利用排序多元Logit模型研究城市居民的居住区位选择

本文将北京、上海、广州、武汉和重庆五城市的居住区位调查数据,利用排序多元Logit模型研究城市居民对居住区位的选择行为进行了实证分析。影响区位选择的因素可归纳为家庭层面和城市层面两部分,前者包括收入、工作地点、对环境的偏好等,后者则包括住房价格、城市扩张程度、郊区市政设施便利程度等,实证结果表明这些因素的影响都是显著的,且符合理论预期。收入较高的群体仍喜好选择距离城市中心偏近的居住区位,郊区基础设施和公共服务设施的不完善是制约其向郊区转移的主要因素。这些实证结论能够对城市发展布局和居住用地的规划开发起到决策支持作用。

中小城市居民对生鲜蔬菜零售终端的选择行为研究——基于排序多元Logit模型的实证分析

随着经济的不断发展,超市逐渐成为消费者购买生鲜农产品的重要场所。文章利用对山东省烟台、潍坊、济宁、临沂四市510名消费者的问卷调查数据,运用排序多元Logit模型,深入分析了影响消费者选择生鲜农产品零售终端的各种因素。研究结果表明,家庭人均收入、零售终端的净距离及消费者对价格和质量的偏好程度对消费者零售终端的选择有显著的影响。根据研究结论,认为蔬菜的三种零售终端在未来较长的时间内将长期并存,在对农产品零售终端进行布局规划时要充分考虑经济距离的合理性,同时对农产品零售终端的升级改造要采取循序渐进的原则。

基于排序多元Logit模型的卡特尔类机组串谋竞价识别

在电力现货市场建设的初期,识别机组串谋竞价是有效防范发电商串谋行为真正发生的重要环节。依据市场份额将机组分为卡特尔类机组和竞争类机组,针对卡特尔类机组提出了基于排序多元Logit模型的串谋竞价识别方法。首先,依托博弈论原理,分析影响机组报价的因素,构建机组报价回归方程。然后,通过邹检验判断报价影响因素对卡特尔类机组和竞争类机组报价行为的影响程度是否存在差异。若存在差异,则建立卡特尔类机组报价的排序多元Logit模型,并利用似然比检验判断卡特尔类机组的高价序列和低价序列之间是否存在差异,论证卡特尔类机组串谋竞价的可能性。最后,将所提方法应用于某地区电力现货市场中,算例结果显示在5%的显著性水平下,卡特尔类机组存在串谋竞价的可能性。

基于排序多元Logit模型的新闻节目满意度因素研究

本文以广州综合频道的新闻类节目数据为例,基于新闻信息的时效性及价值性、新闻报道的权威性及深入性、新闻节目贴近百姓生活及关注民生程度、新闻节目主持人的综合素质及表现和新闻节目播放时长这五个因素,研究了其对新闻类节目满意度的影响,并采用排序多元Logit模型对上述五个因素的影响程度进行比较与排序。

基于多元有序Logit模型的电动车骑行者行为危险度分析

本文通过自然观察法收集了福建省福州市内16209个骑行者的骑行行为数据,通过最优最劣法赋权计算了每个骑行者行为的危险度,并建立多元有序Logit模型进行分析.结果发现,城市建设,降雨,气温,分隔非机动车道的存在,以及年龄的增加与行为危险度呈显著正相关,服务水平的上升与行为危险度呈显著负相关(P<0.00),而交通管制员的存在,是否是外卖骑行者、电动车类型与行为危险度无关(P>0.05).

