宁波金融人才需求统计分析及预测

本文运用了SPSS统计分析软件对选取的影响宁波金融人才需求量的固定资产投资完成额、金融机构年末存款余额、第三产业增值、人口总数、普通高校人才总数五个因素进行了相关分析,建立了多元回归模型,并根据模型进行预测,为人才培养提供参考.     

影响深圳经济增长因素的多元线性回归分析

全国经济发展进入新时期,同时深圳身为一线城市的代表,其自身经济水平的发展也备受关注。因此本文通过对影响深圳地区经济增长的6方面入手,通过多元线性回归分析方法,研究影响其经济发展的重要因素,以此为基础,发现深圳地区经济发展潜力,为促进该地区经济发展提出合理有效建议。受到收集数据影响,本文选择了2006-2016年的固定资产投入、科技投入、文化投入、社保投入、交通运输投入,节能投入,这六个方面作为影响因素。     

计量分析软件EViews在线性回归中的应用

近来,随着人民银行调查研究由定性向定量方向的转变．各种计量分析方法开始应用于日常研究之中。但随着线性回归、时间序列分析等多种模型的普遍使用，繁重而复杂的数学计算占用了研究人员大量的时间和精力．而且手工计算的误差往往难以保证模型参数估计和预测的准确性。特别随着样本容量、自变量个数的增加、联立方程的应用．手工计算已不可能完成模型的计算任务。为此我们推荐使用美国GMS公司开发的计量经济学软件包——EViews,以有效提高研究人员的工作效率及模型分析预测质量。     

“Excel表”在销售预测中的应用

在市场经济“以需定销,以销定产”的条件下,销售预测显得非常重要.利用EXCEL常用函数,分别采用加权平均法、指数平滑法、回归直线法和多元线性回归法创建销售预测模型,对管理会计人员销售预测有一定的借鉴意义.     

运用多元线性回归模型分析我国教育经费投入现状

本文通过分析我国教育发展的现状和影响教育经费投入量的因素,运用SPSS软件建立多元线性回归模型。同时,运用SPSS软件对模型进行回归诊断,进一步优化模型,使模型具有较强的拟合性和实用性。最后,阐述了模型的现实意义。     

基于多元线性回归模型的银行网点资源配置实证分析

随着银行物理网点由外延扩张向布局优化转型,渠道经营逐步向专业发展。作为渠道经营的重要组成,资源配置管理应打破传统经验观念,更多依赖于营运数据分析,借助科学方法论的预判。本文从资源配置的一个实例入手,利用多元线性回归的方法,对银行物理网点资源配置进行实证分析。根据模型构建、检验以及修正,实现对资源投放的分析预测。实证结果可对渠道经营实践提供参考,以及方法论的借鉴。     

数据挖掘技术在上市公司财务困境预测中的应用

本文在系统研究了国内外关于财务困境预测方面的理论和方法的基础上,以我国的沪深两市上市公司为研究对象,将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志,采用主成分分析方法确定模型变量,利用Clementine软件进行Logistic回归,并在此基础上构建了财务困境预测模型.     

运用多元线性回归模型分析影响股票价格的宏观因素

一个国家股票市场的运行状况和国家的宏观经济状况密切相关,股票价格的变化以及趋势从来都是资本市场备受关注的焦点,宏观经济因素的变化对股票市场的稳定性及投资者的投资策略有这很大的影响。本文以上证指数作为因变量,选取宏观经济中能影响其股价指数的指标,然后对数据进行多元线性回归分析并建立回归模型,得出影响股价指数的主要宏观经济因素,并提出相关的政策建议。     

支持向量机在股市预测中的应用

本文以上证综合指数2011年1月4日到2018年1月4日的股市行情为研究对象进行实证分析,建立了一个支持向量机回归机的预测模型。实证分析主要基于MATLAB软件嵌套Libsvm工具箱实现。实证分析结果表明,本文建立的针对股市预测的支持向量机回归机模型是有效的。     

改进SVR在金融时间序列预测中的应用

针对目前金融时间序列预测方法的不足,在利用训练样本与测试样本间马氏距离对惩罚因子进行加权的基础上,改进传统的支持向量回归机(SVR).通过以上海证券综合指数趋势的预测为例子,与标准BP人工神经网络(BPANN)和SVR方法进行了对比,发现该方法能获得更准确的预测结果.结果表明,该方法能充分反映股票价格时间序列趋势规律,是研究金融时间序列预测问题的有效方法.     

