基于主成分分析的农民收入预测

农民收入问题一直是社会关注的热点,本文利用主成分分析的方法通过SPASS软件对数据进行预处理,减少了输入变量,然后进行线性回归,提高了预测的效率和准确度,实例表明该方法是有效和可行的。     

基于多元线性回归模型的大名县货运总量预测

通过一个实例详细介绍了建立经济计量模型的过程和步骤,旨在引入用多元线性回归分析的方法来分析实际问题的思想。由定性分析选取与大名县货运总量有较强的相关性的几个影响因素,以其作为解释变量,建立与货运总量的线性模型。     

基于线性回归模型的物流需求预测分析

现代物流作为一种先进的组织方式和管理技术,其发展是企业管理的热点,并成为了中国经济高速增长的加速剂。文章采用简单实用的线性回归分析方法,通过构建简单可行的物流需求预测模型,分析供需平衡问题,提供可行性量化数据,以使社会物流活动保持较高的效益。通过模型实证分析发现:物流业对国民经济支撑作用表现得越来越强。     

失业风险预警模型构建研究

本文从劳动力市场、劳动力构成、经济发展三维度出发,设计了失业预警指标体系.同时以动态视角分析失业风险状况,考虑预警时间序列数的动态结构,采用主成分分析和多元线性回归分析相结合的方法,通过向后剔除法进行回归,构建了第t年解释变量与第t+1年失业率相关的多元回归模型.     

主成分回归在解决多重共线性问题中的应用

本文利用主成分回归,结合Eviews软件解决多重共线性问题。通过实例分析发现,拟合值与真实值比较接近,说明了该方法的合理性,具有一定的实用价值。     

基于主成分分析的居民消费影响因素研究

在复杂的国际经济形势下,扩大内需特别是居民的消费需求是促使我国经济稳定增长的重要途径。根据经典理论和我国实际情况,可选择相应变量表征我国居民消费的影响因素,进而通过对其时间序列平稳性的检验以及主成分分析,得出可支配收入、存款余额、第三产业发展水平与我国居民消费呈显著的正相关,而利率与之呈显著负相关的结论。因此应扩大居民收入,完善税收制度,合理利用货币政策并大力推进第三产业发展。     

基于主成分回归分析探究云南财政支出结构对经济增长的影响

运用1994—2008年财政支出数据,从财政支出结构着手,利用Eviews和Matlab软件,采用柯布—道格拉斯生产函数对云南省财政支出结构对经济增长的影响进行研究并计算出各项财政支出的最优比重,经与实际支出结构对比后得出：云南省财政支出结构较为合理。根据实证分析结果,找出现存问题并提出政策建议,以期财政支出在云南省的地方经济发展中发挥更大的作用。     

主成分回归分析法在精纺毛织物透气性与结构参数关系模型构建中的应用

为了研究精纺毛织物透气性与基本结构参数的关系,利用主成分分析方法对织物基本结构参数进行降维处理,得到4个互相独立的主成分。以主成分为自变量,透气性为因变量,采用回归分析的方法建立了透气性与提取主成分的关系模型。结果表明:建立的回归方程Q=208.544+0.119Z1-0.036Z2-0.145Z3-0.331Z4,达到非常显著水平,对透气性进行预测是可行的。通过主成分分析可知,主成分Z1、Z4是决定精纺毛织物透气性的主要因素。     

基于主成分回归的我国碳排放量影响因素分析

本文通过主成分回归分析1994～2010年我国碳排放量的影响因素,找出了影响碳排放量的关键因素,提出了减少我国碳排放量的建议.     

基于比例危险和主成分模型的公司财务困境预测

本文首先用主成分方法把众多的具有相关关系的财务比率提炼成9个主成分,这有效地减少了选择样本的工作量和选择的盲目性,并且使每一个财务比率都能在预测中有所体现,同时还消除了回归模型的多重共线性;其次使用比例危险模型的方法估计每一个企业的危险函数,得出其是否会在未来陷入财务困境的结论.     

