統(tǒng)計分析案例

目 錄
第1章 金融統(tǒng)計分析案例 （1）
案例1 兩權(quán)分離度、銀行債務與 控制股東行為關(guān)系的實證分析―基于面板門限模型 （1）
一、案例背景 （1）
二、面板門限模型 （1）
三、案例設(shè)計 （3）
四、實證設(shè)計與分析 （4）
五、案例小結(jié) （8）
案例2 研發(fā)投入對企業(yè)績效影響的門限效應―基于創(chuàng)業(yè)板上市公司的實證研究 （9）
一、案例背景 （9）
二、理論模型 （9）
三、研究設(shè)計 （10）
四、實證分析 （12）
五、案例小結(jié) （22）
案例3 債務融資對 控制股東侵占行為影響的差異性研究―基于企業(yè)生命周期視角 （23）
一、案例背景 （23）
二、似無相關(guān)回歸模型 （23）
三、數(shù)據(jù)樣本與研究設(shè)計 （24）
四、實證檢驗與結(jié)果分析 （26）
五、案例小結(jié) （31）
案例4 基于VAR模型的投資者情緒與股市收益率關(guān)系的實證分析 （33）
一、案例背景 （33）
二、VAR模型及相關(guān)理論 （33）
三、實證分析 （36）
四、案例小結(jié) （42）
第2章 經(jīng)濟統(tǒng)計分析案例 （43）
案例1 長三角城市群一體化水平分析―基于面板數(shù)據(jù)的聚類分析 （43）
一、案例背景 （43）
二、測度方法與理論模型 （44）
三、指標選取與數(shù)據(jù)來源 （46）
四、數(shù)據(jù)分析 （48）
五、案例小結(jié) （60）
案例2 發(fā)展地理標志農(nóng)產(chǎn)品對農(nóng)村減貧的影響分析―來自CFPS的經(jīng)驗證據(jù) （62）
一、案例背景 （62）
二、數(shù)據(jù)與變量說明 （62）
三、計量分析及其結(jié)果 （65）
四、案例小結(jié) （69）
案例3 社會消費品零售總額的因素分析 （70）
一、案例背景 （70）
二、理論分析與研究內(nèi)容 （70）
三、影響因素分析 （70）
四、社會消費品零售總額的預測 （72）
五、案例小結(jié) （77）
第3章 機器學習方法案例 （78）
案例1 基于數(shù)據(jù)挖掘的廣州市二手房價格分析 （78）
一、案例背景 （78）
二、數(shù)據(jù)來源 （78）
三、描述性統(tǒng)計分析 （79）
四、基于隨機森林的房價重要變量分析 （81）
五、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房價預測 （83）
六、案例小結(jié) （84）
案例2 基于支持向量機和決策樹的糖尿病預測模型構(gòu)建與分析 （85）
一、案例背景 （85）
二、相關(guān)機器學習模型介紹 （85）
三、實驗數(shù)據(jù)探索和處理 （87）
四、數(shù)據(jù)挖掘預測模型構(gòu)建 （90）
五、模型對比分析結(jié)果 （93）
六、案例小結(jié) （94）
案例3 基于決策樹的量化擇時策略研究 （95）
一、案例背景 （95）
二、技術(shù)指標和分類決策樹 （95）
三、基于決策樹的量化擇時系統(tǒng) （96）
四、實驗分析 （100）
五、案例小結(jié) （105）
第4章 生物醫(yī)學統(tǒng)計分析案例 （106）
案例1 大氣臭氧暴露與心血管疾病死亡風險關(guān)系的實證分析―基于貝葉斯時空模型 （106）
一、案例背景 （106）
二、理論分析與研究內(nèi)容 （106）
三、模型設(shè)定 （107）
四、實證設(shè)計與分析 （110）
五、案例小結(jié) （117）
案例2 溫度變化下登革熱發(fā)病數(shù)預估―以2019年廣東省為例 （118）
一、案例背景 （118）
二、研究方法 （118）
三、模型分析 （121）
四、案例小結(jié) （124）
第5章 變量選擇與預測模型案例 （125）
案例1 基于同源尋蹤LASSO的組變量選擇方法及其在光譜數(shù)據(jù)中的應用 （125）
一、案例背景 （125）
二、理論和算法 （126）
三、數(shù)據(jù)和軟件 （130）
四、實證分析結(jié)果與討論 （131）
五、案例小結(jié) （137）
案例2 基于MTDGM(1,N)模型的社會消費品零售總額區(qū)間數(shù)預測 （139）
一、案例背景 （139）
二、理論分析與研究內(nèi)容 （139）
三、模型設(shè)定 （139）
四、實證設(shè)計與分析 （144）
五、案例小結(jié) （148）
案例3 基于MTIGM(1,1)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客運量區(qū)間數(shù)預測 （149）
一、案例背景 （149）
二、理論分析與研究內(nèi)容 （149）
三、模型設(shè)定 （150）
四、實證設(shè)計與分析 （153）
五、案例小結(jié) （157）
案例4 基于MARGM(1,N)模型的第三產(chǎn)業(yè)總量三元區(qū)間數(shù)預測 （158）
一、案例背景 （158）
二、理論分析與研究內(nèi)容 （158）
三、模型設(shè)定 （158）
四、案例小結(jié) （166）
案例5 偏 小二乘法模型預測區(qū)間構(gòu)造及在分子描述符數(shù)據(jù)上的應用 （167）
一、案例背景 （167）
二、符號 （168）
三、理論與算法 （168）
四、模擬數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)分析 （170）
五、案例小結(jié) （175）
參考文獻 （176）