指出其不足,针对这一不足,本文将动态最小二乘法扩展为完全修正的最小二乘法,并进而基于完全修正的最小二乘法估计结果构造 统计量检验协整向量的非线性。本文的仿真试验表明,在有限样本下, 与 的检验势没有显著差异,但 的水平扭曲小于 。     

偏最小二乘回归在SPSS软件中的实现

偏最小二乘回归是第二代回归分析方法,目前已在各种领域得到广泛应用.文章通过详细介绍不同版本的SPSS软件中PLS模块的安装来说明偏最小二乘回归方法在SPSS软件中的实现,并结合实例进一步说明该方法的参数设置和结果的解释.实例分析表明:偏最小二乘回归能够解决变量间多重共线性问题,适合在样本数小于变量个数情形下对系统进行回归建模.     

两种修正生长曲线参数的最小二乘估计方法

文章提出了一种修正Logistic模型和修正Gompertz模型的分布参数估计方法,这种方法以最小二乘法为基础,推导求解分布参数的方程组.利用这两个曲线模型中有两个以线性形式出现的参数的特点,使同时求解四个参数的问题简化为只需要同时求解两个参数的问题,并给出求解这两个参数偶合的方程组的二重二分迭代法.预测实例表明,这种方法对于迭代初值的选取要求较低、求解速度快、精度高.此外,修正的生长模型更适合于拟合S形的数据,因而其适用范围比传统模型更广.     

基于偏最小二乘法的情报组合预测法

情报组合预测是用两个或两个以上不同的情报预测方法对同一个情报预测对象进行预测,然后对各个单独的情报预测结果适当地加权后求和作为情报预测结果的预测方法.     

最小二乘支持向量机在条件异方差模型中的应用

相对于标准的支持向量机,最小二乘支持向量机是将求解二次规划问题转化为求解一组线性方程,从而能提高求解速度。将最小二乘支持向量机和GARCH模型相结合应用于金融时间序列预测中。通过在实际股票市场预测中的比较分析,能够证实所给方法是可行的、有效的。     

再议普通最小二乘法下回归系数的性质

文章从个体的角度探讨最小二乘法下的估计系数的形成过程,得出一元回归中的回归系数是各个数据点上的回归系数以Epanechnikov核函数进行加权形式的。并在此基础上,推广到多元线性回归,多元线性回归的估计系数本质上为一种参数结构,它是以自变量的协方差矩阵为联系纽带,将回归系数分解为偏回归系数,将两个系数结合起来澄清目前计量经济学和统计学的一些问题。     

加权最小二乘估计中的拟合优度

在实证经济计量分析中,常常会遇到异方差的问题(即随机扰动项的方差随解释变量的变化而变化。特别是对于横截面数据,当xi的数据变大,ui的方差也可能会变大,这就是所谓的递增异方差)。当计量模型中的随机扰动项ui存在异方差时,用OLS估计模型的参数将不再有效。而此时常用的方法之一是加权最小二乘法WLS。加权最小二乘法的基本思想是,既然最小二乘是使∑ei2达到最小,而此时的ei2具有相同的权数(权数为1,即在最优化过程中各个ei2所提供的信息的重要程度是同等看待的,当然这也符合同方差的含义)。但当ui具有异方差时(比如递增异方差),若Varui…     

对判断矩阵对数最小二乘法的新思考

对数最小二乘法(LLSM)是层次分析法中的一种排序方法.文章从判断矩阵秩的角度来推导对数最小二乘法的排序向量.