第4章 需求回归分析

第四章 多元线性回归模型在一元线性回归模型中，解释变量只有一个。

但在实际问题中，影响因变量的变量可能不止一个，比如根据经济学理论，人们对某种商品的需求不仅受该商品市场价格的影响，而且受其它商品价格以及人们可支配收入水平的制约；影响劳动力劳动供给意愿（用劳动参与率度量）的因素不仅包括经济形势（用失业率度量），而且包括劳动实际工资；根据凯恩斯的流动性偏好理论，影响人们货币需求的因素不仅包括人们的收入水平，而且包括利率水平等。

当解释变量的个数由一个扩展到两个或两个以上时，一元线性回归模型就扩展为多元线性回归模型。

本章在理论分析中以二元线性回归模型为例进行。

一、预备知识（一）相关概念对于一个三变量总体，若由基础理论，变量21,x x 和变量y 之间存在因果关系，或21,x x 的变异可用来解释y 的变异。

为检验变量21,x x 和变量y 之间因果关系是否存在、度量变量21,x x 对变量y 影响的强弱与显著性、以及利用解释变量21,x x 去预测因变量y ，引入多元回归分析这一工具。

将给定i i x x 21,条件下i y 的均值i i i i i x x x x y E 2211021),|(βββ++= （4.1） 定义为总体回归函数（Population Regression Function,PRF ）。

定义),|(21i i i i x x y E y -为误差项（error term ）,记为i μ，即),|(21i i i i i x x y E y -=μ，这样i i i i i x x y E y μ+=),|(21，或i i i i x x y μβββ+++=22110 （4.2）（4.2）式称为总体回归模型或者随机总体回归函数。

其中，21,x x 称为解释变量（explanatory variable ）或自变量（independent variable ）；y 称为被解释变量（explained variable ）或因变量（dependent variable ）；误差项μ解释了因变量的变动中不能完全被自变量所解释的部分。

（整理）计量经济学第四章⾮线性回归模型的线性化第四章⾮线性回归模型的线性化以上介绍了线性回归模型。

但有时候变量之间的关系是⾮线性的。

例如 y t = α 0 + α11βt x + u t y t = α 0 t x e 1α+ u t上述⾮线性回归模型是⽆法⽤最⼩⼆乘法估计参数的。

可采⽤⾮线性⽅法进⾏估计。

估计过程⾮常复杂和困难，在20世纪40年代之前⼏乎不可能实现。

计算机的出现⼤⼤⽅便了⾮线性回归模型的估计。

专⽤软件使这种计算变得⾮常容易。

但本章不是介绍这类模型的估计。

另外还有⼀类⾮线性回归模型。

其形式是⾮线性的，但可以通过适当的变换，转化为线性模型，然后利⽤线性回归模型的估计与检验⽅法进⾏处理。

称此类模型为可线性化的⾮线性模型。

下⾯介绍⼏种典型的可以线性化的⾮线性模型。

4.1 可线性化的模型⑴指数函数模型y t = t t ubx ae + (4.1)b >0 和b <0两种情形的图形分别见图4.1和4.2。

显然x t 和y t 的关系是⾮线性的。

对上式等号两侧同取⾃然对数，得Lny t = Lna + b x t + u t (4.2)令Lny t = y t *, Lna = a *, 则y t * = a * + bx t + u t (4.3) 变量y t * 和x t 已变换成为线性关系。

其中u t 表⽰随机误差项。

010203040501234XY 1图4.1 y t =tt u bx ae+, (b > 0) 图4.2 y t =t+, (b < 0)⑵对数函数模型y t = a + b Ln x t+ u t(4.4)b>0和b<0两种情形的图形分别见图4.3和4.4。

x t和y t的关系是⾮线性的。

令x t* = Lnx t, 则y t = a + b x t* + u t(4.5)变量y t和x t* 已变换成为线性关系。

图4.3 y t = a + b Lnx t + u t , (b > 0) 图4.4 y t = a + b Lnx t + u t , (b < 0)⑶幂函数模型y t= a x t b t u e(4.6) b取不同值的图形分别见图4.5和4.6。

