DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 数据分析 3.1. 数据描述 中诚信征信公司主办的第二届“风云杯”机器学习建模大赛提供了网络借贷行业的贷款风险数据供参赛者下载；其中，总共提供了基于两个相似金融场景的数据集，scene_A与scene_B有相同的字段名称，对应的特征内容相同，包括借款人的基本信息和历史行为信息，比如借款人的性别、年龄、学历、借款次数、借款金额，还款情况等信息，总计约2300个字段。大赛主办方提供了21，245条训练集数据scene_A，包括违约标的6982条，非违约标的14，263条，以及8094条测试集数据scene_B。scene_A用于比赛初期进行模型提交测试，scene_B用于比赛最后一天模型泛化能力测试，评判指标为AUC值。 参赛者需要依据提供的数据，对每个标的逾期情况进行分析、建模，最终给出指定借款人逾期概率的预测值，并通过提交的预测结果、模型理论基础、算法创新型和表现稳定性等多个维度进行综合评估。 3.2. 问题分析 借款人的违约预测实质上是二分类问题，x是用户的基本信息和历史行为数据等，预测变量y是每个借款人的贷款逾期情况，正常还款标记为0，违约标记为1。在对比赛的数据进行数据清洗和特征工程后，选择相应的模型进行学习，并进行模型融合，最终的评估指标为AUC值。 问题解决思路如图1： 图1. 问题解决思路 3.3. 数据清洗 在征信领域，用户信息的完善程度可能会影响该用户的信用评级。一个信息完善程度为100%的用户比起完善程度为50%的用户，会更加容易审核通过并得到借款，因此需要进行数据清洗。在分析过程中，通常主要的关注点在于：缺失值、异常值以及不一致数据等方面，需要通过采用适当的方法对数据进行有效的清查与转换，使之成为符合建模要求的数据源。从这一点出发，首先对缺失值进行了多维度的分析和处理。在对数据表进行缺失值统计后，结合字段属性本身的特征和信息缺失的多少，对应了不同的缺失处理方式。若字段的缺失值占总记录的99.9%，仅有小部分具有数值，其所具有的信息非常有限，因此将其剔除；对于剩余的缺失值所占比重较低的字段，根据关键属性列的性质，对数值型数据，分别用0和中位数填充；对取值为有限个数的类别数据，用0和众数填补其缺失值。其次，针对极少数的异常值进行处理，超出正常范围的数值231-1以空值填充。最后，通过观察发现日期型数据中出现了不一致的形式，即部分年份数据出现了具体的日期如20170301等，需要去掉其日期，保留年份。 3.4. 特征工程 接下来需要对清洗后的数据进行特征构造和选择。特征构造是特征工程的第一步，也是最为重要的一步，它需要深入分析综合数据特征及所属业务场景，为后续的分析与建模提取关键信息。首先是将主从属性合为一类，如针对地理位置信息，合并省市信息，并统计出现每个id下城市出现的次数等。其次，对于日期型数据，统计所有日期的时间跨度作为一列新属性；经观察发现有的id对应多条记录，但时间却是相同的，将其频率与时间跨度相除的结果作为一列新属性。再次，对于数值型数据，统计每个属性最小值、最大值、均值、中位数、方差等作为新的属性；属于类别型的数据在进行值处理时为了防止过拟合，将这些列出现频率低于0.01的所有值视为同一类别，随后进行One-Hot编码。 结合特征构造来看，由同一类或同一个变量衍生出来的变量必然存在较大的相关性，而其他变量之间的相关性微弱，基于此本文选取Pearson相关系数0.90为阙值作进行特征选择。 相关系数公式如下： r = ∑ i = 1 n ( X i − X ¯ ) ( Y i − Y ¯ ) ∑ i = 1 n ( X i − X ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( Y i − Y ¯ ) 2 其中 ( X i ， Y i ) 是样本点， X ¯ 和 Y ¯ 是样本均值。部分相关分析结果如表2所示。经过特征删选后，保留了1514个字段的相关属性作为模型输入因子。 