非线性混合回归模型在年径流预报中的应用探讨

在气候变化和人类活动等影响下,径流变化日益复杂,常用的流域径流预报方法有时间序列法、多元回归分析等,但这些方法预报精度较差,笔者建立起基于BP神经网络系统的年径流预报非线性混合回归模型,并以1961~2001年的数据为训练样本,以2002~2010年的数据为预测检验样本对新疆天山北坡昌吉州呼图壁县内的军塘湖流域年径流进行预报,结果表明,该预报方法具有较高的预报精度。     

基于季节长记忆双自回归模型的日径流模拟

传统时间序列模型无法同时考虑径流序列的长记忆性和时变波动性,且模型参数限制严格,从而使日径流序列模拟受到限制,影响径流模拟预测精度。本文提出了同时考虑非平稳性、季节性、长记忆性和时变波动性的新型双自回归模型(WOA-SFIDAR),并与经典长记忆波动率模型(SFIAR-GARCH)进行对比,选取渭河流域4个水文站日径流序列进行模拟验证。结果表明：WOA-SFIDAR模型的模拟能力优于SFIAR-GARCH模型,模拟结果很好地保持了日径流过程的统计特性。7、8月份模拟均值误差相对较大,WOA-SFIDAR模型的误差范围(5.72～32.56)低于SFIAR-GARCH模型(7.42～48.02)。WOA-SFIDAR模拟逐月变差系数(C_v)和偏态系数(C_s)与实测序列统计值间偏差范围为0～0.51和0.02～1.31,优于SFIAR-GARCH模型(0.02～0.56和0.06～1.52);模拟结果能够保持日径流序列自相关系数(ACF)的变化趋势,且随滞时的增加,实测序列与模拟序列的ACF差距减小。文中模型扩展了水文随机模拟方法,可为日径流模拟...     

考虑多因素的地区综合法推求设计洪峰流量——以西双版纳地区为例

为提高设计洪水的计算精度,建立了考虑多因素的地区综合公式推求设计洪峰流量。在西双版纳及周边区域内选取了10座水文站作为地区综合分析的参证站,提出了考虑流域面积、暴雨量、地形条件等多因素的地区综合法,并利用幂函数回归分析与最小二乘法推求出不同地形条件下设计洪峰流量的二元幂函数公式。结果表明:考虑多因素的地区综合法较考虑单因素的地区综合法计算的洪峰流量均值、C_v最大误差分别下降了约52%,8%。这是因为多因素地区综合法中考虑了暴雨及地形条件这两个影响洪峰流量的主要因素,使得其计算成果更具合理性。因此,利用考虑多因素的地区综合公式推求西双版纳地区设计洪峰流量更加合理,可提高计算精度。研究成果可应用于其他无水文资料地区。     

中国居民物质性消费与收入关系及其空间特征

对1993年起中国开始步入过剩经济时代进行了实证分析，给出了沿海与内地城镇及农村居民物质性消费与收入的恩格尔函数及其特征；在收入－消费关系空间特征分析的基础上，指出居民消费倾向内地高于沿海，内地城镇高于农村。最后从居民物质性消费与收入关系及空间特征角度讨论了现阶段加速中西部地区发展的必要性与合理性。     

经济增加值和市场增加值对股票收益率解释能力的实证研究

本文以沪深两市659家上市公司三年的数据为基础,运用回归分析方法,研究在目前国内权益资本市场中,经济增加值与市场增加值两大指标体系对股票收益的解释能力。结果表明,在结合经济增加值和市场增加值两大指标体系之后,对沪深两市的股票收益存在一定的解释能力,但不是十分突出;同时在对股票收益解释能力中,经济增加值指标和市场增加值指标分别表现了自身的特点,起到了各自的作用,从而也在一定程度上说明了经济增加值与市场增加值在国内有一定的适用性。     

现金流对上市公司投资行为的影响分析

本文采用实证方法，检验我国上市公司融资约束、现金流与投资决策之间的关系。以沪深300指数样本上市公司为基础，结合面板数据和时间数据，利用线性回归方法检验公司投资行为与现金流量、营业收入、负债率、托宾Q等财务指标的关系，并进一步分析上市公司的投资与现金流量等指标的敏感性。     

北京市光机电一体化产业主要增长指标调整与波动原因探析

北京光机电一体化产业在持续增长基础上近年来出现调整与波动趋势,其深层原因及解决方案成为产业发展中被关注的重要问题。在对北京光机电一体化产业2000年至2005年数据调研与相关文献分析的基础上,文章通过对北京光机电一体化产业近年来的主要增长指标进行回归分析表明,北京光机电一体化产业工业总产值与产品销售收入、工业增加值、出口交货值有正相关的关系,2005年主要增长指标出现调整与波动的主因在于光机电一体化产业生产过程中新增价值的减少与加入WTO的冲击,北京光机电一体化产业发展需要政府在出口政策上给予光机电企业更多支持,同时光机电企业要进一步加大技术创新力度,提高产品竞争力。     

试论回归分析预测法在经济预测中的应用

回归分析预测法是常用的经济预测方法之一,它是在观察和分析经济发展的历史和现状的基础上,按照一定的方式建立反映其关系的数学模型,然后根据自变量在未来的变化来计算预测变量的变化,从而对未来的经济发展趋势进行预测。其关键是建立回归模型,并进行相关分析和结果预测。     

公司债务期限结构影响因素的实证分析

本文以上市公司板面数据及横截面数据为基础,利用混合时间序列回归、横截面回归和固定效果回归等方法,对影响我国上市公司债务期限结构的因素进行了实证检验。结果发现,除契约成本假说中成长机会外,绝大部分因素的检验结果与预期一致,进而验证了其适用性;经验证据不支持信息不对称假说;对税负假说相关因素的检验结果表现出不确定性;期限匹配假说得到了支持。研究还证明,具有较少自由现金流量、杠杆水平较高、规模大、受到管制和资产期限长的公司具有更多的长期债务。