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。     

中国经济TFP增长的影响因素——基于BACE方法的综合分析

生产率增长是宏观经济研究的一个重要议题。采用经典估计贝叶斯平均(BACE)方法,引入模型的不确定性,在上万次回归的基础上,对众多影响生产率的解释变量按其重要性进行分类和排序。研究发现:在事先列出的16个可能的解释变量中,FDI进入程度、进口依存度、出口依存度、专科以上学历人数占从业人数的比率、相邻地区的生产率(空间邻居变量)以及市场化程度对TFP增长的解释能力最强,并且都具有良好的稳健性。FDI金额、进口额、出口额以及前一期研发投入等四个变量对TFP增长也有一定的解释能力。但各变量在我国东、中、西部地区的影响力存在显著差异。     

中国高等教育现状的计量分析

教育是一个国家发展的基础,而高等教育在其中又占有举足轻重的地位。本文就对中国的高等教育情况进行了计量分析,以高等教育招生人数体现其发展情况,建立了以高等教育招生人数为被解释变量,以国家对高等教育所投入的经费、高等教育学校的规模及每年人口出生人数为解释变量的多元线性回归模型。并通过二十多年来的中国的实际数据加以分析检验修正,得出我国高等教育招生人数关于其主要影响因素的定量模型。     

基于施密特过程的变量筛选及其在森林覆盖率分析中的应用

在多元线性回归模型的实际应用中,因受分析人员主观判断的影响,初始选取的自变量集合往往会包含过多的变量。本文利用施密特过程提出一种新的变量筛选方法,可以选择对因变量有显著解释作用的自变量,并且将没有解释作用的信息及冗余信息有效地分解出来并排除掉。将该方法应用于森林覆盖率影响因素分析,有效地进行了变量筛选,并得到了解释性很强同时拟合优度较高的模型结果。     

Schmidt-logistical回归及在股票投资风格分析中的应用

将Gram-Schmidt过程运用到logistical回归模型当中,提出Schmidt-logistical回归方法,该方法在自变量集合中选择对模型解释性最强的信息,删除对因变量无显著解释作用的信息以及重复解释的信息,并把挑选出来的解释变量集合变换成若干直交变量。这样,一方面实现了logistical回归中的变量筛选;同时,Gram-Schmidt正交化过程的信息分解结构清晰,使得回归模型的解释更加容易。将该方法应用于股票投资风格分析中,有效地进行了变量筛选,实现了股票成长/价值属性的快速判断。     

建立计量经济模型时解释变量的筛选

正确选择解释变量是计量经济模型建立好坏的一个关键。解释变量太多,会造成模型庞大,计算 复杂,还可能会包含一些不重要的因素,影响模型估计的效果;太少,有可能会使模型丢失一些重要变量,影响 模型的代表性。     

PC准则下线性无偏估计的比较

针对正态分布下线性无偏估计在PITMAN准则下的比较问题,提出了一种较简单的比较方法,解决了无法在PITMAN准则下比较线性无偏估计的问题。将线性无偏估计在PITMAN准则下的优良性转换为比较线性无偏估计在均方误差下的优良性。该方法也可用于常见的线性回归模型中几类线性无偏估计的比较。     

基于logistic模型的属性数据的研究和应用

属性响应变量的分布是非正态的,且与解释变量的关系是非线性的,常用广义线性模型分析处理它.广义线性模型中最为流行的是logistic模型.首先研究了Logistic模型在二分类数据分析中的性质,并分析了近年来某电商网站上顾客购买国内外各品牌维生素的数据.文中还研究了Logistic模型在多分类情形下的拓展,结合实例分析了...     

基于多元线性回归和Lasso回归的高校生源质量影响因素研究

为进一步提高高校生源质量,本文选取可能影响生源质量的多个因素,并从权威数据网站上获取所需数据用于研究分析。首先对高校生源质量与各因素作相关性分析,并应用SPSS软件建立多元线性回归模型;其次,对模型进行显著性检验,并运用逐步回归法进行变量选择,最终得到“最优”多元线性回归模型。基于上述数据,运用Lasso回归进行变量选择,检验经过筛选处理后变量的显著性,最终确定对高校生源质量有显著影响的因素。本文所用两种方法得到的结果均表明：本科生人数、重点学科、综合声誉指数以及高校是否属于理工类学校对高校生生源质量具有显著影响。     

基于误差校正的ARMA-GARCH股票价格预测

针对时间序列预测和简单回归预测各自的侧重点不同,综合两者优点,对股票价格进行预测。首先将股价数据转换成对数收益率,利用ARMA-GARCH模型对收益率序列建立模型,对上证指数股票价格进行初步预测;然后建立回归模型对GARCH模型误差中未被解释的成分进行分析和拟合,利用回归模型预测的误差对GARCH模型预测结果进行校正。在选择回归模型变量时,引入变量间的相关性分析筛选合适的影响因子,利用主成分分析方法提取影响因子中包含的信息,实现对解释变量的降维,获取具有代表性的综合指标,以提高建模精度。实例研究证明该方法对于上证指数股票价格预测较为准确。     

正态线形模型下缺失值的贝叶斯多重插补——基于柑橘数据的分析

缺失值是调查中普遍存在的问题,利用变量之间的相关关系,可以通过正态线形模型利用不存在缺失值的变量对存在缺失值的变量进行插补。较之单一插补,多重插补更能有效地估计总体方差,因此更多地被使用;特别是采用贝叶斯多重插补,其模型的差数和残差估计均来自相应后验分布的随机抽取,这样对总体方差的估计更为精确。通过大量模拟试验,发现贝叶斯多重插补较之单一插补和一般多重插补能构建更宽的置信区间从而有更准确的总体参数覆盖率,这点在数据缺失比重很大时优势更明显。     

