基于分类回归树的个人信用评价模型

分类回归树作为一种基于统计理论、计算机实现的非参数识别技术,在个人信用评估领域有着良好的应用前景。文章主要探讨如何利用分类回归树建立个人信用评价模型。实证结果表明:该模型对个人信用评价可取得较好的效果。     

基于粗糙集与分类回归树的“病例组合”分类研究

论文根据粗糙集和决策树技术两种理论的互补性,研究一种新的“病例组合”分类模型：将粗糙集与分类回归树相结合的“病例组合”分类模型。该模型既具有粗糙集的一些优点：通过属性约简,可以成功地剔除知识库中的冗余属性,发现知识中隐藏的关联和规则,帮助人们做出正确简洁的决策;又具有决策树的分类精度高,有良好的学习能力和简单的树形结构。     

基于改进的加权贝叶斯分类算法在空间数据中的应用

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但它的属性独立性假设,影响了它的分类性能。针对这个问题,提出一种基于属性约简的PLS加权朴素贝叶斯分类算法。该算法首先分析属性之间的相关性,通过属性约简选择一组近似独立的属性约简子集,提出改进的偏最小二乘回归加权朴素贝叶斯分类算法,实验结果表明,改进算法具有较高的分类准确度。并将改进的算法应用于边坡识别问题中。     

逻辑回归和支持向量机在客户信用分类中的应用

本文借助R语言,基于逻辑回归和支持向量机模型理论,分别建立客户存款信用分类模型来判断个人客户是否订阅定期存款的状况,通过对比两种模型的错判率和评估性能,选取出相对最优的逐步逻辑回归模型,刻画出最潜在的客户画像,预测订阅存款的可能性,进而对测试集数据分类和判别。这将作为商业银行界用来判断客户是否订阅定期存款的依据,同时也利于银行工作人员选择出更好的营销对策。     

基于多元线性回归模型预测分析的实例研究

本文通过一家小型服装经营店一年的员工薪酬、宣传费用和流动资金与销售额的数据,通过多元回归预测模型预测在未来某一月份的销售额情况。结论也符合服装店的实际情况,说明该模型用于预测销售额是有效的,能较好的分析销售额的变化规律也可以为未来投资提供参考。     

基于语义分类体系的信息分类编码标准分类框架研究

针对当前信息分类编码标准数量和所涉及领域不断增加的情况,文章提出了一个新的信息分类编码标准分类框架,以解决信息分类编码标准分类体系的完整性、稳定性和开放性等问题。它一方面在高层继承已有的标准分类体系,另一方面,参考借鉴现代汉语语义分类体系,在子领域部分设计出一个更为完整和稳定的框架结构。该分类框架能满足当前及今后信息分类编码标准的发展需求。     

基于审查回归模型的物流从业人员离职时间影响因素研究

通过分析当前物流行业员工离职管理存在的主要问题,针对中低层员工流动过于频繁的问题,在长三角地区的物流企业中对中低层员工进行匿名问卷调查,应用审查回归模型对调查结果进行分析,结果显示,中低层员工在入职两周、三个月和两年时最容易选择离职,员工的年龄、性别和福利、每周工时、工作内容、绩效考核合理性是影响员工选择离职的主要影响因素,员工的健康状况、公司培训、工资水平、与上下级的关系、企业发展前景则对员工为企业工作时间长短影响微弱.     

基于回归分析的ROE预测模型

本文选取了2013-2014年度通用设备制造业的100家上市公司的数据为样本数据,通过对八个自变量的线性回归分析和逐步回归分析确立了通过企业当年度的公开财务指标对公司下一年的ROE进行预测的预测模型,该模型对企业做出相关决策具有一定的指导意义.     

基于岭回归的基金投资风格识别研究

文章在分析Sharpe投资风格识别模型的基础上,指出了它的缺陷及改进方法,针对其中的风格资产多重共线性问题,通过比较岭回归、主成分回归与偏最小二乘回归等常用三种处理方法,提出了基于岭回归的弱式风格识别模型,并以开放式股票指数型基金为研究样本,实证结果表明：该方法能较好对基金投资风格进行识别,并发现股票指数型基金大都呈现大盘成长型投资风格,没有发生投资风格漂移现象,这与指数型基金投资理念相一致。     

基于回归分析的地区生产总值变化研究

分析我国2008～2011年部分地区生产总值,通过对某一地区各年的纵向分析和各个地区同一年的横向分析,找出本年度生产总值最高的地区(江苏省);通过建立多元线性回归模型,对影响江苏省生产总值的因素进行了研究,并对地区生产总值的提高提出了相应建议;最后使用时间序列分析的方法对未来几年的生产总值进行了预测与检验。     

基于回归分析法的营销环境审计

目前大多营销环境审计的研究文献仅仅着重于理论分析,而在实际工作中,明确可行的环境审计分析方法或评定标准则更为重要,这样才能度量不断变化的宏微观环境,并给予判断。为此本文研究了营销环境审计的评价指标体系,并给出量化的方法,建立评价一权重矩阵,在此基础上基于各类回归分析方法的适用性并结合实例构建营销环境审计的评价模型,希望对营销环境审计的实践活动有所裨益。     

