信息化对经济增长影响的量化分析

本以河北省1988-1998年有关统计数据为依据，首先给出了信息化指数测度模型，然后运用现代计量经济方法，研究了信息化指数与GDP指数之间的相关关系，科学的分析了信息化因素对经济增长的影响。     

山东省区域经济的统计分类

改革开放以来,山东省各地区经济都有了较快的发展,但是由于起点不完全一致,再加上资源、环境、社会等诸多因素的影响,各市地经济发展水平存在一定差异。本文运用聚类分析、因子分析等多元分析方法对山东省17个市、地经济发展水平进行统计分类,描述较发达地区和欠发达地区的分类结构。     

江苏省区域经济发展水平分析

针对江苏各城市间经济发展水平的差异性,本文选用十个指标构建综合评价体系,利用SPSS软件进行因子分析和聚类分析.结果表明13个地区之间经济发展差异较为突出,主要受综合实力因子和农业因子影响.大体分为三类:经济发达城市、经济次发达城市、经济发展滞后城市.最后,文章提出缩小江苏区域经济发展差异的一些建议.     

影响我国物流企业信息化水平的关键因子分析

目前我国物流业信息化水平低,为加速我国物流业信息化进程,急需找到影响我国物流企业信息化水平的关键因子,以便能针对性地采取对策.首先基于现有文献,初步找出影响我国物流企业信息化水平的全部主要因素,然后采用因子分析方法,得出影响我国物流企业信息化水平的关键因子有九类,即政府支持因子、信息化技术因子、物流产业发展因子、信息化实施因子、信息化人才因子、行业与企业管理因子、信息化风险因子、信息化资金因子、利益相关者信息化水平因子.     

我国居民消费倾向的实证分析

依据国家统计局颁布的“中国统计年鉴 ( 99年 )”资料 ,通过研究消费、收入与储蓄的关系 ,证实了我国居民在经济转轨期内的消费倾向 ,并对居民的八项消费性支出进行了统计聚类分析和因子分析 ,获得了我国城乡居民消费性支出的地区谱系和消费共性。     

湖北省区域可持续发展水平的实证分析

选取了27个指标,对湖北省12个地级市2013年的可持续发展水平进行评价,利用因子分析法将可持续发展水平评价指标压缩为4个公因子,以综合加权因子得分为变量进行聚类分析,结果表明湖北省各城市可持续发展水平存在明显的区域差异,并由此指出各城市可持续发展中的特点和政策建议.     

用多元统计方法分析浙江省各地区的经济结构

本文首先利用因子分析方法研究浙江省11个地级市之间的相关性,利用因子得分得到浙江省11个地级市的综合排名。然后又把因子得分作为新变量,用聚类分析法对各地级市进行分类,把浙江省11个地级市分为4类。在统计分析的基础上对浙江省未来发展提出一些有益的建议,供有关部门参考。     

河南经济与教育、科技相关性分析的数学模型

依据1998～2006年间河南高等教育、科技与经济所考查指标的统计数据,运用相关与回归分析方法分别建立以人均GDP为因变量的数学模型,并对模型进行了分析.这11个指标的因子分析结果,得出与人均GDP联系密切的指标主要有5个,以这5个指标为自变量对人均GDP进行逐步回归分析,所得回归方程达极显著水平,同时得出,对人均GDP影响的重要程度从高到低依次为:人均RD经费支出,以每万人口在校大学生数,每万名科技人员发表论文数,每万人口中科技活动人员数.并就各指标对人均GDP的影响给出了合理的解释.     

基于因子和聚类分析的县域经济发展研究——以河南省18个县(市)为例

建立县域经济发展评价指标体系,以河南省18个县(市)作为样本,运用因子分析方法进行实证分析,提取出综合经济实力因子、农业发展实力因子、生活质量因子、投资因子和第三产业发展因子5个主因子,并基于主因子得分矩阵对18个县(市)进行聚类分析.结果表明:反映经济发展整体水平和工业生产规模的综合经济实力因子处于主导地位,同时农业发展实力因子的作用也不可忽视.论文认为利用因子分析和聚类分析相结合的方法研究县域经济,所得结论客观、可信,能够较好地反映影响县域经济发展的主要因素.     

基于面板数据的伊犁州直县(市)经济社会发展因子的实证分析研究

通过选取15项具体指标,采取基于因子分析的聚类实证研究分析法,对伊犁州直县(市)的经济社会发展水平进行了综合评价,并针对各县(市)的优势和特点,提出相应对策.     

