论我国住房市场有效需求的形成

针对目前我国住房市场存在的有效需求不足的问题,分析其主要原因是住房价格过高,并对如何促进住房市场有效需求的形成,提出若干对策:确定合理的住房价格;促进住房金融业的发展;继续加强宏观调控力度;建立和完善社会保障制度;提高人们的生活水平等。     

基于逐步回归法的IPO动态定价模型及实证研究

利用多因素逐步回归法对IPO(Initial Public Offerings)定价变量进行调整,选取行业平均市盈率、每股收益、每股净资产、发行后流通股比例和年成长率共5个内外部因素,建立了动态化的IPO定价模型.多项假设检验表明调整变量的定价模型具有较好的统计特征,在实证检验中该模型也具有较好的适用性,优化了现有的定价模型.     

逐步回归响应面法

在自适应过程中采用加权逐步回归对响应面进行拟合,有效解决了响应面函数中平方项和交叉项的聚舍问题,并可避免样本中存在的多重共线性造成的失真。算法根据迭代法中设计验算点附近的反馈信息对响应面的参数和形式同时作动态调整。由于样本点可以累积使用,每步迭代只需已入较少的样本点,使重分析的次数大为降低,适用于复杂结构的可靠性分析,数学和有限元算例表明,算法能在验算点附近精确,快速,稳定地逼近未知极限状态方程。     

基于逐步回归方法的宁夏物流需求分析

为了推动宁夏当代物流产业发展,对历史物流需求进行分析和对未来物流需求进行科学预测已成为必需.通过运用统计理论选取GDP、消费品零售总额、进出口贸易总额为自变量对以货运量为代表的物流需求进行回归分析,建立物流需求预测模型,预测未来宁夏物流需求,并分析了物流需求的影响因素.结果可为宁夏制定物流产业发展政策及物流基础设施规划、设计提供依据.     

逐步回归法辨识线性系统模型

线性系统的结构辨识主要依据模型残差来人工判断。这不仅引入了判断误差,同时也使该方法难于投入实际应用。针对这一问题,该文提出一种修正的逐步回归法,用于对有色噪声环境下的线性系统建模。该方法将各回归变量按对输出的“贡献”排队,通过判断“贡献”的显著性来决定是否选入回归方程,从而能够同时决定模型的阶次、系统纯时延和模型参数。该方法具有计算量小、适应性强等优点。仿真试验验证上述结论。     

市场经济条件下住房的供给与需求：房地产市场理论研究之一

住房是人们生活中的一项最为重要的特殊商品。显然，随着中国经济体制与住房制度的改革，城镇住房也必须要成为中国城镇居民的一项最为重要的特殊商品。中国的住房供给与需求也必将遵循市场经济的规律。因此，研究市场经济条件下的住房供给与需求毫无疑问是非常必要的。本文根据经济学的基本原理研究了住房价格、家庭结构、家庭收入等方面对住房需求的影响，对住房供给进行了理论探讨，并根据效用函数原理进行了相应的模型研究。     

用延迟焦化逐步回归法模型预测焦化产物的分布

因原油产地、加工方法等不同,减压渣油延迟焦化反应产物的分布及组成差异较大。对17种减压渣油的物理化学性质,如密度、残炭、灰分、金属含量、组成(饱和分、芳香分、胶质、沥青质)等进行了全面分析,并在管式焦化反应装置上分别进行焦化反应实验。采用逐步回归分析法对11组数据进行分析,首先确定对焦化反应产物分布的各项指标(包括焦炭收率、≤200℃轻油收率、>200℃重油收率、气体收率、气体中氢气浓度及甲烷浓度)影响显著的减压渣油理化性质,然后用多元回归拟合得到各理化性质的回归系数,建立延迟焦化装置产品分布预测模型,并根据6种减压渣油的性质对焦化产物分布进行预测,结果表明该预测模型的相对误差均小于5%。与已有模型相比,该模型不但可以同时预测焦化气体、轻油、重油和焦炭产率,还可以预测焦化气体中氢气和甲烷含量,从而为预测渣油的焦化产物分布、优化调配焦化原料的合理加工提供较为全面的参考信息。     

市场经济条件下中国城市住房的需求与供给—房地产市场理论研究之二

中国城市住房的供给与需求自从建国以来一直实行的是福利制度，在这种制度下，城市住房的需求处于一种无序的、非理性的需求，住房供给也处于一种只有投入没有产出的资金单方面供给状态。这种制度所造成的基本经济问题就是形成一种矛盾现象：一方面有大量的城市住房积压，另一方面却有大量的城市住房困难问题。随着市场经济发展，中国的城市住房需求将发展成以经济因素为主要因素的理性需求，住房的供给也将发展成为以资金的合理循环为基础的、可以有产出的经济行为而不再是一种政府行为。     

