基于LOGISTIC模型的煤炭发债企业信用风险影响因素研究

从煤炭行业发债企业信用风险成因出发,提出采用Logistic模型对我国94家煤炭发债企业进行二分类回归分析,构建煤炭行业发债企业信用风险大小的模型.根据SPSS25.0结合比分检验和似然比检验的结果发现,影响企业违约概率发生的因素不仅包括宏观层面的地区CPI指数(回归系数为2.688),还包括微观层面的流动比率(回归系...     

吉林省人均GDP(1970-2005)时间序列模型的建立

时间序列模型是按照时间顺序取得的一系列数据。本文综合运用判别时间序列平稳性的方法,建立吉林省人均GDP的时间序列模型。在判别差分序列的平稳性之后,利用自相关和偏自相关图判别时间序列模型的自回归阶数(AR(P))和移动平均阶数(MA(q));然后利用SAS软件用CLS对时间序列模型的回归参数进行估计和显著性检验,并对通过检验的回归结果进行分析。     

我国服装零售价格影响因素的实证分析

利用我国1999—2011年的年度数据,对服装零售价格及其影响因素:服装产量、国内外需求、出厂价格、流通成本首先进行单位根检验、然后建立多元线性回归模型。结果表明:服装出厂价格是影响我国服装零售价格的最主要因素,其次是国内需求,而流通成本的影响程度并不大。     

基于灰色线性回归组合模型的物流需求预测研究

灰色线性回归组合模型是在GM(1,1)模型和线性回归模型基础上建立的一种隐型灰色组合模型,考虑到该模型在泛化能力方面存在不稳定现象,本文借鉴灰色线性回归组合模型的建模思想,提出了一种相应的改进算法,并通过实例对其进行了验证.最后,本文以改进模型对福建省未来几年的物流需求进行了预测.     

光谱颜色复制模型概述

利用光谱复制技术提高颜色复制精度,减少同色异谱现象,是目前颜色高保真复制方法研究的一个主流方向。本文总结回顾了各经典光谱模型,并对打印机适用的基于回归的经典光谱模型和基于物理过程的关键光谱模型进行介绍。其中打印机适用的基于回归的经典光谱模型包括适用于单色打印机的MmTay-Davies模型、适用于网目调多色印刷的Neugebauer模型、添加n值优化的Yule-Nielsen光谱反射率模型、Clapper-Yule光谱反射率模型、细胞化Neugebauer模型、细胞化Yule-Nielsen光谱模型、YNSN光谱模型以及细胞化YNSN模型。通过控制模型中的各可变参数,不断优化模型,可提高光谱颜色复制的精度。     

目标企业产品销量的预测模型与分析

本文主要应用时间序列模型中的ARIMA模型、疏系数ARIMA模型和自回归、残差自回归几种模型,对目标空调企业1996—2007年的全国空调总销售量月度变化进行建模。通过比较和分析各模型的数据拟合情况和所得的特征统计量,评价各模型的优劣,得到拟合该空调企业销量变化的最优模型,并利用所得模型计算出该企业空调未来十个月总销量的预测值,供该企业生产、营销部门参考。     

我国省际科技投入产出效率评价

本文采用C2R模型和超效率模型,对我国30个省份的科技投入产出效率进行了测算,并对我国科技投入产出现状进行了分析;采用回归模型,对影响各省份科技投入产出效率的因素进行了回归分析,提出了相应的对策建议.     

国际石油价格走势研究

本文通过对欧佩克石油价格建立加法分解模型：Yt=Tt＋St＋Ct＋Rt，其中t表示周数，（Tt）是趋势项，（St）是周期项，（Ct）是周期项，（Rt）是随机干扰项。分别对趋势项、季节项、周期项采用幂指数回归、傅立叶谱分解和自回归移动平均方法进行建模，对随机项进行正态性、白噪声等检验。用建立的模型对欧佩克周收盘价格历史数据进行拟合，拟合的相关指数R^2=0．9247；对2007年7、8、9月的周收盘价进行动态预测，预测效果较好，所收集的7月、8月及9月初的实际周收盘价均落在95％置信区间内。     

关于我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测

建立准确而合理的计量经济学模型,寻求全国私人汽车拥有量和社会经济的相关指标之间的函数关系,可以较为准确的对一国短期内私人汽车拥有量的变化进行定量的分析与预测.本文采用1989-2004年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据,给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程,并根据模型预测了2005年我国的私人汽车拥有量.     

关于广东省民用汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测

本文通过建立准确而合理的计量经济学模型,寻求广东省民用汽车拥有量和社会经济的相关指标之间的函数关系,从而较为准确地对广东短期内民用汽车拥有量的变化进行定量的分析与预测.本文采用1991-2005年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据,给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程,并根据模型预测了2006年广东省民用汽车拥有量.     

