线性回归分析法在经济模型中的应用

本文以具体的全国汽车产量与全国汽车工业产品收入数据为实例,介绍线性回归分析法在经济模型中的应用。     

高新技术上市公司资本结构影响因素研究——基于多元线性回归分析的实证检验

公司资本结构是否合理直接影响到公司经营业绩和长远发展,高新技术上市公司是中国企业的优秀代表,仍然存在背离资本结构优化理论的种种因素,因此找出影响资本结构的主要因素是实现中国高新技术上市公司资本结构优化目标的必要途径.     

基于多元线性回归模型的欠发达地区农民收入影响因素分析——以甘肃省为例

本文在对农民收入现状分析的基础上构建多元线性回归模型,依据是否存在多重共线性、异方差、自相关性选定对农民收入具有显著影响的主要因素。分析结果表明:劳动力素质、剩余劳动力转移水平、财政农业支出等三个指标对甘肃省农民收入有显著性影响且与农村人均纯收入呈正相关。为此,甘肃省2020年全面建成小康社会,实现农业增效、增收必须要提高农民文化素质、加强农村剩余劳动力转移和增加政府支农的力度。     

基于多元线性回归的物流需求预测分析——以安徽省为例

基于多元线性回归思想,选取安徽省2000—2019年货运量、三次产业总值、固定资产投资总额、社会消费品零售总额、进出口总额等统计数据,运用EVIEWS9.0软件进行多重共线性检验、异方差检验、自相关检验与经济意义检验,旨在构建最佳的物流需求预测模型.结果表明,第二产业与第三产业发展对安徽省物流需求影响最为显著,前者正相关,后者负相关.总体上看,模型的预测精度较好,尤其是对近期的预测精度较高,可以使用该模型对安徽省物流需求进行预测分析.     

多元截断数据线性回归的参数估计

本文研究了在具有截断数据的多元线性回归模型中参数向量的估计问题。通过采用函数类K对有关数据加以调整,再用最小二乘法取得参数向量的无偏估计,并进一步得到了在大样本情况下所求的估计量满足迭对数律和中心极限定理的充分条件。     

基于Lasso的外商直接投资影响因素研究

在影响外商直接投资的众多因素中,市场规模、基础设施、关税、贸易开放度以及劳动生产率是影响外商直接投资的5个主要因素,其中市场规模的影响远远大于其他因素的影响,同时,把Lasso方法、最小二乘法及逐步回归法进行了比较,从所得结果可以看出,Lasso方法在变量选择方面优于另外两种方法。     

共享电动汽车使用意愿的关键影响因素研究

为了识别出共享电动汽车使用意愿的关键影响因素,通过文献梳理总结了绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件、价格价值、习惯、环保意识、政府政策、感知风险九个潜变量,运用因子分析和Lasso回归以及机器学习中特征提取的方法对527份调查问卷进行了分析。结果表明:综合传统量化研究的变量显著性、Lasso回归的正则化方法和机器学习模型的特征重要性度量,可以发现共享电动汽车的关键影响因素依次为环保意识、社会影响、价格价值、绩效期望和政府政策。研究结论对于新常态下如何推动我国电动汽车发展战略有重要的指导意义,同时将传统统计回归方法和机器学习的特征提取相结合的研究方法,也提供了用多方法相互验证来应对统计显著性的假阳性等问题的新思路。     

妇女角色冲突影响因素的回归分析——基于“第三期中国妇女社会地位调查”

本研究数据来自于第三期中国妇女地位调查的吉林省数据库,数据显示当代妇女角色冲突问题凸显,成为阻碍妇女发展的主要障碍.笔者试图对妇女角色冲突的影响因素进行探究,在综合以往妇女角色冲突研究的基础上构建研究假设,建立逻辑回归和线性回归模型进行实证检验.研究发现,当前妇女角色冲突的最主要影响因素为传统性别意识、工作满意度、家庭分工体制和心理心态健康水平,修正社会价值评价个人价值的一元评价体系后,针对不同倾向型妇女提出缓解冲突的针对性对策.     

线性回归分析在旧房评估中的应用

旧房评估需要一套统一的标准,而影响价格诸因素是相互关联的.可以使用数理统计中线性回归方法,同时使用EXCEL中LINEST函数求相关系数.     