第四章人力资源规划教学目的及要求:通过本章的学习，明确人力资源规划的基本内涵，理解人力资源规划的基本程序，掌握人力资源需求、供给预测，人力资源规划编制的基本方法。

教学重点:人力资源规划的基本内涵;人力资源规划的基本程序;人力资源需求、供给预测；人力资源规划编制的基本方法教学难点：人力资源供给与需求的预测方法教学时数：两课时一、人力资源规划概述（一）人力资源规划的含义人力资源规划（ HRP)，是根据组织的战略目标，科学预测组织在未来环境变化中人力资源的供给与需求状况，制定必要的人力资源获取，利用，保持和开发策略,确保组织对人力资源在数量上和质量上的需求，使组织和个人获得长远利益.准确地理解人力资源规划的含义，必须把握以下几个要点：1。

人力资源规划要在组织发展战略和经营规划的基础上来进行。

2。

人力资源规划应当包括两个部分的活动,一是对组织在特定时期内的人员供给和需求进行预测;二是根据预测的结果采取相应的措施进行供需平衡。

3。

人力资源规划对组织人力资源供给和需求的预测要从数量和质量这两个方面来进行通过人力资源规划，我们要能够回答或者说要能够解决下面几个问题:组织在某一特定时期内对人力资源的需求是什么？即组织需要多少人员,这些人员的构成和要求是什么.组织在相应的时间内能得到多少人力资源的供给？这些供给必须与需求的层次和类别相对应。

在这段时期内，组织人力资源供给和需求比较的结果是什么?组织应当通过什么方式来达到人力资源供需的平衡。

可以说，上述三个问题形成了人力资源规划的三个基本要素，涵盖了人力资源规划的主要方面；如果能够对这三个问题做出比较明确的回答,那么人力资源规划的主要任务就完成了。

(二）人力资源规划的内容1.人力资源整体规划：根据组织战略确定的人力资源管理的总体目标和配套政策.2。

人力资源业务规划人力资源业务规划是总体规划的分解和具体，它包括人员补充计划，人员配置计划，人员接替和提升计划，人员培训开发计划,工资激励计划,员工关系计划和退休解聘计划等内容.这些业务规划的每一项都应当设定出自己的目标、任务和实施步骤，他们的有效实施是总体规划得以实现的重要保证。