Logistic回归模型在企业信用评价中的应用

本文采用财务比率和指标对企业信用进行评价,先利用主成分法把财务指标综合成反映企业总体信用状况的综合指标,并以此为基础利用逐步回归筛选重要主成分变量,建立一个Logistic信用评价概率模型。     

基于时间序列模型与传统回归模型下的货币总量预测

文章借助反映货币总量的重要指标,对随机性时间序列模型和传统回归模型的构建及相应的预测精度进行了探讨分析,以期为宏观政策的制定提供较精确的量化模型依据,结果发现:传统回归模型的预测精度普遍高于ARIMA模型的预测精度,但是传统回归模型的预测有赖于ARIMA模型对其解释变量向预测期的外推。     

基于主成分回归分析法的新疆农业经济增长影响因素评价

本文利用C-D生产函数的拓展形式建立农业经济增长模型。基于1990年-2006年时间序列数据及2006年县域数据对新疆农业劳动力、耕地、技术、投资等对农业经济增长的影响进行定量分析。实证分析结果表明,从时间序列数据分析得出的主要影响因素是劳动力和耕地面积等传统因素;从截面数据分析得出劳动力投入、农业技术进步（包括化肥使用、灌溉等）、政府财政对农业的支出等是影响新疆农业经济增长的重要因素。     

企业信用风险的主成分判别模型及其实证研究

本文在运用主成分分析和典型判别分析方法的基础上，提出了预测我国上市公司经营失败的主成分判别模型，并对我国沪深两市2000年至2002年间142家上市公司进行了经营失败预测研究，结果显示企业的盈利指标、景气指标、资本市场指标和增长性指标等4个主成分最能解释我国上市公司的经营失败情况。模型方法和分析在企业内部风险控制、银行贷款信用评级和资本市场投资估价等领域具有较高的应用价值。     

企业财务绩效评价模型构建——基于主成分分析法

企业财务绩效评价可以为企业决策人员和利益相关人员提供重要的决策依据。文章在对企业财务绩效评价着眼点进行仔细分析的基础上,运用多元统计分析法,从企业的财务结构、偿债能力、盈利能力、运营能力和成长能力五个方面初选出23个一级指标,然后运用组内多元回归分析法和因子分析法进行二次和三次筛选,最终确定出财务绩效评价指标体系,使得确定的指标体系有理有据、科学合理。在此基础上,运用主成分分析法和综合集成赋权法构建出企业财务绩效评价模型,修正了单纯使用主成分分析法的不足,使得所构建的评价模型更具有说服力。经实证分析,知该模型分析的结果与样本企业实际情况基本相符,进一步验证了模型的准确性和可操作性。     

基于多元线性回归模型的国民经济发展研究

本文采用多元线性回归分析的理论和方法,应用SPSS软件对影响国内生产总值的重要因素进行了分析,为我国国民经济发展走势提供了理论与数据支持。     

基于主成分法的我国通货膨胀影响因素分析

近几年我国的物价水平不断提高,通货膨胀的压力不断加大,这在一定程度上制约着经济的健康快速发展.本文选取1996 ～ 2012年的样本数据,建立多元回归模型,利用主成分分析方法从不同角度深入分析影响我国通货膨胀的具体因素.在此基础上,结合我国经济发展的实际情况提出了防控通货膨胀的建议.     

基于线性回归角度比较资产定价模型的价格预测功能——CAPM模型、Fama-French三因素模型及其扩展模型

本文运用线性回归的方法,选取了适当的统计量对当下运用最广泛的三个资产定价模型进行比较,这三个模型分别为CAPM模型、Fama-French;因素模型及其扩展模型.文章运用美国的基金数据来研究上述三个模型的价格预测功能,以及在线性回归下的拟线性的优劣.     

基于主成分的统计套利策略研究

主成分分析是一种降维的分析方法,其基本思想是,通过较少的变量来代替原来较多的变量,而这种代替可以反映原来多变量的大部分信息,因此主成分分析实际是一种降维的分析方法。本文利用主成分分析确定股票池的主成分变量,以此建立套利策略,实证表明该策略效果良好。