我国固定资产投资的分位数回归解析

基于对中国固定资产投资规模诸多影响因素的定性分析基础上,运用普通回归分析挑选出其中4个主要影响因素,利用分位数回归技术对<中国固定投资统计年鉴>中的全国省市自治区(西藏、台湾除外)的固定资产资投资调查数据考察了其分布特征,然后分别对国家固定资产投资的主要影响因素进行统计建模与分析,揭示了其在不同分位点时的关系变动情况及影响效果.     

新疆农村剩余劳动力转移影响因素研究——基于分位数回归方法

本文将新疆农村剩余劳动力转移作为研究对象,以影响因素为切入点,分别从劳动力因素、制度因素和容量因素中筛选出7个指标,运用多元回归和分位数回归方法,系统分析和判断新时期新疆农村剩余劳动力转移的关键因素及其在不同分位点上的影响程度。研究表明：在整个分位点上,城镇登记失业率、人口自然增长率对新疆农村剩余劳动力转移的影响最大,其次是人均耕地面积的影响;在高剩余阶段,制度变迁指数、第二产业产值比重、少数民族人口比重对新疆农村剩余劳动力转移的影响较大,城乡收入差距在整个分位点上的影响较小。为此,提出促进新疆农村剩余劳动力转移的具体措施。     

门限分位数自回归模型及在股市收益自相关分析中的应用

门限分位数自然回归模型是一种非限行分位数回归模型,其可以应用讨论系统之中的门限效应.并且在该模型之中,自然回归阶数以及门限值的确定等都将会为模型的分析效果带来直接的影响.本文主要对门限分位数自然回归模型以及其在股市收益中的相关应用做出分析,希望能够给予同行业的工作人员提供一定参考价值.     

基于线性回归角度比较资产定价模型的价格预测功能——CAPM模型、Fama-French三因素模型及其扩展模型

本文运用线性回归的方法,选取了适当的统计量对当下运用最广泛的三个资产定价模型进行比较,这三个模型分别为CAPM模型、Fama-French三因素模型及其扩展模型。文章运用美国的基金数据来研究上述三个模型的价格预测功能,以及在线性回归下的拟线性的优劣。     

多元线性回归模型在房地产评估中的应用

主要通过多元线性回归统计模型对房地产的价格进行评估。首先运用统计软件中的SPSS进行线性回归分析建立房地产评估的多元线性回归预测模型,同时对该预测模型进行显著性检验,并进行残差分析检验和异方差性检验,使得该模型具有解决实际问题的意义。最后,说明多元线性回归模型对于房地产评估的实用性。     

秦皇岛市PM2.5污染特征及其对地面气象因素的相关性分析

结合2017年3月1日-2018年2月28日的PM2.5监测数据和气象条件观测数据进行分析,采用Spearman秩相关系数分析法研究秦皇岛市PM2.5浓度对不同季节气象因素的相关性。秦皇岛市PM2.5质量有明显的季节特征,冬季污染最严重,夏季最轻。不同季节影响细颗粒物浓度的气象因素各不相同,其中气压、气温和相对湿度为主要因素。     

政府融资和居民消费：基于分位数回归的探讨

本文使用1978年到2011年的宏观数据，在生命周期消费理论基础上，构造了融合个体消费和政府行为的模型，细化探讨了政府融资方式对城乡居民消费的影响。研究使用了分位数回归方法。结论指出，随着分位点由小到大、消费水平从低到高，城乡居民对政府发债、征税和转移支付的消费反应存在异同，并且税债等价不一定成立，财政政策的实施需要细化。     

