首页

> 论文发表知识库

首页 论文发表知识库 问题

论文回归分析的模板

发布时间:

论文回归分析的模板

论文就是用来进行科学研究和描述科研成果的 文章 ,写作论文是要按照一定的格式来规范自己的论文的。下面是我带来的关于论文写作格式模板的内容,欢迎阅读参考!论文写作格式模板 1、题目。应能概括整个论文最重要的内容,言简意赅,引人注目,一般不宜超过20个字。 2、论文摘要和关键词。 论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究 方法 、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息,突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以500字左右为宜。有时还需附上英文的论文摘要。 关键词 是能反映论文主旨最关键的词句,一般3-5个。 3、目录。既是论文的提纲,也是论文组成部分的小标题,应标注相应页码。 4、引言(或序言)。内容应包括本研究领域的国内外现状,本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。 5、正文。是 毕业 论文的主体。 6、结论。论文结论要求明确、精炼、完整,应阐明自己的创造性成果或新见解,以及在本领域的意义。 7、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后,参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。 而参考文献是人们长忽略的一部分: 参考文献是期刊时,书写格式为:[编号]、作者、文章题目、期刊名(外文可缩写)、年份、卷号、期数、页码。 参考文献是图书时,书写格式为:[编号]、作者、书名、出版单位、年份、版次、页码。 8、附录。包括放在正文内过份冗长的公式推导,以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。 论文写作格式模板:格式及排版 1、论文份数:一式三份。一律要求打印。论文的封面由学校统一提供。纸张型号:A4纸。A4 210×297毫米。页边距:天头(上)20mm,地角(下)15mm,订口(左)25mm,翻口(右)20mm。统一使用汉语:小五号宋体。分割线为3磅双线。 2、论文格式的字体:各类标题(包括“参考文献”标题)用粗宋体;作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体;正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体;英文用Times New Roman字体。 3、字体要求: (1)论文标题2号黑体加粗、居中。 (2)论文副标题小2号字,紧挨正标题下居中,文字前加破折号。 (3)填写姓名、专业、学号等项目时用3号楷体。 (4)内容提要3号黑体,居中上下各空一行,内容为小4号楷体。 (5)关键词4号黑体,内容为小4号黑体。 (6)目录另起页,3号黑体,内容为小4号仿宋,并列出页码。 (7)正文文字另起页,论文标题用3号黑体,正文文字一般用小4 号宋体,每段首起空两个格,单倍行距。 (8)正文文中标题 一级标题:标题序号为“一、”, 4号黑体,独占行,末尾不加标点符号。 二级标题:标题序号为“(一)”与正文字号相同,独占行,末尾不加标点符号。 三级标题:标题序号为“ 1. ”与正文字号、字体相同。 四级标题:标题序号为“(1)”与正文字号、字体相同。 五级标题:标题序号为“ ① ”与正文字号、字体相同。 (9)注释:4号黑体,内容为5号宋体。 (10)附录: 4号黑体,内容为5号宋体。 (11)参考文献:另起页,4号黑体,内容为5号宋体。 (12)页眉用小五号字体打印“XX大学XX学院XX级XX专业学年论文”字样,并左对齐。 论文写作格式 范文 :《试谈 人力资源管理 》 【摘 要】 人力资源管理是企业发展动力的源泉,是企业可持续发展的根本保障。在竞争日益激烈的社会,在这个人才紧缺的社会,企业要想生存下去,必须严把人力资源的各个环节与关卡,让人力资源管理真正助飞企业的成长。 【关键词】 人力资源 5P 工作分析 人力资源规划 招聘 要了解人力资源的管理内容,就必须知道什么是人力资源。人力资源的一种定义是“在社会或企业里,能推动社会或企业进步的所有体力和脑力劳动者”,根据这个定义,再结合中国的现状,企业的人力资源就分两种情况了:一是企业所有的员工,另一个是企业里真正为公司做出贡献的人。第一种情况下,企业所有的员工,都是企业价值的创造者,所以人力资源管理要覆盖到整个企业。第二种情况下,有人是走关系进入企业的,在日常工作中并不为企业创造价值,这些人不在企业人力资源管理范围之内。 人力资源管理在 企业管理 中的地位是仅次于 企业战略 管理的。管理范围主要是:人与事的匹配;人的需求与工作报酬的匹配;人与人的合作与协调;工作与工作的协调。 