基于过采样Logistic回归模型的互联网贷款违约预测研究

在持续增长的居民贷款消费需求刺激下,互联网贷款业务的规模呈现出持续快速扩张的发展态势,发挥机器学习模型在个贷违约预测的作用,控制和防范互联网贷款违约风险,具有十分重要的意义。通过对不同数据集的样本特征进行详细分析,构建个人信用风险评估指标体系,利用具有普适性特征和可解释性特征的Logistic回归模型对个贷违约进行预测。针对原始数据集存在不平衡样本的问题,分别采用过采样和欠采样的重抽样方法获得平衡样本集,调整正则化惩罚力度,选择最优结果的参数来进行建模,得到模型预测结果。最后对如何防范互联网贷款违约风险提出了相关建议。     

基于Logistic模型的大学数学挂科原因实证分析

随着大学的不断扩招,学生进入大学的门槛降低,出现考试挂科现象,且日益严重,特别是大学数学的挂科率一直居高不下,引起广泛关注.基于logistic模型,利用R统计软件,对内蒙古工业大学2007级理工科学生数学考试成绩及其影响因素进行统计分析,研究高考成绩、性别、生源地及学生评教对大学数学挂科的影响.结果发现:高考成绩与性别对大学数学挂科的影响较大,学生评教对其有一定影响,而生源地与学生数学挂科没有相关性.对此,高校教育工作者要注意引导新生调整心态来适应新环境和教学方法,鼓励学生参加数学竞技类的比赛和活动,并通过探索新型教学模式培养学生的学习兴趣,以期减少大学数学挂科现象,培养学生的数学素养.     

基于Logistic模型的玉溪市未来人口预测

根据玉溪市统计年鉴的统计数据,运用Logistic增长模型,对玉溪市2001～2020年的人口发展规模做出预测,并取得了较好的模拟效果.从预测结果看,玉溪市到2020年人口约为219.11万人,其增长较为稳定,增长速度也较为缓慢.     

基于空间网络自回归变点模型的合肥市房地产价格影响因素分析

基于合肥市普通住宅价格2016-2017年的交易数据,利用空间插值法和趋势分析法,对住宅价格的空间变化进行分析,发现合肥市住宅价格有从南到北逐渐递减、在东西方向上由中心向边缘递减的趋势,拓展了Jin等的两阶段变点估计方法。运用新的变点检测算法,找到一个变点,从而将住宅价格分成两个区间,分别建立空间网络自回归模型。研究结果表明,合肥市住宅价格空间自相关显著,在空间上有明显的集聚特点。对比模型效果,发现找出房价的变点再分别建立空间网络自回归模型的效果更好。影响房价的因素有很多,商业区、地铁、学区、容积率和总建筑面积等均对房价有一定的影响。     

基于Logistic模型的河北省社会固定资产投资预测

投资对拉动经济发展具有重要的作用,投资带动经济增长,可以扩大就业,促进消费,加快产业升级,提高产品质量.科学预测全社会固定资产投资,对制定宏观经济政策、进行经济和产业结构改革、分析和判断经济运行状况、保持国民经济平稳运行等具有重要意义.文中运用改进的Logistic模型对河北省社会固定资产额进行预测,取得了十分理想的效果,平均预测误差仅为2.8732%,比GM(1,1)模型平均预测误差8.2183%减小了186.068%.通过模型预测得到2017年河北省社会固定资产总投资额为34669.999亿元.     

基于探索性空间数据分析的我国港口空间格局

为研究港口群的发展对区域经济发展的影响,用探索性空间数据分析方法,对1985—2012年间我国港口空间格局及其变化进行分析.通过局部莫兰指数所作的空间自相关性分析显示,由环渤海湾、长三角、珠三角三大港口群形成我国港口空间格局,其中渤海湾港口群表现为由单个高低集聚向多个高高集聚的演变、长三角港口群是在单个高低集聚向高高集聚转变的同时出现新的高低集聚、珠三角港口群则维持相对稳定的高低集聚状态.利用ArcGIS空间分析工具获得的结果,不仅能从数值角度为港口集聚程度和集聚方式提供参考,而且可将集聚程度和集聚方式通过地图直观地展现出来.     

