基于Probit回归模型和BP神经网络模型的宁夏盐池滩羊产量影响因素及预测研究

通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,预测结果表明到2025年,宁夏滩羊产量将达12.5万t,宁夏滩羊产业总体呈现良好的发展势头。

基于Probit回归的小企业债信评级模型及实证

小企业债信评级系指评价一笔小企业的债务信用资质的高低和债务违约损失率的大小.它事关银行贷款的风险管理以及合格的小企业能否得到融资.因此、债信评级的指标必须能直接鉴别小企业的违约状态.以等级评分和排序为目的的现有的信用评级体系并不评价一笔债务违约损失率大小,现有的信用评级体系也没有任何证据表明其评级指标体系与企业违约状态的鉴别能力有关.本研究根据指标对违约状态鉴别能力的大小遴选指标体系,建立了小企业债信评级体系.本文的创新与特色一是在偏相关系数大于0.7、反映信息重复的一对高度相关的指标中,删除F值小、对小企业违约状态判别能力弱的指标,既避免了第一次筛选后评级指标体系的信息冗余、又避免了误删对违约状态影响大的指标.改变了现有研究评级体系指标的遴选与指标违约状态的鉴别能力无关的状况.二是通过求解违约状态变量与评价指标之间Probit回归方程的回归系数β和回归系数的标准误差SE_β,构建Wald统计量对回归系数β的显著水平进行检验,剔除对小企业违约状态影响小的、回归系数β不显著的指标,保证了第二次筛选出的指标能显著区分企业的违约状态.三是研究表明本文构造的指标体系的感受型曲线ROC的面积AUC大于0.9,不仅保证单个指标能有效区分违约状态,同时确保了整体构建的指标体系对违约状态具有极强的鉴别能力.四是研究结果表明,满足信用等级越高、违约损失率越低的小企业债信评级指标体系的非财务指标权重为56%.五是通过对1 231笔小企业贷款数据进行实证,结果表明:速动比率、总资产增长率、行业景气指数等23个指标能够显著区分小企业的违约状态.

基于Probit回归的绿色农产品消费影响因素及购买行为分析

以黑龙江省城镇居民为样本,通过对消费者自然、社会属性、消费行为与习惯、消费动机及认知与信任度等特性的调研和分析,论述了影响绿色农产品消费的主要因素及其作用机理,建立了基于Probit回归的购买行为预测模型。研究表明除收入、价格等传统经济变量以外,消费者关注度、信任度及支付意愿也将对其购买行为产生重要影响;信息不对称、消费信心不足以及溢价水平过高是其拒购的主要原因。最后针对研究结论提出了相应的改进策略和建议。

基于序次Probit模型的航道船舶碰撞危险度研究

船舶碰撞严重威胁着船舶水上航行的安全,船舶碰撞危险度的研究能够为船舶避碰提供有效的预防手段和合理的科学依据。选取航道船舶碰撞危险度作为状态变量,选取船舶会遇方式、风速和能见度作为控制变量,运用序次Probit模型拟合出碰撞危险度状态方程。分别对人为判断和序次Probit模型的碰撞危险度利用插值技术,描绘出控制变量对状态变量的作用效果变化特征图。研究结果表明,拟合状态方程可以良好地表征系统状态的连续变化特征,序次Probit模型能够有效克服人为判断的不确定性。

基于序次Probit模型的离散股价研究

分析股票日内价格行为需关注高频分笔交易的价格离散特征.本文使用沪市个股高频分笔交易数据,采用序次Probit模型对离散股票价格建模分析.结合我国股市限制卖空与订单驱动的制度背景,考察了交易时间间隔、交易量和订单信息对价格变动的影响.研究结果表明,序次Probit模型可捕捉价格离散特征.较长交易时间间隔可能预示坏消息,使股价下跌.相对于卖方交易量,买方交易量更具有信息含量.订单信息影响价格变动,买方较多时股价上涨,卖方较多时股价下跌.