数据分析基础课程第4章数据的分析在当今数字化的时代，数据无处不在，而对数据进行有效的分析则成为了从海量信息中提取有价值见解的关键。

这一章，我们将深入探讨数据的分析。

数据的分析并非是一项简单的任务，它需要我们运用一系列的方法和技巧，以揭示数据背后隐藏的模式、趋势和关系。

首先，我们要明确分析数据的目的是什么。

是为了了解市场动态、评估业务绩效、优化生产流程，还是为了做出决策支持？明确目的能为后续的分析工作指明方向。

在开始分析之前，数据的收集和整理是必不可少的步骤。

我们需要确保所收集的数据具有代表性、准确性和完整性。

如果数据存在偏差、错误或者缺失，那么分析的结果就可能是不准确甚至是误导性的。

例如，如果我们要分析某产品在市场上的销售情况，那么不仅要收集销售数量和金额等数据，还需要考虑诸如季节因素、竞争对手的表现、消费者的反馈等多方面的信息。

当数据准备好后，接下来就是选择合适的分析方法。

常见的数据分析方法包括描述性分析、推断性分析和预测性分析。

描述性分析主要是对数据进行概括和总结，让我们对数据的基本特征有一个清晰的了解。

比如计算平均值、中位数、众数来描述数据的集中趋势；通过计算方差、标准差来衡量数据的离散程度。

这种分析方法可以让我们快速掌握数据的大致情况。

推断性分析则是基于样本数据对总体进行推断。

比如通过抽样调查来估计整个市场的需求情况，或者检验某个假设是否成立。

假设我们想知道某种新的营销策略是否能提高销售额，就可以通过设置实验组和对照组，然后进行假设检验来得出结论。

预测性分析则是利用历史数据来预测未来的趋势。

常见的方法有时间序列分析、回归分析等。

例如，通过分析过去几年的销售数据，建立数学模型来预测未来的销售走势，从而帮助企业提前做好生产和库存规划。

在进行数据分析时，可视化工具也是非常重要的。

将复杂的数据以图表的形式呈现出来，如柱状图、折线图、饼图等，可以更直观地展示数据的分布和趋势，帮助我们更容易地发现问题和规律。

第四章财务战略与预算一、思考题1．如何认识企业财务战略对企业财务管理的意义？答：企业财务战略是主要涉及财务性质的战略，因此它属于企业财务管理的范畴。

它主要考虑财务领域全局性、长期性和导向性的重大谋划的问题，并以此与传统意义上的财务管理相区别。

企业财务战略通过通盘考虑企业的外部环境和内部条件，对企业财务资源进行长期的优化配置安排，为企业的财务管理工作把握全局、谋划一个长期的方向，来促进整个企业战略的实现和财务管理目标的实现，这对企业的财务管理具有重要的意义。

2．试分析说明企业财务战略的特征和类型。

答：财务战略具有战略的共性和财务特性，其特征有：〔1〕财务战略属于全局性、长期性和导向性的重大谋划；〔2〕财务战略涉及企业的外部环境和内部条件环境；〔3〕财务战略是对企业财务资源的长期优化配置安排；〔4〕财务战略与企业拥有的财务资源及其配置能力相关；〔5〕财务战略受到企业文化和价值观的重要影响。

企业财务战略的类型可以从职能财务战略和综合财务战略两个角度来认识。

按财务管理的职能领域分类，财务战略可以分为投资战略、筹资战略、分配战略。

〔1〕投资战略。

投资战略是涉及企业长期、重大投资方向的战略性筹划。

企业重大的投资行业、投资企业、投资工程等筹划，属于投资战略问题。

〔2〕筹资战略。

筹资战略是涉及企业重大筹资方向的战略性筹划。

企业重大的首次发行股票、增资发行股票、发行大笔债券、与银行建立长期性合作关系等战略性筹划，属于筹资战略问题。

〔3〕营运战略。

营运战略是涉及企业营业资本的战略性筹划。

企业重大的营运资本策略、与重要供给厂商和客户建立长期商业信用关系等战略性筹划，属于营运战略问题。

〔4〕股利战略。

股利战略是涉及企业长期、重大分配方向的战略性筹划。

企业重大的留存收益方案、股利政策的长期安排等战略性筹划，属于股利战略的问题。

根据企业的实际经验，财务战略的综合类型一般可以分为扩张型财务战略、稳增型财务战略、防御型财务战略和收缩型财务战略。

第四章练习题参考解答练习题4.1 假设在模型i i i i u X X Y +++=33221βββ中，32X X 与之间的相关系数为零，于是有人建议你进行如下回归：ii i i i i u X Y u X Y 23311221++=++=γγαα(1)是否存在3322ˆˆˆˆβγβα==且？为什么？ (2)吗？或两者的某个线性组合或会等于111ˆˆˆγαβ (3)是否有()()()()3322ˆvar ˆvar ˆvar ˆvar γβαβ==且？ 4.2在决定一个回归模型的“最优”解释变量集时人们常用逐步回归的方法。

不我待在逐步回归中既可采取每次引进一个解释变量的程序(逐步向前回归)，也可以先把所有可能的解释变量都放在一个多元回归中，然后逐一地将它们剔除(逐步向后回归)。

加进或剔除一个变量，通常是根据F 检验看其对ESS 的贡献而作出决定的。

根据你现在对多重共线性的认识，你赞成任何一种逐步回归的程序吗？为什么？4.3 下表给出了中国商品进口额Y 、国内生产总值GDP 、消费者价格指数CPI 。

2资料来源：《中国统计年鉴》，中国统计出版社2000年、2004年。

请考虑下列模型：i t t t u CPI GDP Y ++=ln ln ln 321βββ＋ (1)利用表中数据估计此模型的参数。

(2)你认为数据中有多重共线性吗？ (3)进行以下回归：it t i t t i t t v CPI C C GDP v CPI B B Y v GDP A A Y 321221121ln ln ln ln ln ln ++=+=+=＋＋根据这些回归你能对数据中多重共线性的性质说些什么？(4)假设数据有多重共线性，但32ˆˆββ和在5%水平上个别地显著，并且总的F 检验也是显著的。