长三角地区保险业空间格局演变及其影响因素

运用核密度估计和空间自相关方法对2001—2019年长三角县域保险业的空间格局演变展开研究,并采用SARAR模型和地理探测器对其影响因素及空间异质性进行探讨。研究发现：研究期内,长三角保险业的空间分布呈现出由单核向三核一轴带转变的特征;长三角保险业具有显著的空间正相关性,空间集聚分布特征明显;高高集聚型主要分布在上海、苏南与浙东北地区,低低集聚型主要分布在以皖南为代表的安徽大部地区和浙西南地区,低高集聚区和高低集聚区分布相对较为零散,规律性并不明显;经济发展水平、产业结构水平、人口数量是长三角总体以及中心地区保险业发展的影响因素,人口数量是长三角非中心地区保险业发展的影响因素,各因素的交互作用强化了对保险业空间分异的影响。     

落叶松人工林水曲柳种群天然更新空间分布格局的研究

以落叶松人工林下水曲柳更新种群为研究对象,应用相邻网格调查方法并结合实地踏查观察的方法,分析了黑龙江省林科院江山娇实验林场落叶松人工林下水曲柳天然更新种群空间分布格局。根据聚集度指数、均值比、CA指数法对江山娇实验林场人工林天然更新种群在不同尺度下空间点分布进行了研究。本研究有助于探讨落叶松人工林天然更新理论,对落叶松人工林的经营管理也具有一定的意义。     

基于信息点数据的昆明市露营地空间分布格局及影响因素研究

选取昆明市为研究对象,基于信息点（POI）数据,借助Arcgis10.7软件,运用最近邻指数、地理集中指数、核密度估计分析、空间自相关等空间数据分析方法分析昆明市露营地空间分布格局,采用地理探测器对昆明市露营地空间分布格局影响因素进行量化表征。结果表明：（1）昆明市露营地在各县区之间分布不均衡,具有明显的聚集特征;（2）昆明市露营地分布具有空间异质性且特征显著,南部地区分布呈“一核三中心”空间密度格局,北部地区分布呈“多点分布”空间密度格局,整体呈现“南密北疏”分布特征,呈现出“中部热,南北冷”的特点;（3）昆明市露营地的分布格局是多种因素相互作用的结果,在众多影响因素中,景点数量、政府一般公共预算支出、农林牧渔产业总值、水文水系的解释力较强。     

四类预测人口方法的对比及Logistic人口生长模型的改进

分析当前中国的人口形势,基于现阶段人口政策,利用1970—2014年的中国总人口数据,建立了马尔萨斯人口模型、多项式拟合模型、ARIMA模型和Logistic人口生长模型对我国未来的总人口进行预测,并将这4种预测方法进行对比,得出Logistic人口生长模型的拟合优度和预测效果更优的结论,而后又针对Logistic模型存在的缺陷分别从方程和参数的角度提出了2种改进办法,使模型的精确度进一步提高.最后预测2030年我国的总人口数将在14.2亿～14.6亿波动.     

空间经济学研究范式分析

目前空间经济学正处在群雄纷起时期,研究角度不同、形式千差万别,以至于学者们难以在研究方法上达成共识,给初学者带来很大困惑,不利于学科研究的深入推进和推广。本文意在简化前期文献繁杂的理论推导过程,从中抽出一些能为学者们共同接受的假说、理论、准则和方法,规范其研究方法,促使其广泛深入地融入主流经济学。空间经济学基本研究范式是:设定收益递增和初始区域对称等前提,基于效用最大化和收益最大化原则,遵循产品多样化理论和垄断竞争理论,在D-S框架下运用"冰山"技术分析要素、产业和贸易的空间动态演化过程。空间经济学研究范式可向有空间维度的传统经济学、空间实证经济学、空间福利经济学三个方向拓展。     