大学生创业意愿影响因素研究——基于多元排序选择logit模型的发现

“支持青年创业”是解决当前大学生就业问题的一条重要途径。基于2013年全国1773名大学生问卷调查的微观数据，运用多元排序选择logit模型实证分析大学生创业意愿的影响因素，发现：人口统计学特征、财富禀赋、人力资本、商业感知、社会资本、高校创业教育与服务等因素对大学生创业意愿具有重要影响。

基于排序Logit模型的农民工市民化影响因素研究

本文基于对全国23个省、5个自治区和4个直辖市的3318名农民工的问卷调研,利用排序多元Logit模型将农民工市民化问题分解为生活质量、社会融入、社会保障和社会适应,选取收入水平,社会保险等12个指标,研究了农民工市民化的影响因素。实证研究表明,经济动因是农民工市民化最主要的影响因素,而自身人力资本积累不足又制约了农民工收入水平;市民化是农民工家庭而非个人的决策,社会保障和公共服务供给的缺失消极影响了这一决策;社会包容度作用于农民工的人际交往和社交网络对农民工市民化有重要影响。本文还就推进农民工市民化提出了政策建议。

基于排序logit模型的城镇就业风险分析与预测——兼论金融信用危机情形下促进我国就业的应对措施

依据logit模型对我国就业风险进行度量和预测,结果发现:以1997年亚洲金融危机为比照,时下的金融信用危机导致我国2009-2010年城镇失业率大于6.454%的可能性几乎为100%。为化解就业风险,应充分发挥非正规就业、中小企业和民营经济的作用,积极实行产业结构调整与产业跨区域转移,注意扩张性财政和货币政策在"保增长"的同时还要"促就业",同时也要完善劳动力市场发育水平并努力提高劳动者素质。

基于多元logit模型的国有企业高管更换决策机理研究

本文以1997-2008年间300家国有控股上市公司为例,采用多元logit模型考察了政府控制下的高管更换决策机理及其经济后果。研究发现,在政府控制的情况下,高管非升迁更换确实与公司业绩之间存在显著的负相关关系,但升迁更换与公司业绩之间并不存在显著的正相关关系。此外,在业绩相同的情况下,有政府背景的高管比较容易获得升迁,在控股股东中地位较高或具有人大、政协等政治资格的高管则不太容易发生非升迁更换。从市场反应来看,政府控制下的这种高管更换机制往往得不到市场的积极认可。

多元Logit模型的寿险选择行为研究

商业寿险在我国养老金体系中一直处于极重要的地位。然而,寿险产品差异化不大,客户需求针对性不强,是制约我国商业寿险发展的重要因素。实证研究表明,收益水平、寿险保费、消费者收入水平、年龄和性别等因素对消费者选择商业寿险产生重要影响。因此,寿险公司可根据消费者的个体特征,开发更具针对性的产品和实施相对应的营销策略。

基于多元Logit模型的大学生返程交通方式选择行为

为了更好地了解大学生返程交通方式选择现状,采用问卷调查的方式对大学生个人属性、返程交通方式、返程出行的旅行成本进行了调查分析。在此基础上,应用多元Logit模型建立了大学生返程交通方式选择行为模型,并对各因素的影响强度进行了分析。结果表明:男女大学生在返程交通方式选择上差异不明显;由于动车的旅行时间和费用均较低,大学生更倾向于选择动车返程;相较于月生活费低的大学生群体,月生活费高的大学生更偏好于选择私家车返程出行;家庭拥有小汽车的大学生群体也更愿意选择私家车。由分析可知,月生活费、家庭是否拥有小汽车、旅行费用对大学生返程交通方式选择具有重要的影响。

“一带一路”战略下中国企业对外直接投资模式研究——基于多元Logit模型的实证分析

从嵌入位置和附加值两个维度,测算中国对"一带一路"沿线直接投资企业在全球价值链中的地位,指出不同类型的企业在投资过程中的制约因素,有针对性地设计出了多样化的投资模式,即:市场渗透模式、纵向整合模式、多元发展模式和共同价值模式。基于2005~2014年中国跨国公司对"一带一路"沿线国家的179次直接投资活动,通过多元Logit模型进行了实证检验,得出了不同投资模式的主要影响因素,并给出了全球价值链视角下中国企业对"一带一路"沿线直接投资的对策建议。

汇率制度选择:基于随机效应多元排序probit模型的分析

选用13个影响汇率制度选择的典型变量,采用随机效应多元排序选择模型对147个国家的汇率制度选择进行分析,发现经济发展水平、美元化程度、货币错配程度越高,实际资本开放程度越大,政府越强,具有高经济增长和长期通货膨胀历史的国家有较高采用相对固定汇率制度的概率;而经济规模、贸易开放度越大以及外债债务比率越高将会促使一国选择灵活性较高的汇率制度。

