机械工业宏观计量经济模型研究

基于时间序列分析的基本理论，采用线性回归和传递函数分析方法，研究了机械工业主要经济指标与宏观主要经济指标之间的相互影响关系．在此基础上，分析比较了机械工业主要经济指标的多元线性回归模型和多输入单输出传递函数模型．结果显示，传递函数模型比线性回归模型精度更高，更具有普遍性．     

对我国人均消费的计量分析

利用线性回归模型研究我国近二十年来人均消费量与主要影响因素之间的数量关系,通过对模型的不断改进,最终获得人均消费计量模型的线性回归,此结论能很好地解释近二十年来人均消费水平发生的变化。     

股票价格影响因素研究

以上证(A股)指数作为因变量，通过选取影响股市整体水平的指标，运用回归分析方法并结合SPSS软件建立了线性回归模型和非线性回归模型，分析得出了影响我国股票价格趋势变动整体水平的主要因素。     

煤炭内中子通量与元素含量关系

在用D-T中子发生器分析煤质时,为寻找煤炭所在区域的快中子通量、热中子通量与煤炭元素含量间的关系,文中用MCNP-4C程序模拟了30个煤炭样品,并用多元线性回归找出此关系。由计算结果可知,此关系可用于中子通量的修订,并提高煤炭主要元素含量的测量精度。     

基于PCA-AR和K均值聚类的煤炭安全预警研究

基于供需、运输、灾变、经济和环境等因素,建立了5大类12项指标构成的煤炭安全预警指标体系;综合运用主成分分析、自回归和K均值聚类等方法,建立了煤炭安全预警模型,给出煤炭安全度,并归结为危险、值得关注或安全三类;运用所建模型对我国煤炭安全进行预警,结果表明2007年我国煤炭运行安全.     

影响分析发展综述

影响分析是近二十年来发展的一个新分支,它主要有二个方面的问题;一是模型扰动的方式;二是度量扰动对统计推断影响大小的标准。本文主要综述线性回归模型、非线性回归模型、Logist回归模型及多元线性回归模型中影响分析的发展情况。     

基于MVO-SVR-AdaBoost的中国煤炭需求量预测模型

为准确预测未来中国煤炭需求总量;首先确定我国煤炭需求量的7个主要影响因子,将集成学习算法以及支持向量回归算法应用到中国煤炭需求量预测中,借助多元宇宙算法优化支持向量回归机中关键参数,构造基于MVO-SVR-AdaBoost的中国煤炭需求量预测模型;将1980-2017年历史数据带入模型.结果表明:建立的煤炭需求量预测模型适配度高达0.9791,平均绝对误差仅为4.2928%.基于历史数据,确定各因子年均增长率的可能波动边界值,在GDP低、中、高速增长的情况下随机组合分别带入模型得到2018-2020年中国煤炭需求量的可能数值区间.     

统计回归模型及其优化算法综述

在大数据时代,正则化(惩罚)回归模型成为高维数据分析的一种有效分析工具.文中从统计模型理论和优化算法两个角度对正则化回归模型进行简要的概述,主要介绍线性回归模型、广义线性模型和分位数回归模型三种经典且重要的回归模型以及相应的正则项.对于线性回归模型,介绍最小二乘回归和l_1-正则最小二乘回归问题的优化算法;对广义线性模型和分位数回归模型,介绍逻辑回归模型和求解l_1-正则逻辑回归问题的优化算法,并展示分位数回归模型和求解相应的正则化分位数回归模型的优化算法.最后,对正则化回归模型未来的研究方向进行展望.     

