苏州外资制造业经济增长因素贡献率测算模型与分析

在经济增长因素分析中,人们常用生产函数来分析经济增长过程,测算各要素对经济增长的贡献率.本文利用柯布-道格拉斯生产函数给出苏州外资制造业经济增长的六个影响因素贡献率测算模型与分析,由于六个影响因素之间存在多重共线性,为消除多重共线性,使模型合理,本文使用主成分回归建立模型,结果令人满意。     

基于产业结构和能源视角的浙江省经济增长的实证分析

本文从Solow模型出发,同时将产业结构、能源和对外贸易因子纳入到Cobb-Douglas生产函数中,建立主成分回归模型,实证研究了产业结构和能源消费对经济增长的作用程度.本文同时基于能源与产业结构的分析,是对已有研究的一次有益尝试.回归结果显示:产业结构因素和能源因素对浙江省经济增长较其他因素具有较强的正向带动作用.最后,本文给出了相关建议,建议相关部门尤其要做好产业结构优化升级与能源消费结构优化的"两手抓"工作。     

基于MCMC主成分回归分析方法的经济增长因素研究

将MCMC算法融合到主成分回归分析模型中,提出MCMC主成分回归分析方法.新方法既具有有效避免解释变量之间的多重共线性问题以及简化回归方程结构的主成分回归分析方法的优势,又能够充分利用MCMC算法的融合先验信息、模型信息及样本似然函数的长处.将方法应用于对嘉兴市1997年至201.0年的经济发展指标的数据建模分析,结果表明,方法能有效克服现有分析方法的不足,建立预测精度更高的模型.     

用统计分析方法探讨西部区县旅游业的发展

运用主成分分析方法,对影响西部区县旅游业发展的因素进行分析,探寻西部区县旅游业发展的规律,并建立旅游业收入的主成份回归模型。     

基于Adaptive-Lasso的本科成绩统计分析

本文主要研究了合肥工业大学数学学院数学专业学生的本科成绩状况,应用多元线性统计方法,探讨了前期所有课程成绩对后期成绩的影响.首先对前期课程进行主成分分析,并采用逐步回归方法建立了后期成绩与主成分之间的回归模型.其次,采用Adaptive-Lasso方法建立后期成绩与前期课程成绩间的Adaptive-Lasso回归模型.最后,对以上模型进行对比分析.研究表明,基于Adaptive-Lasso方法的主成分回归模型能很好地拟合后期成绩,并对后期成绩情况给出合理的解释.     

函数型部分线性复合分位数回归模型的估计（英文）

本文研究函数型部分线性复合分位数回归模型的估计问题.我们采用函数型主成分分析方法分析斜率函数,回归样条逼近非参数函数.在相当宽松的条件下给出斜率函数和非参数函数的收敛速度.最后通过理论模拟和实例分析来评价我们提出的方法.     

部分函数型线性空间自回归模型的假设检验

本文提出了部分函数型线性空间自回归模型的空间效应以及参数效应的假设检验问题.首先利用函数型主成分分析方法估计斜率函数,利用广义矩估计方法估计参数.然后利用得到的相合估计,在原假设和备择假设下,构造了基于残差平方和的检验统计量,同时给出了此检验统计量的渐近性质.模拟结果表明在有限样本下,检验统计量具有良好表现.最后将部分函数型线性空间自回归模型的检验应用到一个关于经济增长的数据案例中,说明所提出的检验统计量的应用表现.     

回归模型的最佳变量子集合选择

本文在信息量准则的基础上着重从两个方面来阐述回归模型的最佳变量子集合选择方法:1.主成分分析方法选取主因子,以降低维数;2.主成分分析倒筛法和信息量准则相结合.文中以实例着重阐述如何运用第二种方法,得到了满意的选择效果.本方法在理论上是严谨的,实际上是可行的.     

基于GM(1,1)与主成分回归的海南GDP预测及其影响因素分析

以海南省年度GDP为衡量经济增长指标变量,以旅游业总收入、农林牧渔业增加值、建筑业增加值、固定资产投资总额、社会消费品零售总额及对外贸易进出口总额六个指标作为影响因素,采用多个标准对1987-2014年数据进行筛选,建立GM(1,1)模型对海南GDP及其影响因素进行5年预测,来分析海南经济结构变动趋势.利用灰色关联分析定性分析了六个行业对GDP的影响程度;从定量分析角度,利用线性主成分回归模型和对数主成分回归模型分别对海南GDP进行边际、弹性分析.发挥了灰色系统科学理论和计量经济模型各自长处,为建设海南国际旅游岛相关政策的制定提供参考.     

主成分分析与支持向量机相结合的区域降水预测应用

将主成分分析和支持向量机回归相结合,以广西5、6月区域平均日降水量作为预报对象,进行区域日降水量预测研究.首先,整理分析大量的T213数值预报产品信息数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;其次,根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机,并利用遗传算法优化参数;最后,输入支持向量机所需数据,得到主成分预测结果,建立广西日降水预报模型.实例计算结果表明,支持向量机回归模型比逐步回归模型有更好的预测能力.     

