基于偏二次回归理论的上证50股指收益率的实证研究

在William Sharpe提出的资本资产定价模型(CAPM)中,引入多个影响资产回报率的因素,根据偏最小二乘的二次多项式理论对中国股票市场的多影响因子问题进行分析与优化。找出并克服各因子间的多重共线性问题,从而提取出影响股票收益回报率的重要因素变量,为股市的技术分析提供一个可信的工具。     

基于多项式回归模型的货币供应与通货膨胀的实证分析

通货膨胀是当前中国国民经济发展中遇到的热点问题,从探讨与通货膨胀率关系最直接的变量货币供应量出发,首先定性的讨论它们之间的有关理论和关系,然后通过实际数据,采用R软件,用非参数LPE回归模型对货币供应与通货膨胀的因果关系进行实证分析,并将此结果与线性回归和多项式回归模型比较,得出多项式回归模型优良的结论,最后,通过实证结果分析,得出相应的结论。     

基于多项式拟合预测模型的企业职工养老保险问题探究——以山东省为例

对于任何一个国家来说,养老保险都是一项十分重要的社会政策,运行良好的养老保险制度对于该国的社会稳定与经济发展将发挥积极的促进作用。文章在对中国经济形势的分析的基础上对比了带阻滞的Logistic增长模型、无偏灰预测模型,最后采用matlab高次多项式拟合的方法预测出了山东省2011年至2035年职工的年平均工资。并以山东省某企业职工从2000年30岁起缴纳养老保险到60岁退休并领取养老金至75岁死亡为例计算出了养老金缺口。最后,我们对"既要达到目标替代率,又要维持养老保险基金收支平衡"的要求提出了应国家、企业、个人三者相配合的5条途径。     

Surfer8.0在矿井地质的应用

基于GIS软件Golden Software Surfer8.0用地质统计学的方法,通过克里格插值,对煤厚变化、影响矿井采掘活动的构造、矿井水文地质情况做出正确评价,保证煤矿的正常安全生产。     

中央空调系统的数据分析

如何围绕智慧城市建设实现中央空调系统的智能控制与节能,这是智慧城市建设中的重要研究课题之一。通过对中央空调系统数据的深入挖掘分析,结合多项式拟合与BP神经网络,分析出可控变量与不可控变量之间的关系,利用可控变量对不可控变量进行预测,建立了冷却负载与温差和流速的关系模型,得到了冷却负载、总耗电量等因变量的关系模型,并对模型进行了验证。     

分数阶傅里叶变换的多项式相位信号DOA估计

针对多项式相位信号波达方向(DOA)估计研究较少的问题,提出了一种基于分数阶傅里 叶变换(FRFT)的多项式相位信号(PPS)的DOA估计算法。该算法首先通过多项式相位变换,估 计出PPS的最高阶相位系数,从而可以消除最高阶项。运用这一降阶思想,依次消除高阶项 ,这样PPS可降为线性调频(LFM)信号,然后将宽带的LFM信号转化为分数阶Fourier域窄带的 平稳信号。在相应的分数阶Fourier域,运用求根MUSIC算法对信号进行DOA估计,从而把LFM 信号的DOA估计推广到了PPS的DOA估计。理论分析和仿真实验表明,该方法能很好地估计出P PS的DOA,并且简洁。     

探索性空间数据分析支持下的城市地价分布规律研究

土地已经成为社会主义市场经济重要的宏观调控手段,价格杠杆调控是城市土地资源优化配置的重要组成部分。对城市地价分布规律进行研究,可以量化反映城市地价信息,及时掌握城市地价的变化动态。在城市地价分布信息的统计中,传统统计学的两个基本假设——样本独立与大样本,因地价信息空间位置的相关性和样本数量的有限性,往往得不到实现。探索性空间数据分析方法建立于一定的数学基础上,对数据的空间相关性有很好的考虑;同时,其对样本的数量要求不多。在探索性空间数据分析技术的支持下,以江苏省镇江市为研究区,对商业用地市场交易样点进行选择,通过逐步比较得到最优插值方法,提取地价分布信息,生成商业地价等值线。结果表明,镇江市商业地价中心分为两级,一级中心1个,二级中心4个;商业中心与地价中心的分布有较强的一致性。     

基于几何平均的非线性细分算法

为了提高对细分曲线形状控制,提出以几何平均来替换四点插值细分算法中的算术平均,从而得到非线性的均匀细分算法,引入参数以提高细分曲线形状控制.给出了算法的收敛定理及算例.     

DEM插值误差的分布 及与地形因子的相关性研究 ——以黄土高原丘陵沟壑区的试验为例

本研究采用ASTER-GDEM V2版的DEM高程数据,以黄土高原丘陵沟壑地貌区为试验区,运用交叉验证和相关性分析对插值误差的分布特性、高程误差与坡度、曲率误差的相关性进行研究。研究结果表明:高程误差的频率分布和空间自相关性程度与原始数据的密度和插值方法有关,当原始数据密度较低时,DEM误差表现出较强的空间自相关,频率分布也接近于高斯分布,随着数据密度增大,DEM误差的空间自相关性随之减弱,DEM误差分布呈现出更为明显的尖峰分布。从DEM全局来看,DEM误差与坡度比曲率有更强的相关性,且相关性随着数据密度减小呈现减弱趋势。     

最小二乘法在经济预测中的应用

探讨了最小二乘法的基本原理及其各种拟合方法,将这种思想运用于经济中的商品销售预测。社会经济走向与供求关系有关,稳定的发展与供求差异的程度相关,通过计算相关系数来确定收集数据间的相关系数,再运用最小二乘法,我们就可以根据相关系数较高的数据预测出未来的销售情况,根据预测结果提供相应的产量,保证社会的经济发展稳定性,这种方法还在社会中的人员流动和收支状况分析上也具有一定的参考意义。