Table 2 Correlation analysi var1740 var1812 var1734 var1806 var197 var1163 var1169 var1208 var170 var1214 var1740 1 var1812 0.99 1 var1734 0.99 0.98 1 var1806 0.98 0.99 0.99 1 var197 0.98 0.97 0.96 0.96 1 var1163 0.97 0.96 0.96 0.95 0.98 1 var1169 0.97 0.96 0.95 0.94 0.98 0.98 1 var1208 0.96 0.95 0.95 0.94 0.97 0.96 0.98 1 var170 0.96 0.94 0.95 0.93 0.98 0.98 0.96 0.97 1 var1214 0.96 0.94 0.95 0.93 0.97 0.97 0.98 0.96 0.95 1 表2. 相关性分析
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user: 4. 模型的建立 4.1. Logistic回归 Logistic回归是最简洁、快速、稳健的分析方法，可解释性强；但是借款人违约预测应以精度为标准，而Logistic 回归对变量关系的线性限制，难以达到精度最优，但是在建模时可以充分发挥它的特性：1) 作为基准，对数据清洗效果和模型表现进行快速评估；2) 与结构不同的模型加权组合预测，补充原模型精度和稳健性。 Logistic回归通过 f ( x ) = 1 1 + e − x 将因变量值域 ( − ∞ ，   + ∞ ) 映射到(0， 1)，解决二分类问题。当因变量值大于0.5时，认为因变量属于1类；当因变量小于0.5时，认为因变量属于0类。本文以Logistic回归对其他模型表现进行评估，与结构不同的模型加权组合预测。 建立Logistic回归模型如下： y = 1 1 + e − ( α + β 1 x 1 + β 2 x 2 + ⋯ ) 其中y代表借款人违约概率，x i 借款人相关信息，包括基本信息和行为信息等。 4.2. XGBoost算法 提升树在数据挖掘领域有着相当广泛的运用，包括提升树(BT)和梯度提升树(GBDT)。XGBoost是在GBDT基础上改进的，改进的点有：1) 使用二阶泰勒展开式逼近学习的目标，与GBDT的一阶泰勒展开式相比，能学习到更多的东西，所以在泛化能力及模型的稳定相面有很大的提升；2) 目标函数之外加上了正则化项整体求最优解，用以权衡目标函数的下降和模型的复杂程度，避免过拟合。考虑网络借贷违约预测是一个非线性的分类问题，变量成分较多元，样本和变量间无固定模式关联。如果以精度为目标，综合考虑稳健性、速度、通用性等因素可以首选XGBoost。 XGBoost的目标函数 L ( θ ) = ∑ i n l ( y i ， y ^ ( t − 1 ) + f t ( x i ) ) + Ω (ft) 目标函数二阶泰勒展开整理后得最优解 L ( θ ) = − 1 2 ∑ j = 1 T ( ∑ i ∈ I j g i ) λ + ∑ i ∈ I j h i + γ T t 4.3. 神经网络 XGBoost的出发点是各变量完全独立，而神经网络的出发点是各变量充满复杂的非线性关联，从而不断去优化网络权重向真实关联趋近。两种模型结构具有较高的互补性，因此本实验也选取了神经网络模型。一个基本的神经网络由输入层、隐藏层、输出层构成，相邻两层间由权重矩阵连接。通过不断提供训练样本，神经网络会学习最优权重参数，从而减小拟合误差，利用输入数据建立模型并模拟输出。本文选取借款人的性别、年龄、学历、借款次数、借款金额，还款情况等信息指标作为神经网络模型的输入值，模型的输出值是借款人的违约概率。 4.4. 参数优化 本文使用hyperopt库的Tree of Parzen Estimators接口来做参数优化，它可以找到所有模型的最佳参数，从而得到最佳的模型并进行比较，相较于random search和基于全空间搜索的grid search方法，hyperopt兼顾了速度和精度。