大学生消费水平的研究——以河南某大学为例

本文通过对高校在校学生的调查问卷,运用Eviews和EXCEL软件对样本数据处理,建立多元回归模型得到初步的估计模型,在对异方差修正之后得到较优良的回归模型.但是本文为了更好的研究该问题,通过神经网络模型得到了自变量对因变量的影响程度,还考虑了自变量之间的交叉作用对被解释变量的影响.     

双变量线性回归模型异方差性检验准则的推广

经济计量模型中,经常会碰到异方差问题,传统的检验异方差准则有Goldfcld-Quaudt检验和Glejser检验,它们为解决经济计量模型的异方差问题提供了理论依据和方法步骤,但令人遗憾的是,它们都只适用于具有单一解释变量模型,即双变量模型。为此,许多经济计量学家,例如Henri Theil都在探讨推广的问题,但未获得满意的结果。我们对这一课题也颇感兴趣,并在进行研讨中得到一些结果。     

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。     

基于分组的异方差检验和两阶段估计

本文提出了一种基于分组的异方差检验法，并给出了存在异方差时的两阶段估计。     

我国商品住房价格的计量经济模型预测研究

通过建立计量经济模型,对我国商品住房的价格进行实证分析,找出了影响商品住房价格的诸多因素。研究结果表明,人均可支配收入和竣工房屋造价是影响商品住房价格的显著性因素。基于模型结果提出了政策建议。     

基于多元回归模型房地产价格上涨因素分析——以2002-2009数据为例

本文从房地产价格的相关理论出发,以建筑业贷款、房地产开发竣工房屋造价、商品房屋销售面积和商品房屋销售面积等为着手点,对影响房地产价格的因素进行分析。同时运用近8年房地产的相关数据建立多元线性回归模型,进一步从实证角度分析各因素对需求量的影响程度。     

住房需求的实证分析研究——基于我国31个省市的截面数据

本文通过建立模型,分析各因素对住房需求的影响,在消除异方差后,发现人口对住房需求有显著性的影响。     

稳健的HAC法在多元平稳时间序列之间伪回归中的应用

本文在传统HAC法的基础上,将截断参数M设定为样本容量T,并推导新的模型显著性检验Wald*统计量的极限分布。通过比较分析,表明Wald*统计量能大大减少伪回归概率,且新统计量比传统检验统计量更加稳健,但是也发现新的统计量具有一定程度的检验水平扭曲,原因在于截断参数M的设定忽略了AR过程的持久性、MA过程的滞后阶等因素,从而导致Wald*存在检验水平扭曲,说明M的设定不当会产生伪回归和检验水平扭曲现象。     

关于股权结构对创业板上市公司 绩效影响的计量分析

随着公司在世界经济中的重要作用凸显,股权结构对公司绩效逐渐产生了不可替代的影响。鉴于上市公司为谋求上市而存在粉饰报表的可能性,本文随机选取了50家在创业板上市的2016年公司年报作为数据样本,根据股权集中度和股权属性研究股权结构对创业板上市公司绩效的影响。通过对变量的检测和统计,利用其特征变量的性质做回归分析,使其影响结果可以量化。分析结果显示:第一大股东持股比例与公司绩效呈负相关关系;管理层持股比例与公司绩效呈N型非线性关系;机构持股比例和Z指数与公司绩效呈正相关关系;流通股比例对公司绩效的影响呈倒U型结构。最后本文就上市公司绩效影响因素的结论数据分析结果,提出改善建议。     

住房需求的实证分析 ——基于我国31个省的截面数据

本文通过建立模型,选择全国31个省市的住房需求为研究对象,运用弹性模型,对住房需求和影响住房需求的因素用eviews-8进行回归分析.本文认为影响住宅需求的主要影响因素是居民的人口、 人均可支配收入、 房地产的价格.根据回归分析,验证了人口对住房需求有显著性的影响.     

