基于因子分析的老年人幸福感评估方法研究

随着我国老年人口的不断增加,老年人的幸福水平直接反映了国家的经济水平与社会福祉。为定量评估老年人的幸福感,采用2018—2019年的老年健康影响因素调查数据,利用统计学方法对老年人幸福感进行研究。通过因子分析进行幸福指标搭建,对各样本的公共因子加权,发现经济、健康、生活和社会这四个公共因子的方差贡献率为0.8903,可以解释大部分变量,故选取其作为公共因子,构建老年人幸福指数测量模型,对最后的综合指数进行指数化处理,确定部分老年人的幸福指数。今后的研究中,还可在此基础上考虑使用主成分分析与LDA相关方法,以期进一步实现对“幸福”这一模糊名词的定量处理。

客户信息不完全下的授信评估问题——基于逻辑回归、神经网络等模型

对于保理公司来说,授信额度的计算与客户的违约可能性显得尤为重要。但在现实生活中,往往会出现客户资料缺失的情况发生。因此,本文就此类问题进行了分析并建立相关模型。采用KNN填补法填充缺失数据,并利用主成分分析法、逻辑回归构建违约率模型。采用向前逐步回归法、多元线性回归,得到授信额度估算模型。最后利用神经网络进行二分类回归,提供保守型公司和风险型公司的两个不同标准来判断客户是否违约。实证结果表明,模型可以作为较为理想的预测工具。