回归分析在企业价值评估中的应用

“回归”（regression）一词源于19世纪英国生物学家葛尔登对人体遗传特征的实验研究。他根据实验数据,发现个子高的双亲其子女也较高,但平均来看。却不比他们的双亲高;同样,个子矮的双亲其子女也较矮,平均地看,也不如他们的双亲矮。他把这种身材趋向于人的平均高度的现象称为“回归”,并作为统计概念加以应用,由此逐步形成有独特理论和方法体系的回归分析。现代统计学的”回归”概念已不是原来生物学上的特殊规律性,而是指变量之间的依存关系。回归分析主要有以下几个特征：     

基于多元线性回归模型的我国粮食耕地面积影响因素分析

文章首先分析了影响我国耕地面积的因素,再运用实证方法对我国1978~2014年间的粮食耕地面积数据进行统计分析,得出了影响我国粮食耕地面积的多元线性回归模型。     

回归树方法在车险索赔频率预测建模中的应用

近20年来广义线性模型在车险定价领域已成为被广泛使用的标准模型。但随着大数据时代的来临,数据记录变得越来越多,可用于车险定价的解释变量个数也变得越来越多,然而变量间的相关关系却通常很强。在这种情形下,亟待寻找新的定价方法,以实现更为精准的车险定价。本文应用机器学习领域中的回归树方法对车险索赔频率进行了预测建模,研究结果表明回归树方法在车险定价领域是广义线性模型很好的辅助与参考。     

试用自回归模型预测股票市场的收益

很多股民梦寐以求的是能够预测未来的收益,这样他们就能够致富,可是他们大多数对于股市的了解不是很深,所以赚到钱的也不多。本文利用过去的信息来预测未来的收益,讲道理的话,如果股市是强势有效的,可能这样的的预测效果会很糟糕。我将使用日数据进行建模,所以即使在有效率的市场中我估计我也可能会做出有一定预测能力的模型来,因为使用日数据,言外之意就是给市场的反应时间特别短。如果大家能够了解,单单使用收益的过去值去预测未来,不是很靠谱的话,那么应该更依靠真实的动态因果关系来对未来做估计。     

岭回归方法在股市中的应用

利用岭回归方法,借助于Eviews和MATLAB应用软件,对我国上海股市自1996年5月23日到2004年11月5日的大盘综合指数(日数据,周数据和月数据)进行研究,消除多重共线性后,建立了收盘指数与开盘指数,最高指数及最低指数间的多元线性回归模型,并进行了预测.同理得到深圳大盘成分指数相应的多元线性回归模型.     

基于多元线性回归的森林资源资产批量评估研究

批量评估具有快速评估、成本较低且适用于大量评估的特点,本文尝试将批量评估引入森林资源资产评估中,通过对原理、数据、建模及有效性验证的分析,建立基于多元线性回归的幼龄林批量评估模型,其结果表明,该模型对于幼龄林评估具有适用性,可为森林资源资产评估提供一种新的思路与方法。     

基于统计回归方法的交通运输产业值预测

交通运输产业是国民经济的重要支柱,预测交通运输产业值可以为相关部门制定发展规划提供理论依据。应用统计回归方法,根据某省以往的工农业总产值、固定资产投资与交通运输产业值,建立统计回归模型,并应用MATLAB软件求解,根据结果分析对模型进行改进,为交通运输产业值的预测提供一种可行的方法。     

信用评级的新方法——多元自适应回归样条在民营企业信用评级中的应用

通过建立多元自适应回归样条模型,对民营企业是否违约进行两等级划分,结果表明总体正确率达95.9%,对第二类错误的判别正确率达80%,均高于多元判别分析模型和Logistic回归模型。因此可以证明,多元自适应回归样条模型应用于判别民营企业的信用等级具有较好的实践价值。     

最优加权组合法在四川省GDP预测中的运用研究

在国民经济发展的过程中,国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济总体经济运行状况的重要指标。GDP预测对国家的经济政策和措施的制定具有战略性意义。单一的GDP预测方法,由于模型本身的特点和适应条件的限制,测算结果只包含了所研究系统的部分信息,无法准确反映系统的全部信息和其真正的发展规律。考虑用最优加权组合法将多个单一模型的优势综合起来,组成一个预测模型,就有可能比较合理地描述系统的整体情况。文章运用最优加权组合预测法对四川省1978—2014年的GDP走势进行预测。预测结合定性、定量方法,考虑采用指数回归方法、时间序列预测方法建立四川省GDP的单一预测模型,运用SPSS,Excel,Eviews等专业软件分别对这两种预测方法进行操作。采用最小二乘法进行权重分配并进行组合预测。结果发现,相对于单一预测模型,组合预测的误差最小,预测结果更可靠。