企业人力资源管理的目的可以归纳为“5P”:Perceive(识人),人力资源管理的前提,为实现企业目标而寻找满足企业要求的优秀人才;Pick(选人),人力资源的起点,寻找和开辟人力资源 渠道 ,吸引优秀人才进入企业,为企业甄选出合适的人员并配置到对应的岗位上;Profession(育人),企业人力资源管理的动力手段,不断培训员工、开发员工潜质,使员工掌握在本企业现在及将来工作所需的知识、能力和技能;Placement(用人),乃是人力资源管理的核心,使员工在本职工作岗位上人尽其用,通过科学、合理的员工绩效考评与素质评估等工作对员工实施合理、公平的动态管理过程,如晋升、调动、奖惩、 离职 、解雇等,是企业人力资源管理的重头戏;Preservation(留人),企业人力资源管理的目的,留住人才,为员工创造一个良好的工作环境,保持员工积极性,使现有员工满意并且安心在本企业工作。 在企业人力资源管理中,工作分析是重头戏。工作分析,是通过对某种岗位工作活动的调查研究和分析,确定组织内部某一岗位的性质、内容、责任、工作方法以及该职务的任职者应该具备的必要条件。 工作分析分为工作描述和工作规范。工作描述,也即工作说明,是以书面描述的方式来说明工作中需要从事的活动以及工作中所使用的设备和工作条件等信息的文件。工作规范是用来说明承担某项工作的员工所必须具备的特定技能、工作知识、能力及其他个人特征等的最低要求的文件。由此可见,工作分析主要说明岗位的两方面,一是对工作本身作出规定;二是明确对工作承担者的行为和资格进行要求。 工作分析主要有三方面:岗位分析、环境分析、人员素质分析。岗位分析主要分析岗位名称、工作任务、权利责任、工作关系和工作量。环境分析不外乎分析企业所在的自然环境、社会环境,当然,企业的安全环境也在考虑之中。人员素质分析要求分析工作人员的能力、素质、经历、体质和个性等。 工作分析的方法主要有访谈法、问卷法、典型事例分析法、观察法等。访谈法中尤其需注意的是要消除被访谈者的戒心,毕竟访谈不是 面试 。关于问卷法,其中最难把握的就是调查问卷的设计。问卷设计得不全面,就会导致调查得出的信息不具说服性;问卷的界面设计得不友好,被调查者就不情愿填写,则调查效果收效甚微;如果问卷中没有反馈机制,则不利于后续问题的调查研究,等等都在影响问卷法的最终结果。典型事例分析法则要区分其与典型个例相关分析法。观察法必须要获得观察许可,要不就有偷窥的嫌疑了。其他方法比如实践法中,工作人员亲身参与能掌握一手资料,对于最终分析结果来说也是至关重要的。人力资源规划是企业战略规划之下的首要任务,人力,既是资源,更是企业独一无二的财富,资产没了,可以再有,但人走了,对企业却是致命的伤。人力资源规划有两个方面:人力资源需求预测和人力资源供给预测。 人力资源需求预测的方法主要有四: 1. 管理人员判断法,这是基于 经验 和现状的判断和预测,此法是建立在历史会重演的前提下,且只适合于企业在稳定状况下的中短期预测。 2. 德尔菲法,基于收敛原则的德尔菲法可行性高,集聚了许多专家的意见,中短期有效。 3. 回归分析法,需要一定的计量知识,主要通过理论分析和数理分析来识别影响因素。 4. 转换比率分析法,此法虽然精确、简单的认识相关因素和人员需求之间的关系作用,但进行估计时需要对计划期的业务量、目前人均业务量和生产率的增长率进行精确的估计,而且只考虑人工需求总量,未说明其中不同类别员工需求的差异。 人力资源供给预测的方法主要有:技能清单法,这是用来反映员工工作能力特征的列表,包括培训背景、以前的经历、持有的证书、已通过的考试、主管的能力评价等,但此法缺少了对于岗位情况的认知;管理人员置换图,只针对了管理人员这类企业里的重要岗位,缺少对一般岗位的认识和分析;企业外部劳动力供给,能够准确全面的了解组织外部人员流动状况,但与此同时,却缺少对组织内部人员流动信息的认知和分析。 前面讲述了主要管理方法,那么,企业的人从何来?员工招聘就像在挑合适的种子,选好种然后再精心培养,才能长成茁壮的大树继而成为顶梁柱,否则就会架空企业。人员招聘首先要确定需求,哪些岗位上缺人,缺多少,男女比例如何;接下来就是招募阶段,这期间,制定招聘计划、选择招聘渠道、确定招聘方法、发布招聘信息、确定招聘人员和地点等;然后是甄选阶段,该阶段主要采用笔试、面试等相关测试来选择企业相关岗位所需人员,其中,笔试是淘汰不合格者,面试是选择合格者;录用和调配阶段,在录用之前有一段试用期;招聘评估和反馈阶段,选择适当的方法对招聘结果进行评估, 总结 优点,发现缺点,以便下次做得更好。 人力资源管理的后续就是对员工进行绩效管理、薪酬管理,以及员工的培训、进修等。 人力资源管理是企业发展动力的源泉,是企业可持续发展的根本保障。在竞争日益激烈的社会,在这个人才紧缺的社会,企业要想生存下去,必须严把人力资源的各个环节与关卡,让人力资源管理真正助飞企业的成长。 参考文献: [1] 杨宝宏,杜红平《管理学原理》[M].北京:科学出版社,2006. [2] 钱振波等《人力资源管理:理论.政策.实践》[M].北京:清华大学出版社,2004. [3] 陈维政,余凯成,程文文《人力资源管理》[M].北京:高等 教育 出版社,2006. 猜你喜欢: 1. 学术论文写作标准格式要求 2. 论文格式要求的基本构成要素有哪些? 3. 毕业论文写作标准格式 4. 3000字手写论文格式模板 5. 1500字论文格式模板

