也谈运用回归分析预测城市公共交通客运量

多重共线性是经济计量模型中普遍存在的一个解释变量问题,它严重影响最小二乘估计的结果。本文结合[1]中的原始数据指出共线性对最小二乘估计的影响及解决办法。这对在实际工作中进行数据分析具有指导性意义。     

岭回归在我国工程保险需求影响因素分析中的应用

本文对影响我国工程保险需求的各种因素进行分析梳理,选取了可能影响工程保险的三个外生变量——建筑业企业总收入、建筑业增加值、建筑安装工程投资额指标,并收集了1998-2008年的年度统计数据.通过对模型进行拟合度检验、显著性检验、相关性检验、异方差检验和多重共线性检验,发现自变量间存在严重多重共线性,导致最小二乘法估计结果不合理.岭回归分析是专门用于共线性数据分析的有偏估计方法,实际上,它是一种改良的最小二乘法,是以放弃最小二乘的无偏性,放弃部分精确度为代价来寻求效果稍差但更符合实际的回归过程.借助SPSS统计软件,运用岭回归技术建立了工程保险需求影响因素的模型.最后根据建模分析得出的结论,提出了一系列相关政策建议和管理启示.     

中证100股票指数回归模型的实证分析

建立中证100股票指数与其成分股的线性回归模型,运用岭估计和弹性约束估计探讨模型中严重存在的多重共线性。结合弹性约束估计系数估计结果,通过限定最低门限修正模型以及去除系数估计值为最低门限值的回归变量,规避了回归系数估计为负值和不显著的问题。实证分析表明所建股票指数模型可行有效,股指追踪效果较好。     

房地产价格影响因素的实证研究

通过模型推导,选取人口数量、物价指数、收入水平、贷款利率水平及季节虚拟变量5个指标作为方程初始导人自变量,与房地产价格进行初步多元线性回归分析;并检验和修正了回归结果的自相关和多重共线性,通过自变量的分析与筛选,按照逐步回归法,最终选取出3个自变量与房地产价卞备建立多元线性回归方程,找出影响我国房地产价格波动的最主要因素即人口数量和物价指数,并结合我国情况对其进行原因和结论分析。     

应用稳健回归模型对房地产指数的跟踪及预测

为更好地研究房地产指数和房地产成分股的关系,建立了房地产指数与其成分股的稳健回归方程,对其残差进行分析并做回归诊断。利用岭回归、LASSO回归以及弹性约束估计等稳健方法解决变量之间的多重共线性问题。同时在岭估计中,提出一种新的基于最小外预测残差选择岭参数的选择标准,通过牺牲一部分无偏性,得到外预测残差更小的岭参数的模型,从而在外预测中具有更好的预测表现。     

回归分析方法你用对了吗

在一家调查公司工作的朋友曾经问过我一个问题,让我至今记忆犹新。他说,他们当时正在给一家公司做汽车销售满意度方面的调查,通过调查得到大概20多个变量的满意度得分,想通过建立统计模型确定各个满意度的权重。他们公司的做法是:根据这些数据建立多元线性回归模型,将各变量的回归系数作为权重。但是在建立模型过程中遇到如下问题:变量之间存在严重的多重共线性,导     

丹尼特多重草稿模型的合理性论证

丹尼特的早期意识理论主要反映在多重草稿模型之中,后期意识理论也都是在此模型的基础之上而进行分析的。多重草稿模型是他的意识理论的基础,也是最有争议的部分。沿着丹尼特的思路,分析他的多重草稿模型提出的原因、特征优势和他对多重草稿模型所作出的合理性论证。     

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.     

中国人身保险需求的实证分析

从理论角度分析了GDP、收入水平、人口因素、社会保障、通货膨胀等因素对我国人身保险需求的影响,并依1990年到2005年的相关数据,运用因子分析、平稳性检验、多元线性回归等方法对上述因素进行了实证分析.在分析中针对多重共线性问题,引入偏最小二乘回归对模型加以改进.同时,对我国人身保险市场发展提出了要加大寿险宣传力度、创造良好宽松的外部环境、优化险种结构、完善保险法规建设等建议.     

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。     

陕北白绒山羊体尺指标与生产性能的多元统计模型简

研究陕北白绒山羊体尺指标与生产性能之间的关系,确定产绒量与体重、体长、体高、胸围、管围之间的线性相关关系,应用相关分析、多元线性回归、逐步回归、主成分分析等统计方法,借助SPSS等软件的数据分析功能,建立生产性能与体尺指标之间的最优回归模型,为陕北白绒山羊品种的选育、羊绒产量的提高提供良好的建议。     

以广义回归神经网络预测共同基金报酬

鉴于近年来许多相关文献成功地运用广义回归神经网络进行财经方面的预测,以及国内共同基金净值之预测与报酬率评估。通过搜集国内基金资料,以灰关联分析法进行各基金投资绩效分析,挑选投资绩效良好的共同基金作为投资标的;再以广义回归神经网络建立预测模型,与灰预测模型、多元回归模型进行预测能力及报酬率的比较分析。5种预测绩效评价指标、5组数据交互验证散布图及报酬率分析表明:广义回归神经网络在预测能力及预测报酬率上均有很好的表现。     