FDI与经济增长质量的变化——基于分位数回归方法的经验研究

引进FDI对不同经济发展质量的省市的影响差异较大，现有研究的门槛效应不能很好诠释。基于1992-2012年28个省域面板数据采用分位数回归的方法，研究发现：①依分位点由低到高，FDI 对经济增长质量的影响呈先增后降趋势，说明FDI双门槛效应存在；②在经济增长质量的0.5分位点周围，FDI的技术溢出效应最大且最为显著，表明中等发展水平的省市引进FDI最有利；③FDI技术溢出效应呈现明显的区域差异，对东部影响显著，中部不明显，西部有抑制作用。     

基于分位数回归法的安徽省粮食产量影响因素分析

首先利用滤波分析对改革开放以来安徽省粮食安全的相关数据进行处理,根据粮食产量的变化特征将其划分为两个阶段,接着利用分位回归模型对各阶段影响粮食总产量的各分位数进行因素分析,更为细致和深入地研究了粮食总产量及其影响因素之间的回归关系,最后依据模型分析的结果,对安徽省增加粮食产量提出了相应的政策建议。     

证券投资基金收益概率密度预测——基于神经网络分位数回归模型

证券投资基金收益往往具有更高的峰度与更大的偏度,建立在古典假定基础上的均值回归分析难以给出准确预测结果。考虑到证券投资基金收益中的高峰、非对称等典型特征与各因素对收益序列的非线性影响模式,建立神经网络分位数回归模型,一方面,可以通过分位数回归功能,揭示各因素对证券投资收益整个条件分布的影响规律;另一方面,可以通过神经网络结构,模拟金融系统中的非线性关系。在神经网络分位数回归模型基础上,对证券投资基金收益整个条件密度函数进行预测,提供比点预测更多的有用信息,便于进行科学决策。     

上市公司股利政策的影响因素与分配行为:2005～2010年

以沪深两市2005～2010年度上市公司年报数据为样本,采用Logistic模型和多元线性回归模型,对我国上市公司股利政策的影响因素进行研究发现:不同年份,具有显著影响的因素差异很大,影响股利分配倾向和分配水平的显著因素也有较大差异;上市公司的股利分配主要受股利政策的连续性、盈利能力、债务约束以及股权结构的影响;股利政策连续性是影响股利分配行为的突出因素。鉴于此,监管部门要进一步优化上市公司的股权结构、建立完善的退出机制、加强对上市公司的信息披露、完善资本市场;上市公司要制定长期稳定的股利政策、提高其盈利水平。     

基于分位回归模型的西部上市公司资本结构研究

利用我国西部上市公司的数据,运用分位回归模型研究资本结构的各类影响因素,与OLS回归结果相对照,可以发现公司规模、股本结构、资产担保价值、非债务税盾和收益性等因素对处于资本结构不同分位的公司的非对称性影响,从而丰富了对资本结构影响因素的理解。     

PM2.5对浙江、福建、江西房价的动态影响研究——基于函数型线性模型

以函数型线性模型作为研究动态影响的工具,通过研究发现PM2.5对浙江、福建、江西房价的动态影响存在两种模式：一种是PM2.5上升最终会导致房价下降,PM2.5下降最终会导致房价上升,该模式在全年中占了243天,符合客观认知：空气质量越好房价越高,空气质量越差房价越低;另一种是PM2.5的上升最终会带动房价上升,PM2.5下降最终会导致房价下降,该模式在全年中占了122天,有些违背常理,应当是由其他因素引起而恰好与PM2.5的变动趋势重合。     

The Role of Current Account Balance in Forecasting the US Equity Premium: Evidence From a Quantile Predictive Regression Approach