股权结构变量对企业财务危机影响的实证研究

企业经营管理中客观存在的风险有可能导致企业财务危机的发生,因此有必要建立财务危机预警模型,以便及时地进行财务危机预警分析,及早地发现财务危机信号。为了有效地设计财务危机预警模型解释变量项,以我国125家工业企业上市公司为研究对象,根据我国上市公司的股权结构现状及有关法规,研究了股权结构变量对企业发生财务危机的影响。以因财务状况异常而被特别处理(ST)的公司作为发生财务危机的界定标准,运用Logistic回归分析对选取的上市公司股权结构变量进行了筛选,发现部分股权结构变量对企业的财务危机有着显著的影响。     

公共图书馆事业投入成本模型的建立和分析

以公共图书馆事业投入成本及图书馆员工和读者人数为解释变量 ,利用回归分析方法 ,建立事业投入成本模型 ,并用实例验证模型的正确性 ,为评价公共图书馆事业资源的有效利用 ,控制图书馆事业支出提供了科学依据。     

唐代刺史与地方文学生态的建构

唐代的刺史多由科举考试出身的文士担任,文人出刺州郡,不仅是朝野迁转的政治活动,也是文学传播的空间流动行为。因此,有着“文人”和“官员”的双重身份的刺史,与文学的关系可以从刺史在任上的创作,以及刺史对地方文学生态的建构两个方面考察。在刺史的选拔过程中,文学才能是朝廷考虑的要素之一,中央郎官与州郡刺史的交换任职也是唐代官员迁转的重要准则。刺史对地方文学生态的建构作用巨大,首先,刺史在行政过程中,具体地执行国家的文教政策,对地方士子的求学、仕进有着巨大的影响力和直接的决定权。其次,有的刺史本身是成就斐然的文学家,当他们参与到州郡的文学活动时,吸引并凝聚了大批的文士,丰富了地方文坛。第三,作为最高长官的刺史,以诗文吟咏地方州郡的景观风物,宣传了州郡的名声,地域景观藉此完成了经典化、文学化的提升。在塑造地方文学生态的同时,刺史也成就了自身的政绩与文名。      

数额减半入罪解释方法研究——以盗窃罪司法解释为例

在明确财产类犯罪的入罪数额基础上,当具有特定情节时,数额减半可以入罪,是近年来司法解释的一种特有现象.数额减半入罪可以克服中国刑法中对罪量要素的僵化适用,其中"数额较大"应综合相关情节进行整体评价;由司法解释明确罪量标准不违反罪刑法定原则;同时,适用累犯条款并不违反禁止重复评价原则;不同司法解释在适用"数额+情节"解释模式时应尽量保持体系统一.     

劳动力转移对城乡居民收入差距的非线性影响研究

借鉴已有相关研究成果,将劳动力转移、农业技术水平与城乡居民收入差距联系起来思考,可以具体地考察劳动力转移对城乡居民收入差距的影响.文章以农业技术水平作为门槛变量,选取2009—2019年中国31个省份的面板数据,利用泰尔指数测定城乡收入差距,以劳动力转移作为核心解释变量构建面板门槛模型,实证得出劳动力转移对城乡居民收入差距的非线性影响.研究发现:劳动力转移可以缩小城乡居民收入差距,且该影响具有单一门槛效应.在农业技术水平较低时,劳动力转移对城乡居民收入差距收敛效应较小;当农业技术水平越过门槛值达到较高水平后,劳动力转移对缩小城乡居民收入差距的效果几乎增加了一倍.此后,通过替换解释变量泰尔指数为城乡人均可支配收入比、替换核心解释变量农业技术水平为农业生产效率重新建立面板门槛模型,发现上述结论仍然成立,其检验结果具有较强的稳健性.文章将农业技术进步、劳动力转移、城乡居民收入差距这三个重要变量纳入同一模型框架中,在加深劳动力流动影响城乡居民收入差距这一视角的研究的同时,对缩小城乡居民收入差距政策的制定提供了重要的参考意义.     

我国上市公司股权结构与债务期限结构关系分析

以债务期限结构为解释变量,第一大股东持股比例、第一大股东性质、少数大股东持股集中度、国有股比例、流通股比例、管理层持股比例和社会法人股比例为解释变量,经过回归分析,得出少数大股东持股集中度、第一大股东性质、国有股比例、社会法人股比例、H1指数和Z指数与债务期限结构正相关,第一大股东持股比例、管理层持股比例、流通股比例与债务期限结构负相关的结论。     

基于峰度准则与判决引导的非线性盲解卷积

针对Weiner模型,提出了一种基于最大峰度准则与判决引导相结合的非线性系统盲解卷积算法。在代价函数中引入了判决引导均方误差,优化代价函数,减少局部极值和降低剩余误差。研究了利用实数编码的遗传算法对代价函数进行最优化搜索。仿真实验表明该算法具有快速收敛性能和高精确度等优点,能够大大提高解卷积后的输出信噪比。     

“民工潮”与“民工荒”的经济学分析

“民工潮”和“民工荒”都是劳动力需求和供给的非均衡现象。为研究非均衡现象的产生原因,通过对刘易斯的二元经济结构理论模型的修改,建立一个适合中国国情的民工流动模型,并利用《中国统计年鉴2006》中农业部门人口比例作为被解释变量,以农业部门消费价格指数、加入WTO、农村新增劳动力高峰作为解释变量,实证“民工潮”和“民工荒”是一种价格波动情况下的“非均衡”民工流动。