金融集聚对经济高质量发展影响的实证检验 ——基于2005～2019年省际面板数据

本文基于2005～2019年省际面板数据,采用固定效应模型和面板分位数回归模型,从整体、分维度和分区域角度实证检验了金融集聚对经济高质量发展的影响。在整体和分维度检验中发现,金融集聚对经济高质量发展具有显著正向促进作用。随着分位点位置提高,正向促进作用愈加显著。但金融集聚对经济高质量发展5个维度的正向促进作用有明显差异。分区域检验发现,随着金融集聚水平提高,金融集聚对经济高质量发展的正向促进作用普遍存在先降后升的现象;随着分位点位置提高,金融集聚对经济高质量发展的正向促进作用在落后型地区呈逐步减弱趋势,而在明星型地区和平庸型地区其正向促进作用愈发加强。据此,提出相应对策建议。     

能源消费结构对单位GDP能耗影响的回归分析模型

根据定义和计算公式，能源消费结构与单位GDP能耗的关系很难建立类似于产业结构与单位GDP能耗关系的因素分解模型，因此，目前这方面的定量研究非常少。为了模拟因素分解模型的思路，研究能源消费结构对单位GDP能耗的影响，利用回归分析思想，结合单位GDP能耗与能源消费结构的实际关系，建立了回归分析模型。该模型可以起到类似乘法形式的因素分解模型的作用，将影响单位GDP能耗的因素分为结构影响、各类能源消费结构影响和其他影响。利用中国1978—2006年的统计数据对该模型进行了实证分析，结果表明该模型具有较高的拟合度，拟合结果具有一定的现实意义。     

基于Hedonic模型的小区房价影响因素研究——以南京市鼓楼区为例

从小区房价的微观影响因素出发,分别从建筑特征、邻里特征、区位特征三个方面确定了10个特征价格变量,运用定量和定性相结合的方法,构建影响南京市鼓楼区小区房价的特征价格模型,并对回归结果进行检验和分析。结果表明:建筑年代、容积率、交通干道等级是影响小区房价弹性的最大因素;主要街道等级是影响小区房价的最主要微观因素。希望通过本文研究给房地产开发商、政府、消费者等在决策和选择上提供借鉴。     

中国净出口与汇率的相关关系实证研究

本文在分析中国净出口和汇率变化的趋势的基础上,运用向量自回归模型回归出净出口和汇率之间的关系,并在此基础上通过运用脉冲——响应函数分析发现汇率冲击对净出口的影响程度和作用时间上都比净出口冲击对汇率的影响要大。最后通过协整和格兰杰因果关系检验发现汇率和净出口不存在严格的稳定关系,而且也不互为对方的原因。     

基于GM(1,1)模型的重庆市城镇化率预测研究

城镇化是推动中国经济持续发展的强劲动力,为有效预测重庆市城镇化率水平,并依据该城镇化率水平对重庆的区域发展做出相应规划。首先应用GM(1,1)模型构建了城镇化率的动态预测模型,然后对该模型的误差检验方法进行了研究,最后应用该模型对重庆市城镇化率的发展趋势进行了预测。研究结果表明,重庆市城镇化率的GM(1,1)模型通过了平均相对误差检验、均方差检验、灰色绝对关联度检验和小误差概率检验,该模型可以用于对重庆市未来城镇化率的预测。同时运用这个模型对重庆市城镇化率进行了预测并得出结论:重庆市城镇化率将以较快速度发展,在2015年达到62%,超过中国平均水平,这也证明了重庆市城镇化率水平比较高,对中国的城镇化发展贡献比较大,应继续保持这个发展速度以推进长江经济带的发展。     

基于组合预测模型的工业增加值中长期预测方法研究

工业增加值的准确预测已日益受到人们的关注.在这篇论文里,首先考虑运用相似复合体模型进行建模,然后运用具有最优停止法则的GMDH自回归方法和非线性的SPSS曲线估计方法建立单一模型.最后,用基于误差平方和最小的多元线性回归模型方法对各种单一模型的预测值进行组合,得到最优模型.通过实证研究可以发现,在中长期的工业增加值预测中,组合预测模型取得了较为满意的效果.     

原油价格与成品油价格回归方程的稳定性问题

根据几年来成品油价格(仅对亚太市场柴油价格进行讨论)与原油价格的历史数据。按照邹氏检验(Chowtest)分析其线性回归方程的稳定性、结果表明、根据不同时期回归的方程不具有稳定性。     

基于方差扩大因子法的城镇就业需求拟合模型的构建研究

本文对城镇就业需求影响因素分析的基础上,在就业需求与影响因素之间进行相关性分析,根据相关系数越大,相关程度越高的原则筛选出主要因素,建立城镇就业需求指标体系,进而构建多元线性回归模型,并采用方差扩大因子法确定回归方程。     

基于Stacking模型融合的店铺销量预测

为了实现企业产品销量预估,提高生产供应的准确性与效率,提出了基于Stacking模型的融合算法进行销量预测。算法设计了两层堆叠的模型结构,初级学习器采用随机森林、支持向量回归、差分整合移动平均自回归、轻量级梯度提升机器和门控循环单元5种单模型,将分类与回归树作为次级学习器构成Stacking融合模型,并对数据进行了预测。预测结果显示,使用Stacking模型融合后得到了较好的预测结果,比单模型中效果最好的模型的均方根误差更小,平均绝对误差更小,决定系数值更大,表明Stacking融合模型的预测准确率更高。所设计模型可用于对企业店铺的产品销量进行预测,帮助企业更好地安排生产、营销活动,为减少库存、缩短生产销售周期提供数据支持,对企业生产决策有一定的参考价值。     

建筑业产业成长发展轨迹的回归分析

采用横向研究方法,利用44个国家的截面数据为样本,建立了关于建筑业产业成长发展轨迹的回归模型。回归结果表明,国内生产总值中建筑业增加值的比重与人均国民生产总值之间呈现倒U型,符合库兹涅茨倒U形曲线假说。基于该回归模型,对我国十一五期间建筑业产业发展现状进行了评价,分析了我国建筑业发展水平高于回归预测值的原因,并提出为实现我国建筑业理性、可持续的发展,应从人才、企业、投资、科技创新几个方面实现产业升级。