对这样的情形，我们是否应考虑共线性的问题？4.4 自己找一个经济问题来建立多元线性回归模型，怎样选择变量和构造解释变量数据矩阵X 才可能避免多重共线性的出现？4.5 克莱因与戈德伯格曾用1921-1950年(1942-1944年战争期间略去)美国国内消费Y 和工资收入X1、非工资—非农业收入X2、农业收入X3的时间序列资料，利用OLSE 估计得出了下列回归方程：337.107 95.0 (1.09) (0.66) (0.17) (8.92) 3121.02452.01059.1133.8ˆ2==+++=F R X X X Y(括号中的数据为相应参数估计量的标准误)。

唤醒护理第四章回归护理本质读后感悟唤醒护理第四章回归护理本质读后感悟篇一最近非常有幸拜读了张中南教授的《唤醒护理》一书，感触颇深。

它犹如茫茫黑夜中的一盏明灯，给我们的护理事业指引了一条光明大道。

在这部书中，对人本位整体护理的起源、内容、流程以及护理管理做了更系统、更全面的梳理，对于显著改善医疗、安全、教育和医患关系，确保优质护理真正落实有着现实的指导意义。

它首先一针见血地指出了当前护理缺陷的现状，分析了护理缺陷的原因，之后提出时代呼唤人本位整体护理的概念，给我们的临床护理工作提供了全新的工作模式和流程，让我们不仅知道做什么，还要懂得为什么，怎么做。

让我明白了我们一直所从事的护理工作中存在的诸多缺陷，也能够理解为什么病人会对我们的工作有诸多的不满。

“一切以病人为中心”的服务理念是我们早就挂在嘴边的，但我们真正做到这点了吗？我们传统的护理工作，局限于治疗处置，也就是我们所说的打针挂水，发—铺床，简单执行医嘱，生活护理大多数是病人家属或是护工去做，病情观察就是对生命体征的监测，认为只要生命体征正常，病人就没事，殊不知等到病人生命体征发生变化再去干预处理，往往为时已晚。

这让我想到，在临床中，我们护士是病人说什么就报告什么，病人说头疼，就立即告诉医生头疼，病人说心里难受，就报告医生说心里难受，从来没有去考虑一下为什么病人会头疼，是发热引起的还是高血压引起的，还是睡眠不好引起的，病人说心里难受，也没仔细询问和检查，难受的部位是心脏还是胃，是疼痛还是闷气。

总的来说缺乏细致的病情观察能力，没有自己的评估和判断，导致医生对护士不满，自己的经验和能力也很难有提高。

因此，我们应站在病人的角度进行护理，以病人需求为向导，多为病人想一想，唤醒我们的责任心，唤醒我们的职业，唤醒我们与病人之间的真情。

也许，医患关系就会更—了。

《唤醒护理》提到的“整体护理”“优质护理”包括心理护理、治疗处理、生活护理和教育指导。

这种护理模式完美地诠释了“爱心、耐心、细心和责任心”。

第４篇试验设计与回归分析第１章回归分析的种类与简单回归分析第１节回归分析的任务和种类１．回归分析仅哪些问题当人们从一组对象上获得２个或多个指标的观测值时，往往需要回答下述几个问题：①如何实现预测，即如何由１个或多个指标(自变量)的值去推算另１个或多个指标(因变量)的值；②如何实现控制，即事先给锄品质量应达到的标准（因变量的取值范围），根据变量之间的数量关系去控制那些影响产品质量的因素（自变量）的变化区间；③如何实现修匀，由于所研究的指标带有变异性，当用散布图将变量之间的关系呈现出来时，散点所形成的轨迹并非像数学中初等函数那样有规律，需要用合适的数学方法（如用直线或某种光滑曲线）对资料进行修匀，使变量之间本质联系更清楚地呈现出来。

