基于岭回归和LASSO回归的安徽省财政收入影响因素分析

基于1988—2019年安徽省财政收入及相关经济指标数据,运用岭回归和LASSO回归方法,探究安徽省财政收入的影响因素.考虑到较多的自变量会造成严重的多重共线性,首先应用岭回归及LASSO回归模型降低变量间共线性的影响,然后再进行变量选择,最后对两模型进行比较分析.结果显示:相较于岭回归模型,LASSO回归模型更优.第...     

一种新的支持向量回归预测模型

采用支持向量机理论建立了一种新的支持向量回归预测模型,模型的求解可转化为二次规划问题,并能实现模型参数的自动选择,运用MATALAB软件进行编程实现.用此模型对我国财政收入问题进行了预测,并与统计回归模型进行了比较,结果表明了该模型具有较好的预测效果和概化能力.     

基于Jackknife互信息的高维非线性回归模型研究

确定独立筛选(SIS)方法在处理超高维稀疏线性回归模型的变量选择问题上已得到了广泛的应用,且已被推广到处理广义线性回归模型的变量选择问题.但SIS不能很好地解决非线性回归模型的变量选择问题,关于该问题的现有研究也较少,因此,如何有效地对超高维稀疏非线性回归模型进行变量选择是一个具有研究价值的问题.本文在经典的SIS方法...     

基于M-H抽样算法的贝叶斯Probit分位回归模型研究

针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明:贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.     

用主成分回归分析解决回归模型中复共线性问题

主成分回归分析是将回归模型中有严重复共线性的变量进行因子提取,得到正交的因子变量,然后对因子变量进行回归模型的建立.通过具体实例介绍复共线性的判别方法以及如何利用主成分回归分析方法建立较理想的回归模型,从而解决了由于复共线性而造成病态回归方程的问题.     

基于逐步Logistic回归下分类算法的个人信用评估分析

为了给消费者信贷决策提供合理依据,基于真实的客户信贷数据,运用逐步Logistic回归方法依据AIC准则进行变量选择建立经典决策树、条件推断树、随机森林、支持向量机等分类模型,并对4个分类模型的预测结果进行比较.结果表明:基于逐步Logistic回归建立的随机森林分类模型准确率达97％,预测效果最优;随机森林算法具有较...     

房价非线性回归模型及期权定价

从宏微观经济学的角度出发,依照国家统计局网站的数据选取多个可能影响房地产价格的变量建立了全国房地产平均价格模型.运用R语言对数据进行了多元线性回归分析、多元非线性回归分析、相关性分析、多重共线性分析、岭回归分析等统计分析,得出房价的线性与非线性多个模型并进行了比较.结合随机微分方程、实物期权等相关金融数学知识进行了房价模型的理论推导与实际估计,并对房价期权进行了定价.利用Matlab对模型进行了大量的模拟并得到较好结果.     

函数系数部分线性回归模型的变量选择方法

函数系数部分线性回归模型是变系数模型中的一种特殊情形,文章对这种新的变系数模型的变量选择问题进行了主要研究．首先,运用局部多项式方法得到非参数项的估计,并且使用B样条逼近函数系数,选取SCAD惩罚作为变量选择方法．其次,得到了估计的渐近性质．最后,模拟说明了该估计方法较好地达到了变量选择的目的．     

删失回归模型的分位数变量选择和压缩估计

删失回归模型是一种响应变量受限制的模型,广泛应用于计量经济学中.针对删失回归模型,借助于分位数估计方法和SCAD型惩罚函数,提出了一种变量选择和压缩估计方法.该方法可选出对模型有贡献的回归变量,即非0回归系数,同时给出非零参数的一个相合估计.另外,获得了变量选择方法的oracle性质.最后,利用数值模拟计算说明所提出方法的效果.     

基于众数回归的变系数模型统一变量选择

研究了众数回归下变系数模型的统一变量选择问题.利用B样条基函数近似非参数部分,在众数回归下建立SCAD惩罚函数同时选择变系数模型中的重要变量并且识别具有常数效应的协变量,在一定条件下, 证明惩罚估计量相合性和稀疏性,通过数值模拟评估所提出的变量选择方法的有效性.     

