岭回归在我国工程保险需求影响因素分析中的应用

发布时间：2018-05-28 22:06

  本文选题：工程保险 + 需求　； 参考：《西安电子科技大学学报(社会科学版)》2013年02期

【摘要】：本文对影响我国工程保险需求的各种因素进行分析梳理,选取了可能影响工程保险的三个外生变量——建筑业企业总收入、建筑业增加值、建筑安装工程投资额指标,并收集了1998-2008年的年度统计数据。通过对模型进行拟合度检验、显著性检验、相关性检验、异方差检验和多重共线性检验,发现自变量间存在严重多重共线性,导致最小二乘法估计结果不合理。岭回归分析是专门用于共线性数据分析的有偏估计方法,实际上,它是一种改良的最小二乘法,是以放弃最小二乘的无偏性,放弃部分精确度为代价来寻求效果稍差但更符合实际的回归过程。借助SPSS统计软件,运用岭回归技术建立了工程保险需求影响因素的模型。最后根据建模分析得出的结论,提出了一系列相关政策建议和管理启示。
[Abstract]:Based on the analysis of various factors affecting the demand for engineering insurance in China, this paper selects three exogenous variables that may affect engineering insurance, namely the total income of construction enterprises, the added value of construction industry, the investment index of construction and installation projects. And collected the annual statistical data for the period 1998-2008. By means of fitting test, significance test, correlation test, heteroscedasticity test and multiple collinearity test, it is found that there is serious multiple collinearity among independent variables, which leads to unreasonable results of least square estimation. Ridge regression analysis is a biased estimation method specially used for collinear data analysis. In fact, it is an improved least square method, which is to abandon the unbiased property of least squares. Give up partial accuracy as a price for a less effective but more realistic regression process. With the help of SPSS software, the model of influencing factors of engineering insurance demand is established by using ridge regression technology. Finally, according to the conclusion of modeling analysis, a series of relevant policy recommendations and management enlightenment are put forward.
【作者单位】： 同济大学经济与管理学院;
【分类号】：F842.6;F224

【参考文献】

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本文编号：1948363