男子网球单打技术与综合实力回归预测模型构建分析

运用文献资料法、数理统计法,对现代男子网球单打技术与综合实力关系进行了因子与回归分析,结果:发球局得分效率因子、接发球局得分效率因子、发球成功率因子构成了现代男子网球单打技术综合实力评价的特征因子;以综合因子得分为因变量,高度相关性的10项技术指标为自变量构建了最优回归预测方程模型,并对模型进行实证检验。     

基于空间自相关的我国高尔夫设施空间关联挖掘研究

采用文献资料、专家访谈和数理统计等研究方法,运用GeoDa软件对我国高尔夫设施进行空间自相关和集群类型分析。结果表明:以省域为尺度的我国高尔夫设施分布整体格局为随机空间格局;新疆、四川、陕西、青海等西部省份组成了长期稳定的低低(LL)相关区域;以广东省为中心的南部高尔夫设施"中高周低"(HL)离散格局未通过显著性检验;环渤海区域最具成为高尔夫设施高高(HH)集聚区域的潜力。最后剖析了研究的局限性和未来的研究方向。     

大学女生身体密度回归模型的实证研究

依据浙江树人大学大学女生的身高、体重及其派生指标,运用科学的统计方法建立计算身体密度的 一元回归和多元回归模型。运用方差分析对各种回归模型预测值与实际测量值进行比较研究。结果显示, 多元回归模型的预测值与实际测量值无差异,P>0.90水平。为完善大学生体质健康评价指标提供一定的理 论依据。     

模糊线性回归模型的拟合效果评价

给出了模糊线性回归模型拟合效果的评价指标—估计方差,研究了它的性质,并给出了一个算例.     

基于二次回归正交设计的表面粗糙度预报模型的研究

在已加工表面粗糙度研究领域引入回归正交分析,采用多元二次回归正交设计得到了数控车削参数与已加工表面粗糙度的回归预报模型。由方差分析及显著性检验表明所建数学模型显著(F=5.82>F0.05=4.77),试验结果预报值与实测值间的相关系数达到显著水平R=0.9554,说明建立的数学模型具有较强的应用性,为合理选择数控车削参数提供了可靠依据。     

中外优秀十项全能运动员成绩结构的因子分析及回归预测模型研究

通过查阅大量文献资料,采用因子分析方法研究了中外优秀十项全能运动员成绩的内部结构,找出我国运动员与世界级运动员成绩的主要差距.并根据因子分析的结果建立了中外运动员成绩的多元线性回归预测模型,经检验预测精度很高.     

航运上市公司财务预警的Logistic回归分析

针对近两年我国航运上市公司持续亏损的局面,建立企业财务预警模型对其进行财务预警分析.该方法首先通过主成分指标筛选出5个主成分因子;然后通过多元Logistic回归方法构建我国航运上市公司财务预警模型.结果表明,该预警模型的整体预测准确率达到100%,模型的拟合程度较高.     

基于RS-Logistic回归模型的我国高级船员流失影响因素分析

针对国内高级船员资源短缺和流动频繁的现状,根据我国高级船员流失的内外部原因,建立高级船员流失影响因素指标体系,构建RS-Logistic回归模型.运用Rosetta软件进行粗糙集(Rough Set,RS)和Logistic回归方程运算,对我国高级船员流失影响因素进行量化分析.结果显示婚姻状况和收入水平是高级船员流失的主要影响因素.根据运算结果,提出稳定高级船员队伍的几项措施.     

龙舟运动员陆上专项力量与划水功率因子回归分析

针对目前大学高水平龙舟项目的训练特点,对龙舟陆上专项力量训练特征与划水效果的关系进行探讨,采用因子分析法提取陆上专项力量共性因子,建立划水功率和共性因子回归模型,结果:回归方程决定系数R=0.849,显著性概率P(Sig.=0.00)<0.01.表明回归方程与观察值之间的拟合优度很好.具有较好的实用性和操作性.因子回归模型为十四届全国龙舟锦标赛赛前训练控制和比赛成绩的预测提供训练理论依据.