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毕业论文回归模型

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毕业论文回归模型

问题一:多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。(南心网 SPSS多元线性回归分析) 问题二:谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤,这里正在写论文,第一部分是研究方法,多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步,直接关系论文的质量。常言说:“题好文一半”。对于临床护理人员来说,选择论文题目要注意以下几点:(1)要结合学习与工作实际,根据自己所熟悉的专业和研究兴趣,适当选择有理论和实践意义的课题;(2)论文写作选题宜小不宜大,只要在学术的某一领域或某一点上,有自己的一得之见,或成功的经验.或失败的教训,或新的观点和认识,言之有物,读之有益,就可以作为选题;(3)论文写作选题时要查看文献资料,既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度,也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出,论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的,是选题的高度概括,但选题及写作不应受标题的限制,有时在写作过程中,选题未变,标题却几经修改变动。 问题三:用SPSS做多元线性回归,之后得到一些属于表格,该怎样分析这些数据? 200分 你的分析结果没能通过T检验,这可能是回归假设不满足导致的,需要进一步对数据进行验证,有问题可以私信我。 问题四:过于多元线性回归分析,SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中,一定要先进行多重共线检验,如VIF法。 对于存在多重共线的模型,一个办法是逐步回归,如你做的,但结果的删除变量太多,所以,这种方法效果不好。 此外,还有其它办法,如岭回归,主成分回归,这些方法都保留原始变量。 问题五:硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析,该怎么做 多元线性,回归,的实证分析 问题六:用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊? 表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0。000,说明在的水平上你的模型显著回归,方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系,sig越大,统计意义越不显著,你的都小于,从回归意义上说,你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的,你的vif有一点大,说明多重共线性比较明显,可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小,应该也没关系。 ppv课,大数据培训专家,随时随地为你充电,来ppv看看学习视频,助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七:如何对数据进行多元线性回归分析? 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多,除了用pss ,可以用Excel的数据分析模块,也可以用Matlab的用regress()函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱,邮箱名为百度名。 问题八:经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解

多因素方差分析菜单选择:分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框,分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮,进入“单变量:模型对话框,点击“设定”单选按钮,设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行,点击“继续”按钮,回到“单变量”界面,ok统计专业研究生工作室为您服务,需要专业数据分析可以找我

应用统计毕业论文要用3个模型左右。模型参考如下:1、卡方检验2、独立样本T检验3、两独立样本非参数检验4、二元Logistic回归5、KM生存曲线6、ROC曲线

模型有三个层次:

第一个层次,简单的图表和指标,一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式,生动形象。

第二个层次,描述性统计,分析数据分布特征。

第三个层次,计量分析,建立模型。而计量分析又可以分为几个层次,第一层次是简单回归,包括双变量、多元回归,基本计量问题(共线性、异方差、自相关)的处理。

第二层次更专业点儿,包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型(时间序列、虚拟变量、面板数据等)的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等;第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型,建立一套研究范式,然后按此模型进行研究。

选题与预估计

问题1:暂定一个题目(包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面,可使用副标题,副标题一般指向研究方法或研究角度)。

问题2:给出研究目标与研究问题,并初步进行回答(研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”,可以将其看作是对所提出的初步结论的检验)。

问题3:给出文献综述(要求:①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关,即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献(要注意相关性);②文献综述要能构成你研究的基础,可将其视为你的研究的理论知识平台或背景;③文献综述必须能够引出你所研究的问题,即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献(要注意针对性))。

问题4:论证你所研究的问题以及其重要性(先列出“重要性”的论点,然后给出相应的论据)。

问题5:尝试运用计量软件(如:Eviews、SPSS、STATA或R)导入数据,对数据进行初步描述性分析与预估计。

多元回归模型毕业论文

实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论,生产函数的基本形式为: 。其中,L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金,时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料;其中产出Y为工业总产值(可比价),L、K分别为年末职工人数和固定资产净值(可比价)。表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料年份 时间 工业总产值Y(亿元) 职工人数L(万人) 固定资产K(亿元)1978 1 3139 2 3208 3 3334 4 3488 5 3582 6 3632 7 3669 8 3815 9 3955 10 4086 11 4229 12 4273 13 4364 14 4472 15 4521 16 4498 17 4545 资料来源:根据《中国统计年鉴-1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型;在命令窗口依次键入以下命令即可:⒈建立工作文件: CREATE A 78 94⒉输入统计资料: DATA Y L K⒊生成时间变量 : GENR T=@TREND(77)⒋建立回归模型: LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此,我国国有独立工业企业的生产函数为: (模型1) =() () () () 模型的计算结果表明,我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为,资金的边际产出为,技术进步的影响使工业总产值平均每年递增亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ,说明模型有很高的拟合优度,F检验也是高度显著的,说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出,解释变量资金K的 统计量值为,表明资金对企业产出的影响是显著的。但是,模型中其他变量(包括常数项)的 统计量值都较小,未通过检验。因此,需要对以上三元线性回归模型做适当的调整,按照统计检验程序,一般应先剔除 统计量最小的变量(即时间变量)而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型; 命令:LS Y C L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果因此,我国国有独立工业企业的生产函数为: (模型2) =() () () 从图3-2的结果看出,回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为,资金的边际产出为,表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化,F检验也是高度显著的。这里,解释变量、常数项的 检验值都比较大,显著性概率都小于,因此模型2较模型1更为合理。三建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为: ,对于此类非线性函数,可以采用以下两种方式建立模型。方式1:转化成线性模型进行估计;在模型两端同时取对数,得: 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令:GENR LNY=log(Y)GENR LNL=log(L)GENR LNK=log(K)LS LNY C LNL LNK则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为: (模型3) = () () () 即: 从模型3中看出,资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间,模型的经济意义合理,而且拟合优度较模型2还略有提高,解释变量都通过了显著性检验。方式2:迭代估计非线性模型,迭代过程中可以作如下控制:⑴在工作文件窗口中双击序列C,输入参数的初始值;⑵在方程描述框中点击Options,输入精度控制值。控制过程:①参数初值:0,0,0;迭代精度:10-3;则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果此时,函数表达式为: (模型4) =()(-)() 可以看出,模型4中劳动力弹性 =,资金的产出弹性 =,很显然模型的经济意义不合理,因此,该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降,解释变量L的显著性检验也未通过,所以应舍弃该模型。②参数初值:0,0,0;迭代精度:10-5; 图3-5 生产函数估计结果从图3-5看出,将收敛的误差精度改为10-5后,迭代100次后仍报告不收敛,说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当,会直接影响模型的估计结果。③参数初值:0,0,0;迭代精度:10-5,迭代次数1000; 图3-6 生产函数估计结果此时,迭代953次后收敛,函数表达式为: (模型5) =()()() 从模型5中看出,资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间,模型的经济意义合理, ,具有很高的拟合优度,解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较,可见两者是相当接近的。④参数初值:1,1,1;迭代精度:10-5,迭代次数100; 图3-7 生产函数估计结果此时,迭代14次后收敛,估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见,迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近,则收敛速度快;反之,则收敛速度慢甚至发散。因此,估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息,设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中,对每个模型检验以下内容,以便选择出一个最佳模型:一回归系数的符号及数值是否合理;二模型的更改是否提高了拟合优度;三模型中各个解释变量是否显著;四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述,现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1~模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table(图3-8),可以得到各个模型相应的残差分布表(图3-9至图3-13)。可以看出,模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大,在接下来的一段时期又连续取正值,说明模型设定形式不当,估计过程出现了较大的偏差。而且,模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理,不能用于描述我国国有工业企业的生产情况,应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内,且残差分别不存在明显的规律性。但是,由步骤一中的分析可知,模型1中除了解释变量K之外,其余变量均为通过变量显著性检验,因此,该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义,都通过了 检验和F检验,拟合优度非常接近,理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出,模型5的近期误差较大,因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现,模型3的近期预测误差略小,拟合优度比模型2略有提高,因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。 图3-8 回归方程的残差分析 图3-9 模型1的残差分布图3-10 模型2的残差分布图3-11 模型3的残差分布图3-12 模型4的残差分布图3-13 模型5的残差分布