基于多元回归模型房地产价格上涨因素分析--以2002-2009数据为例

本文从房地产价格的相关理论出发,以建筑业贷款、房地产开发竣工房屋造价、商品房屋销售面积和商品房屋销售面积等为着手点,对影响房地产价格的因素进行分析。同时运用近8年房地产的相关数据建立多元线性回归模型,进一步从实证角度分析各因素对需求量的影响程度。     

关于我国私人汽车保有量影响因素的计量经济学分析

我国私人汽车保有量呈现持续上升的趋势,汽车产业逐渐成为我国的支柱产业.本文选择了2013年中国统计年鉴中1990-2012年共23年的相关数据,建立了计量经济学模型,并利用Eviews3.0软件对此模型进行参数估计和检验,并对最后的结果进行经济意义分析.     

基于时间序列分析的易消耗性备件需求预测研究

针对易消耗性备件需求特点,提出了时间序列分析方法,并针对灰色GM(1,1)在处理损耗器材历史数据存在突变情况的局限性和线性回归短期预测精度较高的特点,提出了一种两者结合的组合预测方法,运用灰色GM(1,1)对跳变点进行预测.对非跳变点运用线性回归预测,并通过实例验证了此方法很好地克服了两种预测方法单独使用的缺陷,在实际中具有简易实用的推广价值.     

中国粮食产量生产函数——基于计量经济模型

粮食综合生产能力与粮食安全问题一直是世界性重大问题。作者运用计量经济学的方法,通过对多个对粮食产量可能有影响的因素的研究表明,化肥施用量、粮食播种面积和成灾面积这四个变量对我国的粮食产量有显著地影响。     

基于ARMA模型的我国外贸进出口总额的时间序列分析

大多数经济时间序列呈现非平稳性,因而不能直接用ARMA模型进行分析。但是通过对原始序列进行差分,将其转换为平稳时间序列,再用ARMA模型进行建模。本文通过对我国自建国以来的历年进出口总额的时间序列的分析,证实了ARMA模型是一种很好的短期预测模型。     

影响中国经济增长因素的实证研究分析

本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1990~2012年中国经济增长因素进行研究,分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响,建立计量模型,寻求这些变量与GDP之间的数量关系,进行定量分析,并对模型进行检验。     

基于时间序列的上海市物流需求预测分析

文章通过收集近十年上海市的货运周转量及可能影响物流产业发展的相关经济指标数据,归纳总结以往学者对物流需求预测的必要性,运用线性回归法和指数平滑法对上海市的物流需求进行预测,通过对比分析选取基于时间序列的指数平滑法的预测结果,对上海市的物流业发展水平做了定量估计,为上海市物流产业的发展提供对策,助力上海市成为“十四五”规划中长三角世界级城市群的核心引领者,实现物流产业现代化。     

股指期货的推出对现货短期市场波动性影响的研究——基于沪深300股指期货的相关数据

在中国金融期货交易所于2010年4月16日正式上市沪深300股指期货合约之前,金融学术界与金融业界各有关人士从不同角度探讨了股指期货可能会对中国大陆股票现货市场的波动性造成的影响。文章以2005年4月8日至2010年7月16日沪深300指数日收盘价作为样本数据,采用Garch模型就股指期货对股票现货市场的短期波动性影响进行了实证研究,得到的结论是该指数期货在一定程度上加大了中国大陆股票现货市场的波动性。     

上市公司资本结构影响因素分析——基于中国上市公司横截面数据

目前国内外关于企业资本结构影响因素研究,多是通过单变量或多变量回归统计方法进行研究。本文以Kayhall和Titrnan（2007）研究市场时机资本结构理论所采用的指标为解释变量,并对其界定进行改进;分别采用多元线性回归模型及神经网络模型对上市公司资本结构及其影响因素进行了分析,结果发现,神经网络模型的残差平方和SSE较小,预测能力更强。