中国政府公共支出在GDP长期增长中替代效应及互补效应的实证研究

本文通过对财政变量的替代效应及互补效应的分析,系统地研究了中国政府特殊公共支出体系各组成部分与GDP之间的长期动态关系,并利用方差分解技术具体分离了政府公共支出各组成部分对GDP的增长效应。通过实证研究我们认为,政府购买支出表现出一定的互补性、对经济的长期增长有一定的解释能力,而预算外支出、政府基础设施投资则表现出一定的替代性,对经济的长期增长解释能力十分有限。     

基于主分量分析和BP神经网络的个人信用评估模型

运用基于主分量分析和神经网络(PCA-NN)的个人信用评估模型以期取得更好的预测分类能力.经实证分析及与SVM方法、线性判别分析、Logistic回归分析、最近邻估计、分类回归树及神经网络等方法的对比,结果表明,该方法有很好的预测效果.     

我国上市公司资本结构影响因素实证分析

本文选取了可能影响企业资本结构的多个指标变量进行分析 ,利用主成分分析提供的方法将变量综合成彼此互不相关的少数几个主成分。再用主成分 (作为回归自变量 )对企业的 5种资本负债比 (作为回归因变量 )进行多元回归分析 ,得出了影响企业资本结构的主要因素 ,以及这些因素与企业资本结构之间的关系 ,为企业确定资本结构提供参考依据 ,为企业财务决策提供支持。     

����Adaptive-Lasso�ı��Ƴɼ�ͳ�Ʒ���

??In this paper, the multivariate linear statistical method is applied to research the undergraduate grades of students from the school of mathematics in Hefei University of Technology, and explore the impact on the later achievement by the early stage of achievement from all undergraduate courses. First, we get the main components from the previous courses by principal component analysis, then construct a linear regression model between the later achievement and main components by the stepwise regression method. Next, a linear regression model between the later achievement and the early stage of achievement from all undergraduate courses is constructed by Adaptive-Lasso method. Finally, comparative analysis is performed for the result of the above models. The research shows that the principal component regression model based on the Adaptive-Lasso method can well fit the later achievement, and give a reasonable explanation for the later academic performance.     

具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析

为便于进行数据分析,首先将数据中的位点信息由原来字母编码方式转换为数值编码的方式,根据位点的编码信息和患病信息,采用Logistic回归的方法,找出某种疾病最有可能的一个或几个致病位点,同时采用显著性检验进一步对建立的模型进行检验,证明了建立结果的合理性。此外,通过主成分分析,从原有的300个主成分中取出了225个主成分尽可能多地反映原来基因变量的信息,再通过主成分Logistic回归分析找出与疾病最有可能相关的一个或几个基因。最后,采用典型相关分析找出与相关性状有关联的基因位点。     

FDI、经济增长与金融发展双门槛效应——基于我国1992-2012年省际面板数据

FDI对经济增长是否总是起到正面推进作用?进一步,该作用的发挥在多大程度上依赖于当地的金融发展水平?这是我国当前修订对外开放政策框架前所必须要考虑的问题。本文使用Hansen非动态面板门槛回归模型、采用我国1992-2012年省际面板数据对FDI对经济增长作用的金融发展门槛进行了实证分析。研究发现,与一般认为的FDI总能促进地区经济增长的观点不同,FDI对经济增长的作用具有明显的金融发展门槛效应,而且是双重门槛:当金融发展水平低于低门槛时,FDI对地区经济会有抑制作用;在高低门槛之间,FDI对经济增长会有比较显著的促进作用;高于高门槛时,FDI对地区经济的促进作用将逐步回落;金融发展双重门槛的存在使得FDI对经济增长的作用整体呈现倒U型。论文最后据此提出应根据地区金融发展程度实行差异性政策等相关的政策建议。     

技术创新积累效应的混沌模型及其政策条件

借助于长期经济增长混沌模型和有关理论,建立了产业系统演化过程中技术创新积累效应的混沌模型;模拟分析表明,这一遵从确定规则的模型,可以产生有规律的行为,也可产生无序的不确定行为即混沌行为,其中,政策力能起到重要作用.     

Prediction of work-related accidents according to working conditions using support vector machines

Support vector machines (SVMs), which are a kind of statistical learning methods, were applied in this research work to predict occupational accidents with success. In the first place, semi-parametric principal component analysis (SPPCA) was used in order to perform a dimensional reduction, but no satisfactory results were obtained. Next, a dimensional reduction was carried out using an innovative and intelligent computing regression algorithm known as multivariate adaptive regression splines (MARS) model with good results. The variables selected as important by the previous MARS model were taken as input variables for a SVM model. This SVM technique was able to classify, according to their working conditions, those workers that have suffered a work-related accident in the last 12 months and those that have not. SVM technique does not over-fit the experimental data and gives place to a better performance than back-propagation neural network models. Finally, the results and conclusions of this study are presented.     

我国东西部城市经济实力比较的主成分分析

本文运用主成分综合评价模型 ,对我国东、西部所辖 2 1个中心城市的 2 0 0 0年主要社会经济指标进行实证分析 ,给出这些城市经济发展水平的综合得分及其排序 ,进而对我国东、西部城市的经济实力进行定量比较 ,其结论得到系统聚类分析方法的印证