删失回归模型中SCAD型变量选择与估计(英文)

删失回归模型是一种很重要的响应变量受限制的模型,它广泛应用于计量经济学中.基于SCAD罚函数,提出了SCAD型罚变量选择方法.该方法可选出重要的回归变量,即真参数中非零系数,同时给出非零参数相合估计.另外,证明了变量选择方法是相合的,具有oracle性质.最后,进行数值模拟计算说明所提出方法的效果。     

具有幂变换的半参数分位数回归

考虑响应变量具有幂变换的半参数分位数回归模型.非参数部分运用B样条进行估计,通过最小化累积残差平方和来估计Box-cox幂变换中的参数.研究得到了半参数分位数回归模型估计的一致收敛速度.     

潜半参数回归模型的变量选择

作者提出了潜半参数回归模型及其估计方法.该方法应用双重判罚,使得在估计非参数的同时可以对参数部分进行参数估计和变量选择.在分析过程中作者还得到了潜变量的估计值.     

基于样条函数的时空加权回归模型变量选择

为了提高时空加权回归模型的预测精度,增强时空加权回归模型的可解释性,选择对因变量具有显著影响的重要变量已成为当今统计分析中一个重要研究课题。首先对时空加权回归模型的系数使用样条函数作出逼近,其次在最小二乘的理论基础上,根据SCAD惩罚理论对时空加权回归模型各变量所对应的系数进行处理,并利用BIC准则来选择调谐参数λ,最终通过迭代算法来选择出对时空加权回归模型有用的变量,剔除掉影响模型准确性的变量,达到精简模型、提高预测精度的目的。     

基于改进支持向量回归的岩溶天窗水位预测模型

利用主成分分析对影响变量进行特征提取,选择通用性较强的径向基核函数,应用遗传算法对影响支持向量回归模型的2个重要参数惩罚因子C和核函数参数γ进行优化,建立了基于遗传算法优化的支持向量回归模型,并以提取特征作为模型输入应用于后寨地下河流域平山天窗水位预测.预测结果表明,与传统偏最小二乘回归模型相比,优化后的模型具有更高的...     

分位数回归模型中的两步变量选择

对于高维分位数回归模型提出了一种两步变量选择方法,这里协变量的维数pn远远大于样本量n.在第一步中,使用e1惩罚,并且证明第一步由LASSO惩罚所得到的惩罚估计量能够把模型从超高维降到同真实模型同阶的维数,并且所选模型能够覆盖真实模型.第二步对第一步所得模型使用自适应的LASSO惩罚来剔除冗余变量.在一些正则性条件下,证明了此方法具有变量选择的相合性.还进行了数值模拟和实际数据分析,用来表明此方法在有限样本下的表现.     

吉林省居民消费水平的变系数回归分析

运用变系数回归模型,根据1980-2014年数据,分析吉林省居民消费水平,并与普通线性回归结果进行比较。根据残差平方和与居民消费水平预测值,相比于线性模型,变系数回归模型在拟合精度和预测精度上都有所改善。     

基于样条函数的时空加权回归模型变量选择

为了提高时空加权回归模型的预测精度,增强时空加权回归模型的可解释性,选择对因变量具有显著影响的重要变量已成为当今统计分析中一个重要研究课题。首先对时空加权回归模型的系数使用样条函数作出逼近,其次在最小二乘的理论基础上,根据SCAD惩罚理论对时空加权回归模型各变量所对应的系数进行处理,并利用BIC准则来选择调谐参数λ,最终通过迭代算法来选择出对时空加权回归模型有用的变量,剔除掉影响模型准确性的变量,达到精简模型、提高预测精度的目的。
     

分位数回归模型中的两步变量选择（英文）

对于高维分位数回归模型提出了一种两步变量选择方法,这里协变量的维数p_n远远大于样本量n.在第一步中,使用l_1惩罚,并且证明第一步由LASSO惩罚所得到的惩罚估计量能够把模型从超高维降到同真实模型同阶的维数,并且所选模型能够覆盖真实模型.第二步对第一步所得模型使用自适应的LASSO惩罚来剔除冗余变量.在一些正则性条件下,证明了此方法具有变量选择的相合性.还进行了数值模拟和实际数据分析,用来表明此方法在有限样本下的表现.     

半参数顺序变量回归模型

在比例优势模型基础上对顺序变量回归模型作更一般的推广, 建立了半参数顺序变量回归模型, 构造了模型中的线性和非线性部分的估计量, 并证明了该估计量的弱相合性. 通过数值模拟, 考察了不同样本容量下半参数顺序变量回归的判断正确率和回归函数的均方误差.实验结果表明: 半参数顺序回归模型在小样本情况下仍具有较高精度, 并且在实验点处的重复次数相对于观察点个数对精度影响更大. 通过对粮食预警实例的计算表明, 半参数顺序回归模型较比例优势线性模型具有更好的外推效果.