基于多元线性回归的我国物流需求实证分析

物流业作为我国的朝阳产业,发展前景不可小觑。本文选取地区生产总值、年末常住人口、居民消费水平、全社会固定资产投资、第三产业增加值五个指标建立多元线性回归模型,旨在根据2017年我国31个省市的截面数据,对我国物流需求的影响因素进行实证分析,并得出促进我国物流业发展的结论与对策。     

后疫情时代现代物流业与城市建设的关系——基于多元线性回归模型对厦门市物流需求进行实证分析

当前我国国际物流运输产业快速发展的大格局中,厦门市的国际物流业发展有着重要的战略地位,得天独厚的人文自然地理条件优势,强大的国际物流综合交通运输产业基础、综合性国际物流园区、重要的国际港口交通枢纽以及高中低质量物流企业的发展优势,这为厦门市物流业发展带来了快速发展的新契机。本文通过研究建立多元化的线性数据回归综合预测分析模型,对厦门市未来五年的中国货物物流运输量趋势进行综合预测,对相关预测分析结果数据进行综合分析并及时给出与其相关的物流发展战略对策,提出采取相应措施予以保障厦门市中国物流业的健康发展。     

预测物流需求的一元线性回归分析法

物流需求是指在一定时期内,因社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、成品和半成品、废旧材料等的调配、流转、交换而产生的对物品在空间、时间、作业量和费用方面的要求。可以采用很多方法预测物流需求量。其中,一元线性回归分析法可以很简单地预测物流需求量。一、一元线性回归分析在物流需求预测中的意义在对物流需求进行预测时,可以设某个宏观指标如:GDP为自变量,物流需求量为因变量。随着自变量的变化因变量也会随之变化。这是市场现象之间因果关系的表现。回归分析可以对这种客观存在的现象之间相互依存关系一种运用十分广泛…     

多元线性回归对养老保险基金的预测分析研究

线性回归分析预测具有模型简单、预测结果准确、模型解释能力强等特点,本文以全国养老保险基金年度支出额为例,运用多元线性回归的方法对影响养老金支出的因素进行分析研究,并对我国2010-2019年的养老金支出进行预测。     

基于回归模型的流感疫情预测

目前现代医学技术取得重大发展,但诸多传染性疾病仍是人类社会向前发展的重要阻力之一。利用中国大陆地区已有的流感相关数据进行分析研究,应用多元线性回归、Lasso回归以及Ridge回归模型结合相关检索词数据进行建模分析,探讨回归模型与流感疫情预测的相关性与可行性。结果发现,与传统最小二乘法结果进行比较,运用Lasso回归以及Ridge回归对于复杂数据的分析与建模准确度更高,表明上述模型的推断能力更强,更适合于流感疫情的预测分析。通过回归模型结合海量数据可分析流疫情,且具有相当高的准确性,因此建议将该种方法应用到对于未来流感疫情的测控以及预防工程中。     

线性回归模型在经济预测中的应用

许多经济变量之间存在相互依存、相互制约、相互影响的关系,如果能找到经济变量与影响因素之间的变化规律,并把这种规律用数学表达式具体表示出来,就会给预测带来极大方便,线性回归模型预测是将统计学中回归分析结合预测理论的一种方法,有较强的实用性.首先确定两个经济变量之间是否存在线性相关关系,然后求出回归模型并进行预测,最后计算估计标准误差以确定回归模型的可靠程度.     

基于多因素分析的区域物流需求径向基函数网络预测

对区域物流需求量进行合理、精确地预测,能为政府部门科学制定物流规划、合理配置物流资源提供决策支持和依据。在对影响区域物流需求的多种因素进行全面分析以及物流需求量指标合理选取的基础上,采用径向基函数神经网络构建区域物流需求量的非线性预测模型,并以四川省相关统计数据为基础,对区域物流需求量进行了预测,取得了满意的预测结果。研究表明:该预测模型较全面地反映了区域物流需求量的变化规律,预测精度较高,泛化能力强,预测结果具有较高的可信性。     

河南省物流需求影响因素实证分析

本文基于区域物流需求理论,通过多元线性回归分析分别从河南省经济增长、技术进步、产业结构升级、区位优势等影响因素对河南省物流的需求量进行定量分析。研究结果表明,GDP产值、社会消费品零售总额、第三产业产值、第二产业占GDP的比重、3种主要专利授权数、公路里程与物流需求有显著的关系。     

多元线性回归分析在人才需求预测中的应用

文章首先指出回归分析是人才需求预测的一种重要的经济统计分析方法;其次选取二元线性回归预测为代表具体阐述了多元线性回归预测方法的实施过程;文章最后主要通过真实的案例来介绍多元线性回归分析在人才需求预测中的运用。     