农业技术推广论文2000字篇2 浅谈影响生态农业推广的因素 摘要:生态农业是现代农业的发展方向,我国是农业大国,如何更好推广生态农业具有重大的实践意义。本文以河南焦作市的一个村庄为实证研究对象,通过调查运用多元线性回归模型得出生态农业基建支出和人力资本是影响该村发展生态农业的关键,在此基础上提出相应建议。 关键词:生态农业 多元线性回归模型 建议 一、引言 生态农业是按照生态学原理和经济学原理,运用现代科学技术成果和现代管理手段,以及传统农业的有效 经验 建立起来的,能获得较高的经济效益、生态效益和社会效益的现代化农业。 早在20世纪70年代后期,以马世骏院士为代表的学者就指出,要以生态平衡、生态系统的概念与观点来指导农业的研究与实践。1981年,马世骏先生在农业生态工程学术讨论会上提出了“整体、协调、循环、再生”生态工程建设原理。1982年,叶谦吉教授在银川农业生态经济学术讨论会上发表“生态农业—我国农业的一次绿色革命”一文,正式提出了中国的“生态农业”这一术语。我国是农业大国,农业现代化的进程决定着中国现代化进程的方向。 我国的农业具有发展分散,农业结构单一,粗放式经营的特点,这就要求按照生态农业的理念和规律,因地制宜的建设高产、优质、低耗、可持续的现代生态农业发展模式。经过30年的发展, 我国生态农业建设从无到有, 从小范围试验到大面积实施, 全国各地区的生态户、生态村、生态乡、生态县蓬勃发展起来。目前, 已初步形成了生态农业的技术体系, 有力地推动了我国传统农业向现代农业的发展。但同时也应看到其中的很多问题,许多学者也进行了大量的相关研究。 陈学军(2010)在对“生态农业的金融支持”的讨论中得出要加大政府支持力度,鼓励民间资本积极参与;创新金融产品;建立补偿风险机制以及信用担保体系加大资金;张燕(2011)在“生态农业的技术推广”中得出要建立适应生态农业发展需要的科技创新体系和技术推广体系;在生态农业的制度的研究提出了:加快管理制度,科技创新及推广制度,法律制度等的建设;王坚(2007)在中国产业化研究中提出建设农业生态基地;积极推广农产品认证制度;开发生态农业产业链等;王利群(2011)通过规范分析得出要对农民进行学历教育,专业技能,网络信息化, 政策法规 等方面进行培训;在区域化研究领域,有刘亚菲(2006)对江西省生态农业发展现状和模式的分析,指出其制约因素,并提出对策和 措施 ;王金爽等对盘锦市的生态农业发展综述。 但这些研究普遍存在以下问题:1、分析过于笼统,大部分在于理论叙述,很少有数据分析和计量;2、研究缺乏持续性,导致很多对策没有时效性,依旧是几大方向;3、生态农业有很强的区域性,目前对生态农业的研究大多还在全国层面,对区域的研究也不太深入,没有可实施性。 本文对以上问题进行了深入探讨,首先选择河南焦作市山阳区百间房乡上马村这一区域进行调查,把影响该区域生态农业推广的因素量化,进行回归分析,得出影响生态农业发展的关键因素,同时给出相应的建议。 本文的结构:第一部分主要是模型的建立,包括指标选取和数据说明,初始模型假定,模型检验,模型修正和模型分析;第二部分给出主要结论,并在此基础上深入。 二、模型的建立 (一)指标选定及数据说明 本文所选的1990—2006年数据是来自于《中国统计年鉴2008》和《河南统计年鉴2008》,以及实际搜集到的资料统计、计算、分析而得。现对相关变量给予说明。 1、生态农业实际产值Yi 已知该地区第i年农业产值占河南农业产值的比重Wi1,调查到的该地区农业中相应年份农、林、牧、渔等生态农业比重Wi2,河南农业产值ni,以1990年的农村消费物价指数为100,算得各年相应的消费物价指数ci,由以下公式算得第i年的生态农业实际产值Yi Yi = niWi1Wi2/ci(i = 1990,1991...2006) 2、生态农业基本建设支出X1i 农业基本建设支出即政府财政直接用于发展农业和为农业生产服务的各种固定资产投资,是发展农业的物质载体和基本要素。该地区的X1i由下列方式给出: X1i = XWi3Wi4/ci 其中X是河南投到农业基本建设的资金的序列,Wi3是投到该地区的比重,Wi4是投到生态农业的比重,ci同上。 3、人力资本水平2i 由于人力资本存量数据的不易获得性,我们以比例的形式给出。首先使用教育年限法,以该地区历年从事农业人员数和其受教育状况计算人力资本存量,根据该地区人口资料有关受教育的分类,将教育层次分级,以各级的平均受教育年限作为权数基值并作适当调整得存量H: H1 = ∑HEimi H2 = ∑HAimi 其中,HEi为第i学历层次的从事生态农业的人数,HAi为第i层从事农业人员总数,mi为第i学历水平的受教育年限,将文盲半文盲m1定为年,小学m2为6年,初中m3为9年,高中m4为12年,大学及以上m5为16年 , X2i = H1/H2。 4、生态农业科技投入X3i 农业科技资金投入是指用于农业科技引进、研究和推广的支出。同样的,X3是投入河南省的科技资金序列,Wi5是投入到该地区的科技资金比重,Wi6是生态农业所占比重,X3i=X3Wi5Wi6/c 5、生态农业环境投入X4i 环境投入是指用来进行环境改善,环境保护,抵制自然灾害等支出,这些数据由调查直接可得,平减过消费指数即得。 6、其他生态农业支出X5i 其他生态农业支出包括除以上其他以外的所有用于跟生态农业有关的支出,主要包括对生态产出的检测标准的完善投入,产出和市场的对接服务支出,以及相应的政府管理体系的投入。此项主要用剩余法算得,同时随物价做相应调整。 (二)初始模型假定 Y = C0 + C1X1 + C2X2 + C3X3 + C4X4 + C5X5 + e 运用普通最小二乘法(OLS)对初始模型进行估计,结果如下图: 该模型R2=,2=可决系数很高,F检验,明显显著,但 X1、X3的系数为负,与预期相反,且系数的t检验不显著,这表明很可能存在严重的多重共线性。 (三)模型检验: 算得各解释变量的相关系数,得下列矩阵 由相关系数矩阵可以看出:各解释变量相互之间的相关系数较高,确实存在严重的多重共线性。 (四)模型修正 1、现采用以下 方法 进行模型优化,筛选最佳模型(表中列出了所有回归模型,其中一元回归模型只取了Y关于X2的模型,括号内为t值): 根据以下标准: I 系数符合经济意义,不能为负 II 所有解释变量全部显著 III 可决系数要高,此模型中要大于 筛选得模型2,3,7,9符合。 2、对2,3,7,9模进行自相关性检验(DW检验) DW3= < DL= DW9= < DL 以上两个模型明显存在正相关,排除。 剩下的2,7模型的自相关性均无法判断,DW介于DU和DL之间。 3、对2,7进行异方差检验(White检验) 结果如下: 模型2 R2 = ,P = 模型7 R2 = ,P = 可以看出两个模型均不存在异方差,但考虑到P值越小越好,综合分析,认为模型2更优。 4、最优模型 Y = + + t值 () () R2 = ,2 = 5、模型分析: 模拟程度分析:由模拟结果可知,最终模型的模拟结果比较满意,拟合度较高,说明最终模型预测效果较好。 经济意义分析: 从预测结果看,基本建设支出每增加1个单位,生态农业产值增加单位,人力资本水平每增加1,产值增加,显然,基建和人力资本对产值有重要的影响。 三、引申 从统计数据的过程来看,现在还很少有具体的关于生态农业直接的数据,这也增加了数据获得的困难,好在该调查地区较小,人口相对较少,作者对此地区又非常熟悉,所以获得了第一手资料。从Y值来看,生态农业产值逐年增加,比率不断上升,说明生态农业正逐步推广,但从相对值上看,生态农业还有很大的发展空间。对此地区的模拟回归方程来看,固定资产投资力度还不够,规模不够大。农业基础设施建设投入还不足,所占比率不高,推动农业经济快速发展的主动力还有待进一步体现。同时,农民的受教育程度不高,严重影响了生态农业的推广,学习渠道和培训机会的稀缺更使得推广难上加难。 虽然模型方程中未体现其他三种因素,但并不代表其次要性。从以下图示可看出 生态科技投入正变得越来越有影响,只是该地区每年的投入资金相对较少,但可喜的是,每年的增长率正不断上升,可预见以后的10到20年定能成为主要推动生态农业发展的力量。由于生态农业有很强的地域性和时间性,在此地区是根本因素的,不一定是其他地区的根本因素。而且按照目前的情况,以上两点是关键,但随着生态农业的进一步推广和发展,其他因素就很可能成为关键,所以更需要那些关注生态农业发展的人能够实证分析,给予针对性和可行性的建议。这也是本文的目的和意义所在。希望激发更多对生态农业的量化研究,创新出更优的计量模型。 在生态农业的推广中,建立一个良好的的融资环境是必不可少的。从主体上看政府作为基本建设支出的主体,加大农民真正所需的基本设施的投入力度,建立一系列的监督机制,确保资本的有效率,但政府每年的财政支出是有限的,所要投入的领域又是相对无限的。我们不能依靠政府来解决所有的事;所以可以借助市场经济的强大力量让企业进入生态农业领域,这就需要政策上的倾斜,真正形成农业产业化,打造农产品的知名品牌,同时也要建立相应的生态产品的监测标准,定期通过媒体发布检测排名;另一方面作为生态农业的主体农民,可以通过生态农业贷款优惠以及自有资金的 保险 制度来扩大融资渠道;最后要建立健全有关融资的法律法规,减少融资漏洞。 对于农村的人力资本问题,一方面可以对农民再教育,但很显然传统的教育模式已经不适应当前的农村情况,识字率,时间精力以及兴趣,都导致农民进行传统学习的机会成本过高;因此需要创新农民的教育模式,开展专业技能培训但培训方式还有待斟酌。根据以往的历史经验和笔者的生活经历,典型的示范效应在农村会发挥很大的作用;另一方面我们可以增加农村现存的人力资本,可以通过政府政策引导大学生回到家乡发展,为农村发展贡献出自己的一份力量;还可以通过大学教育的侧重,用巧妙的方式对大学生进行正确合理的引导。 参考文献: [1]齐英.安阳市生态农业建设现状及发展对策[J].生态农业,2004 [2]王利群.提升农业生产经营主体素质,构建新农村人才支撑[J].农业与科技, [3]陈学军,周华雯.长株潭城市群生态农业产业化的金融支持研究[J].广西教育, [4]张燕.对我国生态农业技术推广的思考[J].农业经济, [5]张燕.我国发展生态农业的制度路径[J].晋阳学刊, [6]王坚,陈润洋.中国生态农业产业化战略与城乡可持续发展[J].环境与可持续发展, [7]李文华,刘某承,闵庆文.中国生态农业的发展与展望[J].资源科学, [8]李金才,张士功,邱建军,任天志.我国生态农业现状、存在问题及发展对策初探[J].农业科技管理, [9]徐岩.我国生态农业发展的回顾与展望[J].山东省农业管理干部学院学报, [10]刘亚菲.江西省生态农业发展现状和对策分析[J].农业环境与发展, [11]王金爽,杨玉明,赵丽丽.盘锦市生态农业发展现状及其对策[J],农业经济 [12]唐芳.河南财政支农资金支出结构分析[J].商丘职业技术学院学报, [13]漆雁斌,陈卫洪.低碳农业发展影响因素的回归分析[J].农村经济,2010年第2期猜你喜欢: 1. 浅谈农业推广毕业论文范文 2. 农业技术推广优秀本科毕业论文 3. 农业技术农业推广研究论文 4. 农业推广论文范文 5. 农业技术推广研究毕业论文