先进性你和优度的检验在分析T检验和F检验。最后说明一下经济含义。OK!!!

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

经济学论文怎么写?学术堂分八步告诉你:第一步 找变量首先要选择研究的主题,既什么原因(X)导致了什么结果(Y).例如,财政支出(X)对经济增长(Y)的影响.方法有二:1.打开中国知网(CNKI),选择经济研究、管理世界等5-8本中文顶级期刊,筛选出近三年出现频率比较高的词汇,然后随便挑两个感兴趣的作为X和.搜索近一年国内学术会议的会议手册,寻找参会论文中频率较高的词汇,选择两个感兴趣的作为X和Y.再一次搜索确认X对Y这一主题没有被研究过,进入下一步.否则跳回开头.第二步 找数据根据挑选的词汇,寻找到原始参考文献,从论文中找到数据来源.若数据来源是公开数据则进入下一步,否则跳回第一步.第三步 找冲击寻找一个对X产生影响的政策冲击.此处可以完全参考已有文献寻找冲击来源.第四步 跑回归根据政策冲击构建DID模型,跑一下回归,调整固定效应和控制变量,系数正负皆可,只要显着就行.若实在不显着则返回第一步.第五步 找理论寻找关于X和Y关系的经典理论,最好能够找到两个观点冲突的理论(简称A理论和B理论)并提出假说:·H1:A理论是正确的·H2:B理论是正确的第六步(可选) 分样本做一点异质性分析.比如对于企业样本,可以国企民企分一下,东中西部分一下,出口内销分一下……第七步 出结论根据回归结果,得到结论"我们得到的经验证据支持A理论(或B理论)".第八步 写论文根据前七部的成果,按照引言-文献综述-假说提出-实证分析-总结评论的顺序重新组合论文架构.最后再润色文字,补齐参考文献,一篇论文便大功告成!

简单回归分析的论文模板

回归分析是一种非常常用的统计分析方法,可以用来研究自变量和因变量之间的关系。下面是一般回归分析的步骤:

1.明确研究对象和问题:需要确认要研究的自变量和因变量,并明确研究的目的。

2.收集数据:需要搜集并整理数据,确保数据的质量和一致性。

3.数据描述和探索:对数据进行初步探索,包括描述性统计、散点图等分析方法,了解数据的分布情况。

4.模型建立:根据研究问题选取合适的模型,比如线性回归模型(简单线性回归和多元线性回归)等,利用计算机软件进行模型拟合和检验。

5.模型诊断:对模型进行诊断,验证模型是否符合回归分析的基本假设,如无自相关性、正态性、同方差性等。

6.结果解释和分析:根据分析结果,解释模型中每个自变量对因变量的影响,同时探讨可能的解释和实际意义。

7.

结论和应用:根据分析结果,得出结论或建议,并应用到实际问题中。同时,需要对结论及应用进行审慎的评估和解释, 以提高回归分析的可靠性和可行性。

需要注意的是,回归分析的具体步骤可能因为不同的问题而有所变化,但基本的思路是相似的。同时,回归分析本身也有很多变体和扩展,可以根据具体的问题选择合适的方法或者工具。

你的邮箱不存在?

第一节 一元线性回归方程的显著性检验由上面的讨论知,对于任何的两个变量x和Y的一组观测数据( )(i=1,2,……,n)按公式(10)和(11)都可以确定一个回归方程 然而事前并不知道Y和x之间是否存在线性关系,如果两个变量Y和x之间并不存在显著的线性相关关系,那么这样确定的回归方程显然是毫无实际意义的.因此,我们首先要判断Y和x是否线性相关,也就是要来检验线性假设 是否可信,显然,如果Y和x之间无线性关系,则线性模型的一次项系数 =0;否则 0.所以检验两个变量之间是否存在线性相关关系,归根到底是要检验假设 根据现行假设对数据所提的要求可知,观察值 , ,…… 之间的差异,是有两个方面的原因引起的:(1)自变量x的值不相同;(2)其它因素的影响,检验 是否成立的问题,也就是检验这两方面的影响哪一个是主要的问题.因此,就必须把他们引起的差异从Y的总的差异中分解出来.也就是说,为了选择适当的检验统计量,先导出离差平方和的分解因式.[6]一、离差平方和的分解公式观察值 (i=1,2,……,n),与其平均值 的离差平方和,称为总的离差平方和,记作 因为 = 其中:=2 =2 =2 =2 所以= 由于 中的 , 为(10)和(11)所确定.即它们满足正规方程组(9)的解.因此定义项= 于是得到了总离差平方和的分解公式: 其中(19)是回归直线 上横坐标为 的点的纵坐标,并且 的平均值为 , 是 这n个数的偏差平方和,它描述了 的离散程度,还说明它是来源于 的分散性,并且是通过x对于Y的线性影响而反映出来的,所以, 称为回归平方和而 = 它正是前面讨论的 的最小值,在假设(1)式的条件下它是由不可观察的随机变量 引起的,也就是说,它是由其它未控制的因素及试验误差引起的,它的大小反映了其它因素以及试验误差对实验结果得影响.我们称 为剩余平方和或残差平方和.[7]二、 、 的性质及其分布由以上分析可知,要解决判断Y和x之间是否存在线性相关关系的问题,需要通过比较回归平方和和剩余平方和来实现.为了更清楚地说明这一点,并寻求出检验统计量,考察估计量 , 的性质及其分布.(一) 的分布 由(14)式可知= 在 相互独立且服从同一分布 的假定下由(2)知 , ,…… 是P个相互独立的随机变量,且 (i=1,2,……,n)所以他们的平均值 的数学期望为:因为 是 的线性函数,且有:这说明 是 的无偏估计量且 的方差为所以 即: 同样可证,对于任意给定的 其对应的回归值 (它是 的点估计)适合( , (二) 方差 的估计及分布因为 = = = 由 、 及 可得 = 又由于 及E(L),E(U)得=E(L)+E(U) =(n-2) 从而,说明了 = = 是 的无偏估计量,由此可见,不论假设 成立与否, 是 的一个无偏估计量,而 仅当假设成立时,才是 的一个无偏估计量,否则它的期望值大于 .说明比值 (20)在假设成立时有偏大倾向,也就是说,如果F取得值相当大,则没有理由认为x和Y之间有线性相关关系,也就是下面我们将采用F作为检验统计量的原因.另外,由于 , 是 的最小二乘估计,由(8)式可知=0 , =0这表明 中的n个变量 , …… 之间有两个独立的线性约束条件,