多元线性回归方程及其应用

通过建立多元线性回归的数学模型,利用最小二乘估计得到正规方程组并进行相关性检验,从而解决相关实际问题。     

基于线性回归和遗传算法的既有铁路纵断面拟合探讨

基于最小二乘原理对既有线纵断面进行回归分析,提出变坡点渐进识别方法输出可能变坡点的里程集合,以此为基础对连续纵坡段和竖圆曲线段逐一进行计算。充分考虑抬、落道量、最小坡段长度、竖缓(岔)重叠、最大坡度值、最大坡度代数差等约束,以最小化线路的抬、落道绝对值为拟合目标,建立既有铁路纵断面拟合数学规划模型,并针对问题特征设计遗传算法求解模型。通过实例分析了优化算法与人工拟合结果的差异,优化算法拟合结果符合设计规范,抬、落道量比人工拟合结果减少了8.7%,表明本文的拟合方法具有较好的工程适用价值。     

市盈率的模糊线性回归预测模型研究

利用曲线拟合研究市盈率与各种相关因素之间的关系，以模糊线性回归理论为基础建立预测模型，并针对样本的具体特点选择合适的预测模型参数。结果表明，市盈率的预测效果大大提高，适应经济决策的需要，并有良好的可操作性。     

吉林省粮食产量的影响因素分析

吉林省发展农业生产有着得天独厚的条件,尤其是粮食生产水平一直在全国名列前茅,它的发展直接影响到全省人民生活水平的提高,乃至相关行业的发展。本文应用回归分析的方法对所选统计数字进行分析,以期得到合理的模型,为粮食生产水平的提高提供决策依据。     

纺织业上市公司现金股利影响因素实证研究

采用多元线性回归法对纺织业上市公司现金股利的影响因素进行探讨后发现,纺织行业每股收益与每股现金股利呈显著正相关关系,资产负债率与每股现金股利呈显著负相关关系,说明纺织行业上市公司可以通过提高盈利能力以及保持合理的资产负债结构来获得更多的收益,从而增强对股民的派现能力,以促进公司的长远发展.     

福建农民收入影响因素分析

利用多元线性回归分析,选取了福建农民人均工资性收入、人均生活消费品支出、耕地面积、农业劳动力、人均家庭经营纯收入等5个解释变量进行线性回归分析,指出了福建农民人均纯收入较为显著的影响因素,并提出了相关的政策建议。     

基于Lasso和支持向量机的粮食价格预测

首先利用Lasso方法在影响粮食价格波动的众多因素中选出了粮食储备、粮食生产成本、粮食产量、粮食政策、生产需求、贸易需求、心理预期等7个主要影响因素;然后在Lasso变量选择的基础上利用支持向量机进行粮食价格的回归与预测,同时,把Lasso、支持向量机、Lasso-支持向量机及ARIMA方法的拟合预测效果进行比较。实证结果表明：Lasso-支持向量机组合预测方法的拟合预测效果要优于另外三种预测方法。     

江苏省产业结构升级对经济发展质量的影响——基于因子分析、线性回归与VECM模型的实证研究

借鉴已有文献理论,分析产业结构升级的内涵,构建产业结构升级体。主要因素包括科技水平、资源利用与环境保护程度、对外经济贸易水平。运用因子分析法先构建三个因素及经济发展质量的指标体系,并以此为基础构建产业结构升级的指标体系。实证分析采用线性回归和向量误差修正(VECM)模型分别分析经济发展质量与产业结构升级以及三大要素之间的关联性。最后,得出结论并提出相应的建议。     

基于Gibbs Sampler的线性回归模型选择

线性回归模型是计量经济学的基本模型,在建立线性回归模型的过程中,模型选择是非常重要的一个环节,如果可能的解释变量不是很多时,可以通过逐步回归的方法比较每个候选模型的准则值,如AIC、SIC等进行模型选择。可是,当存在大量可能的解释变量时,我们无法一一比较每个候选模型的准则值。为了解决这个问题,文章提出一个基于Gibbs Sampler的线性回归模型选择方法,结果表明应用该方法能够从大量候选模型中准确、高效地确认准则值最小的模型。     

自有住宅与租赁住宅居住质量差异化实证研究——以杭州市为研究对象

通过对杭州市自有住宅与租赁住宅居住质量的抽样调查,从住宅品质、小区品质、周边配套以及享受的权利四个维度比较,得出自有住宅与租赁住宅居住质量存在显著的差异,以期解释为什么在高房价面前我国居民还是热衷于买房,同时也为政府改善住宅租赁市场发展环境提供理论支持。