检索结果-南通市图书馆

数理统计与管理 2017年第5期36卷 774-782页

作者：陈旭杨印生魏思琳吉林大学生物与农业工程学院吉林长春130022 吉林工程技术师范学院工商管理学院吉林长春130000

以2004-2014年数据为样本,以农机总动力为因变量,以农机购置补贴、农机价格、农机作业服务价格、农户人均纯收入、农产品价格、农业劳动力数量和农作物播种总面积为自变量构建了我国农机需求影响因素的回归方程,向后逐步回归结果表明:(1... 详细信息

以2004-2014年数据为样本,以农机总动力为因变量,以农机购置补贴、农机价格、农机作业服务价格、农户人均纯收入、农产品价格、农业劳动力数量和农作物播种总面积为自变量构建了我国农机需求影响因素的回归方程,向后逐步回归结果表明:(1)除农作物播种总面积、农机作业服务价格、农产品价格之外,其余变量对农机总动力的影响均统计上显著;(2)农机购置补贴、农机价格指数、农户人均纯收入及农业劳动力四个变量对农机需求的弹性系数分别为0.027、-0.004、0.457、0.474。最后根据研究结果提出加大与落实农机购置补贴、规范农机价格、培育新型经营主体、加速土地规范流转等政策建议。

关键词：农机需求影响因素农机总动力向后逐步回归

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基于GWR的郑州市域林地景观格局、气象与气溶胶光学厚度的空间关系研究

基于GWR的郑州市域林地景观格局、气象与气溶胶光学厚度的空间关...

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作者：陈岚琪河南农业大学

学位级别：硕士

河南省郑州市是全国重要交通主枢纽城市,其景观生态和大气污染问题一直被社会重点关注。林地景观格局作为大气气溶胶污染中重要的调控要素,本研究将从景观生态学角度分析其与气溶胶光学厚度(AOD)的空间依赖关系。本文主要选取郑州市域的... 详细信息

河南省郑州市是全国重要交通主枢纽城市,其景观生态和大气污染问题一直被社会重点关注。林地景观格局作为大气气溶胶污染中重要的调控要素,本研究将从景观生态学角度分析其与气溶胶光学厚度(AOD)的空间依赖关系。本文主要选取郑州市域的AOD为研究对象,以GF-2遥感影像、CLDAS V2.0版本气象数据集、MODIS04K气溶胶遥感数据为数据源。文中首先以裁剪、重采样后的MODIS04K遥感数据为基础,定量分析了郑州市域范围季均、年均AOD的空间分布特征,并研究了气溶胶光学厚度的空间自相关。其次解译GF-2遥感数据,提取林地景观格局指数,分析林地景观格局指数与CLDAS气象因子的时空分布特征以及空间自相关性。最后基于以上研究数据,分别以季均及年均AOD为因变量,以林地景观格局指数与气象要素为解释因子构建全局的OLS(最小二乘回归)模型及GWR(地理加权回归)模型,分析AOD与自变量间的空间依赖关系。具体的研究内容及主要结论如下:(1)研究区内季均AOD值由强到弱依次为夏季AOD(0.842)>秋季AOD(0.652)>春季AOD(0.567)>冬季AOD(0.407),年均AOD值为0.617。郑州市季均及年均AOD值的地理分布在2017年都表现出南低北高、西低东高的特征,最低值区域主要分布于山地及丘陵地带,最高值区域主要分布在平原及城市聚居区。且对Moran’s I指数分析后发现无论是季均AOD还是年均AOD都表现出显著性的空间自相关。(2)在OLS回归中与季均或年均AOD显著相关且通过共线性检验的所有指数为TA(景观面积)、NP(斑块数量)、PD(斑块密度)、LPI(最大斑块指数)、COHESION(斑块结合度)、LSI(景观形状指数)六个林地景观指数,以及除夏季风速之外的季均及年均地面气压、2m空气比湿、2m气温、10m风速四个指数。(3)气象因素中,气压值与地理高程趋势一致,空气比湿在中部及西部区域较小,气温在郑州市北侧较高而山区较低,风速低值区出现在东北部;景观要素中,TA、NP、PD、LSI、COHESION、LPI高值区均聚集于郑州市西南部,但LPI高值区相较其他指数略分散。此外空间自相关性检验得出,所有林地景观格局因素与气象因素的全局Moran’s I指数均具有显著性,且气象变量的空间自相关性均大于林地景观格局变量。林地景观要素局部Moran’s I在西部山地丘陵区出现高—高聚集,东部偏北出现低—低聚集区。(4)GWR模型对AOD、林地景观格局、气象等要素的拟合效果要远优于OLS模型,发现其比经典线性回归模型更能显示局部区域内各因子与AOD的空间依赖性。此外GWR模型中,年均AOD模型的拟合效果要高于季均AOD模型的拟合效果,而季均AOD模型中春季AOD拟合效果最佳,冬季AOD拟合最差。(5)将所有通过OLS显著性检验的林地景观格局指数与气象指数带入GWR模型分析后,发现各变量对AOD的影响均存在空间非平稳性。此外,气象要素与AOD显著性相关的地理范围均大于林地景观格局要素。就林地景观格局指数而言,对季均、年均AOD显著性影响范围最广的指数依次为林地的最大斑块指数、最大斑块指数、斑块数量、景观面积、斑块结合度;就气象指数而言,对四季、年均AOD显著性影响范围最广的指数依次为地面气压、地面气压、10m风速、2m气温、2m 比湿。基于以上研究,对气溶胶影响因素的研究模型构建应考虑气溶胶、景观格局及气象潜在的空间自相关性,更加精准地估计局地参数。在上述研究基础之上,以局地实况分季节考虑气溶胶污染的林地景观规划方案,做到最大范围精准缓解气溶胶污染。最终为以缓解大气气溶胶为导向的局地林地景观格局规划提供参考。