1、多元线性回归的理论主体。2、多元线性回归模型的标准形式,多元线性回归模型的参数估计。3、多元线性回归模型的检验和预测原理。

论文里回归模型模板

运用逐步回归法分析影响上海银行存款的因素1.目的和意义在现代商品经济社会中,人们的工作与生活已经离不开货币。在生活中人们所需的各种商品,都需要用货币去购买;人们所需的各种服务,也需要支付货币来获得;人们劳动工作的所获得的报酬——工资,也是用货币支付的;人们为了种种目的,要积累财富,保存财富,采用的主要方式是积攒货币、到银行储蓄。除个人外,企业、行政事业部门的日常运行同样也离不开货币。财政收支也都是用货币进行的。可见,货币已经融入了并影响这经济运行和人们的生活。作为经营“货币”这种商品的银行的功能是办理各种存款(也称为负债业务)、放款和汇兑业务,其中商业银行所吸收的各种存款(活期、定期、储蓄)约占银行资金来源的70%~80%,为银行提供了绝大部分的资金来源,并为实现银行各职能活动提供了基础。所以说,银行存款对银行本身的生存和发展有着重要意义,除此之外,银行存款也能反映出一个特定时期人们的生活水平以及经济发展的水平。因此对上海的银行存款的分析是非常重要且必要的。本文将介绍运用统计分析软件中的逐步回归法对影响上海银行存款的因素进行分析研究并建立模型,为相关专业人士的决策提供一定参考。2.影响银行存款的因素分析存款作为银行吸收资金来源的主要业务,其之影响因素非常的多。从中我选取了10个主要因素的(1951年至2000年)数据运用SPSS的逐步回归法分析和研究它们对上海银行存款的影响程度。这10个因素分别是全市居民储蓄(亿元)、从业人数(万人)、全市居民消费水平(元/人)、全市银行贷款(亿元)、全社会固定资产投资总额(亿元)、职工工资总额(亿元)、职工劳保福利费用(万元)、社会消费品零售总额(亿元)、外贸出口商品总额(亿美元)、全市财政收入(亿元)。上海全市银行存款及影响其的10个因素的1951年至2000年的数据见下表。表上海全市银行存款数据(1951年~2000年)年份 全市银行存款(亿元) 全市居民储蓄(亿元) 从业人数(万人) 全市居民消费水平(元/人) 全市银行贷款(亿元) 全社会固定资产投资总额(亿元) 职工工资总额(亿元) 职工劳保福利费用(万元) 社会消费品零售总额(亿元) 全市财政收入(亿元) 外贸出口商品总额(亿美元)1964 270 33117 276 33819 298 34536 300 35268 293 36016 309 36780 304 37560 318 38356 334 39169 357 39999 380 40847 397 41737 408 46531 411 49797 442 57424 527 81664 582 94004 638 102061 640 113909 688 127679 789 152282 1030 190217 1190 233574 1298 286323 1680 391974 1928 437789 2009 533797 2421 670676 2842 804903 4162 1038701 5343 1241344 6712 1496034 7742 .30 8699 .21 9202 .03 10328 2095239 11546 2521553 注:该表数据来源:《上海统计年鉴》全市居民储蓄(亿元)个人货币收入是用来供个人消费的,积蓄是准备用作远期消费或不可预测的需要,它们都不是资本,金额也比较小。由于现代银行制度的发展,举办储蓄,并支付利息,小额的货币收入就可以转化为资本,从而扩大了社会资本总量,加速经济的发展。由表可看到,随着社会经济的发展和人们收入的不断提高,全市居民储蓄从1951年的亿元增加至2000年的亿元,特别是1985年之后呈快速增长趋势。可见社会公众的储蓄增长会提高银行盈利资产的规模,一定程度上使商业银行获得更多的收益。所以,全市居民储蓄对银行存款有着直接而深远的影响。从业人数(万人)从业人数是指在全市各行各业的企事业单位中从事工作人数的总和,其包括了国有、集体、合资、独资等其他单位的从业人员,城镇个体劳动者,农村集体和个体劳动者以及其他劳动者。从表可知,从业人数是呈稳定增长趋势的,这与全市人口的增加有着极大的关系。上海近十几年经济的飞速发展和国际大都市的形象,吸引了大批的外来人口(外地和外国)来沪居住、创业以及工作。随着全市企业数量的不断增加,从业人数也在不断的增加。从业人数的多少与银行存款有着紧密的联系,因为每个从业人员都会有自己的收入,不管收入的多与寡,他们每个人都会在银行拥有一个以上的帐户并利用存折、借计卡来取工资或办理各种活期、定期的储蓄或取款;利用信用卡刷卡消费或提款。全市居民消费水平(元/人)居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中,对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。反映居民消费水平的主要指标有:(1)平均实物消费量指标:平均每人全年主要有消费品的消费量、平均每百户耐用消费品拥有量、人均居住面积、平均每人生活用水量、平均每人生活用电量等;(2)现代化生活设施的普及程度指标:自来水普及率、煤气普及率、平均每百户主要家用电器拥有量、电话普及率等;(3)反映消费水平的消费结构指标:居民生活消费支出中食品的比例、居民生活消费支出中文化生活服务支出比例、不同质量消费品的消费比例等;(4)平均消费量的价值指标:平均每人消费基金、平均每人生活消费额、平均每人用于各项生活消费的支出等。从表中可以看到1990年以后的居民消费水平有了大大的提升,可见人们的生活质量随着改革开放的步伐的加快也越来越好。全市银行贷款(亿元)贷款,又称放款,是银行将其所吸收的资金,按一定的利率贷给客户并约定归还期限的业务。虽然银行运用资金的方式不止贷款一种,但是贷款是商业银行在其资产业务中的比重一般占首位。通过贷款联系,银行可密切与工商企业往来联系,有利于拓宽业务领域,获得更多的利润。银行贷款的种类按不同的标注至少又以下几类:按期限分为短期贷款、中期贷款和长期贷款;按用途可分为投资贷款、商业贷款、消费贷款和农业贷款;按贷款是否有抵押品分为:抵押贷款和无抵押贷款;按换款的方式分为:一次偿还贷款和分期偿还贷款。从表可知,银行贷款不断的大幅度增加,表明了经济的快速发展和人们消费理念的变化。全社会固定资产投资总额(亿元)固定资产投资总额是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量,它是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。全社会固定资产投资包括基本建设投资、更新改造投资、国有单位其他固定资产投资、房地产开发投资、城镇集体固定资产投资、联营经济、股份制经济、外商投资经济、港澳台投资经济及其他经济类型的固定资产投资,农村集体5万元以上固定资产投资,城镇工矿区私人建房投资和国防、人防基本建设投资。全社会固定资产投资按经济类型可分为国有、集体、个体、联营、股份制、外商、港澳台商、其他等。按照管理渠道,全社会固定资产投资总额分为基本建设、更新改造、房地产开发投资和其他固定资产投资四个部分。是社会固定资产再生产的主要手段。通过建造和购置固定资产的活动,国民经济不断采用先进技术装备,建立新兴部门,进一步调整经济结构和生产力的地区分布,增强经济实力,为改善人民物质文化生活创造物质条件。这对我国的社会主义现代化建设具有重要意义。从表可知,固定资产投资的总额是呈不固定态势来增长的,2000年的固定资产投资总额比1900年的增长倍,非常真实地反映了上海在上世纪90年代经济的腾飞。职工工资总额(亿元)职工工资总额是指各单位在一定时期内直接支付给本单位全部职工的劳动报酬的总和,包括奖金、津贴、补贴、加班工资和其他工资(附加工资、保留工资以及调整工资补发的上年工资等)。职工工资从某种程度上来说是市民收入的主要来源。而收入比较高的话,居民用于消费和储蓄的金额也会有相应的提高,所以职工工资直接影响着银行存款。职工劳保福利费用(万元)劳保福利是指劳动保险和福利。为了保护工人职工的健康,减轻其生活中的困难,我国对劳动保险制定了相应的法律条文。福利指员工与工人福利之总称,亦指以企业员工为对象而实施的福利措施,包括法定的福利,企业主与工会所实施的提高职工生活水准的各种措施。由表可知,2000年,单位支付职工劳保福利费用的总额已经达到2521553万元,并且其比例每年以3%~8%的速度增长,已高达%,这一数据说明人们的基本生活标准可以得到保障,从而有更多的钱用于其它的消费和用于储蓄存款或其他金融投资。社会消费品零售总额(亿元)社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农业居民零售额的总和。包括售给城乡居民用于生活消费的商品(不包括住房)和售给机关、团体、部队、学校、企业、事业单位和城市街道居民委员会、农村村民委员会用公款购买的用作非生产、非经营使用的消费品。这个指标反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应生活消费品来满足他们生活需要的情况,是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。全市财政收入(亿元)财政既然要提供公共物品来满足公共需要,就要从国内总收入(GDI——与生产指标GDP相对应的收入指标)中集中一部分收入,从这个意义上来理解,财政收入是指一定量的货币收入,即国家占有的以货币表现的一定量的国内总收入;财政收入又可以理解为一个分配过程,这一过程是财政运行的第一个阶段或第一个环节,在其中形成特定的分配关系或利益关系。财政收入按其形式分为税收、收费、债务收入、铸币税和通货膨胀税。财政运行是国民经济的运行的一个部分,国民经济的运行决定了财政的运行,而财政的运行也反过来影响国民经济的运行,直接影响投资、消费和进出口,影响GDP的增长和结构,影响收入分配和各阶层之间的收入差距,影响经济的稳定和可持续发展。