粮食综合生产能力影响因素的系统分析及其政策建议

以系统科学视角从理论和实证角度将粮食综合生产能力分解为四个因子。通过主成分回归发现,水资源禀赋等自然生产力因子是影响粮食综合生产能力的基本因素;机械化率等技术生产力因子和耕作制度等管理生产力因子是主要促进因素;政策生产力因子影响不太显著,却是保障粮食综合生产能力的稳定因素。在目前生产条件下,稳定农业生产资料价格,改善农业基础条件,提高技术投入,选择良性生产模式,改革耕作制度,发展多熟制的间作套种,是今后提高粮食综合生产能力的主要方向。     

我国居民生活质量评价指标与综合评价研究

生活质量不仅包含了福利的经济内函 ,还包含了像健康、教育、贫困、社会环境和自然环境质量等影响人们生活条件的诸多非经济要素。文章从收入状况、居民消费、社会安全、教育状况、健康状况、资源与环境、城市环境和社会服务八个方面提出了我国居民生活质量评价指标体系。现行生活质量综合评价方法不仅会受到主观因素的影响 ,而且无法剔除指标间的重叠信息 ,采用主成份分析法对居民生活质量进行综合评价恰好能够解决这些问题 ,从而可以提高其结果的真实性。     

河北省普通高等教育发展的动态评价

在综合评价的方法中,主成分分析能浓缩信息,使指标降维,简化指标的结构,使分析问题简单、直观、有效,许多动态评价问题,都可采用主成分分析来进行评价。针对区域普通高等教育发展的特点,建立综合评价指标体系,利用主成分分析评价了2000年以来河北省普通高等教育发展的情况,分析了影响因子情况,可以为河北省普通高等教育发展政策提供依据。     

FEPA-金融时间序列自适应组合预测模型

本文报告一种金融时间序列预测的信号分析、信息融合与智能计算组合模型,简称FEPA,由针对金融时间序列（FTS）信号分析的经验模态分解（EMD）、用于数据降维的主成分分析（PCA）和用于非线性建模的人工神经网络（ANN）三部分组成。该模型首先应用滑动窗口截取原始金融时间序列最近期数据集,应用EMD分解算法把数据集分解成不同尺度的本征模态函数（IMF）,然后通过主成分分析将分解后的数据降维,提取最有信息量的特征;然后将这些特征输入到神经网络进行组合预测。本文提出的组合预测模型FEPA是基于分解-提优-合成的信息融合思想,有效提高了预测可靠性。其创新点在于：1）首次给出了EMD算法的结构化表达,提供了今后融合更多信息的算法接口;2）通过多步长预测输出深入研究EMD分解的有效信息结构;3）通过切换到更细时间框架来处理EMD的端点效应,并探索了两级时间框架下的预测效果;4）给出了金融时间序列组合预测模型的一般性架构,具有可升级性和可扩展性。并且通过滑动窗口EMD使得实证更能切近实际。通过在沪深300股指和澳大利亚股指上的实证,结果表明FEPA预测模型在沪深300股指日线和15分钟线上的预测命中率高达78%和82%,在澳大利亚股指日线上也达到了74%的命中率,经比较,明显高于文献中常见的5种模型。     

国债期限风险溢价的主成分分析

国债期限风险溢价是指国债投资回报率与无风险资产收益率之间的差值.分析国债期限风险溢价的影响因素及可预测性,具有较强的理论与实践意义.文章用上交所国债利率期限结构的前三个主成分因子对国债的月度风险溢价建立回归模型,取得了较好的统计效果.     

中美石油安全水平对经济增长影响的对比研究——基于灰色关联分析

为科学地评价比较中美石油安全水平对经济增长的影响程度,文章采用主成分分析方法,选取采储比水平、储量接替率、消费弹性系数、原油价格波动系数、对外依存度和石油占一次能源消费比重等6个要素指标,构成一个新的石油安全指标评价体系,并利用灰色关联方法比较分析了不同时间段内中美两国的石油安全水平与经济增长之间的关联度,得出自21世纪以来,美国经济发展对石油安全水平的依赖程度要远大于中国的结论。     

现阶段保险业与经济发展的适应关系——基于主成分回归方法的实证研究

文章利用主成分分析回归模型将经济社会发展状况的复杂指标进行主成分分析,进而得到保费收入与主成分变量的多元回归模型,得到影响现阶段保费收入的主要经济社会影响因素并进行定量分析。     

我国四大区域板块城乡统筹发展水平差异分析

城乡统筹发展,建设现代农业,繁荣农村经济,增加农民收入,是全面建设小康社会的重大任务.东部、西部、东北、中部城乡统筹水平存在很大的差异,不利于整个国家城乡统筹的发展.城乡统筹主要涉及城乡经济统筹、城乡社会统筹、城乡生活统筹三个方面.文章设计了城乡统筹的评价指标体系,并运用主成分分析法对东部、西部、东北、中部四大区域板块城乡统筹能力进行了实证研究,找出四大区域极决的城乡统筹能力差距.     

主成分分析应用中应注意的问题

主成分分析应用广泛,但有些使用者不能明确多元数据何时能降维,主成分个数如何确定更好,单独使用主成分分析何时更好,还常常混淆主成分系数与初始因子载荷系数等,以致于得不到合理的主成分分析结论,如一些多元统计分析的教材中,用协方差矩阵的主成分分析出现了类似问题.这里从相关性等理论与实证上,解决了这些问题,给出了合理的结论与相应建议.     

关于我国零售业周期波动测定及特征分析

文章通过采集、选取我国30年(1978～2008)来社会商品零售总额等相关数据,采用主成分分析与剩余法相结合,对我国零售业的周期波动进行测定,并对其特征进行了深入的分析,为提高零售业对宏观经济的贡献率,以及如何刺激消费,拉动内需方面的实践研究提供参考依据.