基于灰色关联和回归分析的社会用电量预测研究

在电力市场化改革中,对社会用电量进行准确的预测十分必要。本文利用灰色关联分析理论对影响社会用电量的因素进行了筛选,再利用回归分析理论对社会用电量进行了预测。实例表明,灰色关联和回归分析理论应用于社会用电量预测是可行的。     

基于Logistic方法的上市公司会计舞弊检测研究

中国新型加转轨经济的特征,监管制度等方面的不完善,决定了根据发达国家相对成熟资本市场上市公司财务数据建立的会计舞弊检测模型的不适用。通过采用会计舞弊检测中应用普遍并具有较高预测正确率的logistic回归方法,在对现有文献中预测效果较好的财务指标进行方差分析基础上,选择具有显著性的变量建立舞弊检测模型。基于SPSS13.0平台,选择2002～2006年间被中国证监会出具处罚公告的舞弊上市公司及其与之匹配的非舞弊公司控制样本数据,完成了确定样本规模、回归模型与回归参数选择等实验。结果发现,样本规模对舞弊检测正确率有显著影响,而参数中分类点的变化对正确率无明显影响,参数选择对混合逐步回归模型具有显著影响。最终通过比较实验获得具有八个指标的最佳拟合数据检测模型,该模型与现有会计舞弊检测模型相比具有较高的判定率。     

基于生态敏感性分析的城市非建设用地划分研究

城市非建设用地数量、功能与性质的巨大变化,决定了必须改变传统城市非建设用地规划和管理策略.通过划分城市非建设用地中的生态基质用地和可建设用地,严格确定其边界,并分别予以严格的保护和发展导引,从而协调城市非建设用地保护和发展的矛盾.生态敏感性分析作为理论成熟、应用广泛的技术方法,能够为城市非建设用地划分提供科学有效的依据.文章以南京市江宁区大连山一青龙山片区为例,选取合适的生态因子和分析方法,研究各因子时地块生态敏感度的综合影响,进而划分生态基质用地和可建设用地,从而阐明生态敏感性分析在城市非建设用地划分中的应用.     

基于认证的服务分类研究

在全球化趋势的引领之下,服务业已经占据了经济领域中越来越重要的位置。我国服务业目前相对于发达国家还有较大差距。为了更好地发展我国服务业,缩小与发达国家的差距,适时地开展服务认证是一种可行的方法。这当然就要涉及基于认证的服务分类,目前尚未见到专门针对服务认证的服务分类进行研究的专著。国内外专家对于服务业的分类有较多的研究,并形成了一些成果。我国1985、1994和2002年3次国民经济行业分类中形成了关于服务业的分类。在我国服务业分类的基础上,针对服务认证的服务分类进行研究,建立符合服务认证要求和服务业发展的服务分类标准,有利于推动相关服务认证的发展,从而推动服务业的发展。     

基于ELM的情绪分类模型研究

采用计算机进行情绪判断对实现人工智能、人机交互及智能计算等具有重要意义。本文在深入学习和研究脑电信号分析和处理的各种算法基础上,进行了对基于ELM的情绪分类模型研究。本文采用近似熵和小波能量熵算法生成三种不同的脑电信号特征,对ELM分类器进行训练,同时与BP算法、GRNN和PNN算法进行比较。实验表明,ELM极限学习机算法分类效果最好,其识别率达到87.25%。     

基于图像分类的Photoshop抠图研究

文章以图像素材分类为基础,深入研究Photoshop抠图技术,旨在为ps学习者提供非常有效的帮助。     

基于逐步回归法的皖西物流需求研究

影响区域物流需求的因素有经济总量、贸易水平等经济指标。文中选取皖西地区2001～2012年期间GDP、全社会固定资产投资、进出口总额、城镇居民人均可支配收入、社会消费品零售总额为自变量,以货运周转量代替物流需求量为因变量,通过SPSS软件用逐步回归法对皖西物流需求情况进行多元线性回归分析,得出全社会固定资产投资及城镇居民人均可支配收入对货运周转量有显著影响,并提出建议。     

基于回归分析的创业板上市公司财务风险研究

创业板市场的运行为我国证券市场的发展注入了新鲜血液,它的推出有效缓解了长期困扰我国高科技中小企业"融资难"的问题。但是,创业板市场伴随而来的高风险引起了市场各方的高度关注。本文采用回归分析的研究方法,对创业板上市公司财务风险的影响因素进行了分析,实证研究结果表明,创业板上市公司的财务风险与股权规模负相关,与企业的偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力、投资收益和现金流量不具有明显的线性相关关系。文章进一步提出了创业板上市公司财务风险控制的措施。     

基于EXCEL回归分析的材料预算

回归分析是分析现象之间相关的具体形式,确定其因果关系,并用数学模型来表现其具体关系的一种方法。文章尝试运用电子表格的回归分析功能,进行伸缩缝安装的材料预算工作。