给出最优参数的概率分布，hyperopt即可自动拟合参数空间，从而寻找全局最优参数。XGBoost的最优参数如表3，神经网络的最优参数如表4。 Table 3 List of best parameter 类别 参数名称 参数含义 取值 提升参数 gamma 空值叶子个数 7.26 提升参数 max_depth 每棵树最大深度 5 提升参数 min_child_weight 每个叶子的最小权重和 1 表3. XGBoost最佳参数列表 Table 4 List of best parameter 参数名称 参数含义 取值 nhidlayer 隐藏的层 2 rdrop 每棵树最大深度 0.5 nhidnode 隐藏节点数 128 outnode 最后一层全连接层的节点数 64 maxnorm 限定单个权重的最大值 4 batch_size 每训练一次抽取的样本数 64 earlystop 在N个回合中没有验证集的损失下降就提前停止训练 5 表4. NN最佳参数列表
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user: 5. 实验结果 本文采用AUC值来评判模型的最终效果，AUC即以False Positive Rate为横轴，True Positive Rate为纵轴的ROC曲线下方的面积的大小。AUC值在[0，1]区间，一般认为，一个分类模型的AUC值要大于0.5才会有实际上的应用效果；若分类模型的AUC值在0.9以上，则应该对模型进行检查，看是否有异常的变量进入模型，导致AUC值过高。所有表格应尽可能采用“无环绕”环绕方式，尽量避免采用“环绕式”。 A U C = 1 2 ∑ i m − 1 ( x i + 1 − x i ) ( y i + y i + 1 ) 利用Logistic、XGBoost和NN构建预测模型，三种模型用相同数据集训练模型后，对比结果如表5。从结果中可以看出，XGBoost模型的AUC值高于其他两种模型，在网贷借款人违约预测中是一种较为有效的方法。 Table 5 Comparison of modeling result 模型 Logistic XGBoost NN 类型 逻辑回归 梯度强化树 神经网络 平均AUC 0.621 0.635 0.615 最差AUC 0.615 0.629 0.607 可解释性 好 中 差 表5. 模型结果对比
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user: 6. 总结 本文基于中诚信征信有限公司提供的借款人贷款风险数据，在进行数据清洗后，依照特征工程的分析与构造流程，按照地理信息和消费信息等深入研究并设计批处理方案，随后利用Logistic、XGBoost和NN构建违约预测模型，并将结果进行对比，发现由于XGBoost算法具有高度的灵活性，允许自定义优化目标和评价标准，泛化能力稳定，因此基于XGBoost算法构建的模型对网贷借款人违约预测的准确率较高。同时，通过特征重要性分析发现借款人的消费行为数据对于违约预测存在积极意义，因此建议网贷平台将借款人的消费行为数据作为辅助决策依据纳入风控体系中。
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user: 摘 要 自然资源部在2018年7月发布了《水泥灰岩绿色矿山建设规范》等9项行业标准，这是目前全球发布的第一个国家级绿色矿山建设行业标准，标志着我国的绿色矿山建设进入了“有法可依”的新阶段，将对我国矿业行业的绿色发展起到有力的支撑和保障作用。本文以水泥灰岩绿色矿山建设规范为例，通过分析解读矿区环境、资源开发方式、资源综合利用、节能减排、科技创新与数字化矿山、企业管理与企业形象六个方面诠释水泥灰岩绿色矿山建设规范内涵，为相关矿山企业和从业者提供参考和借鉴。 