北京地区城镇居民可支配收入增长模式研究

为了研究北京地区城镇居民可支配收入增长模式,为决策机构提供决策依据,分别采用线性模型和非参数模型对人均可支配收入和GDP的定量关系进行了实证分析。结果表明,城镇居民人均可支配收入与GDP具有较强的正相关关系。随着我国经济的迅速发展,人们的可支配收入有了很大改善,但从1995年起,人均可支配收入与GDP的增长差距开始扩大,且分化日益明显。     

重燃并购之火

自2008年全球金融危机后,中国并购市场逐步进入快速发展阶段。数据显示,2009年～2013年间,我国国内并购市场发生的并购交易数量和金额分别实现了年均43%和29%的增长。截至2013年,我国并购交易金额总量已经达到932亿美元。目前,国内并购金额占GDP的比重不到3%,而美国并购金额占GDP比重约在8％左右。     

基于非参数模型的沪深300股指波动性研究

研究非参数模型对沪深300指数的波动性拟合预测效果.对所研究对象建立非参数模型,选取局部线性估计法与多项式样条估计法进行模型估计,结果显示,两估计方法预测效果都较好,通过结果对比,基于多项式样条估计的非参数模型能够较好的应用到股票市场的波动性研究中且效果显著.     

缺失数据下局部估计的弱相合性和渐近正态性

在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究．利用局部线性回归方法,给出了回归函数m（x）的估计,并给出了条件偏差和条件渐近方差,证明了缺失数据下局部估计具有渐近正态性和弱相舍性．     

机织物透气性预测的投影寻踪回归模型

针对机织物透气性预测中存在非线性建模困难的问题,选择机织物总紧度、厚度、面密度及平均浮长等结构参数作为机织物透气性预测的影响因素,建立机织物透气性预测的投影寻踪回归模型.对模型训练样本的拟合值及检验样本的预测值以相对误差的均值及标准差为指标进行分析,并与BP神经网络及多元线性回归模型进行对比.结果表明,投影寻踪回归模型...     

1979-2011年中国期刊出版总量增长趋势研究

为了研究中国期刊出版总量的增长趋势,为出版产业制定产业政策提供理学依据,根据中国出版网公布的数据,以1979—2011年中国期刊的出版总量为研究样本,采用一元线性回归和二次多项式非线性回归两种方法对中国期刊出版总量的统计数据进行了定量分析和研究。从期刊出版总量(种数)情况来看,改革开放30多年来,中国期刊出版总量随着时间的变化大致呈现二次曲线递增态势。根据研究结果,给出了2012—2016年中国期刊出版总量的预测。预计2016年,我国期刊出版的总量将达到9779种。     

生鲜猪肉细菌总数的高光谱特征参数研究

目的 通过对高光谱数据进行洛伦兹拟合参数的分析, 讨论高光谱技术对生鲜猪肉细菌总数预测的可行性。方法 63个猪肉样品贮存于4 ℃冰箱中, 每天随机取出4块样品, 在400~1100 nm波长范围内获取猪肉表面的高光谱散射图像, 从高光谱图像中提取猪肉的反射光谱曲线, 利用洛伦兹函数进行拟合, 然后用单参数和不同参数结合的方法建立多元线性回归模型。结果 多参数结合的方法比单个参数建立的模型更好, 最好的模型结果是三个参数结合建立模型, 校正集相关系数为0.96, 标准差为0.42; 预测集相关系数为0.89, 标准差为0.46。结论 利用高光谱成像技术结合洛伦兹函数对快速检测猪肉细菌总数具有一定的可行性。     

线性回归分析在指数模型中的应用

通过线性回归方法对指数模型进行分析,并用Excel软件首先对参数进行逐步计算,再用R软件直接对参数进行估计,使学生更能理解一元线性回归模型中参数估计方法和应用。最后,再引入变量-社会消费品零售总额,分析其对股票价格的影响,结果显示2005年2月-2018年12月期间沪深300指数和社会消费品零售总额对平安银行收益率有显著影响。     

涤塔夫面料价格指数时间序列建模及实证分析

就构建的涤塔夫面料价格指数及其市场运营数据曲线,采用经典的自回归移动平均模型ARMA和自回归异方差模型ARCH对涤塔夫产品系列各级指数进行时间序列建模和实证分析.经验证表明,已建立的时间序列模型对涤塔夫面料价格指数运行变化走势有很好的拟合效果,所建模型在置信理论区间内的预测值精度理想,可以进行对应的产品市场价格走势分析和预测.     