基于M-H抽样算法的贝叶斯Probit分位回归模型研究

针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明:贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.

基于序次Logistic回归的产品意象造型设计研究

为设计出符合消费者感性需求的产品,提出基于序次Logistic回归的产品意象造型设计方法。首先,应用KJ法和因子分析法确定产品的感性意象,使用形态分析法确定造型设计要素,在此基础上由正交试验设计法构建产品全轮廓卡片,对其感性意象进行调查。其次,通过对感性意象评价等级分布的分析,选择Prob it函数作为序次Logistic回归的联接函数,建立感性意象与设计要素之间的数学模型。最后,通过测试验证了模型的有效性。文中结合办公座椅的设计进行研究,结果表明该方法是正确可行的。

货币危机的“交叉传染”及其传染途径检验——基于空间自回归Probit模型的实证分析

传统的货币危机传染模型均为单向传染模型,本文利用空间自回归Probit对货币危机的"交叉传染"及其传染途径进行了研究,并且分别对货币危机传染的贸易途径和政治关系途径进行了检验。研究结果表明,货币危机会通过贸易途径进行"交叉传染",但政治关系途径的传染并非在每次货币危机中都是显著的,政府预算赤字在每次货币危机中都会对货币危机发生概率产生显著的正效应。

基于Probit回归模型的煤矿底板突水预测

针对矿井底板突水预测精确度要求高的特点,提出了二值Probit回归矿井突水预测模型。依据概率论的相关知识构建模型参数的极大似然估计法,并通过遗传算法求模型参数的最优解。利用所建模型对建模样本的突水性进行反向识别,对测试样本的突水性进行预测识别,正确率分别为90%和100%,表明该模型具有很高的精确度。另外,所建模型结构简单、便于操作和使用,有一定的参考价值。

基于粗糙集的Probit回归模型在煤炭种类识别中的应用

利用粗糙集理论筛选出识别无烟煤、烟煤、褐煤的主要特征指标粒状微粒体、壳质树脂体、平均最大反射率,并以此三指标建立了Probit回归分析模型,对模型参数先借助模拟退火算法求出初始值,再利用MATLAB优化函数fmincon求出参数的最终值。利用所建模型分别对建模样本和测试样本进行种类识别,结果正确率为100%,表明该模型具有很高的精确度,可用以煤炭种类识别,而且模型简单、易操作。

Logistic回归模型与Probit模型及其在刑事作案人员分析中的应用

Logistic回归模型与Probit模型是现代统计学前沿提供的两种统计方法。根据对犯罪人员和未犯罪人员的观察,建立对应的两种模型,可分析有关制约因素,研究这些因素发生变化时,犯罪的机率将如何变化,还可以根据某人的具体情况估计此人作案的机率。

利益相关者视角下的中小制造企业业绩转向研究——基于序次Logistic回归模型的实证分析

本文从利益相关者视角出发,选取2001年至2010年发生业绩转向的35家中小制造业上市公司作为样本,运用全部纳入法(Enter)和逐步方法 (Stepwise)的序次Logistic回归分析了主要利益相关者对中小制造企业业绩转向的影响。研究结论显示:股东和债权人的显性利益是决定中小制造企业业绩转向成功的最重要因素。

多项Probit模型中回归系数的逆回归估计

本文将多项Probit模型推广到更一般的形式,研究了推广的多项Probit模型的逆回归性质,给出了回归系数的逆回归估计方法,并证明了在满足一些条件时估计是渐近正态的.模拟表明逆回归估计方法有良好的表现.

