我国居民的消费水平时间序列分析及预测

本文采用时间序列分析及预测的方法对我国居民的消费水平的发展趋势进行分析预测。通过EViews7.0建立时间序列模型,选择合适模型进行拟合,并作出预测。利用二次型模型和指数型模型,用最小二乘法进行参数估计。利用拟合优度大小和拟合图相结合,选出最优模型及预测值。     

论我国财政支出需求对于税收收入"超常"增长的影响——基于我国1994-2010年统计数据的实证分析

本文基于代表我国财政支出需求的财政预算支出和税收收入的相关数据(1994――2010),运用最小二乘估计对我国财政预算支出、GDP和商品零售价格指数与我国税收收入增长的相关性进行实证分析.在实证分析基础上分析我国财政预算支出增长对于税收收入增长的影响.进而提出应对税收收入"超常"增长的相关政策性意见和建议.     

基于加权最小二乘支持向量机的金融时间序列预测

针对股票市场的高噪声,强非线性和不确定性等特点和以往传统的神经网络预测方法存在的不足,对标准最小二乘支持向量机方法优化,运用给各个样本的惩罚系数和误差要求赋予不同权重的加权最小二乘支持向量机方法结合滚动时间窗来学习建模。对上证地产业类指数的建模和预测表明,该算法具有良好的预测精度和抗燥性能,是对股市进行分析和预测的一种可行而有效的方法。     

外源性风险对我国金融体系脆弱性影响的实证分析

在现有金融脆弱性研究的基础上,从外源性风险金融渠道传导的角度,利用偏最小二乘分析方法,分析外源性风险对我国金融体系脆弱性的影响。研究表明偏最小二乘法有较好的实用性,外源性风险对我国金融体系脆弱性产生的影响是广泛而复杂的,监管当局应建立完善的外源风险的评价机制,提高监管效率,有效降低金融脆弱性。     

财政支出影响因素的实证分析

九十年代以来,我国财政支出规模逐年扩大,经济学家们将其归因于人均收入的增加。而本文将探讨国内生产总值、总人口数、财政收入、居民消费指数等因素对财政支出的影响。通过运用最小二乘估计方法并运用检验方法来得到计量模型,由此得出财政支出与国内生产总值及居民消费价格指数之间存在着显著的相关关系。     

自适应粒子群最小二乘支持向量机在铁路货运量预测中的应用

针对铁路货运量与其影响因素间的复杂非线性关系,建立自适应粒子群最小二乘支持向量机(APSO-LSSVM)模型用于铁路货运量预测研究,利用最小二乘支持向量机的优良特性预测铁路货运量,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM的参数。通过对我国铁路货运量的实例分析检验APSO-LSSVM模型的预测性能。结果表明,APSO-LSSVM模型有效地预测了我国铁路货运量,具有较高的预测精度及较快的收敛速度。     

对实验数据的曲线拟合软件设计分析

曲线拟合技术在图像处理、逆向工程以及测试数据的处理等领域中的应用越来越广泛．曲线拟合其目的是根据实验获得的数据去建立因变量与自变量之间有效的经验函数关系,为进一步的深入研究提供线索。对于某个变化过程中的多个相互依赖的变量,可建立适当的数学模型,用于分析预报决策或控制该过程．对于两个变量可通过用一个一元函数去模拟这两个变量的取值．用不同的方法可得到不同的模拟函数。通过最小二乘法实现对曲线进行拟合。最小二乘是处理参数估计问题的一种有效方法。最小二乘法可以用来处理一组数据,可以从一组测定的数据中寻求变量之间的依赖关系,这种函数关系称为经验公式．利用最小二乘法的寻求点与曲线之间近似成线性关系时的经验公式．假定实验测得变量之间的n个数据,则在平面上,可以得到n个点,这种图形称为“散点图”,我们认为与之间近似为一线性函数。但一般说来,这些点不可能在同一直线上。可以利用最小二乘法确定函数的系数进而求出函数的曲线。     

天津市CPI的时间序列分析及预测

2007年7月至2008年这段时间,我国居民消费价格呈线性增长的态势,涨幅一直维持在5%以上,形成通胀压力.本文先分析了天津市CPI指数的现状以及天津市CPI变动的影响因素,然后根据相关数据运用最小二乘法和Eviews软件进行了模型分析,最后利用趋势外推法对天津市的CPI进行了预测.     