关键词：林地就景观格局气溶胶光学厚度气象 MODIS 地理加权回归 OLS回归相关分析向后逐步回归

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对我国A股首次公开发行抑价的实证研究——基于2001～2005年的数据分析

对我国A股首次公开发行抑价的实证研究——基于2001～2005年的数...

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作者：孙雅楠浙江大学

学位级别：硕士

新股发行抑价是指新发行股票的上市交易价格明显高于发行价格，股票出现初始超额收益率的现象。新股发行抑价广泛存在于世界各地的股票市场，对此，国外学者从上世纪70年代就已经开始进行相关研究，提出了各种假说用以解释新股发行抑价... 详细信息

新股发行抑价是指新发行股票的上市交易价格明显高于发行价格，股票出现初始超额收益率的现象。新股发行抑价广泛存在于世界各地的股票市场，对此，国外学者从上世纪70年代就已经开始进行相关研究，提出了各种假说用以解释新股发行抑价并积累了大量的实践证据。我国的新股发行抑价水平远远高于国外，但由于我国股票市场具有特殊性，国外许多的理论假说并不能直接适用于我国，因此始终没有得到一致且系统的答案。本文从三个理论视角系统回顾了国外新股发行抑价的相关假说，详细阐述了它们各自的产生背景、基本观点和主要实践证据，同时对基于我国市场的相关研究文献进行了梳理和分析，在此基础上，结合我国股票发行市场的独有特征，探索出现有的针对我国市场新股发行抑价解释的局限，从而对本文研究框架的提出、样本数据的选取和理论假说及解释变量的选择做出启示。本文设想结合我国股票发行市场特点选取解释变量，将其置于西方的抑价理论假说之下，研究我国新股发行高抑价的影响因素，最终共确定11个解释变量，分别是新股发行中签率，新股发行前一年的资产负债率、每股收益、每股经营现金流量，新股发行募集资金量，非流通股占总股本的比例，新股发行公司是否属于高技术产业，发行日与上市日之间的时间间隔，公司上市后三年内的增发募集资金量，新股发行是否由13大承销商承销和上市首日换手率。本研究是利用2001至2005年间新发行A股公司作为样本，对新股初始超额收益率进行向后逐步回归。描述性统计结果表明，我国仍存在比较高的新股发行抑价水平，且新发行公司在多项指标上具有明显特征，如中签率过低，非流通股比例过大，上市首日换手率较高等，同时也显示出与以往相比不同的变化，如资产负债率增大，发行日与上市日之间的时间间隔缩短等。至于逐步回归则显示投机泡沫或市场的过度反映是造成我国新股抑价严重的首要原因，此外，严重的供求不均、先验不确定性假说和承销商信誉假说的解释能力也较强，而信号假说则不适用我国目前的情况，发行公司并未通过定价向投资者传递关于企业质量的有用信息。还有，中国证监会(CSRC)在掌握新股投放速度方面有一定的建树：总是在收益较高的年份批准更多的新股上市，以取得较好的市场反映。最后，我国股票市场投资者普遍缺乏理性，只注重表面利润而不关心发行公司的财务状况和实际利润质量，投资热情高涨却缺乏必要的技能和经验。