Logistics回归模型在广东省房价预测中的应用研究

基于供求决定论和成本决定论对广东省房地产价格影响因素进行分析,并采用Logistics回归模型对广东省房地产价格进行简单预测,并得出结论:Logistics回归模型适合对广东省房地产价格进行预测。同时还认为,年初利率、年末利率和人均消费增长率是影响广东省房地产价格的主要因素。     

社会物流需求的非线性模型分析

相对于物流供应,对物流需求的研究更具基础性.本文在汇总湖南省近年来社会经济发展多个指标数据的基础上,提出并建立了一个非线性的物流需求计量模型,探讨了对物流需求有显著影响的因素,为物流需求分析和预测提供定量支持.     

基于神经网络模型的中国农产品物流需求预测

以BP神经网络模型为预测方法,对2003年²012年我国农产品的物流需求进行模拟,并对未来我国农产品的物流需求的情况进行预测。结果显示,由BP神经网络模型模拟的数据精度较高,验证了该方法在数据拟合和预测领域具有较强的实用性。而对于农产品物流需求的预测结果表明,短期内我国农产品物流需求的增长状况仍然是非常可观的。     

基于物流客户需求模式的物流客户满意策略

本文认为,营销的实质是追求客户满意。追求物流客户满意、提高物流客户价值、使物流客户达到一个较高的满意度水平是物流营销的实质和目标。物流客户的需求受多种因素的影响,通过对物流客户需求内在规律性的分析可以发现物流客户需求模式的客观性。物流客户的需求模式包括三个阶段的内容:其一是刺激部分,即物流需求的产生源自内在动机和外部激励;其二是混合思维过程,该过程受思维者各种客观条件的约束;其三是反应过程,即物流需求者经过思维之后作出对物流服务的各种要求。为根据物流客户需求的特殊性采取相应的物流营销策略,实现物流客户满意,现代物流企业应参与到客户需求产生和决策的过程之中,与客户零距离接触,真正体验并满足客户需求,提高客户忠诚度,最终实现客户满意。     

灰色线性回归组合模型在黑龙江煤炭物流需求预测中应用

黑龙江省是煤炭资源大省,煤炭需求量的快速增长对物流体系提出了更高的发展要求。利用灰色线性回归组合模型对黑龙江2006-2011年煤炭消费进行预量的结果与实际消费相对吻合,表明此模型具有较好的预测能力,可以证明对今后一个时期预测的可行性。黑龙江省应根据煤炭物流需求量做出相应的应对对策,应加强煤炭生产,优化能源消费结构,加强黑龙江煤炭国际运输通道建设,建立黑龙江煤炭物流基地,满足经济社会快速发展的需要。     

基于线性回归对银行信贷资金发展趋势预测以及分析

本文利用1998—2008年国家统计局发表的数据,就全国范围而言,对银行储蓄存款进行实证检验,得到计量模型,测度了储蓄存款额对国民收入变化的敏感性。得出国民收入呈现强弹性,并对银行未来信贷资金的发展进行了预测与分析。     

南京市物流需求规模的预测与分析

本文运用灰色预测模型,选取货运量为指标,对南京市的物流需求规模进行了定量预测,并结合南京市的具体情况进行定性分析,修正了定量预测的结果,提出物流需求规模年增长率保持在4%的水平较为合适的结论。     

浅析物流需求不足

本文认为,企业对物流认识的不到位是导致我国物流需求不足的重要原因,它表现为工商企业对物流服务竞争战略的认识不到位与物流企业对物流内涵认识的不到位两个方面。正是这两方面原因的综合作用导致了企业对物流的需求不足。     

基于一元回归的大蒜价格的预测

针对北京大蒜周价格变动现象,采用一元二次函数模型预测了未来两周大蒜的均价格。首先,介绍了一元线性回归模型、二次函数回归模型、指数函数模型以及回归评价方法;其次将北京某蔬菜批发市场的大蒜周均价格作为样本数据,用三种模型分别计算回归系数和确定系数,从而确定了用二次函数模型预测大蒜的周均价格;最后预测了未来两周大蒜的周均价格,并和实际的价格作比较,从而验证了二次函数回归模型预测大蒜周均价格的可行性。     

基于岭回归方法对我国未来一段时间通货膨胀的预测

本文以2009年中国全年经济环境为大背景,分析了2008年金融危机以来中国政府为提振经济所采取的一系列财政和货币刺激政策,以及由此引发的经济复苏后的通货膨胀问题。