外贸出口商品总额(亿美元)对外出口贸易一直以来是上海经济发展的重要环节及体现,也是赚取外汇,达到国际收支平衡和增加国际储备的前提条件。随着中国加入WTO,上海的对外贸易也越来越频繁且出口的商品数量和金额也大大的提高。目前国际货物买卖合同中买卖双方就支付条款的订立大多都通过银行采用现汇结算的方式。在国际货物买卖中使用的结算工具主要是货币和票据,而银行作为买卖双方的结算中介为其办理汇兑业务、信用证业务、承兑业务。前两者是银行存款业务衍生出来的结算业务,而承兑业务是以银行的信用来确保客户的信用。到2000年底,一般贸易出口增幅继续高于加工贸易,而出口产品结构调整也随之加快,高新技术产品和机电产品出口快速增长。3.回归方法与模型建立研究方法与原理运用多元线性逐步回归方法研究预测影响上海的银行存款的因素。逐步回归是按自变量对因变量的作用程度从大到小逐个引入回归方程,每引入一个变量同时检验方程中各个自变量的显著性,合格保留、不显著剔除,反复进行直到再没有显著的变量可以引入为止。回归分析是根据自变量的最有组合建立回归方程(模型)预测因变量的未来发展趋势。该方法的运用条件是有大量的观测统计数据,适用研究没有确定关系形式的因素对象,运用工具为SPSS统计软件。模型的建立及求解因为银行存款与大部分变量呈指数关系,所以把表的各个原始变量的50年数据进行对数变换(LN10()),并且把转换后的样本数据倒退8年后来建模。设多元线性回归的模型为:lnY=β0+β1X1+β2X2+β3X3+…+β9X9+β10X10其中:Y:全市银行存款(亿元)X1 ——全市居民储蓄(亿元) X6 ——职工工资总额(亿元)X2 ——从业人数(万人) X7 ——职工劳保福利费用(万元)X3 ——全市居民消费水平(元/人) X8 ——社会消费品零售总额(亿元)X4 ——全市银行贷款(亿元) X9 ——全市财政收入(亿元)X5 ——全社会固定资产投资总额(亿元) X10 —— 外贸出口商品总额(亿美元)注:模型中倒退的年数用(t-n)表示,其中n表示倒退几年。(t-n)不参与任何计算,它只做标识之用。利用对样本数据进行统计分析,运行后的输出的结果如表所示。表 逐步回归统计分析结果 CoefficientsModel Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Std. Error Beta18 (Constant) .334居储7 .692 .146 .595 .000从人1 .604 .216 .029固投6 .046 .000财政4 .146 .000银贷4 .100 .813 .000劳福2 .189 .000工资1 .232 .754 .000财政3 .134 .000从人8 .336 .000从人2 .670 .479 .000银贷2 .520 .110 .440 .000劳福6 .418 .193 .305 .039即回归模型为:lnY=(t-7) +(t-1) -(t-6) -(t-4) +(t-4) -(t-2) +(t-1) -(t-3) -(t-8) +(t-2) +(t-2) +(t-6)所以,在倒退8年的50年数据样本中,银行存款的增长与前7年的全市居民储蓄,前1年、前8年、前2年的从业人数,前6年的全社会固定资产投资总额,前4年和前3年的全市财政收入,前4年和前2年的银行贷款,前2年和前6年的职工劳保福利费用,前1年的职工工资总额等因素之间有显著意义的相关关系。4.结论和评价模型评价进入因素的分析表 Variables Entered/Removed(a)Model Variables Entered Variables Removed Method1 居储7 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).2 工资7 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).3 固投8 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).4 从人1 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).5 . 工资7 Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).由于软件通过特定程序对上海市相关数据进行整体的统计运算,所以具有更强的客观性和公证性。从上表中可以看出,按自变量对因变量的作用程度从大到小首先引入的是前7年的居民储蓄,等到第五步时把之前进入的前7年的职工工资给剔除了,再后面的第14和第17步中把前8年的固定投资和前3年的银行贷款给剔除了。这3个被剔除的变量在引入变量越来越多的情况下被检验出其显著性不合格。除此之外,在10个自变量中,诸如全市居民消费水平、社会消费品零售总额、外贸出口商品总额没有进入模型。因为的外贸出口商品总额涨幅没有达到足以进入方程的显著性,所以被剔除了。不过,随着贸易全球化和中国国际地位的提高,上海的外贸出口总额也会不断的增加,在不久的将来会对银行存款起明显的作用。我们可以从表看到,在进入的因素中全社会固定资产投资总额、财政收入、前2年的职工劳保福利费用、前8年的从业人员与银行存款是负相关,即随着它们的增加加快,银行存款的增长会减慢,其中前2年的职工劳保福利费用影响最强,其系数为。前8年的从业人员、财政收入、全社会固定资产投资总额的影响顺次递减。比如说,全社会固定资产投资总额增加,表明了国有、集体、个体、联营、股份制、外商、港澳台商提供了对基本建设、更新改造、房地产开发投资和其他固定资产投资额,那么他们必须从银行拿出自己的存款,有时还需要向银行进行贷款来完成投资,所以银行的存款量会增加缓慢是可以想象的。又比如说财政收入,政府的财政收入是通过税收、收费等途径获得,如果国家对个人、企业所征取的税越多的话,个人与企业的支出就会增加,净收入也就变少了,而如果其用于消费的指出不变或提高的话,那么其用于银行存款的货币就会相应减少,从而导致全市银行存款的递增缓慢。而居民储蓄、银行贷款、职工的工资、前1年和前2年的从业人员、前6年的职工劳保福利费用与银行存款呈正相关,即随着它们的增加加快,银行存款的增长也会加快,其中前四年的银行贷款的影响最强,其系数为,其次是居民储蓄等等。比如说,职工工资的增加会使得人们的收入上升,收入上升后虽然有一部分会被用来支付消费,但绝大部分人们还是会把钱存入银行,用于各种类型的投资,这种行为使得银行存款的增加加快。又如:居民储蓄的增加,当然会直接影响银行存款量的增加,这是勿庸置疑的,因为居民储蓄是银行存款业务的主要内容,它是银行吸收资金的主要方式。再如:经济的发展会使得银行贷款量上升,银行想要通过贷款给个人或企业客户来获得更多利润,那么银行就会运用各种手段来增加吸引资金量。在这种情况下,社会上的闲置资金由于较高的收益而会流向银行,使得银行存款增加速度加快。从表中我们可以看到,随着进入的变量越多,F值由大变小,然后再由小变大,使得最后一步的F值达到,表明回归模型包括12个变量,且拟合度较高。自相关问题的诊断DW值一般要求~时,残差与自变量互为独立。从表可见回归模型的DW值为,说明该模型无自相关的问题,此模型可以被使用。表 Model Summary(s)Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of 样本检验表年份 取对数值(y1) 取对预测值(y2) 相对误差(%)2001 以上的样本检验的相对误差的计算方法是用2001年~2003年各个取对预测值减去对应的取对数值之后再除以取对数值后得到的。其公式:相对误差=(y2-y1)/y1×100%样本检验的相对误差需不大于10%,表示所建立的模型是可以使用的。表中的所计算的相对误差的都小于10%,说明模型建立的较好。残差正态性检验图 银行存款对数的标准化残差直方图图表明:标准化残差的正态曲线的均值为0,标准差为,接近标准正态曲线,基本满足随机误差项正态分布的假设理论,模型拟合效果比较好。银行存款对数的正态概率图和残差散点图图 正态概率图图 散点图图表明:代表样本残差的数据点基本处在表示指定正态分布的直线上或周围,因此基本符合残差正态分布的假设理论。图表明:残差散点的分布随机均匀,且大多落在水平直线-2和2之间,所以可以判断残差与因变量之间相互独立性较高,基本满足残差独立的假设理论,模型的拟合效果比较好。结论综上所述,商业银行的存款不断的增加,可以反映上海居民的收入在不断地增加、生活品质也在不断的提高,更可以从侧面反映上海金融的飞速发展和经济的繁荣。我国加入世贸组织后,金融对外开放程度加深,国内各银行之间、外资银行与中资银行之间的竞争越来越激烈,而存款是竞争的重要领域。随着我国国民物质生活的丰富,消费观念的变化,投资渠道的增多,这些因素将深刻地影响客户存款需求的特性。目前我国商业银行负债以存款为主,负债结构单一,缺乏稳定性;同时银行特别是国有商业银行由于历史和体制的原因,存在资产质量差,不良贷款率高,资本金不足等问题,使得我国银行业积聚了大量的风险。因此,我国商业银行的存款产品必须进行契约设计的改进,完善其中的激励与约束对等的机制设计,创新存款产品种类,满足不同客户的个性化需求;同时要提高存款的稳定性。上海作为全国的金融中心,应该顺应时代的进步建立一个合理的金融体系并完善其制度,而商业银行作为金融的重要环节应不断地对自身进行改革和创新更好地为个人和企业客户服务,这对于上海人民的生活水平的提高和经济的稳定发展具有重要的意义和作用。参考文献[2]黄达.金融学[M].北京:中国人民大学出版社,2004[3]郑道平.货币银行学原理[M].北京:中国金融出版社,2005[4]陈共.财政学[M].北京:中国人们大学出版社,2004[6]彼得·K·奥本海姆,官青译.跨国银行业务[M].北京:中国计划出版社.2001[6]上海统计年鉴.