The purpose of this paper is to investigate whether the current account balance can help in forecasting the quarterly S&P500-based equity premium out-of-sample. We consider an out-of-sample period of 1970:Q3 to 2014:Q4, with a corresponding in-sample period of 1947:Q2 to 1970:Q2. We employ a quantile predictive regression model. The quantile-based approach is more informative relative to any linear model, as it investigates the ability of the current account to forecast the entire conditional distribution of the equity premium, rather than being restricted to just the conditional-mean. In addition, we employ a recursive estimation of both the conditional-mean and quantile predictive regression models over the out-of-sample period which allows for time-varying parameters in the forecast evaluation part of the sample for both of these models. Our results indicate that unlike as suggested by the linear (mean-based) predictive regression model, the quantile regression model shows that the (changes in the) real current account balance contains significant out-of-sample information when the stock market is performing poorly (below the quantile value of 0.3), but not when the market is in normal to bullish modes (quantile value above 0.3). This result seems to be intuitive in the sense that, when the markets are performing average to well, that is performing around the median and above of the conditional distribution of the equity premium, the excess return is inherently a random-walk and hence, no information, from a predictor (changes in the real current account balance) is able to predict the equity premium.     

民航飞行员情景意识影响因素研究

研究建立民航飞行员情景意识显著性影响因素模型,通过多重共线性判断模型拟合程度,建立多元线性逐步回归分析模型,得到年龄、飞行经历、沟通交流、工作负荷管理、团队协作、检查单、问题处置与决策、自动飞行、知识储备与理解、识别威胁与差错、人工操作、程序应用各因素之间不存在共线性,其中飞行经历、工作负荷管理、问题处置与决策、人工操作为重要影响因素,为各航空公司制定飞行员情景意识改进措施提供依据.     

山西省红色旅游经典景区网络关注度时空特征及其影响因素分析

网络关注度是旅游地吸引力与影响力的重要体现,与旅游决策行为密切相关。运用地理集中指数等数理模型及多元线性回归对2015—2019年山西省红色旅游经典景区网络关注度时空分布与影响因素进行分析。结果表明：时间上,山西省红色旅游经典景区网络关注度总体呈先降后升趋势,存在夏高冬低春秋平的季节分配特征;空间上,各省网络关注度呈东高西低分布态势,华北是山西红色旅游的核心市场;气候条件、社会事件、闲暇时间是影响网络关注度时间特征分异的因素;两地经济联系和客源地人均GDP是网络关注度空间分异的主要影响因素。     

基于计量经济学模型的福建省旅游收入影响因素分析

旅游业收入在整个福建省国民经济收入中占据越来越重要的地位。基于计量经济学模型,收集了2007—2017年间福建省旅游相关数据,并以福建省国内旅游收入为因变量,选取福建省接待国内旅游人数、来自国内游客人均消费、福建省居民消费价格指数、福建省公路通车里程和A级景区个数作为相应解释变量进行多元线性回归,继而检验参数,并进行逐步回归修正,最后得出结论:福建省接待的国内旅游人数和国内人均消费以及福建省居民消费价格指数是影响福建省国内旅游收入最主要的因素,并基于此提出福建省提高旅游收入的建议措施。     

大小非解禁和股价波动关系的实证分析

本文基于2007年1月至2011年3月的月度时间序列样本,构建了经典的多元回归模型,对"大小非"解禁与股价走势之间的关系进行了分阶段实证研究。计量结果表明,国内国际经济形势、货币政策以及预期等因素才是影响我国股价走势变化的最主要因素,而"大小非"解禁对股价走势的影响程度则要受到我国股市所处行情阶段的限制。     

中国纸和纸板出口价格的影响因素分析

基于2000—2020年中国纸和纸板出口相关数据，运用多元回归模型实证分析影响中国纸和纸板出口价格的因素。研究发现，废纸进口价格、其他竞争者价格、出口集中度、汇率是影响中国纸和纸板出口价格的关键因素。对中国3类主要出口品种的异质性分析显示，箱纸板出口价格的主要影响因素为废纸进口价格、资金成本、出口集中度、汇率，涂布印刷纸出口价格受到木浆进口价格、全球涂布印刷纸需求量、对外贸易依存度、汇率的影响，包装盒纸出口价格受到废纸进口价格、对外贸易依存度、汇率、环境保护的共同影响。基于此提出提升纸和纸板出口竞争力的对策建议。