关键词：首次公开发行抑价新股初始超额收益率向后逐步回归投机泡沫

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基于数据挖掘技术的浙江省财政收入影响因素分析

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数据挖掘 2017年第4期7卷 93-104页

作者：庄亮亮吴统温州大学数学与信息科学学院浙江温州

财政是政府实现其职能的基础,承担着资源整合、资源再分配以及宏观经济调控的职能。与此同时,财政也是社会经济发展水平的重要体现。由此可见,提高财政收入的预测精度对国家、地方来说意义重大。为了提升浙江省财政收入的预测精度,我们... 详细信息

财政是政府实现其职能的基础,承担着资源整合、资源再分配以及宏观经济调控的职能。与此同时,财政也是社会经济发展水平的重要体现。由此可见,提高财政收入的预测精度对国家、地方来说意义重大。为了提升浙江省财政收入的预测精度,我们以R语言为编程工具,首先通过最优子集法、向前逐步回归法、向后逐步回归法、岭回归及Lasso法分别对浙江省财政收入的影响因素进行分析,得到了5种回归模型并通过它们各自的均方根误差(RMSE)来评估其回归效果。最后,选取Lasso回归模型为最优回归模型。其中,影响浙江省财政收入的关键性因素为:旅游创汇收入、城镇单位就业人员平均工资、第三产业与第二产业产值比、全部金融机构人民币存款余额这四项指标。

关键词：财政收入最优子集向前逐步回归向后逐步回归岭回归 Lasso回归

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基于机器学习的企业高送转方法研究

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数码世界 2020年第10期 220-221页

作者：李豫方子强广东石油化工学院理学院

本文主要针对300多个反映上市公司是否高送转的因子于3000多个上市公司的日数据与年数据的研究,利用机器学习的思想对因子进行筛选和对上市公司未来高送转的预测。首先,对年数据和日数据进行数据预处理后,利用向后逐步回归模型对大量因... 详细信息

本文主要针对300多个反映上市公司是否高送转的因子于3000多个上市公司的日数据与年数据的研究,利用机器学习的思想对因子进行筛选和对上市公司未来高送转的预测。首先,对年数据和日数据进行数据预处理后,利用向后逐步回归模型对大量因子进行筛选,其次利用因子分析法对逐步回归筛选出5个公共因子,这筛选出的5个公共因子可以很好的解释上市公司是否高送转的情况,在某种程度可以解释为5个公共因子所相关的因子即为上市公司实施高送转方案影响较大的因子。最后建立多元逻辑回归模型,对公共因子做进一步解释和对上市公司第8年实施高送转进行预测。通过机器学习的算法结合经济学知识和实际生活,最终得到了很好量化上市公司实施高送转方案影响较大的因子。并结合问题一选取的因子建立了逻辑回归模型预测上市公司第八年实施高送转的情况。通过建立训练集和测试集的方法对模型进行训练的方法,最终可以将模型的预测成功率稳定在80%。从经济学和实际生活进行考虑,该模型可以很好的预测出上市公司未来高送转的情况,具有很大的现实意义。

关键词：机器学习向后逐步回归因子分析法

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