最好有以下几块东西1、选定研究对象(确定被解释变量,说明选题的意义和原因等。)2、确定解释变量,尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择,并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。( 作出相应的说明 )3、确定理论模型或函数式(根据相应的理论和经济关系设立模型形式,并提出假设,系数是正的还是负的等。)(二)数据的收集和整理(三)数据处理和回归分析(先观察数据的特点,观看和输出散点图,最后选择相应的变量关系式进行OLS回归,并输出会归结果。)(四)回归结果分析和检验(写出模型估计的结果)1、回归结果的经济理论检验,方向正确否?理论一致否?2、统计检验,t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否?可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。(五)模型的修正(对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等,进行修正。)(六)确定模型(七)预测

实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论,生产函数的基本形式为: 。其中,L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金,时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料;其中产出Y为工业总产值(可比价),L、K分别为年末职工人数和固定资产净值(可比价)。表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料年份 时间 工业总产值Y(亿元) 职工人数L(万人) 固定资产K(亿元)1978 1 3139 2 3208 3 3334 4 3488 5 3582 6 3632 7 3669 8 3815 9 3955 10 4086 11 4229 12 4273 13 4364 14 4472 15 4521 16 4498 17 4545 资料来源:根据《中国统计年鉴-1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型;在命令窗口依次键入以下命令即可:⒈建立工作文件: CREATE A 78 94⒉输入统计资料: DATA Y L K⒊生成时间变量 : GENR T=@TREND(77)⒋建立回归模型: LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此,我国国有独立工业企业的生产函数为: (模型1) =() () () () 模型的计算结果表明,我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为,资金的边际产出为,技术进步的影响使工业总产值平均每年递增亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ,说明模型有很高的拟合优度,F检验也是高度显著的,说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出,解释变量资金K的 统计量值为,表明资金对企业产出的影响是显著的。但是,模型中其他变量(包括常数项)的 统计量值都较小,未通过检验。因此,需要对以上三元线性回归模型做适当的调整,按照统计检验程序,一般应先剔除 统计量最小的变量(即时间变量)而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型; 命令:LS Y C L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果因此,我国国有独立工业企业的生产函数为: (模型2) =() () () 从图3-2的结果看出,回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为,资金的边际产出为,表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化,F检验也是高度显著的。这里,解释变量、常数项的 检验值都比较大,显著性概率都小于,因此模型2较模型1更为合理。三建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为: ,对于此类非线性函数,可以采用以下两种方式建立模型。方式1:转化成线性模型进行估计;在模型两端同时取对数,得: 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令:GENR LNY=log(Y)GENR LNL=log(L)GENR LNK=log(K)LS LNY C LNL LNK则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为: (模型3) = () () () 即: 从模型3中看出,资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间,模型的经济意义合理,而且拟合优度较模型2还略有提高,解释变量都通过了显著性检验。方式2:迭代估计非线性模型,迭代过程中可以作如下控制:⑴在工作文件窗口中双击序列C,输入参数的初始值;⑵在方程描述框中点击Options,输入精度控制值。控制过程:①参数初值:0,0,0;迭代精度:10-3;则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果此时,函数表达式为: (模型4) =()(-)() 可以看出,模型4中劳动力弹性 =,资金的产出弹性 =,很显然模型的经济意义不合理,因此,该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降,解释变量L的显著性检验也未通过,所以应舍弃该模型。②参数初值:0,0,0;迭代精度:10-5; 图3-5 生产函数估计结果从图3-5看出,将收敛的误差精度改为10-5后,迭代100次后仍报告不收敛,说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当,会直接影响模型的估计结果。③参数初值:0,0,0;迭代精度:10-5,迭代次数1000; 图3-6 生产函数估计结果此时,迭代953次后收敛,函数表达式为: (模型5) =()()() 从模型5中看出,资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间,模型的经济意义合理, ,具有很高的拟合优度,解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较,可见两者是相当接近的。④参数初值:1,1,1;迭代精度:10-5,迭代次数100; 图3-7 生产函数估计结果此时,迭代14次后收敛,估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见,迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近,则收敛速度快;反之,则收敛速度慢甚至发散。因此,估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息,设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中,对每个模型检验以下内容,以便选择出一个最佳模型:一回归系数的符号及数值是否合理;二模型的更改是否提高了拟合优度;三模型中各个解释变量是否显著;四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述,现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1~模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table(图3-8),可以得到各个模型相应的残差分布表(图3-9至图3-13)。可以看出,模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大,在接下来的一段时期又连续取正值,说明模型设定形式不当,估计过程出现了较大的偏差。而且,模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理,不能用于描述我国国有工业企业的生产情况,应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内,且残差分别不存在明显的规律性。但是,由步骤一中的分析可知,模型1中除了解释变量K之外,其余变量均为通过变量显著性检验,因此,该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义,都通过了 检验和F检验,拟合优度非常接近,理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出,模型5的近期误差较大,因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现,模型3的近期预测误差略小,拟合优度比模型2略有提高,因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。 图3-8 回归方程的残差分析 图3-9 模型1的残差分布图3-10 模型2的残差分布图3-11 模型3的残差分布图3-12 模型4的残差分布图3-13 模型5的残差分布

我也在找啊!

