中巴地球资源卫星社会效益支付意愿的影响因素

为了更好地发挥中巴地球资源卫星的社会效益,同时为中巴地球资源卫星的使用和管理部门提供决策参考依据,应用条件价值法(CVM),采用支付意愿问卷调查的方式,通过数据统计和回归分析,对中巴地球资源卫星的社会效益进行定量评价,得到了影响中巴地球资源卫星社会效益支付意愿的主要因素.共发放问卷2330份,收回有效问卷2285份,通过对问卷数据的描述性统计,得到支付意愿的分布情况和在各单一因素影响下的变化规律.用主成分分析简化影响因素,运用二元Logit回归模型和Tobit模型,得到在所有的影响因素中,对中巴地球资源卫星的重视性、个人平均年收入是影响被调查者对中巴地球资源卫星社会效益的支付意愿的主要因素.研究结论使得中巴地球资源卫星的收益和成本的比较成为可能,为政府制定相关政策提供理论基础.     

主成分分析法在非寿险保险公司偿付能力影响因素中的应用

本文运用主成分分析法对非寿险保险公司偿付能力诸多影响因素进行分析,简化成几个综合的成分,所得结果为保险监管部门和保险公司制定切实有效的管理策略,提供有价值的参考。     

影响农村居民健康的社会经济因素分析

如何度量影响健康的社会经济因素是一个困难的问题,不同于以往文献直接沿用国外文献中的做法,而是从我国农村现状出发,从个人和家庭社会关系两个层面入手选择社会经济因素的度量指标.基于CHIP2013大型微观数据集,定量分析了影响我国农村居民健康的社会经济因素,研究结果对影响农村居民健康的社会经济因素提供了更具时效性、更全面的认识.研究发现,个人层面的身份地位、职业选择、教育程度以及家庭层面的家庭经济条件和家庭社会关系对个人健康有正向影响.基于对这些社会经济影响因素的分析,提出了促进农村居民健康的一些政策启示,包括提升农村教育水平,增加农村家庭经济收入、增加非农就业机会以及建立全面的农村医疗保障制度,以提高农村居民抗击疾病风险的能力.     

基于因子分析的畜产品消费需求量影响因素研究

主要运用因子分析方法对畜产品消费需求量的影响因素问题进行了研究.首先确定了影响猪肉消费的14个影响因素,然后通过因子分析对影响因素进行降维处理,接着对因子进行了旋转,进一步修正了因子分析的结果,同时运用主成分分析,对因子个数的科学性进行了验证,最后确定了影响猪肉消费需求的3个主要因子,即需求因子、价格因子和人口因子.     

城镇登记失业率影响因素的探讨

就城镇登记失业率的相关问题进行了研究.利用格兰杰因果关系检验解决了确定影响因素的问题;建立了主成分分析模型和基于序列相关性的误差修正模型,解决了各影响因素和城镇登记失业率之间关联的问题;并利用所建模型对未来我国的就业前景作出仿真预测,得出了相应结论.     

基于主成分分析法的我国用电量的影响因素分析

2002年电力体制改革以后,我国电力行业取得了迅猛发展,电力需求量与生产量增长迅速,社会用电量也一路飙升.为了明确各影响因素与用电量的影响关系,以我国2002-2015年用电量相关统计数据为基础,选取国民生产总值、人口总量、第二产业GDP、能源消耗总量、城镇化率、单位GDP电耗、货物进出口总额、房屋施工面等12个指标,通过主成分分析法进行系统化研究.结果显示,我国用电量与第一主成分显著相关,而第二主成分没有显著相关关系.最后,针对具体分析结果,为相关政策制定和现状分析提供了建议.     

大学生活满意度影响因素的相关分析

对收集而来的数据进行相关性分析,筛选出与满意度效标值相关显著的选项:首先找出影响大学生活满意度的因素,然后用主成分分析的方法和全部入选法建立的回归方程得出影响大学生活满意度的主要因素。分析结果可以对如何进行大学生心理健康教育和素质教育提供一定的参考信息。     

基于主成分回归模型的湖南省就业影响因素分析

针对湖南省就业人数的影响因素问题,首先利用灰关联分析和相关系数法优选出对就业人数影响较大的指标,然后对优选的指标进行主成分分析得出了主成分表达式,最后将就业人数与主成分进行回归得到了就业人数的拟合方程.结果表明,城市化水平、国内生产总值和居民消费水平对湖南省就业人数的影响最大,从而为政府有关部门的决策提供了一定的参考依据.     

货币政策因素对房价影响的显著型分析

本文建立了供需平衡的多元对数线性模型,并使用主成分回归方法解决了最小二乘回归中的共线性问题。对35个大中城市数据的实证研究显示,影响房价的因素可以分为三个层次:第一层次是对房价的预期,弹性值为0.242;第二层次是贷款量、贷款利率、居民财富和货币发行量,它们对房价影响的弹性值分布在0.054-0.076之间;第三层次是宏观调控的政策变量,其弹性值为-0.0038。     

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.     

