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。     

重庆市主城九区经济竞争力的实证研究

通过构建主城九区经济评价指标体系,并利用主成分分析方法,对重庆市主城九区的经济发展水平进行分析,得出重庆市2010年各区综合实力排序情况,并做出相应的评价分析。     

CPI指数的主成分分析及对经济走势的影响

分析CPI指数的主要影响因素及其对经济走势的影响,对宏观决策具有积极意义。文章首先通过应用主成分分析法找出影响CPI指数的主要影响因素;其次运用时间序列分析工具来解析CPI指数与宏观经济走势之间的关系。结果表明,我国CPI指数与宏观经济走势之间存在着长期相关关系,长期来看CPI指数可以作为一个重要指标来预判宏观经济走势,决定宏观经济政策;在短期来看,CPI指数属于滞后指标,只能用来反映之前的宏观经济状况。     

能源-经济-环境系统

本文以河北省为例,采用综合发展评价指标体系考察了2000-2008年间的能源、经济、环境(3E)综合发展水平状况.研究发现,区域3E综合发展水平虽然整体趋势向好,但各子系统问的非平衡性矛盾依然突出.基于此,文章提出了协调发展区域3E的合理措施,为制定统筹兼顾的区域可持续发展政策提供了理论依据和数据支持.     

基于主成分类聚分析的区域物流规划——以广东省为例

本文以广东省21个重要城市为例,利用主成分分析对广东各地区的物流发展综合实力进行评价,再利用新得到的综合主成分指标代替原采较多的评价指标,对省内各地区的物流发展进行聚类分析,最后对广东省区域物流中心做出了总体规划。     

基于主成分分析的河北省物流发展水平研究

文章在河北省环首都经济圈战略提出这一背景下,通过选取2005-2010年河北省物流业发展水平的相关数据,利用5个一级指标和17个二级指标来建立物流业发展水平的指标体系,从定量的角度分析河北省物流发展水平,在主成分分析的基础上得出了河北省物流发展水平的相应结论,从而为新时期河北省物流发展方向提供数据参考.     

基于面板数据的省级碳排放模型构建及预测分析

在全球气候变暖的大背景下早日实现碳达峰、碳中和,被认为是国家健康发展的重要前提,因此,约束碳排放、实现碳达峰等议题的研究显得尤为重要。在已有碳排放影响指标的基础上,基于无量纲化的2002—2019年面板数据,运用Pearson相关分析与主成分分析,重新构建基于三次产业划分的碳排放核算指标体系,构建以重构指标为基础的碳排放占比核算模型,借助ARIMA时间序列模型对2020—2030年的指标量及碳排放量进行预测,最后进行结果分析并提出相关应对策略。     

多视角下征信维权相关因素探析——基于河南省洛阳市的数据

随着征信市场发展和中国人民银行征信系统覆盖面不断扩大,征信维权案件数量呈逐年上升趋势,且维权种类多元化、诉求复杂化、协调难度大。通过分析征信维权的现状及根源,从金融业态、银行合规、主体意识等多个视角入手,运用主成分分析法和回归模型实证研究影响征信维权的多维因素。研究表明：信息主体的征信认知、维权意识、维权风险、新金融业态的出现、金融机构的业务合规性均会导致征信维权事件的发生。对此,从不同角度提出有针对性的建议,为解决征信维权问题提供参考。