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

应用回归分析论文模板

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.

论文就是用来进行科学研究和描述科研成果的 文章 ,写作论文是要按照一定的格式来规范自己的论文的。下面是我带来的关于论文写作格式模板的内容,欢迎阅读参考!论文写作格式模板 1、题目。应能概括整个论文最重要的内容,言简意赅,引人注目,一般不宜超过20个字。 2、论文摘要和关键词。 论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究 方法 、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息,突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以500字左右为宜。有时还需附上英文的论文摘要。 关键词 是能反映论文主旨最关键的词句,一般3-5个。 3、目录。既是论文的提纲,也是论文组成部分的小标题,应标注相应页码。 4、引言(或序言)。内容应包括本研究领域的国内外现状,本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。 5、正文。是 毕业 论文的主体。 6、结论。论文结论要求明确、精炼、完整,应阐明自己的创造性成果或新见解,以及在本领域的意义。 7、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后,参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。 而参考文献是人们长忽略的一部分: 参考文献是期刊时,书写格式为:[编号]、作者、文章题目、期刊名(外文可缩写)、年份、卷号、期数、页码。 参考文献是图书时,书写格式为:[编号]、作者、书名、出版单位、年份、版次、页码。 8、附录。包括放在正文内过份冗长的公式推导,以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。 论文写作格式模板:格式及排版 1、论文份数:一式三份。一律要求打印。论文的封面由学校统一提供。纸张型号:A4纸。A4 210×297毫米。页边距:天头(上)20mm,地角(下)15mm,订口(左)25mm,翻口(右)20mm。统一使用汉语:小五号宋体。分割线为3磅双线。 2、论文格式的字体:各类标题(包括“参考文献”标题)用粗宋体;作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体;正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体;英文用Times New Roman字体。 3、字体要求: (1)论文标题2号黑体加粗、居中。 (2)论文副标题小2号字,紧挨正标题下居中,文字前加破折号。 (3)填写姓名、专业、学号等项目时用3号楷体。 (4)内容提要3号黑体,居中上下各空一行,内容为小4号楷体。 (5)关键词4号黑体,内容为小4号黑体。 (6)目录另起页,3号黑体,内容为小4号仿宋,并列出页码。 (7)正文文字另起页,论文标题用3号黑体,正文文字一般用小4 号宋体,每段首起空两个格,单倍行距。 (8)正文文中标题 一级标题:标题序号为“一、”, 4号黑体,独占行,末尾不加标点符号。 二级标题:标题序号为“(一)”与正文字号相同,独占行,末尾不加标点符号。 三级标题:标题序号为“ 1. ”与正文字号、字体相同。 四级标题:标题序号为“(1)”与正文字号、字体相同。 五级标题:标题序号为“ ① ”与正文字号、字体相同。 (9)注释:4号黑体,内容为5号宋体。 (10)附录: 4号黑体,内容为5号宋体。 (11)参考文献:另起页,4号黑体,内容为5号宋体。 (12)页眉用小五号字体打印“XX大学XX学院XX级XX专业学年论文”字样,并左对齐。 论文写作格式 范文 :《试谈 人力资源管理 》 【摘 要】 人力资源管理是企业发展动力的源泉,是企业可持续发展的根本保障。在竞争日益激烈的社会,在这个人才紧缺的社会,企业要想生存下去,必须严把人力资源的各个环节与关卡,让人力资源管理真正助飞企业的成长。 【关键词】 人力资源 5P 工作分析 人力资源规划 招聘 要了解人力资源的管理内容,就必须知道什么是人力资源。人力资源的一种定义是“在社会或企业里,能推动社会或企业进步的所有体力和脑力劳动者”,根据这个定义,再结合中国的现状,企业的人力资源就分两种情况了:一是企业所有的员工,另一个是企业里真正为公司做出贡献的人。第一种情况下,企业所有的员工,都是企业价值的创造者,所以人力资源管理要覆盖到整个企业。第二种情况下,有人是走关系进入企业的,在日常工作中并不为企业创造价值,这些人不在企业人力资源管理范围之内。 人力资源管理在 企业管理 中的地位是仅次于 企业战略 管理的。管理范围主要是:人与事的匹配;人的需求与工作报酬的匹配;人与人的合作与协调;工作与工作的协调。 