回归分析正是回答上述问题的一种最常用最有效的统计分析方法之一。

２．回归分析的种类如果因变量是(非时间的)连续变量（即一般），设自变量的个数为ｋ，当ｋ＝１时，回归分析的种类有：①分析；②通过直线化实现的简单曲线回归分析（以下简称为曲线拟合）；③非线性曲线拟合；④一般多项式曲线拟合；⑤正交多项式曲线拟合。

当ｋ≥２时，称为多元回归分析（注：前面的④、⑤２种情况实质上是用多元回归分析仅只含１个自变量时较复杂的曲线拟合问题）。

当同时对多个因变量进行回归分析时，称之为多重回归分析。

在多元回归分析中，简单而又实用的则是多元线性回归分析（其中某些自变量可以是原观测指标经过某种初等变换的结果，如对数变换、开平根变换等，因为这里所说的线性是指∶函数f(x)相对于回归参数是线性的，并非相对于自变量而言）。

这是本篇中要论述的问题。

如果因变量是与时间有关的连续变量且未被离散化（如：生存时间、复发时间、死亡时间等），而自变量可以是定量的，也可以是定性的。

此时需用中的半参数或参数回归分析方法，将在本书第５篇中论述。

如果因变量是名义或有序变量，无论它取二个离散值（如：死与活、复发与未复发等）还是多个离散值（自变量可以是定性和定量的）时，都可选用分析；如果把列联表中每个格内的理论频数的对数当作因变量，把分组变量（包含影响因素和观测结果变量２类）当作自变量，可用对数线性模性分析。

课后练习思考题1.定性销售预测和定量销售预测的优缺点是什么?其适用范围又是什么?答：（１）定性销售预测又称为定性分析法或非数量分析法，它主要是依靠预测人员丰富的实践经验和知识以及主观的分析判断能力，在考虑政治经济形势、市场变化、经济政策、消费倾向等各项因素对经营影响的前提下，对事物的性质和发展趋势进行预测和推测的分析方法。

定性销售预测方法又分为判断分析法和调查分析法两大类。

定性预测的优点在于注意对当期事物发展变化的把握，在资料不足的情况下可以加快预测速度；缺点是容易受到主观因素的影响，科学依据不足，准确性、可靠性较差。

（２）定量销售预测也称数量分析法。

它主要是应用数学的方法，对与销售有关的各种经济信息进行科学的加工处理，建立相应的数学模型，充分揭示各有关变量之间的规律性联系，并做出相应预测结论。

定量预测基本上分为：趋势预测分析法、因果预测分析法、季节预测分析法和购买力指数法。

定量预测的优点是结果的客观性。

但由于经济生活的复杂性，并非所有影响因素都可以通过定量进行分析，某些因素（例如，政治经济形势的变动、消费倾向、市场前景、宏观环境的变化等）只有定性的特征，定量预测比较机械，难以预测事物性质的发展变化；再者，定量分析也存在其本身的局限性，任何数学方法都不能概括所有的复杂的经济变化情况。

如果不结合预测期间的政治、经济、市场以及政策方面的变化情况，必然会导致预测结果脱离客观实际。

所以，我们必须根据具体情况，把定量分析与定性分析方法结合起来使用，这样才能收到良好的效果。

2.某家具公司采用调查分析法进行销售预测时，应如何去做?答：通过对有代表性的顾客的消费意向进行调查，了解市场需求变化趋势，了解到顾客明年的购买量，顾客的财务状况和经营成果，顾客的爱好、习惯和购买力的变化，顾客购买本公司产品占其总需要量的比重和选择供应商的标准，这对销售预测将更有帮助。

3.在不同的产品寿命周期阶段，应如何有效地进行销售预测?答:某种产品从投人市场开始直到退出市场为止，一般分为投人期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。