刚性需求下个人房产税总额测度模型研究——以上海市为例

以上海市为例, 考虑购房刚性需求, 选取影响税额的因素, 得出刚性需求下个人房产税总额的测度模型。运用多元线性回归方法, 由税额影响因素组成的自变量组合共同预测因变量, 经过模型的初步分析和修正, 得到税额与影响因素之间的最优线性关系。通过测度模型发现:住宅投资、人均可支配收入、总户数和土地出让面积对个人房产税的影响效果显著;前3项因素对税额的影响效果为正, 而土地出让面积为负。上海市人均60平方米免税面积、0.6%为适用税率的个人房产税方案, 使得测度模型满足购房刚性需求;基于模型中影响因素与税额之间的作用机理, 改变供需, 即可达到调控房地产市场的目的。     

农村劳动力转移与山西现代农业驱动模式研究

运用协整回归和误差修正模型,以山西省为例,实证分析农村劳动力转移对现代农业的影响。结果表明,1996²011年,农村劳动生产率、财政支农资金比例和城镇化水平的对数与农村转移劳动力比例之间存在协整关系,且误差修正机制存在;β系数进一步表明农村转移劳动力对农业现代化的影响作用最大,并且前者是后者的Granger因。证实了现代农业驱动处于人口转移驱动型阶段,尚未进入城镇化驱动阶段。据此提出建议:继续积极鼓励和引导农村劳动力有序、健康转移;提高财政支农比例,提升财政支农资金运用效率;对城镇化模式进行科学动态调整,纠正城镇化偏差。     

营销审计对企业营销绩效影响的实证研究

基于制造企业的营销现状,实证研究了营销审计对企业营销绩效的影响,通过构建多元回归模型,对营销审计整体及各要素影响营销绩效的线性和非线性关系进行了验证,表明了整体的线性关系,提出结果控制对营销管理呈现正向的线性关系,而过程控制对营销管理呈现一定的影响,影响与控制的程度有关等结论。这一发现对提高营销审计的结论及控制的信度和效度有重要的理论和实践指导意义。     

基于内生增长模型的货币政策效应研究

货币政策是维系经济系统正常运行的必要条件。关于货币政策效应问题一直都未形成统一意见,在此背景下厘清中国货币政策问题有着重要意义。在内生增长理论框架下构建一个包含货币参数的经济增长模型来考察货币供给对经济增长的影响,数值模拟表明在稳定状态下货币供给与经济增长之间呈现倒U型关系。为了验证理论分析结果在实际经济中的适用性,以中国2000—2013年经济数据为例,采用分位数回归模型进行实证检验,实证结果不仅验证了理论分析结果的正确性,也证明了倒U型关系的稳健性。     

房地产行业上市公司融资结构与公司绩效实证浅析

本文运用计量分析方法建立回归模型对2004至2008年度房地产行业上市公司绩效与融资结构关系进行实证研究.实证结果表明,房地产行业上市公司绩效与长期银行信用融资率和财政融资率呈显著正相关关系,公司绩效与股权融资率呈负相关关系.另外,7个自变量对因变量(总资产收益率)的影响从大到小依次为财政融资率,长期银行信用融资率,股权融资率,商业信用融资率,短期银行信用融资率,内部融资率和债券融资率.     

不同组织文化下影响领导绩效的领导者素质因素研究

本文以领导理论研究为基础,以组织文化为情景变量,以领导者的绩效为因变量,以领导者的素质特征为自变量,用多元回归的方法分析了不同组织文化下领导者的绩效与领导者素质的关系,说明了在不同的组织文化中,对领导者所需要具备的素质特征的要求是不同的,从而验证了文中提出的基于情景的领导素质理论的假设。     

我国上市公司财务危机预警实证研究——基于主成分分析模型、线性判别模型和逻辑回归模型的比较分析

以我国上市公司为研究对象,根据行业分类和总资产规模(相差在5%以内)选取了2001~2002年被ST的公司和正常公司各28家作为训练样本,2004年被ST的公司和正常公司各28家作为检验样本,运用3种独立的建模方法,分别建立了我国上市公司的主成分分析预警模型、线性判别预警模型和逻辑回归预警模型。通过模型比较发现,逻辑回归模型的效果要优于另外两种模型,具有较高的判别准确率。实证研究表明,这种预警模型适用于各个行业,对中国企业的财务危机的预测与防范能起到一定的作用。     

试油层非线性产量预测模型研究

准确的产量预测是油田勘探开发的重要研究任务,而常规的预测方法无法应用于开发初期。同一勘探区块, 试油层产量与各影响因素存在一定的相关性。首先建立了产量与各静、动态参数的一元非线性回归模型,然后将其作 为新的自变量,进行多元线性回归,最后获得了预测试油层产量的非线性回归模型。现场实际应用表明,建立的多元 非线性模型比线性模型预测精度更高,适用性更好。为该勘探区块试油层措施改造决策提供了科学的指导,提高了试 油经济效益。