北京区域经济状况分析

以区域经济为出发点 ,制定相应指标衡量体系 ,采用基于时序立体表的因素分析方法———全局主成分分析方法 ,对北京市四大区域的数据进行经济、社会状况分析 ,研究比较不同区域间的经济发展水平、资源优势以及城市对农村的辐射和渗透作用 ,为北京市制定平衡发展战略提供了量化依据     

线性加权评价与聚类分析理论及应用

针对当前大学生综合素质评价方法的弊端进行简单的探讨，提出了线性加权法和聚类分析法两种评价方法，并通过实例说明这两种方法的可行性，得到的结果也符合实际情况．     

多元统计分析在医院管理中的应用

本文应用多元统计分析中的聚类分析和因子分析法 ,对辽宁省金秋医院内科循环病房 1997- 1999年的月报表进行了综合评价 ,借以说明多元统计分析用于医院管理的实用性与优越性     

Communication, credible improvements and the core of an economy with asymmetric information

We analyze an economy with asymmetric information and endogenize the possibilities for information transmission between members of a coalition. We then define a concept of the Core that takes into account these communication possibilities. The internal consistency of the improvements is considered and an Internally Consistent Core, which requires credibility from the improvements is introduced. Received: September 1998/revised version: June 1999     

Preference Programming with incomplete ordinal information

This paper extends possibilities for analyzing incomplete ordinal information about the parameters of an additive value function. Such information is modeled through preference statements which associate sets of alternatives or attributes with corresponding sets of rankings. These preference statements can be particularly helpful in developing a joint preference representation for a group of decision-makers who may find difficulties in agreeing on numerical parameter values. Because these statements can lead to a non-convex set of feasible parameters, a mixed integer linear formulation is developed to establish a linear model for the computation of decision recommendations. This makes it possible to complete incomplete ordinal information with other forms of incomplete information.     

Canonical correlation analysis based on information theory

In this article, we propose a new canonical correlation method based on information theory. This method examines potential nonlinear relationships between p×1 vector Y-set and q×1 vector X-set. It finds canonical coefficient vectors a and b by maximizing a more general measure, the mutual information, between a^TX and b^TY. We use a permutation test to determine the pairs of the new canonical correlation variates, which requires no specific distributions for X and Y as long as one can estimate the densities of a^TX and b^TY nonparametrically. Examples illustrating the new method are presented.     

新疆城镇居民家庭消费分析

本文试用了一般探索性的统计分析及因子分析的方法,对新疆城镇居民的各个层次进行分析,并利用扩展线性模型进行纵向分析,以探讨出是否应该提高低层次收入水平消费者的生活质量的设想。     

在岗位评价中应用因子分析与聚类分析

岗位评估是企业或组织制订薪酬制度的基础。在岗位评价及薪酬级别的设计中使用因子分析与聚类分析相结合的方法,克服了对指标得分简单加权求和的缺点,并以X J公司具体案例进行说明。     

An empirical likelihood approach to quantile regression with auxiliary information

We consider how to incorporate auxiliary information to improve quantile regression via empirical likelihood. We propose a novel framework and show that our approach yields more efficient estimates compared to those from the conventional quantile regression. The efficiency gain is quantified theoretically and demonstrated empirically via simulation studies.     

Tracking customer portfolio composition: A factor analysis approach

In this paper, we address the changing composition of a customer portfolio taking into account actions undertaken by the company to adapt its service offer to market conditions and/or technological innovations. We present a specific methodology to identify clusters of customers in different periods and then compare them over time. The classification process takes into account both qualitative and quantitative aspects of the consumption levels of the services or products offered by the company. The possibility of period‐to‐period variation in the customer portfolio and the service or product offer is also considered, in order to achieve a more realistic scenario. The core of the proposed methodology is related to the family of exploratory factorial and cluster techniques. The customers are classified by using a bicriterial clustering methodology based on ‘tandem’ analysis (multiple factor analysis+cluster analysis of the main factors). The bicriterial approach allows for a compromise between customers' consumption levels (a quantitative criterion) and their consumption/non‐consumption pattern (a qualitative criterion). The evolution of the customer portfolio composition is explored through multiple correspondence analysis. This technique allows visual comparison of the position of different clusters against time and the identification of key changes in customer consumption behavior. The methodology is tested on realistic customer portfolio scenarios for a major telecommunication company. We simulate various scenarios to show the strengths of our proposal. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.