农村老人劳动参与意愿及影响因素研究

利用CHARLS调查数据,运用Logit二元选择模型探讨了我国农村老人劳动参与意愿及其影响因素.结果发现:农村有配偶老人的劳动参与意愿比单身老人更强烈;养老保险对农村老人劳动参与的作用效应不明显;家庭未成年小孩数量对农村老人的劳动参与有显著的正向影响;家庭收入越高,农村老人会降低其劳动参与意愿;在经济越发达的地区,农村...     

对使用主成分进行绩效指标值排名的讨论

对《基于数据的Goodgrant基金最优投资策略》一文使用主成分分析进行综合评价,对候选学校绩效指标值排名进行了探讨。首先,综合前人研究与本题实际,指出使用主成分分析进行综合评价存在的争议与不足;然后,分别建立TOPSIS模型和综合评价模型对候选学校的绩效指标值进行排名,并对不同方法得到的结果进行对比。结果表明,TOPSIS模型和综合评价模型得到的排名具有高度一致性,前50名重合率达98%,而与主成分分析综合评价的重合率仅有6%,说明使用TOPSIS等传统评价模型对候选学校绩效指标值进行排名更合适。     

矩阵奇异值分解及其在高维数据处理中的应用

矩阵奇异值分解能够实现对高维数据的局部特征提取及维数约减,在智能信息处理和模式识别研究领域具有十分重要的应用价值.首先分析了高维数据处理所面临的困境,并对常用的降维算法进行简单的归纳总结;然后阐述了矩阵奇异值分解的基本原理及其在维数约减和数据压缩中的物理意义;接着通过分析两种建立在奇异值分解基础上的PCA与LSA降维算法的数学导出过程,进一步给出了两者的等价性证明;最后总结了矩阵奇异值分解的优缺点,并且预测了高维数据处理技术未来的发展趋势.     

主成分分析在《大学生体育合格标准》综合评价中的应用

本文利用主成分分析方法,对《大学生体育合格标准》进行综合评价,通过计算和分析,得到了身体机能优劣的排列次序,并找出了他们之间存在的差异和原因,为今后增强学生体质,指导他们科学锻炼身体指出了方向     

主分量法在高校科研工作综合评估中的应用

本文根据高校科研工作的特点，采用主分量分析法建立了用于科研评估的数学模型，并对５０所高校进行了评估计算。     

基于CCSD多属性评价方法的区域经济竞争力研究

针对于主成分分析方法在区域竞争力研究中所表现出的局限性与不足,本文采用了一种基于相关系数标准差(CCSD)的多属性评价方法。该方法综合考虑了指标属性值的相关程度和偏差大小对评价结果的影响,并通过构建CCSD模型将其影响反映到指标权重的确定上,从而能够有效地克服主成分分析方法和传统的多属性评价方法在评价实施过程中属性权重确定的主观性。CCSD多属性评价方法在指标权重确定中消除了指标间的相关性影响,因此在指标选择上不再受统计量的局限,从而能够通过指标数据确定指标权重,依据客观数据得到评价结果。本文应用该方法对我国31个省市自治区的经济竞争力进行了对比研究,发现其评价结果与实际经济发展现状相一致,从而证实了该方法的有效性和实用性。     

产业集群创新能力评价模型的比较研究

针对产业集群创新能力评价的一些复杂方法,以文献中的基于BP神经网络的产业集群创新能力评价模型作为比较对象,提出了两种评价模型:组合评价模型和主成分指数模型.前者将变异系数法和Topsis法组合使用,用以评价产业集群创业能力;后者则是对所有参评样本的评价指标进行主成分分析,以主成分的方差贡献率为权重,构建主成分综合指数,从而形成产业集群创新能力的综合评价指数模型.对这两个模型用来自比较对象模型的同一数据进行了验证,三个模型都得出了非常相近的结果,而这两种模型更具可操作性且易于解释,这两者相比,主成分分析的方法则更为简单易行.     

基于实证方法的航空产业升级效果评价指标体系构建研究

本文提出了基于实证方法的航空产业升级效果评价指标体系的构建框架。该框架通过元分析法对相关文献进行筛选,建立了航空产业升级效果评价的初步指标体系;通过问卷调查的方式收集专家价值判断数据,以数据平均值判断指标重要性,删除评价重要性较低的指标;对剩余指标进行主成分分析,删除因子载荷系数较小、对产业升级效果评价影响较弱的指标;通过相关性分析将指标体系中对航空产业升级影响较弱的指标筛除,以克服信息冗余问题。最后,结合专家经验知识,依据主成分分析中的数据方差计算出指标信息量贡献比率为80%,从而验证了所构建指标体系的科学性;并通过算例验证了该指标体系的可行性。