基于相位差的伪线性加权最小二乘短基线定位

对辐射源进行无源定位是电子战领域的一个重要问题。针对短基线时差定位技术对时差测量精度要求很高的难题,提出了一种基于相位差的修正伪线性最小二乘算法。相较于非线性最小二乘法(NLS),修正伪线性最小二乘法的优势是可以得到目标位置表达式,不需要迭代运算,计算效率较高;不需要定位初值,避免了算法发散问题。理论分析和仿真均说明修正伪线性最小二乘法可用于短基线情况下的目标定位。     

我国新兴产业财政投入目标预测及其实现条件研究

政府在新兴产业发展过程中的作用不容小视,本文以新兴产业的政府财政投入为视角,在比较世界各国财政科技投入的基础上,对我国未来的新兴产业财政投入提出了基于最小二乘法曲线拟合的预测模型,最后分析了财政投入的若干制约因素及实现条件.     

和极大似然估计不等式约束平差模型建立

由于测绘工具的飞速发展，测量工作变得也越来越简单，精度也越来越高。但数据处理在测绘工作中仍旧占据重要的位置。其中尤其是不等式约束平差是现代数据处理的趋势。以往的研究中大多以最小二乘模型为研究平台。最小二乘虽然是测绘科学中最为经典的数学模型，然而不难发硬最小二乘不具有抗差性能。和极大似然估计则不同，它能抗拒粗差。但是在不等式约束中的应用以往还没这方面的研究。本文通过将和极大似然估计模型引入不等式约束平差问题，并建立相应平差模型。     

国内城镇居民旅游消费支出的计量经济分析

本文运用Eviews软件利用简单最小二乘估计法对1994-2011这十年我国城镇居民的人均旅游消费支出及其影响因素用进行了实证分析,对我国的旅游消费出谋划策。     

北京市零售企业顾客满意度指数测评

北京商业的发展迅速,本文通过对北京市的零售企业满意度进行调查,建立满意度评价指标体系,构建ACSI模型,并利用偏最小二乘法进行估计,得到零售企业顾客满意度综合指数.为全面了解北京市零售企业的顾客满意度提供依据.文中还针对满意度指数进行了因素分析,为促进北京市零售业的发展献计献策.     

人民币外汇市场压力实证分析

近几年来，人民币升值压力的不断增加，特别是2005年后我国开始实行有管理的浮动汇率制度，人民币汇率呈现出波动频繁、弹性加大、升值趋势明显的势头，引起了国内外的广泛关注。本文借鉴国外研究中主流的Weymark模型依赖方法，对1996至2013年间中国外汇市场压力指数与央行外汇干预指数进行测算，采用二阶段最小二乘法和状态空间模型来估计相关参数，结果表明人民币一直处于升值的压力之中。     

收入-消费关系分析

本文给出了收入与消费关系的线性模型,并在高斯-马尔可夫假设下对未知参数进行了最小二乘估计,得出了表明它们之间关系的回归方程,实例说明,效果良好。并进一步论证了最小二乘解的性质。     

基于最小二乘融合估计的双星时频差定位

件下具有测量误差和星历误差时定位精度不高的特点,提出了一种基于多次观测数据的最小 二乘融合估计定位算法,该算法无需增加观测条件即可有效提高辐射源定位精度。分析了测 量误差、星历误差对单参考站单次定位及融合定位精度的影响,推导了测量误差、星历误差 对定位误差的传递公式,提出了含星历误差影响的最小二乘融合估计加权算法。通过Monte- Carlo仿真验证了误差分析结果和定位算法,并比较了加权最小二乘估计定位和单次定位的 性能。仿真试验表明：在相同观测精度条件下,加权最小二乘融合定位可极大地提高辐射 源定位精度,最大提高10倍以上。     

用C＋＋实现数值似合与逼近算法

本文主要阐述了数值似合与逼近算法中的最小二乘曲线拟合算法的思想，利用C＋＋语言程序实现该算法的代码及运行结果。     

股指期货套期保值比率的计算及实证研究

股指期赁的一个基本功能是套期保值.本文基于风险最小化模型,利用沪深300指数及股票组合,介绍最小二乘回归模型、向量自回归模型、广义自回归条件异方差模型三种估计方法,并对最优套期保值比率进行了实证分析.     

居民消费支出对我国GDP影响分析

本文通过1985～2011年经济数据,通过运用Eviews进行最小二乘法估计,建立线性回归模型和误差修正模型,得出居民消费支出对我国国内生产总值的影响,分析得出结论。     

基于遗传算法的制造业上市公司财务困境预测实证研究

本文基于MATLAB软件运用遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数估计,并在利用SPSS软件对相关财务指标进行正态分布测试和平均值检验以及非参数检验的基础上,建立财务危机预测模型.通过实正研究证明用遗传算法估盐参数所建立的最小二乘向量机财务危机预测模型具有较高的预测准确率.