企业人力资源管理的目的可以归纳为“5P”:Perceive(识人),人力资源管理的前提,为实现企业目标而寻找满足企业要求的优秀人才;Pick(选人),人力资源的起点,寻找和开辟人力资源 渠道 ,吸引优秀人才进入企业,为企业甄选出合适的人员并配置到对应的岗位上;Profession(育人),企业人力资源管理的动力手段,不断培训员工、开发员工潜质,使员工掌握在本企业现在及将来工作所需的知识、能力和技能;Placement(用人),乃是人力资源管理的核心,使员工在本职工作岗位上人尽其用,通过科学、合理的员工绩效考评与素质评估等工作对员工实施合理、公平的动态管理过程,如晋升、调动、奖惩、 离职 、解雇等,是企业人力资源管理的重头戏;Preservation(留人),企业人力资源管理的目的,留住人才,为员工创造一个良好的工作环境,保持员工积极性,使现有员工满意并且安心在本企业工作。 在企业人力资源管理中,工作分析是重头戏。工作分析,是通过对某种岗位工作活动的调查研究和分析,确定组织内部某一岗位的性质、内容、责任、工作方法以及该职务的任职者应该具备的必要条件。 工作分析分为工作描述和工作规范。工作描述,也即工作说明,是以书面描述的方式来说明工作中需要从事的活动以及工作中所使用的设备和工作条件等信息的文件。工作规范是用来说明承担某项工作的员工所必须具备的特定技能、工作知识、能力及其他个人特征等的最低要求的文件。由此可见,工作分析主要说明岗位的两方面,一是对工作本身作出规定;二是明确对工作承担者的行为和资格进行要求。 工作分析主要有三方面:岗位分析、环境分析、人员素质分析。岗位分析主要分析岗位名称、工作任务、权利责任、工作关系和工作量。环境分析不外乎分析企业所在的自然环境、社会环境,当然,企业的安全环境也在考虑之中。人员素质分析要求分析工作人员的能力、素质、经历、体质和个性等。 工作分析的方法主要有访谈法、问卷法、典型事例分析法、观察法等。访谈法中尤其需注意的是要消除被访谈者的戒心,毕竟访谈不是 面试 。关于问卷法,其中最难把握的就是调查问卷的设计。问卷设计得不全面,就会导致调查得出的信息不具说服性;问卷的界面设计得不友好,被调查者就不情愿填写,则调查效果收效甚微;如果问卷中没有反馈机制,则不利于后续问题的调查研究,等等都在影响问卷法的最终结果。典型事例分析法则要区分其与典型个例相关分析法。观察法必须要获得观察许可,要不就有偷窥的嫌疑了。其他方法比如实践法中,工作人员亲身参与能掌握一手资料,对于最终分析结果来说也是至关重要的。人力资源规划是企业战略规划之下的首要任务,人力,既是资源,更是企业独一无二的财富,资产没了,可以再有,但人走了,对企业却是致命的伤。人力资源规划有两个方面:人力资源需求预测和人力资源供给预测。 人力资源需求预测的方法主要有四: 1. 管理人员判断法,这是基于 经验 和现状的判断和预测,此法是建立在历史会重演的前提下,且只适合于企业在稳定状况下的中短期预测。 2. 德尔菲法,基于收敛原则的德尔菲法可行性高,集聚了许多专家的意见,中短期有效。 3. 回归分析法,需要一定的计量知识,主要通过理论分析和数理分析来识别影响因素。 4. 转换比率分析法,此法虽然精确、简单的认识相关因素和人员需求之间的关系作用,但进行估计时需要对计划期的业务量、目前人均业务量和生产率的增长率进行精确的估计,而且只考虑人工需求总量,未说明其中不同类别员工需求的差异。 人力资源供给预测的方法主要有:技能清单法,这是用来反映员工工作能力特征的列表,包括培训背景、以前的经历、持有的证书、已通过的考试、主管的能力评价等,但此法缺少了对于岗位情况的认知;管理人员置换图,只针对了管理人员这类企业里的重要岗位,缺少对一般岗位的认识和分析;企业外部劳动力供给,能够准确全面的了解组织外部人员流动状况,但与此同时,却缺少对组织内部人员流动信息的认知和分析。 前面讲述了主要管理方法,那么,企业的人从何来?员工招聘就像在挑合适的种子,选好种然后再精心培养,才能长成茁壮的大树继而成为顶梁柱,否则就会架空企业。人员招聘首先要确定需求,哪些岗位上缺人,缺多少,男女比例如何;接下来就是招募阶段,这期间,制定招聘计划、选择招聘渠道、确定招聘方法、发布招聘信息、确定招聘人员和地点等;然后是甄选阶段,该阶段主要采用笔试、面试等相关测试来选择企业相关岗位所需人员,其中,笔试是淘汰不合格者,面试是选择合格者;录用和调配阶段,在录用之前有一段试用期;招聘评估和反馈阶段,选择适当的方法对招聘结果进行评估, 总结 优点,发现缺点,以便下次做得更好。 人力资源管理的后续就是对员工进行绩效管理、薪酬管理,以及员工的培训、进修等。 人力资源管理是企业发展动力的源泉,是企业可持续发展的根本保障。在竞争日益激烈的社会,在这个人才紧缺的社会,企业要想生存下去,必须严把人力资源的各个环节与关卡,让人力资源管理真正助飞企业的成长。 参考文献: [1] 杨宝宏,杜红平《管理学原理》[M].北京:科学出版社,2006. [2] 钱振波等《人力资源管理:理论.政策.实践》[M].北京:清华大学出版社,2004. [3] 陈维政,余凯成,程文文《人力资源管理》[M].北京:高等 教育 出版社,2006. 猜你喜欢: 1. 学术论文写作标准格式要求 2. 论文格式要求的基本构成要素有哪些? 3. 毕业论文写作标准格式 4. 3000字手写论文格式模板 5. 1500字论文格式模板

