江苏省物流需求影响因素分析及预测

对物流需求进行合理、科学的预测,为政府部门进行物流规划、统筹物流资源的供给提供依据。在利用主成分分析法选取适当指标的基础上,构建了多元线性回归预测模型,并对江苏省2012--2018年的物流需求量进行了预测研究。通过检验分析,证明了该模型的拟合度较好、预测精度较高、具有较好的显著性水平,预测结果具有可信性。预测研究的结果表明,江苏省物流需求在预测的时间范围内,将呈现较为显著的增长趋势。     

1978—2010年湖北省GDP影响因素的实证分析

利用湖北省1978-2010年的GDP、全社会财政支出总额和全社会商品零售总额的数据进行了协整分析和格兰杰因果检验,同时建立了多元线性回归模型,考察了上述两者对湖北省GDP变动的影响,并在此基础上对如何保持湖北省经济持续稳定增长提出了相应的政策建议。     

四川省旅游经济发展影响因素实证探究

基于2000—2016年四川省旅游经济数据,从地区宏观经济发展水平、旅游资源吸引力、旅游消费需求、旅游接待能力、交通便利程度等方面选取指标建立多元线性回归模型,对当地旅游经济发展进行实证分析。结果表明:显著影响四川省旅游经济发展的变量为国内旅游人次和居民消费水平。并针对目前存在的问题对促进四川省旅游经济更快更好发展提出合理建议。     

基于多元回归模型的个私从业人数影响因素的实证分析

利用陕西省2003-2013年的实际数据以及多元线性回归模型的理论方法,选取了财政收入、财政支出、税收以及非税收入等4个解释变量,研究了陕西省个私从业人数的影响因素。实证研究结果显示:陕西省个私从业人数受财政收入影响较为明显。基于上述结论,给出了相关政策与建议。     

湖北省人均 GDP 的 ARIMA 模型及预测

介绍求和自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）的模型拟合方法,利用SAS统计软件实现模型的拟合。采用时间序列分析方法,对湖北省1978～2013年人均GDP的数据进行分析。通过对数据平稳性检验、模型参数检验、白噪声检验等分析,建立了ARIMA（1,1,0）时间序列模型,并对未来十年的湖北省人均GDP数据进行预报。     

基于回归分析的我国外汇储备规模影响因素研究

从外债余额、进出口差额、年均汇价、GDP规模四种可量化的影响因素出发,利用回归分析的方法,建立了我国外汇储备多元线性回归模型,并对各个影响因素进行比较分析,为优化外汇储备规模提出了建议.     

基于岭回归法对海南省住宅销售价格的影响因素的研究

利用多元线性回归模型，研究了1996年到2008年海南省住宅销售面积、人口及城镇居民可支配收入对海南省住宅销售价格的影响，基于岭回归法来解决自变量间多重共线性的问题，借助EVIEWS6．0和SPSS17．0软件，建立相关的数学模型，最后预测海南省2009年住宅销售价格，结果表明模型短期预测精度较高。     

经济预测中的多元线性回归分析数学模型

通过矩阵形式建立了多元线性回归方程,并对回归方程进行了假设检验分析。为了避免复杂的数学运算,给出了剔除某一因素后回归方程的统一形式。采用矩阵法进行回归分析,不仅可以免除解方程的复杂过程,而且还可以使计算大大简化,便于编制程序利用计算机进行计算。     

皖南地区生活垃圾产生量预测与影响因素分析

预测城市生活垃圾产生量有利于城市规划建设。基于皖南六市2011—2020年的城市生活垃圾清运量及其影响因素基础数据,通过相关系数计算确定了各城市垃圾产生量的多元线性回归预测模型并进行了验证;结合影响因子估计和应用回归方程对皖南六市2021—2022年的生活垃圾产生量进行了预测。结果表明,皖南六市城市生活垃圾产生量的影响因素按相关系数从大到小排序依次为居民可支配收入、建成区面积、地区生产总值以及人口数量。2021—2022年的城市生活垃圾产生量总体呈上升趋势,其中,2022年马鞍山生活垃圾产生量的增长率为3.24%,芜湖和宣城为4.88%,铜陵为7.49%,黄山为4.63%,池州为-0.93%。各地应积极推行垃圾分类,倡导低碳生活方式,减少垃圾产生量。     