回归模型论文答辩

你这个就是线性回归第一个表 表示模型的整体拟合度,只要看调整的R²即可,这个调整的R²的范围在0-1之间,越接近1,表示模型的拟合效果越好,越接近0,拟合效果越差。你的只有,即13%左右,说明你的自变量只能解释因变量13%左右的变化,拟合效果有点差。第二个表 表示模型是否显著,这个表跟第一个表是两个概念,模型是否显著与模型拟合效果没什么关系,从你的第二表可以看出,模型效果显著,即模型有效,因此在一般情况下,你可以使用这个回归,但是在实际很多研究中,你这个模型有限,但是拟合效果很差,说明要么是自变量的选择有问题,要么是模型选择有问题。当然如果你只是个论文或者作业什么的,只要模型显著就好,要求高的话,可以尝试下看非线性的模型拟合下看效果如何。第三个表 是自变量的回归系数表,标准化和非标准化的回归系数都可以。但是你这个回归系数中,只有一个常数项。没有其他自变量。常数项是没有什么意义的,可以忽略,但是你的自变量没有了。也就是这个回归模型没有什么实际意义

Logistic回归是分类资料回归分析的一种,而且是最基础的一种。Logistic回归应用广泛、关注度较高,在医学研究、市场研究等方面比较流行。下图是CNKI学术搜索给出的学术关注度,可见其被广泛关注应用程度和时间序列的关系。Logistic回归主要应用领域1、影响因素、危险因素分析主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,也即影响因素分析。包括从多个可疑影响因素中筛选出具有显著影响的因素变量,还包括仅考察某单一因素是否为影响某一事件发生与否的因素。2、预测是否发生、发生的概率如果已经建立了logistic回归模型,则可以根据模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率有多大。3、判别、分类实际上跟预测有些类似,也是根据logistic模型,判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大,也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。Logistic回归案例一枚:可看的详情。

论文答辩的七大问题及解决方法

论文答辩是一种有组织、有准备、有计划、有鉴定的比较正规的审查论文的重要形式。为了搞好毕业论文答辩,在举行答辩会前,校方、答辩委员会、答辩者(撰写毕业论文的作者)三方都要作好充分的准备。以下是我整理的论文答辩的七大问题及解决方法,欢迎阅读。

问题:毕业设计整体比较差。PPT上出现很多错别字,论文没有按照模板排版。问学生中用到了什么数据库,他居然回答说HTML。

建议:态度一定要诚恳,知之为知之不知为不知。回答问题一定要面对着评委,一定要自信,一定要听请问题再回答。

某高校软件学院在这个周末举行了本科生毕业论文答辩,作为答辩评审老师之一全程参与了这个过程。心情的走势越发的觉得和最近股票市场的走势一样,跌宕起伏,变化莫测,让人捉摸不透。

第一天早上“开盘”高开,心里正高兴着,就和其他老师交流,问今年的毕业生毕业论文的水平提高了不少。没有想到盘中出现重大利空,一路狂跌,简直惨不忍睹。下午开盘后,出现短暂的回调,但改变不了下跌的趋势。

第二天相对于第一天也算是高开,而且总体趋势不错,虽然盘中也出现震荡,但总体情况相比昨天会好很多。

据我从其他组了解的情况来看,总体水平还是去年那个熊样,不过是我比较幸运罢了,第二天我那组的学生算是学院里比较优秀的,学习的态度比较端正,对毕业论文还算重视,我想这是第二天能够高开高走的重要原因。

两天的答辩中总共有41名学生参加,比较突出的就3名学生,而这三名学生平时学习算是比较认真的,两个都保研,另外一个和国内的知名企业签了工作。其中有17名左右的同学,毕业论文马马虎虎算过得去,至少他们还是比较认真的,虽然做得不是很好,所做得工作不是很多,但至少能够将自己所做的工作讲清楚。剩下的学生的表现,只能用惨不忍睹来形容。不仅态度不认真,自己做的工作少,甚至直接从其他地方copy过来,连一些基本的概念都搞不懂。

现举几个实例来说明:一个去年答辩没有通过的学生,今年再来参加答辩,不仅论文的字数、格式不符合要求,而且PPT上所讲的内容和论文的居然不一致。问他这一年做什么了,论文怎么还是这么差,他回答说着一年都忙于找工作了,没有时间弄论文。问他工作找到没有,他居然说还没有找到?还有很多做系统的学生,问一些最简单的问题,都回来不上来;这充分说明他的论文根本不是他自己做的;比如做网站的,问他用到了什么技术来实现,他居然都答不上来。还有更搞笑的,问他文中用到了什么数据库,他居然回答说HTML。

造成毕业设计整体比较差的原因,我个人不想追究。但学生自己和部分学生导师确实都存在的问题。学生不重视,这是主要的一个原因,先不说论文的工作是不是你做的,你的论文格式和PPT这些基本没技术含量的东西,你总得认真对待吧。PPT上的所讲的内同和你论文的不一样,PPT上出现很多错别字、论文没有按照模板排版等等这些低级问题,只要你认真对待总能避免。部分导师也有原因,对学生不负责任,学生的毕业论文还有答辩的PPT,导师看都没有看(学生把导师姓名写错的情况,更绝的把自己的学号都写错了),以致造成很多苦笑不得的状况。

很多人都觉得学生不重视论文,都是忙于找工作,以致没有时间做毕业设计和写论文。但在这两天中,我发现一个现象,那些找到工作的和考研的学生的论文情况比那些没有找到工作的学生好的多。如果你因为找工作,而且找到工作了,论文情况稍微差点,还是可以理解的,但是你既不去找工作,又不重视论文,总是抱着侥幸的心里,希望评委们放你一马的心里,这种情形个人觉得是不可原谅。虽然学校最终不能通过答辩的人几乎没有,但至少得让你二答吧。

当然作为学生,尽管你论文状况不好,但你要是有以下的情形,恭喜你,你获得了免死金牌。

第一,考上研究生;

第二,找到工作的;

第三,领导的学生;

第四,教授的学生。

所以当你既不是以上四类人,毕业论文又做得奇差,不让你二答还让谁二答呢?

现在谈谈他们毕业答辩存在的问题以及建议:

一、PPT存在的问题。字体的大小不统一,背景太过鲜艳,连内容都看不清,段落的首行缩进都不统一,内容都不认真检查,出现了一些低级错误,比如存在错别字,或者将概念混淆。

二、将自己不懂的概念写在PPT。一问就被问倒了。

三、态度不够真诚,不懂装懂。问一个基本的问题,就露出破绽。

四、论文的内容以及实验结果都是从网上复制过来的,还带着网络的印记。

五、选的题目与自己的专业无关,而且也做不好,说不清楚。

六、报告的内容,不是自己所做的,都是一些基本的概念,自己做的内容很少提及。

七、提交的论文都没有认真看,存在很多错别字,还有很多抄袭的印记。

建议:

一、答辩之前应该将PPT拷入机器,并且看是否能够正常播放。

我的小组存在个别学生在答辩的过程中PPT打不开,还有更极品的就是,答辩开始一分钟后,发现所用的PPT不是自己要使用的那份。

二、态度一定要诚恳,知之为知之不知为不知。

评委老师都知道自己学院学生的水平,只要诚实老师一般都不会太为难你。

三、一定要自信。

有些男生上去报告,那声音小的可怜。后来一个评委导师打趣说,你的声音和你的论文中的图片一样,是故意让我看不清。

四、对老师要有礼貌。

有些学生在上面报告连最基本的礼仪都不懂,给人印象非常不好。

五、答辩之前一定要认真检查PPT以及论文。

六、回答问题一定要面对着评委。

不然给人的感觉是你不尊重评委。

七、一定要听清问题再回答。

有些学生胡扯了半天,都没有回答到点子上,到底是自己不懂呢,还是没有听清问题就开始胡扯。

扩展: 物流管理专业答辩的问题及回答

1.为什么选择这个课题(或题目),研究、写作它有什么学术价值或现实意义。 (必知)研究这个课题的意义和目的是什么?