关键词 :水泥灰岩，绿色矿山，规范管理 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 原国土资源部在2011年~2014年期间，按照“规划统筹、政府引导、企业主体、协会促进、政策配套、试点先行、整体推进”的思路，积极推进绿色矿山试点工作，分四批遴选出661家国家级绿色矿山试点单位，其中包括煤炭行业216家、有色金属行业107家、黑色金属行业96家、黄金行业76家、化工行业62家、石油行业13家、非金属行业59家、其他特殊矿种(刚玉等) 31家，树立了一批绿色矿山建设的典范，起到了示范引领作用。绿色开发利用、绿色和谐发展成为矿业行业的共识 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。先期开展试点的矿山企业积累的成功经验，不仅对其他矿山具有很好的示范和借鉴意义，也为制度的供给和标准的形成奠定了基础、做出了探索。本文以水泥灰岩绿色矿山建设规范要求为例，进一步解读建设规范内涵。
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user: 2. 矿区环境 规范要求矿区整体环境要布局合理，环境整洁美观，生产、运输、赋存管理规范有序。主要指标包括矿容矿貌和矿区绿化。 2.1. 矿容矿貌 1) 功能分区布局合理。矿区按生产区、管理区、生活区和生态区等功能分区，各功能区应符合《工业企业总平面设计规范》(GB 50187-2012)的规定要求，生产、生活、管理。 等功能区应有相应的管理机构与制度，管理规范、运行有序。矿山建设布局与自然和谐，建筑物规划合理，体现矿业人对自然的理解和尊重。 2) 配套设施齐全。矿区地面道路、供水、供电、卫生、环保等配套设施齐全；在生产区应设置操作提示牌、说明牌、线路示意图牌等标牌，标牌符合《标牌》(GB/T 13306-2011)的规定；在警示安全区设置安全标志，安全标志符合《矿山安全标志》(GB 14161-2008)的规定。 3) 粉尘排放要达标。矿山生产过程中应采取喷雾、洒水、加设除尘器、全封闭皮带运输等措施处置开采、运输过程中产生的粉尘和撒落物，保持矿区环境卫生整洁，粉尘排放达到《大气污染物综合排放标准》(GB l6297-1996)中的二级标准。 4) 废弃物妥善处置。矿山应有符合安全、环保等规定的废弃物处置方案。废弃物外运时应采取防雨、防漏(渗)等措施，废弃物不得扩散到矿区范围外造成环境污染，固体废弃物妥善处置率应达到100%。 5) 防洪排水设施建设，生产、生活废水达标排放。矿山应对采矿场、废石场的防洪排水进行整体规划，建设截洪沟、沉砂池等设施；矿山工业场地内的生产、生活产生的废水应进行处理后达标排放，废水排放达到《污水综合排放标准》(GB 8978-1996)中的二级标准。 6) 降噪处理达标。矿山应采用合理、有效的技术措施对高噪音设备进行降噪处理，工作场所噪声接触限值应符合《工作场所有害因素职业接触限值》(GBZ 2.2-2007)的规定，工业企业厂界噪声排放限值应符合《工业企业厂界环境噪声排放标准》(GB 12348-2008)的规定，建筑施工场界噪声排放限值应符合《建筑施工场界环境噪声排放标准》(GB 12523-2011)的规定。 2.2. 矿区绿化 主要指标包括矿区绿化、科学开采及土地复垦三方面内容。 1) 矿区绿化。依据国家“六部委”联合印发的《关于加快建设绿色矿山的实施意见》中规定矿区绿化覆盖率应达到矿区范围内矿区工业广场、废石场、矿区专用道路两侧绿化带等区域可绿化面积的100%，且绿化植物搭配合理、长势良好。 2) 科学开采。矿山开采中应科学确定采矿工作面推进方向，采取延缓外侧山体开采等措施，减轻对可视景观的不利影响。 3) 土地复垦。对露天开采矿山排土场影响矿区整体容貌的区域，要求矿山进行复垦及绿化。矿区专用道路两侧因地制宜设置隔离绿化带。
