计量经济模型中岭回归参数的估计研究
| 内容摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 文章研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 文章研究意义 | 第11页 |
| 1.3 文献综述 | 第11-14页 |
| 1.3.1 国外相关文献分析 | 第11-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状分析 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 文章的创新点 | 第15-17页 |
| 第2章 回归模型的理论研究 | 第17-29页 |
| 2.1 计量经济学模型的建模思想与框架研究 | 第17-25页 |
| 2.1.1 一般回归模型的建模过程和思想 | 第17-19页 |
| 2.1.2 回归模型的一般形式 | 第19-23页 |
| 2.1.3 回归模型的参数估计方法 | 第23-25页 |
| 2.2 岭回归模型的基本方法 | 第25-29页 |
| 第3章 岭回归模型有关的理论研究 | 第29-40页 |
| 3.1 多重共线性的定义与影响 | 第29-32页 |
| 3.1.1 多重共线性的定义 | 第29-30页 |
| 3.1.2 多重共线性对回归模型的影响 | 第30-32页 |
| 3.2 多重共线性的判断方法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 直观判断法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 方差扩大因子法 | 第33-34页 |
| 3.2.3 特征根法 | 第34-35页 |
| 3.3 处理多重共线性的方法 | 第35-40页 |
| 3.3.1 主成分分析 | 第36页 |
| 3.3.2 偏最小二乘法 | 第36-38页 |
| 3.3.3 处理多重共线性的其他方法 | 第38-40页 |
| 第4章 基于遗传算法岭参数的计算 | 第40-57页 |
| 4.1 岭回归方法 | 第40-46页 |
| 4.1.1 岭回归产生的背景 | 第40页 |
| 4.1.2 岭回归的定义 | 第40-41页 |
| 4.1.3 岭回归的典则形式 | 第41-42页 |
| 4.1.4 岭回归的性质 | 第42-44页 |
| 4.1.5 岭参数的计算方法 | 第44-46页 |
| 4.2 遗传算法的基本理论 | 第46-49页 |
| 4.2.1 遗传算法的背景 | 第46-47页 |
| 4.2.2 遗传算法的发展 | 第47页 |
| 4.2.3 遗传算法基本结构 | 第47-48页 |
| 4.2.4 遗传算法的特点 | 第48-49页 |
| 4.3 岭回归模型的改进与建模 | 第49-52页 |
| 4.4 对岭参数估计的模拟实验 | 第52-57页 |
| 第5章 影响卫生总费用因素的实证分析 | 第57-63页 |
| 5.1 问题背景 | 第57-58页 |
| 5.2 建立岭回归模型 | 第58-61页 |
| 5.2.1 变量的抽象过程 | 第58页 |
| 5.2.2 数据来源 | 第58页 |
| 5.2.3 模型的建立 | 第58页 |
| 5.2.4 模型的诊断 | 第58-59页 |
| 5.2.5 模型的改进 | 第59-61页 |
| 5.3 模型结论与政策建议 | 第61-63页 |
| 5.3.1 模型结果 | 第61页 |
| 5.3.2 结论和建议 | 第61-63页 |
| 第6章 总结和展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 附录 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 后记 | 第69页 |