老龄化对住房需求影响的理论机理研究

人口老龄化不仅仅是指老年人口占比上升,它还会通过其他因素对一个国家或地区的社会、经济和文化等方面产生间接影响。现有研究对老龄化进程中住房需求变化的微观基础,以及住房消费行为背后的根源性因素及其作用机理的挖掘不够充分。因此,本文将从社会、文化、经济、制度与政策和技术5个方面总结影响住房需求的宏微观因素,并给出住房需求影响因素的作用机理和老龄化对住房需求的影响机理。研究得出:老龄化主要影响居民支付能力、人口特征、消费文化和技术水平,它们与房价预期和政策与制度一起共同作用于居民的住房消费偏好、消费决策和预算约束,并最终导致住房需求发生变化。     

基于逐步回归分析算法教师教学质量评估模型的研究

教师教学质量评估是保证高校教学质量的重要的举措。在评估教师教学质量的六项具体内容中,不一定每项都对教师教学质量评价有显著影响,并且各项内容之间也可能存在很强的相关性。为了使高校教学质量评估更加民主、更加科学合理,排除人为主观因素的干扰,运用逐步回归分析的方法来建立教学评估的合理模型[1]。通过这个模型的计算,分析影响教学质量的关键因素,找到提高教学质量的有效途径。     

关于逐步回归算法的一个修正

将逐步回归算法用于符号回归任务时,会产生计算溢出现象,其原因是在检验因子的显著性时,由于数据精度很高,可能会发生最大偏回归平方和Ｖｍａｘ与残差平方和ｒｙｙ相等或非常接近的情况,从而造成检验式分母的绝对值过小而溢出,对此,提出了两种修正方法,修正后的算法消除了隐患,可用于符号回归等高精度数据拟合任务。     

商品住房价格变动及回归分析-以中国东部16个地区为例

以中国东部16个地区为例,首先探讨了商品住房价格变动的特点和空间差异,结果发现：1999～2002年这些地区住房价格的总体水平大体一致,略有上浮;16个地区按照住房价格的高低,分为三个档次：青岛、济南、海口、福州、宁波、石家庄、天津七个地区的房价水平相对较低;大连、沈阳、杭州、南京、厦门五个地区的房价水平大体上处在中间层次;上海、广州、北京、深圳四个地区的房价水平相对最高．在此基础上,本文又选用若干指标,就地区经济发展水平同商品住房价格之间的关系作了进一步的量化分析,即利用逐步回归的方法,建立了比较理想的回归模型,以期为分析判断地区商品住房价格的宏观走势提供部分依据．     

逐步回归分析的拓展

给出一种方法,在逐步回归后,使每一前进（后退）步为一单元步,用Ｆ检验来判别这单元步的去留,使回归式子比逐步回归纳入更多的解析变量,同时能减低向后消元法产生多重共线性的可能性．     

基于逐步回归分析的河南粮食产量因素研究

运用逐步回归分析的方法,建立河南省粮食产量的回归模型,并对影响粮食产量的主要因素进行回归分析．引入回归方程的主要影响因素为粮食单产、农业机械总动力、乡村从业人员、化肥施用折纯量、农村用电量等,由此确定影响河南省粮食产量因素的回归方程模型．分析表明,利用逐步回归分析建立的模型具有很好的拟合效果,最大误差仅为12．5％．     

随机生成候选因子集的逐步回归原型匹配算法

为实现符号回归，将逐步回归技术引入了一种基于逐步回归技术的符号回归算法，通过恰当组织基函数库，可以发现为数众多的符号函数，该算法效率较高，且可用于样本数据中含有较大随机噪声的场合。根据该算法开发的符号回归程序，可用于符号微积分，函数方程求解和科学定律的实验发现等智能发现任务。     

基于逐步回归的安徽省税收与GDP的增长关系

利用SPSS软件对安徽省1994-2014年税收和GDP数据进行实证研究,发现税收随着GDP的增长而增长,基本呈线性关系.分别对GDP和税收作逐步回归,寻找最优子集,发现对GDP有显著影响的是营业税和增值税,对税收有显著影响的是第三产业.     

基于最优分割和逐步回归方法的机床热误差建模方法研究

根据机械结构的基本热变形模式,分析加工过程中的机床热误差模态,对温度测点进行初步选择.通过最优分割法优化温度测点和逐步回归法建模,将温度测点个数从初始的16个减少到3个热关键点.机床热误差模型拟合结果与实际热误差测量结果进行比较,检验结果说明该热误差模型精确度优良.