基于外部特征信息的蟠桃质量预测模型

采用计算机图像处理技术对蟠桃的缝合中线处直径、与缝合中线垂直处的直径以及厚度3个几何特征参数进行分析,建立基于外部特征信息的蟠桃质量预测模型。通过多元线性回归方法拟合出实测值与蟠桃质量的预测模型,比较不同参数所得模型的拟合优度,找到最优质量预测模型。通过将MATLAB R2014a软件获取的像素值与相应几何参数进行拟合,最终得到像素质量预测模型,预测准确率达到91.87%。结果表明:基于外部特征信息的蟠桃质量预测研究是可行的,可为采用机器视觉方法进行蟠桃质量分级提供依据。     

Comparison of PLS, PCR and MLR for the quantitative determination of foreign oils and fats in butter fats of several European countries by their triglyceride composition

Three methods for evaluation of gas Chromatographic data have been compared. Multiple linear regression (MLR) as developed by Precht, principal component regression (PCR) and partial leastsquares regression (PLS) have been applied to the detection of foreign fat added to pure butter fat samples obtained from several European countries. The emphasis was put on building a calibration model for the general detection of foreign fat and therefore only one was built for the quantitation of various vegetable oils and lard MLR, as developed for German butter fat, was found to be appropriate also for the detection of the addition of about 3–5% foreign fat depending on the formula used. PCR calibration leads to a model with 11 factors indicating a detection limit of about 3 % foreign fat added. PLS seems to offer the lowest detection-limits (of about 2%) of the methods compared.     

Research of foreign fibers in cotton yarn defect model based on regression analysis

The detecting of foreign fiber may not be very effective, particularly around the detection zone where many types of foreign fibers may coexist. In order to eliminate the fibers more effectively, a model has been established to detect foreign fiber faults in yarn. Relevant data were collected through investigation of a number of standard samples, with the length and area of foreign fibers as the independent variables, and the number of defects as the dependent variable, which were combined using linear regression theory to establish a regression equation for different fiber defects. The equations to find the regression coefficients, which include the model fitting degree, the Durbin–Watson value, the standard error, and the Cook distance, were rigorously tested, and the regression equation was eventually compiled to produce the yarn faults model. When the fiber detection equipment recognizes fibers with a foreign profile, the calculated profile fiber size is used in a corresponding regression equation which obtains the defect points and compares them with each other, so that foreign fibers which are potentially more dangerous can be identified and preferentially eliminated. In order to verify the model, spinning experiments are performed. The actual defects from the experiment are compared with the predicted theoretical defects from the equation, and the prediction accuracy was found to reach more than 95%, showing that the foreign fiber yarn faults model, which lays a theoretical foundation for foreign fiber detection, is accurate and effective.     

非参数回归模型变点两步估计法及实证分析

针对非参数回归模型变点问题,给出了变点的两步估计方法.第一步,用局部线性方法给出变点的初始估计量;第二步,在初始估计量的邻域内,用CUSUM方法给出变点的最终估计量,同时获得了变点跃度的估计量.蒙特卡罗随机模拟结果表明了此方法的有效性.最后以尼罗河流量数据,美元兑换人民币汇率数据以及北半球月平均气温数据为例进行分析,结果说明此方法有实际应用价值.     

小波分析与非参数估计在汇率中的应用研究

首先,用小波Mallat算法对CHY/USD汇率一阶差分数据进行了分解和单支重构,得到了各层单支重构后的近似分量和细节分量;然后,基于局部线性非参数估计理论,对近似分量和细节分量分别建立了NARCH(1)模型;最后,对均值和波动率进行了10步预测.计算结果表明,非参数估计理论结合小波多分辨分析理论可以较好地应用于人民币汇率的预测,预测精度较高.     

组织工艺参数对经编送经量的影响

为提高经编送经量的预测精度,测试了5种不同组织工艺参数下38种试样的送经量,并采用IBM SPSS19进行单因素分析和多元线性回归分析,得出各组织工艺参数因素与送经量间的关系;建立送经量多元线性回归预测模型。研究结果表明：针背横移、针前横移与送经量成正相关且影响程度大,牵拉密度、机号与送经量成负相关且影响程度较小,总穿经率对送经量的影响程度很小;组织工艺参数对送经量影响程度由大到小排序依次为针背横移、针前横移、牵拉密度、机号和总穿经率;得出的多元线性预测模型具有较好预测精度,可为送经量的预测提供一定的参考。     

基于混合地理加权回归模型的我国人均GDP分析

混合地理加权回归模型是在解释变量中同时包含了全局变量和局域变量,应用混合地理加权回归模型分析了我国2006年人均GDP空间特征,揭示了空间的非平稳关系.结果表明,(1)人口密度、就业率和人均国内生产总值呈正相关;(2)工业化程度、人均固定资产投资额、人均第一产业生产额、城市化水平和人均电力消耗量具有空间非平稳性.     

国外技术性贸易措施与我国对外贸易关系解析

入世以来,我国对外贸易迅速增长,而全球TBT通报数量也进入了快速增长期,尤其2004～2010年,全球TBT通报数量和我国对外贸易额呈现明显的一致性。通过计量经济学方法加权回归模型研究表明,我国对外贸易额与全球TBT通报数量存在对数非线性相关性,相关系数R2统计量为0.9937。在该模型中全球TBT通报数量与上年TBT通报数量呈正相关性,这部分归因于近年我国消费品安全问题导致的发达国家和一部分发展中国家对消费品安全问题的日益重视,新的技术性贸易措施也不断出台;而与我国对外贸易额呈极微弱负相关性,这恰好说明了我国出口消费品安全水平在这些年间不断提高,产品安全水平逐步达到国际标准水平,中国制造消费品的形象明显提升,也间接影响了TBT通报数量的增长。