基于PCA-SVR的企业资金成本预测研究

本文运用主成分分析(PCA)对影响企业资金成本的指标进行了降维处理,将17个影响指标变量变成了6个综合变量,然后将综合变量输入到支持向量回归机(SVR)模型中,最后确定模型是有效的可以用来进行企业资金成本的预测。     

丝绸之路经济带下西部地区物流发展影响因素分析

以丝绸之路经济带国内段分布在西部地区的五个省份作为研究对象,通过相关分析和主成分分析,对影响西部地区物流发展的因素进行筛选,再运用灰关联熵分析计算各因素对西部地区物流发展的影响差异,并对影响因素的重要程度进行排序。研究结果表明,货运周转量、铁路营业里程和公路里程、交通运输、仓储和邮政从业人员的影响作用最为突出。最后为丝绸之路经济带战略背景下,促进西部地区物流快速健康发展,提供针对性的对策建议。     

基于SPSS的我国铁路现状分析及发展建议

通过应用SPSS软件,采用主成分分析法,对我国铁路近五年(2002年-2006年)来的货运量、货运周转量、营业收入、投资完成量、货运密度、速度等指标进行降维,不难发现我国铁路运输的经营能力和规模缓慢提高,还有很大的发展空间:铁路运输面临公路和航空运输的威胁;铁路运输能力不适应经济发展需求;我国铁路建设与发达国家相比还是远远落后等结论.政府应从健全完善国家法制法规,创新铁路运输服务方式,实现运输行业间的战略合作等方面入手,从而使铁路运输的发展满足物流业发展和经济需求.     

基于SPSS的我国航空货物周转量分析预测

本文通过对影响航空货物周转量的各种因素进行分析,在此基础上运用回归分析法对航空货运周转量进行分析预测。     

基于误差校正的多因素BP国际碳市场价格预测

碳价预测是碳金融市场参与者进行风险管理的关键要素,已有基于多因素的碳价非线性预测模型没有对碳价影响因素进行降维,造成预测模型复杂;现有研究在对碳价初始预测误差进行预测时,没有考虑不同频率数据适用的预测方法,难以较好地刻画不同频率数据的波动特征.以CER现货价格为研究样本,构建了基于误差校正的多因素BP国际碳市场价格组合预测模型:利用ALASSO方法筛选碳价主要影响因素以达到降维目的,运用BP模型构建基于多因素的碳价初始预测模型;按照分解-重构-集成的思想进行误差校正,即运用EEMD分解初始预测误差,利用游程判定法重构分解项,并分别选用Elman对高频进行预测,运用SVM预测中频和低频,运用ARIMA方法预测余项,将各分项预测值叠加为误差预测值,进而得到校正后的碳价预测值,并与其他模型进行对比.     

基于灰色模型与BP神经网络的青岛旅游需求预测模型

本文主要研究青岛市旅游需求预测的有关问题。本文首先对搜集的数据进行无量纲化处理,利用主成分分析得到影响旅游需求的主成分,以旅游人口建立GM(1,1)模型,进而将模型推广到GM(1,N)模型,并进行残差检验确保其可靠性;其次,对影响旅游需求的因素进行GM(1,1)灰度预测,并利用预测数据建立BP神经网络模型对GM(1,1)模型进行优化改进,最后,分析得到运用BP神经网络模型进行预测的结果更为准确。     

宏观视角下对我国茶叶价格影响因素的探析

随着我国茶叶内贸发展迅速,我国茶叶价格在不断变化。本文通过对我国茶叶价格影响因素的探寻,再利用因子分析方法,建立了因子影响因素分析模型,对多个茶叶价格的影响因素进行了降维处理,得到两个主成分因子,分别为消费水平因子和茶叶销售因子。最后利用多元线性回归的方法,将提取到的两个主成分影响因子与茶叶价格进行回归分析,得到消费水平因子和商品销售因子对茶叶价格的正向影响系数分别为0.981和0.577。     

黑龙江省旅游业收入预测及其关联因素研究

运用对背景值优化的改进灰色预测模型,以黑龙江省近八年的旅游收入数据为依据,对其未来几年的旅游收入做出预测,从预测值可以看到黑龙江省旅游收入将在2019年突破2000亿元,并在2020年突破2200亿元。同时,对影响黑龙江省旅游收入的主要因素做了比较研究,以确定各因素与旅游业收入的相关程度。结果显示:所选的八个因素与旅游收入都密切相关,按照影响程度由大到小,分别是住宿餐饮业、城镇常住居民人均可支配收入、年末金融机构住户存款额、铁路旅客周转量、公路旅客周转量、信息传输、民航旅客周转量、绿色食品产值。     

基于主成分分析-神经网络法的农村信贷用户信用评级研究

采用某农村信用社的516家贷款用户,基于主成分分析-神经网络法构建个人信用分类评估模型。该模型首先应用主成分分析法对初始指标进行降维,然后将简化后的训练样本送入BP神经网络进行学习和训练,进而对检验样本的风险级别进行判别。     

基于灰熵法的西南地区公路货运量影响因素研究

目前各地公路运输系统发展具有明显的差异，而西藏与云南作为边境地区，重庆市、贵州省和四川省作为连接西藏和云南的内陆地区，具有重要作用，因此，分析西南五个省市区的公路货运量影响因素显得尤为重要。文章将灰色关联度和熵权法结合起来，探究西南地区不同省市区公路货运影响因素的差异性。通过熵权灰色关联分析法对公路货运量产生影响的因素进行整体分析，按照其对公路货运量的影响程度大小进行有效排序，掌握西南地区公路运输发展特征，为政府部门制定相关政策提供有效参考。     