基于Probit回归的图书馆读者图书兴趣挖掘方法

图书馆因缺少初始读者历史行为信息,难以为初始读者提供有针对性的图书推荐服务,为解决这一问题,提出一种基于Probit回归的图书馆初始读者图书兴趣挖掘方法,并根据商丘职业技术学院图书馆读者评分数据进行了模型验证实验,证实了模型的有效性,表明提出的方法能够有效地预测冷启动读者的图书兴趣问题。

学生评教的影响因素研究——基于排序Logit/Probit回归的实证分析

探究评教结果的影响因素,对完善我国高校的学生评教制度具有重要意义。基于上海某高校下属二级学院的专业课学生评教数据,考察课程/课堂和教师特征对评教结果的影响,综合运用描述性统计、相关性分析、逐步回归和排序Logit/Probit回归分析进行研究。研究结果表明:成绩因素和评教分的正相关,既可能来自师生相互"包容"导致的败德行为,也可能源于"教学相长"带来的相互认可;任课教师的教龄和博士学位分别与评教分正相关和负相关,说明了学生对教学经验的认可;副教授的评教能得到认同,一方面是因为其教学经验和学术水平已积累到一定程度,另一方面可能因为他们和学生年龄差距相对较小而容易沟通。

基于Probit回归模型的城镇社区居民节水行为影响因素分析

通过调查研究目前浙江省杭州市城镇社区居民节水情况,关注浙江省的"五水共治"政策实施情况,采集相关信息,初步了解杭州市城镇节水型社区建设的现实状况。掌握社区居民对社区节水的相关政策的了解程度,居民在社区节水中的参与度,以及居民对目前杭州市社区节水建设的关注度等。分析目前社区居民节水行为的影响因素,尤其是调整水价以后,影响社区居民节水行为因素,思考如何提高城镇居民节水意识,有效地推行社区节水的各项措施。

空气质量对生活满意度的效应研究——基于序数分层空间自回归Probit模型

在居民生活满意度的相关研究中,除考虑人口学特征外,越来越多的实证同时考虑了微观个体所处的宏观环境,对这类呈嵌套结构的分层数据需构建分层统计模型,但传统的分层统计模型未考虑真实的空间依赖。本文将分层统计模型和空间自回归模型相结合,创新性地构建了四种序数分层空间自回归Probit模型,该类模型能够合理地对因变量为序数且存在空间依赖情况并呈分层结构的数据进行建模,模型可避免忽略真实的空间依赖对模型估计的不利影响,且能够对高层组间的空间效应和低层个体间的空间效应区别对待,更有利于模型的解释。最后,空气质量对居民生活满意度的效应实证研究表明:空气质量确实能够对生活满意度产生影响,居民对空气质量的认识和要求并非孤立地局限于本地,而是对一个区域空气质量的空间综合结果。对比2018年和2016年模型结果可知:空气质量的福利效应无法被其他民生福祉因素所取代,并且随着空气质量相关统计信息的高度开放和广泛传播,居民更加重视空气质量,也形成了更加全局的了解。

序次Logistic回归模型中因变量分类数的确定

The concise mainly introduces how to confirm the categories of dependent variable in Ordered Logistic Regression Model.

基于Probit回归法的生防菌毒力测定分析

应用SPSS软件概率单位(Probit)回归方法,进行了生防菌玫烟色棒束孢毒力测定中致死中浓度(LC50)的计算和秩和检验。结果表明,SPSS和DPS这2个软件计算的LC50结果无统计学差异,利用SPSS计算方法可同时得出LC50的95%置信区间,而利用Probit回归法可用于生防菌半数致死量的计算,该方法具有可靠、直观、快速、方便的特点。

安康市小微企业融资影响因素分析——基于probit回归模型

本文以安康市为例,对辖内小微企业的问卷调查结果进行了行业、融资目的、贷款考虑因素等方面的描述分析。根据问卷调查结果,以小微企业融资困难是否存在为因变量,以问卷中自身层面、银行层面、地方政府层面存在的各项问题为自变量,建立probit回归模型。结果显示,对融资困难有显著影响的变量包括:小微企业缺少合格抵押品、缺少担保和银行审批链条过长,并据此提出扩大抵押品范围、优化政府担保基金、简化银行审批流程、加大融资知识宣传力度等政策建议。