我国国内旅游收入影响因素的实证分析

以1997—2016年的数据为样本,运用多元线性回归模型,对影响我国国内旅游收入水平的5个主要因素进行分析;结论表明:国内旅客人数和旅行社个数是影响国内旅游收入的主要因素,当其他因素不变时,国内旅客人数每增加1×10~6人次,国内旅游收入会随着平均增加约12. 18亿元;每增加一个旅行社,国内旅游收入将平均减少0. 47亿元;对此,应实施政府主导型旅游发展战略,促进旅游市场结构升级,开发相关旅游产业体系。     

多元加权线性模型的影响分析

本文针对多元加权线性模型，讨论了一组观察数据对加权最小二乘估计的影响，给出了影响度量准则和它们的化简式及其分布，建立了Ｗ－Ｋ统计量与广义相关系数之间的联系。     

基于多元线性回归模型的居民用电量影响因素分析

随着社会和科学的不断进步,人们意识到环境能源对人类发展的重要性,节约能源是其中的一个重要措施。居民用电量与多种因素有关。为了研究各个影响因素对居民用电量影响程度的大小,以蚌埠市为例,首先从影响电量的供给、需求和外部因素角度分别选取了收入、价格、人口、气温及居住面积等五个因素作为分析指标,然后在EVIEWS建立蚌埠市居民用电量与以上5个因素的多元线性回归模型,用以研究各个影响因素对居民用电量的影响程度大小。通过EVIEWS对回归结果的分析得到如下结论:当前影响蚌埠市居民用电量的最主要因素取决于人口数量和人均居住面积,并提出节约用电的相关建议。     

中国人均GDP的ARIMA模型分析与预测

人均GDP是反映一个国家综合实力的重要经济指标,由于经济波动的影响和随机因素的干扰,一般单变量模型模拟的效果较差,利用ARIMA(1,1,2)模型建模,可用过去人均GDP的值和过去误差来预测未来人均GDP的走势,有较强的预测能力,从而为经济政策的调整和制定提供参考.     

我国教育经费投入的影响因素的分析

教育财政支出是我国政府支出的重要组成部分。随着经济的发展,我国对教育的重视程度越来越高,教育支出规模和结构都发生了一些变化。本文运用spss软件建立多元线性回归模型,对我国教育经费投入的主要影响因素进行分析。     

地方税收收入预测的数学模型——以贵州省为例

建立地方税收收入的3个单一模型,针对单一模型中存在的模型误差,将组合预测的方法引入地方税收收入预测中,构建基于Cubic模型和ARIMA模型的非负组合预测模型.利用地方税收收入数据进行实证研究表明,组合预测模型的误差优于相应的单一预测模型.     

地铁安检服务时间及其影响因素分析

将乘客通过地铁站安检机的过程细分为放包、走行和取包3个阶段,采集了北京地铁站安检过程的视频数据并进行统计分析,提取可能影响安检服务时间的6个乘客因素和4个环境因素,利用逐步回归的方法提取显著性影响因素.研究发现:行李和安检机类型是影响安检服务时间的最主要因素;年龄、性别、前方乘客类型和数量、结伴、使用手机、运动方式也影响安检过程.通过相对误差对模型进行验证,结果表明:建立的回归模型具有较好的适应性,平均相对误差约为10%.     

基于干预分析模型下的新疆GDP预测研究

通过对新疆GDP序列做对数变换,分析了对数变换后的新疆GDP序列的自相关系数和偏相关系数,合理地建立了ARIMA模型,利用干预分析方法对亚洲金融危机所引起的误差进行了修正;结果显示,通过干预影响序列建立起的干预模型能够定量的表示出亚洲金融危机对新疆GDP的影响。     

农业类上市公司净资产收益率影响因素分析

采用多元线性回归的方法及SPSS统计分析软件，对32家不同类别中国农业类上市公司2011年度的经营业绩从盈利能力，营运能力、成长能力三方面进行分析，选取净利润增长率，息税前利润率、总资产周转率及类别四个指标，分析其对净资产收益率的影响。     

中国煤炭产业集中度影响因素分析

在产业组织理论经典的SCP(结构-行为-绩效)分析范式中,市场结构通过影响市场行为,进而可以影响市场绩效.调整和改善不合理的市场结构是提高目标市场绩效的重要手段.产业集中度是重要的市场结构指标,它的变化的影响因素一直是产业经济学研究的重要内容.文章将产业组织理论和计量经济方法相结合,运用统计学相关方法及统计软件,对我国煤炭产业集中度的主要影响因素进行定量的实证分析,最终确立期初集中度、进入壁垒、市场容量、扩张能力等指标与煤炭产业集中度之间的数量关系,为制定我国煤炭产业又好又快发展的产业政策提供参考.