我国煤炭需求组合预测模型及应用

煤炭需求是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性,科学地预测煤炭需求量对于正确制定煤炭工业发展规划和优化配置煤炭资源具有重要意义。本文在对我国煤炭消费历史数据分析的基础上,构建了一元回归模型、灰色预测的GM(1,1)模型和三次指数平滑模型3个单一预测模型;据此,基于二次规划法和Shapley值权重分配法分别构建了组合预测模型。实证研究结果表明,组合模型预测效果均优于单一模型,可以作为煤炭需求预测的有效工具;基于这一组合模型对我国2013—2020年煤炭需求量进行了预测,为制定未来煤炭需求发展规划提供了依据。     

基于多元线性回归模型的甘肃省民航客运量的影响因素分析

本文利用2006-2016年的甘肃省民航数据,运用多元线性回归模型对甘肃省民航客运量的影响因素进行了分析和探究。通过消除多重共线性的干扰,并对多元线性回归模型进行正态性、自相关性和异方差检验,得到最终的多元线性回归模型,并利用建立的多元线性回归模型找到了影响甘肃省民航客运量的主要因素为甘肃省民航航线里程和旅游人数。同时,针对这两个影响因素,为增加甘肃省民航客运量、提高甘肃省民航业的发展水平,提出了其对策和建议。     

煤炭价格预测模型及其应用

采用多元线性回归分析法和时间序列分析法建立了全国煤炭平均价格的预测模型，并将其较好地应用于2004年煤炭平均价格及其置信区间的预测。     

我国城镇居民收入与消费的半参数空间计量分析

本文利用半参数空间回归模型分析了我国2009年31个省市的居民收入与消费的关系,并将分析结果与普通线性回归模型、空间滞后回归模型和空间误差自回归模型的分析结果做了对比.结果表明半参数空间回归模型可以更好地刻画空间效应.     

我国研究生规模的影响因素实证研究

本文运用多元线性回归方法建立回归模型,以研究生规模为研究对象,通过两次回归诊断优化,使模型具有较强的拟合优度,来探析现阶段我国研究生规模的现状及其主要的影响因素。结果表明,人口数量和GDP对研究生规模有正影响,前者影响程度更大,而居民消费水平对其有负影响,但影响程度不大。最后根据分析结果阐述了模型的现实意义及我国研究生规模扩大的其他相关原因。     

基于多元线性回归模型煤矿瓦斯体积分数预测

依据多元线性回归模型理论,对可能影响瓦斯涌出量的数据进行分析,找到影响瓦斯涌出量的主要因素.将多元线性回归模型应用于瓦斯涌出量预测.通过将预测值与实际值比较,证明多元线性回归模型预测的瓦斯涌出量值是可行有效的,对指导煤矿安全生产具有一定意义.     

广义线性模型拟合方法的相容性(Ⅱ)

广义线性模型包括了回归、自回归及其混合型的线性模型,是一种比较广泛的统计模型。对它的拟合,主要包括了对参数的最小二乘估计,以及对自变元的选择估计。本文的目的在于,综述近十余年在此领域中的重要研究成果,其中也包括介绍某些主要结论的证明方法。     

自相关线性回归模型的若干问题

在普通线性回归模型的理论、方法的基础上,讨论更一般的线性回归模型——自相关的线性回归模型。     

变系数回归模型在计量经济学中的应用

文章主要讨论了变系数回归模型在计量经济学中的应用,变系数回归模型不但有很好的拟合效果,而且可以探讨变量之间的经济结构的非平稳性,这是经典的线性回归模型所不能比拟的.     

人口增长率的非参数自回归预测模型

针对传统的人口增长预测模型不能理想地捕获我国人口增长率数据的非线性性特征，本文基于局部线性非参数估计理论，对我国建国以来的年人口增长率建立了非参数自回归NAB．（1）模型，并对2000年-2003年的年人口增长率进行了预测，计算结果表明，相对于参数自回归模型而言，非参数自回归模型能够很好地解决人口增长预测这一非线性问题，预测精度较高．     

广义线性模型拟合方法的相容性

广义线性模型包括了回归、自回归及其混台型的线性模型,是一种比较广泛的统计模型.对它的拟合,主要包括了对参数的最小二乘估计,以及对自变元的选择估计.本文的目的在于,综述近十余年在此领域中的重要研究成果,其中也包括介绍某些主要结论的证明方法.     

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。