因为是抽签决定题目的。

选题目的和意义:

目的:我国物流产业兴起于上世纪 90年代,起步虽晚,但发展势头强劲,中国物流与采购联合会、中国物流信息中心最新统计数据显示,2022年一季度中国社会物流总额为万亿元人民币(下同),按可比价格计算,同比增长,比上年同期增加近19%。初步预计2010全年社会物流总额有望突破百万亿元大关。现代物流越来越受到重视,成为“第三利润泉”,而现代物流的增值服务作为物流的发展趋势和核心竞争力,也应该得到广泛的重视与发展。随着物流市场的发展趋向成熟,超越单一的物流服务,转向为客户提供增值服务,以提升企业的知名度和核心竞争力已经成为物流增值服务企业实现自身价值的新思路。

意义:本论文题目的研究是为了根据现代物流增值服务的现状,探讨发展现代物流增值服务的必要性、途径和方向等。

学术价值:物流的增值服务是物流行业成熟的标志,是未来物流服务发展的方向,结合自身的专业知识,研究和探索现代物流增值服务,有利于知识和现实情况的结合,通过理性的思维,利用科学的数据和逻辑,从物流行业长期发展的角度论述其发展途径和方向。

2.说明这个课题的历史和现状,即前人做过哪些研究,取得哪些成果,有哪些问题没有解决,自己有什么新的看法,提出并解决了哪些问题。(必知)

相关课题,有通过对省市的物流公司所提供服务的类别和如何开展增值服务,通过物流基本服务于增值服务的比较,甚至基于回归模型物流企业开展增值服务的对策分析,结论都是物流的增值服务还仅仅在起步阶段,物流业对其必要性的认识不足,如果物流企业要开展增值服务,要投入巨大人力、物力、财力时,才能得到增值服务收益。

在中国特色主义社会之下,怎样利用政府政策的支持,如何投入最小的人力物力财力得到最小的增值服务收益,怎么因地制宜地企划不同物流公司的增值服务的发展途径 等等。

我认为国家对物流行业的支持和投放主要集中在国企,民营的物流企业难以在国家政策上得到优惠。我国物流行业的进入门槛相对而言较低,企业“小、散、乱”的局面未得到根本改变,还陷在价格战的恶性循环中不能自拔。在现代物价上升,物流成本随之不断提高的现状之下,我国大多数物流企业还处于直接压缩物流基础作业成本的阶段,未能进行物流服务的创新并从物流增值服务中寻求利润。

我认为虽然物流的增值服务是未来物流行业的发展趋势,但是不同的物流企业有不同的情况 应该量力而为,不求大而全 ,选择小而专,定位自己最擅长的领域,如运输、仓储、配送等作为重点发展的核心业务,这样既能在弱肉强食的竞争中生存,也可以形成自身的品牌特色。

3.文章的'基本观点和立论的基本依据。(必知)

基本观点:现代物流的增值服务是物流服务发展的风向标,物流企业应当就自身的现状选择定位适合的发展增值服务的途径,以迎合市场的需求。

基本依据:首先是增值服务的市场需求:(从中国仓储协会组织第三次全国范围内的物流状况调查得知,在物流需求市场期望的物流服务内容中,其中工业企业需要市内配送服务有29%,需要物流信息查询、条码采集、物流系统设计及代为报关各为7%,在商业企业中,需要物流系统设计为20%,需要代结贷款、物流信息查询、市内配送服务各占7%,需要条码采集为13%。这一组数据足以说明我国的物流市场对物流的增值服务有着巨大需求,物流增值服务是可供企业挖掘的一个巨大利润源泉。)

所以,发展现代物流的增值服务这一课题是很有必要性及现实意义的。

4.本文提出的见解的可行性。

我觉得论文提出的观点只是理论,实际工作经验不足仍使得这篇文章存在与实际联系不够紧密的问题。而且因为有论文幅度的限制所以见解更不够全面,企业应该根据自身的优势和市场的需求,因地制宜地发展有自己特色的物流增值服务。

5.定稿交出后,自己重读审查新发现的缺陷。

框架的逻辑性不够强,在文章的开头没有引用学者的有关相关话题的评论,行文不够通畅,某些方面讨论不够深入,论据不充分。

6.写作毕业论文的体会

写论文不是一个人的事,需要尊重老师的意见,和老师不断探讨交流论文的结构框架和内容等,需要站在前人的肩膀上,不断完善发展,加深自身对相关课题的了解和研究,认识到自己在大学四年学到的知识需要和实际相结合,才能运用到现实生活中去,认识到自己实践能力的

7.本文的优缺点。

优点:结构基本符合逻辑,主题突出,抓住重点,行文通畅,以归纳总结法论证现代物流增值服务的问题、解决策略及其发展方向。

缺点:框架的逻辑性不够强,在文章的开头没有引用学者的有关相关话题的评论,某些方面讨论不够深入,论据不充分,由于论文篇幅的限制,难以对相关课题进行深入的探讨。

毕业论文回归用什么模型

回归分析模型的有以下种类:一元回归分析和多元回归分析具体如下:就是回归分析中当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时叫做一元回归分析就是当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时叫做多元回归分析

模型有三个层次:

第一个层次,简单的图表和指标,一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式,生动形象。

第二个层次,描述性统计,分析数据分布特征。

第三个层次,计量分析,建立模型。而计量分析又可以分为几个层次,第一层次是简单回归,包括双变量、多元回归,基本计量问题(共线性、异方差、自相关)的处理。

第二层次更专业点儿,包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型(时间序列、虚拟变量、面板数据等)的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等;第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型,建立一套研究范式,然后按此模型进行研究。

选题与预估计

问题1:暂定一个题目(包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面,可使用副标题,副标题一般指向研究方法或研究角度)。

问题2:给出研究目标与研究问题,并初步进行回答(研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”,可以将其看作是对所提出的初步结论的检验)。

问题3:给出文献综述(要求:①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关,即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献(要注意相关性);②文献综述要能构成你研究的基础,可将其视为你的研究的理论知识平台或背景;③文献综述必须能够引出你所研究的问题,即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献(要注意针对性))。

问题4:论证你所研究的问题以及其重要性(先列出“重要性”的论点,然后给出相应的论据)。

问题5:尝试运用计量软件(如:Eviews、SPSS、STATA或R)导入数据,对数据进行初步描述性分析与预估计。

Regression线性回归它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。用一个方程式来表示它,即Y=a+b*X+e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量(s)来预测目标变量的值。一元线性回归和多元线性回归的区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量,而一元线性回归通常只有1个自变量。现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢?”。如何获得最佳拟合线(a和b的值)?这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据,它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算最佳拟合线。因为在相加时,偏差先平方,所以正值和负值没有抵消。我们可以使用R-square指标来评估模型性能。想了解这些指标的详细信息,可以阅读:模型性能指标Part 1,Part 2.要点:(1).自变量与因变量之间必须有线性关系(2).多元回归存在多重共线性,自相关性和异方差性。(3).线性回归对异常值非常敏感。它会严重影响回归线,最终影响预测值。(4).多重共线性会增加系数估计值的方差,使得在模型轻微变化下,估计非常敏感。结果就是系数估计值不稳定(5).在多个自变量的情况下,我们可以使用向前选择法,向后剔除法和逐步筛选法来选择最重要的自变量。 Regression逻辑回归逻辑回归是用来计算“事件=成功”和“事件=失败”的概率。当因变量的类型属于二元(1 / 0,真/假,是/否)变量时,就应该使用逻辑回归。要点:(1).它广泛地用于分类问题。(2).逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。它可以处理各种类型的关系,因为它对预测的相对风险指数OR使用了一个非线性的log转换。3).为了避免过拟合和欠拟合,我们应该包括所有重要的变量。有一个很好的方法来确保这种情况,就是使用逐步筛选方法来估计逻辑回归。(4).它需要大的样本量,因为在样本数量较少的情况下,极大似然估计的效果比普通的最小二乘

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