中原城市群房地产价格影响研究

在中原城市群经济快速崛起的背景下,房地产市场的有效预测影响着宏观经济预测结果,而当前对房地产价格影响的因素较多。文章运用R语言编程软件,对近5年中原城市群的7项房地产价格影响因素作主成分分析研究。研究表明,固定资产投资额、城镇化率、GDP与房地产价格关联度最高,再对7个因素进行降维处理,得到两个新的影响因素,即城镇居民可支配收入总值、居民用于房地产投资占收入的份额,从而简化了后续的房地产价格预测模型建立。     

铁路货运周转量与GDP的耦合协调度分析

为了进一步探索铁路货物运输情况和国民经济发展之间的协调关系,基于耦合协调度模型,分析铁路货运周转量与GDP等相关指标的相互影响程度。通过对2010-2019年铁路货运周转量与GDP和第一、二、三产业增加值的耦合协调度计算,分别从时间和空间维度进行分析。研究结果表明：从时间维度看,2010-2019年铁路货运周转量与GDP等相关指标耦合协调度变化规律基本相同,但纵向变化趋势波动较大;从空间维度看,2019年31个省市铁路货运周转量与GDP等相关指标耦合协调度除河北、河南、山东外均相对较低,横向比较差异明显。     

我国银行业整体风险的宏观影响因素研究

银行通过社会公众聚集资金,并将聚集到的资金用于发放贷款从中获得利差,这种高负债型的经营方式造成了银行的高风险性。本文在研究过程中,围绕我国银行业整体风险的宏观影响因素分两部分展开:一是运用主成分分析法通过降维的思想将多数指标转化为几个不相关的变量,筛选出高风险银行并求出其占比,以此测度银行业整体风险;二是结合文献资料及数据的可获得性,运用Eviews将选取的指标与银行整体风险进行最小二乘回归;最后,根据实证研究结果进行分析,并结合我国目前银行业发展状况提出相应的政策建议及需要改进之处。     

基于数据挖掘的零售企业运营策略推荐研究

本文基于B零售企业数据,由以下几个部分展开：（1）运用python数据可视化和数据分析方法,研究零售企业服务需求特点,进而通过主成分分析降维并建立回归模型分析零售企业运营收益的主要影响因素。（2）基于改进的RFM模型分析的零售企业客户细分。（3）基于LSTM建立产品销量预测模型并不断优化。（4）基于以上数据挖掘研究,给出运营策略的推荐,从而为现实的零售企业服务管理实践提供决策支持和具体建议。     

基于指数平滑法对重庆货运周转量的预测

首先论述了指数平滑法的预测模型,以及平滑系数选取的原则。在此基础上,根据原始时间序列的特点,运用二次指数平滑法对重庆市2013-2016年货运周转量进行了预测。     

中国能源需求影响因素的主成分分析

通过文献回顾提炼出对能源需求有重大影响的因素,基于中国1991年~2007年的统计数据,利用主成分分析法消除了各影响因素间的多重共线性,结果表明经济发展水平和市场化水平显著影响能源需求。在此基础上建立了主成分回归模型对能源需求进行预测,并通过实际检验说明了该模型的预测效果较好。     

云南白药的品牌强度和地位研究——基于BAV品牌资产评估模型的应用

文章运用扬·罗必凯的BAV品牌资产评估模型研究了云南白药的品牌强度和地位,将可能影响云南白药品牌强度和地位的因素归纳为24个变量,并运用因子分析法降维为四个主要成分。研究结果表明,影响云南白药品牌强度和地位的四大成分及其权重依次是能量差异性(51.96%)、相关性(27.42%)、知识(11.27%)、尊重程度(9.35%),近而得到云南白药的品牌强度和地位的权重分别为0.14、0.01,处于品牌能量发展圈图"利基者"的位置,并据此提出相应的品牌建设对策。     

主成分法在上市公司行业经营评价中的应用

结合我国证券市场的特殊性和上市公司经营业绩综合评价的目的,选择了16个对公司业绩有一定影响的财务指标,在确立上市公司财务状况评价指标体系的基础上,应用主成分分析法对指标体系的高维变量空间进行降维处理,构建了日用消费品行业上市公司的业绩评价模型,为投资者和债权人的决策提供了借鉴。     

物流产业发展对区域经济发展影响的实证分析 ——以浙江省为例

本文使用浙江省2000年~2019年公路通车里程衡量物流产业设施环境,货运周转量衡量物流产业需求环境,国内生产总值衡量经济发展状况。运用计量VAR模型,以单位根检验判断时间序列的平稳性,再进行协整分析和脉冲响应分析。实证结果表明,物流产业设施环境对经济发展有长期的正向影响,物流产业需求环境只在短期上存在正向影响,物流业的供给尚未满足全部需求,因此需要在保障物流产业设施环境的同时,加快增加物流供给。最后根据现代物流的发展趋势,对物流产业发展提出相关建议。     

平台垂钓,公路货运新活力

公路货运平台模式,已经成为推动我国公路物流行业转型升级过程中不可忽视的一股力量。可以预见,在不久的将来,平台,将为公路货运行业注入新的活力。国内公路货运市场整合发展浪潮不可逆转。有预测显示,货运市场将从2015年开始进入整合阶段,货运行业将从无序走向有序,各种新型业态开始涌现。