林农参与职业技术培训的满意度及影响因素分析——基于多元有序Logit回归模型

运用2016—2017年重点国有林区87个林业局调研数据,对林区林农参与职业技术培训的满意度进行调查,从个体特征和培训特征两个维度,采用多元有序Logit回归模型,对影响培训满意度的相关因素进行有效识别,并揭示影响因素的内在结构化特征。研究结果显示:林农对2016—2017年职业技术培训的满意度分别为3.88和4.07,满意度水平较高且有上升趋势;林农参与职业技术培训的满意度受个体特征和培训特征两类因素的深刻影响,个体特征中,健康状态、性别、是否为一次性安置人员以及受教育年限对培训满意度有显著影响;培训特征中培训是否应用到实际生产活动、培训费用、培训途径、培训内容以及培训组织者对培训满意度影响显著。最后,根据实证研究结果,提出了提高林农对培训满意度的建议。

高校教师评级方案指标体系的计量分析——基于排序多元离散模型

高校教师评级方案是建立在公平公正的基础上、为促进教师思想素质和教学能力的和谐发展,激发教师的创新精神而采用的一种激励方法。级别的评定必须考虑评级方案中指标权重设置的科学性和合理性。结合实际数据建立了排序多元离散选择模型,对某高校的教师评级方案所采用的指标体系进行了检验,并适度提出修正意见。

基于多元Logit模型的城市公交准时可靠性分析

以多维度大数据为基础,分析不同时间、不同天气条件下的公交准时可靠性.结果表明:工作日和晚高峰期间的准时比例明显低于其他时段,周六和周日午夜的准时比例明显低于工作日午夜的准时比例;利用多元Logit模型预测了公交早到、晚到和准时与环境变量、时间变量及运行特性等之间的定量关系.结果表明:公交准时性在晚高峰、线路末端和恶劣天气条件下降低.研究结果可为出行者制定出行计划提供依据,减少等待时间;同时可为管理者优化公交发车间隔,提高公交服务水平提供有效的决策支持.

基于多元Logit模型的小微企业信用评级分类研究

首先用Python语言对123家小微企业共约三十七万条交易信息进行分类整理;然后用主成分分析将多种信息归为四类主要因子,并引入定性变量;最后建立多元Logit模型对企业进行由好至差的A、B、C、D四类评级。结果显示:整体评级准确率达到72%;交易信息离评级时点越近,评级的准确率越高;该模型对D级的评级准确率达到100%,说明该方法能有效甄别最差级别企业,为商业银行规避不良贷款发生提供了一种可行性方法。

运用多元排序Probit模型探讨计量经济学教学模式

首先,通过调查问卷收集采用"问题导向型"和"典型案例"两种教学方式相结合的计量经济学教学效果数据。其次,运用多元排序Probit模型进行实证分析。最后,提出计量经济学教学的改革建议。

高等数学翻转课堂教学效果评价定量分析——基于多元有序Logit模型

以学生为中心的翻转课堂是加快教学模式改革、培养学生应用创新能力的有效途径.通过对授课班级137名学生的问卷调查,利用多元有序Logit模型对影响翻转课堂教学效果的因素进行分析.结果显示:大部分学生对高等数学课程翻转课堂教学效果较为满意;班级、性别、自学能力、校园网络、教学资源、获取帮助、应对能力、课堂表现等因素均对翻转课堂教学效果评价有显著影响.

基于排序Logit的电动汽车购买意愿研究

有别于以往国内关于消费者购买汽车意愿影响因素的建模研究,引入燃料成本和持有者总成本信息,采用意向调查方法获取提供燃料成本和持有者总成本信息条件下的电动汽车购买意愿数据,利用排序Logit模型对数据进行建模分析。研究结果表明,除了常见的人口和出行特征对消费者购车意愿有影响外,燃料成本和持有者总成本信息对电动汽车的销售具有显著的正向影响,证实了合理完善现有的汽车标签可以促进电动汽车产业的发展。