梁广1,2邵长高1,2

(1.广州海洋地质调查局 广州 510760;2.国土资源部海底矿产资源重点实验室 广州 510760)

第一作者简介:梁广(1972—),男,工程师,主要从事网络管理和数据管理工作,E-mail:。

摘要 近年来资源勘探已经覆盖大部分陆地区域,越来越多的国家把目光投向海洋。海洋作为一个巨大的能源和资源宝库在国民经济、军事战略等的重要性也日益显现。各个国家竞相制定海洋科技开发规划、战略计划,优先发展海洋新技术[1]。如何有效的从海量海洋地质调查数据中获取有用信息是海洋新技术研究中的重要研究内容。论文针对海洋地质调查数据研究技术应用需求,引入了回归分析模型到海洋地质调查数据库中,详细介绍了回归分析的技术方法和在海洋地质调查数据库研究中的应用优势,为海洋科学研究提供了技术支持。

关键词 海洋地质 回归分析 数据库

1 前言

随着陆地资源的消耗和人类对能源越来越强烈的需求,海洋作为一个尚待大规模开发的能源和资源宝库引起各国越来越多的关注。我国作为世界上最大的发展中国家对能源的需求也在大幅增加,近年来我国石油进口数量急剧增长,据估计到2020年我国石油进口依存度将达到60%。党和国家领导人多次提出“资源、能源、特别是油气资源,已成为我国经济和社会发展的重要因素,解决后备能源问题是保证国家经济安全的大事”。随着我国国土资源大调查和海洋地质专项调查的开展,大量的海洋地质数据被收集和积累,并建立了多个满足各自业务需求的信息系统和数据源[2]。如何有效的从海量海洋地质调查数据中获取有用信息是海洋新技术研究中的重要研究内容。论文针对海洋地质调查数据研究技术应用手段的需求,引入了回归分析技术到海洋地质调查数据库中,详细介绍了回归分析的技术方法和在海洋地质调查数据库研究中的应用优势,为海洋科学研究提供了技术支持。

2 回归分析概述

概述

回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析[3]。回归分析预测法可以从各数据之间的相互关系出发,通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析,推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法,通过对与预测对象(y)有联系的多个因素X1,X2,……,Xk建立回归模型。求出的回归模型是否合理,是否符合变量之间的客观规律性,引入相关因素是否有效,变量之间是否存在线性相关关系,模型能否付诸应用,这要通过检验决定。本文给出了两方面的检验:一方面为实际意义检验。即利用理论所拟定的期望值与实际结果相比较是否相符。另一方面为统计检验:分别为拟合优度检验(R平方检验)、方程显著性检验(F检验)、变量显著性检验(t检验)[4]。论文主要介绍一元线性回归分析在海洋地质调查数据库中的应用。

一元线形回归分析模型

线性回归分析可以描述两个要素之间的回归关系。线性回归分析公式为:yi=a+bxi+εi.其中a和b为参数.εi是误差.我们定义Q(a,b)a为总误差。则:

南海地质研究(2014)

对公式两边的a和b求导得:

南海地质研究(2014)

南海地质研究(2014)

x表示x的平均值.y表示y的平均值.

关系系数R2求值方法为[5]:

南海地质研究(2014)

多元线形回归分析模型

研究对象y受多个因素x1,x2,x3,…xn的影响,假定各个影响因素与y的关系是线性的,则可建立多元线性回归模型:

y=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ε

式中:x1,x2,……,xk代表影响因子;ε 为随机误差;y 代表所研究的对象,即预测目标[3]。

统计检验

统计检验是运用数理统计的方法,对方程进行检验、对模型参数估计值的可靠性进行检验。这主要包括拟合优度检验、方程显著性检验、变量显著性检验,即常用的R2检验、F检验和t检验。

拟合优度检验(检验):

拟合优度检验就是检验回归方程对样本观测值的拟合程度。又称为复相关系数检验法,它是通过对总变差(总离差)的分解得到。

南海地质研究(2014)

其中

南海地质研究(2014)

总变差平方和S总是各个观察值与样本均值之差的平方和,反映了全部数据之间的差异;残差平方和S残是总变差平方和中未被回归方程解释的部分,由解释变量x1,x2……,xk中未包含的一切因素对被解释变量y的影响而造成的;回归平方和S回是总变差平方和中由回归方程解释的部分。对于一个好的回归模型,它应该较好地拟合样本观测值,S总中S残越小越好。于是可以用:

南海地质研究(2014)

求得[4]。

方程显著性检验(F 检验):

对于多元线性回归方程,方程显著性检验就是对总体的线性关系是否显著成立作出推断,即检验被解释变量y与所有解释变量X1,X2,……,Xk之间的线性关系是否显著,

南海地质研究(2014)

即F统计量服从以(k,n-k-1)为自由度的F分布。首先根据样本观测值及回归值计算出统计量F,于是在给定的显著性水平a下,若F>Fa(k,n-k-1),则拒绝H0,判定被解释变量y与所有解释变量x1,x2,……,xk之间的回归效果显著,即确实存在线性关系;反之,则不显著[4]。

变量显著性检验(t检验):

对于多元回归模型,方程的显著性并不意味每个解释变量对被解释变量y的影响都是重要的。如果某个解释变量并不重要,则应该从方程中把它剔除,重新建立更为简单的方程。所以必须对每个解释变量进行显著性检验。

在给定的显著性水平a下,若|ti|>ta/2(n-k-1),则拒绝H0,说明解释变量xi对被解释变量y有显著影响,即xi是影响y的主要因素;反之,接受H0,说明解释变量xi对被解释变量y无显著影响,则应删除该因素[4]。

3 应用实例

论文利用线形回归分析模型对南海海域海洋沉积物温度进行了分析,其中散点图显示如图1所示,回归分析结果见表1。

图1 水深与沉积物温度散点图

Water depth temperature

表1 水深沉积物温度回归分析结果 The regression analysis result for Water depth temperature

读取回归结果如下:

截距:a=;斜率:b=;相关系数:R=;测定系数:R2=;F值:F=。

建立回归模型,并对结果进行检验

模型为: 。

F值的计算公式和结果为:

南海地质研究(2014)

其中P<。回归结果证明,沉积物温度与海水深度有着密切的关系,但是通过散点图显示,并不是温度越深沉积物温度越低。而是受到其他例如海底热流,海洋环流等因素的影响。

4 结语

本文介绍了回归分析在海洋地质调查研究中的应用,同时提供了回归分析的技术原理及实现方法,并通过对南海沉积物与海水深度关系模型进行了应用分析,回归结果显示了两者具有密切但是存在不确定性的关系。实验结果得到有效的应用。

参考文献

[1]单宝强,毛永强.中的坐标系定义与转换[J].黑龙江国土资源,11,38-39

[2]苏国辉,孙记红,等.2011.海洋地质数据集成中的关键问题和方案[J].海洋地质前沿,11(27):51

[3]百度百科.回归分析.

[4]沈聪.2009.基于EXCEL的回归分析在足迹分析上的应用[M].辽宁警官高等专科学校本科毕业论文

[5]Cottrell Analysis:Basic ://~cottrell/ecn215/

The Marine Geological Survey Based on Regression Analysis

Liang Guang1,2,Shao Changgao1,2

( Marine Geological Survey,Guangzhou,510760; Laboratory of Marine Mineral Reasources,MLR,Guangzhou,510760)

Abstract:The new resources survey had covered most of the continental area at ,the ocean resources have attracted more and more attention now as it is a huge resource and energy reservoir that had a profound meaning to national economy and military energy competition made manly countries developed new technology project and put the new ocean technology as the primary study ,how to abstract useful information from marine geological survey data is one of the most important study paper focuses on the study of the deficit of marine database technology and introduces regression analysis model and the application advantage of purpose of this paper is to provide the technology support for marine word:Marine geology;Regression analysis model;Database

有回归分析的论文文献

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

老年人生命回归计划是指关注老年人的内在精神需求,通过多种形式的活动和服务,使老年人感受到关爱和尊重,提高其生活质量和幸福感。以下是一些有关老年人生命回归计划的参考文献:1. 《生命回归计划在老年人抑郁治疗中的应用与研究》本文以一项对60例抑郁症老年人实施生命回归计划的研究为依据,探讨了生命回归计划对老年人抑郁症的影响。该研究表明,生命回归计划能够显著改善老年人的心理健康状况。2. 《生命回归计划对社区老年人失眠影响的研究》该研究以40位社区老年人为对象,探讨了生命回归计划对老年人失眠状况的影响。研究结果表明,生命回归计划能够显著改善老年人的睡眠质量和入睡时间。3. 《生命回归计划在护理实践中的应用和效果》该文总结了国内外生命回归计划应用于护理实践的经验,讨论了其在老年人护理中的应用和效果。该研究认为,生命回归计划能够提高老年人的自尊心和生活质量,是一种有效的护理模式。4. 《组织生命回归活动,让老年人幸福感倍增》该论文以某社区的生命回归活动为例,探讨了生命回归计划如何实现老年人关爱和幸福感的提高。该研究认为,通过多种形式的活动和服务,可以有效提高老年人的身心健康和生活幸福感。5. 《生命回归计划在养老机构中的实践和效果评估》该研究以某养老机构的生命回归计划为研究对象,评估了其在老年人生活质量和幸福感方面的效果。研究结果显示,生命回归计划能够显著提高老年人的社交支持、生活满意度和幸福感。

2006年我国各城市的GDP变动的多因素分析摘要:本文主要通过对各城市同一时期的GDP进行多因素分析,建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量,以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型,从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。关键词:GDPY(亿元) 多因素分析 模型 计量经济学 检验一、引言部分GDP(国内生产总值)指一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果,从价值形态看,它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期中间投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额,即所有常住单位的增加值之和。GDP在创造的同时也被相应的生产要素分走了,主要体现为劳动报酬和利润。在现代社会政府还要以税收的形式拿走一部分GDP。本文主要研究就业人数L(万人)、各地区资本形成总额K(亿元)剔除价格影响因素即商品零售价格指数P(上年=100)之后对各城市同一时期的GDP的影响。二、文献综述注: 2006年各城市同一时期的GDP总量的数据来源于《中国统计年鉴2007》;2006年就业人数L(万人)的数据来源于《中国统计年鉴2007》;2006年资本形成总额K(亿元)的数据来源于《中国统计年鉴2007》,本表按2006年价格计算;2006年商品零售价格指数P(上年=100)的数据来源于《中国统计年鉴2007》;三、研究目的通过研究各个城市在同一时期的GDP建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量,以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型,从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。四、实验内容根据生产函数理论,生产函数的基本形式为: 。其中,L、K分别为产出GDP的过程中投入的劳动与资金,本文未考虑时间变量 即技术进步的影响。上表列出了我国2006年我国各个城市的GDP的有关统计资料;其中产出Y为各城市同一时期的GDP(可比价),L、K分别为2006年年末职工人数和各地区资本形成总额(可比价)。五、建立模型并进行模型的参数估计、检验及修正(一) 我们先建立Y1与L的关系模型:其中,Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)L——2006年年末职工人数(万人)模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验利用EVIEWS软件,经回归分析,作出Y1与L的散点图如下:利用EVIEWS软件,用OLS方法估计得:Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 14:45Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 74755513 Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 可见,L的t值显著,且系数符合经济意义。从经济意义上讲,劳动每增加一单位,都可以使实际GDP相应增加, 这在一定条件下可以实现。另外,修正可决系数为,F值为,明显通过了F检验。且L的P检验值为0,小于,所以通过了P值检验(二)建立Y1与K1的关系模型:其中,Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)K1——各地区资本形成总额(实际投入额)(亿元)模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验利用EVIEWS软件,经回归分析,作出Y1与K1的散点图如下:利用EVIEWS软件,用OLS方法估计得:Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 17:16Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 50647333 Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 可见,K1的t值显著,且系数符合经济意义。从经济意义上讲,资本每增加一单位,都可以使实际GDP相应增加, 这在一定条件下可以实现。另外,修正可决系数为,F值为,明显通过了F检验。且K1的P检验值为0,小于,所以通过了P值检验通过两个模型的可绝系数 、调整可决系数 、T检验、F检验、P值检验的比较,明显的 ,Y1与K1的关系模型优于Y1与L的关系模型。因此,在以Y1与K1的关系模型为基础模型的条件下,建立二元关系模型。(三)建立Y1与K1和L的二元关系模型其中,Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)K1——各地区资本形成总额(实际投入额)(亿元)L——2006年年末职工人数(万人)利用EVIEWS软件,用OLS方法估计得Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 17:23Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 24446367 Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 可见,K1和L的t值显著,且系数符合经济意义。从经济意义上讲,资本每增加一单位,都可以使实际GDP相应增加。另外,修正可决系数为,F值为,明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0,均小于,所以通过了P值检验。通过两个模型的可绝系数 、调整可决系数 、T检验、F检验、P值检验的比较,明显的 ,Y1与K1和L的关系模型优于Y1与K1的关系模型。因此,建立二元关系模型更符合实际经济情况。(四)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 LNY1=log(Y1)GENR LNL=log(L)GENR LNK1=log(K1)LS LNY1 C LNL LNK1则估计结果如图所示。Dependent Variable: LNY1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 17:29Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 可见,K1和L的t值显著,且系数符合经济意义。从经济意义上讲,资本每增加一单位,都可以使实际GDP相应增加。另外,修正可决系数为,F值为,明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0,均小于,所以通过了P值检验。通过对以上模型的可决系数 、调整可决系数 、F检验的比较,明显的 ,该模型最优。因此,选用该模型为以各城市同一时期的GDP为被解释变量,以其它可量化横截面数据作为解释变量建立的最优多元线性回归模型。六、总结综上所述,我们采用截面数据拟合的模型成功的反映各城市同一时期的GDPY1与就业人数L(万人)和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P(上年=100)的资本形成总额K1(亿元)间的数量关系,是一个成功的模型。从模型中看出,各城市同一时期的GDPY1与就业人数L(万人)和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P(上年=100)的资本形成总额K1(亿元)有非常密切的关系,与柯布-道格拉斯 (C-D)生产函数密切吻合,验证了柯布-道格拉斯 (C-D)生产函数的正确。参考文献:1、《国民经济核算——国家统计年鉴2007》2、《价格指数——国家统计年鉴2007》3、《中国国内生产总值核算》,作者:许宪春 编著,

回归模型的分析及应用毕业论文

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

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

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

相关百科

热门百科

首页
发表服务