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user: 3. 资源开发方式 规范中对水泥灰岩绿色矿山建设的资源开发做了规定，包括绿色开采、采矿工艺与装备和矿区生态环境保护三个方面，并从资源开发利用应与环境保护相协调、采选工艺选择原则、矿山地质环境治理与恢复原则等方面提出了基本要求。 3.1. 绿色开发 1) 资源开采原则。即“矿山应采用自上而下水平分层开采法”，贯彻“采剥并举，剥离先行，贫富兼采”的方针，矿石回采率要求达到95%以上。开拓运输方式应根据矿山赋存条件及地形地貌特征进行方案比较后确定，以期达到安全、高效、环保、节能的效果。开采台阶高度应小于20 m，破碎系统在满足安全等各种规定要求下，宜靠近采区布置，破碎后矿石应优先采用胶带输送机运输。 2) 爆破技术要求。矿山需因地制宜选择采用中深孔微差爆破技术和逐孔微差爆破技术；终了边坡宜采用预裂爆破、光面爆破等控制爆破技术手段，降低爆破危害，提高爆破效果，为后续边坡复绿创造条件。 3) 起爆器材管理。应采用非电起爆网络；相关火工材料和爆破器材的管理、使用应符合《小型露天采石场安全管理与监督检查规定》和《民用爆炸物品安全管理条例》的要求。 4) 应不断改进和优化工艺流程，淘汰落后工艺；推动科技进步，发展循环经济，提高矿山企业的社会、经济和环境效益。 3.2. 采矿工艺与装备 1) 采选技术原则。应优先选择资源利用率高、废物产生量小，且对矿区生态破坏小的采矿工艺技术与装备。主要参考国土资源部发布的《矿产资源节约与综合利用鼓励、限制和淘汰技术目录》，利用先进适用的技艺和装备全面提高资源利用效率，达到节能减排和绿色发展的要求。 2) 生产工艺达标。对钻孔、爆破、铲装、运输、破碎及运输、堆存等生产工艺要达到清洁要求，并提出具体要求：①钻孔作业。要求采用一体式钻机，宜优先采用干、湿式结合的凿岩作业。采用干式凿岩作业的，应采用具有专用捕尘装置的钻孔设备，粉尘排放浓度小于20 mg/m 3 。②爆破作业。通过优化爆破参数、改善爆破方式、提高炸药爆能利用率等手段，控制原矿块度，降低粉矿产出率，抑制爆破粉尘产出；通过控制爆破药量、爆破方向，降低爆破产生的飞石、冲击波、振动、粉尘、噪声等因素对环境的影响；爆破大块率应控制5%以内，矿石粒度级配应有利于提高铲装和破碎的效率。应采用机械破碎方式对爆破产生的大块矿石进行二次破碎。③铲装作业。应采用液压挖掘机或轮式装载机进行铲装作业。有供电条件、采场条件的矿山宜采用电动挖掘机，液压挖掘机的完好率应不低于80%，实际产能应达到设计产能90%以上；电动挖掘机的完好率应不低于80%，实际产能应达到设计产能90%以上。④运输作业。运输汽车的完好率应不低于80%，装满系数应不低于90%；应做好车辆保洁。车辆驶离矿区前应冲洗，做到车辆不带泥上路、途中物料不落。⑤运输道路。矿山道路设计应符合《厂矿道路设计规范》(GBJ22-1987)的有关规定，主要运矿道路应采用硬化路面，矿山道路的完好率应达到85%以上，矿山应配备道路养护设备及人员；应对运输道路两边可绿化区域进行绿化，构建防尘、滞尘绿色屏障；沿路应配备雾化喷淋装置或配备洒水车定期洒水，根据气温和蒸发情况确定喷淋和洒水频次，使路面处于清洁状态。⑥破碎及输送作业。破碎系统应根据岩石的可破性选择合适的高效破碎机；破碎车间应根据周边环境采取封闭措施；破碎及输送设备应配备收尘设施，输送廊道应进行全封闭；破碎、输送系统靠近居民区的，应采取降噪措施并合理安排运行时间，减少噪声扰民。⑦堆存。堆存应有专用储存、处置场所，其设计应符合《一般工业固体废物赋存、处置场污染控制标准》(GB 18599-2001)的规定。 3.3. 矿区生态环境保护 矿区生态环境保护主要指标包括环境治理与土地复垦和环境监测两方面内容。 1) 环境治理与土地复垦。根据《国土资源部办公厅关于做好矿山地质环境保护与土地复垦方案编报有关工作的通知》的要求，矿山企业不再单独编制矿山地质环境保护与治理恢复方案、土地复垦方案，合并编报矿山地质环境保护与土地复垦方案。要求矿山将治理和复垦与生产建设活动统一部署，制定年度计划，及时完成地质环境治理和土地复垦，具体要求如下：①对于废石场、露天采场、矿区专用通道、矿山工业场地等进行生态环境保护与恢复治理，并符合《矿山生态环境保护与恢复治理技术规范(试行)》(HJ 651-2013)有关要求。②土地复垦质量应达到《土地复垦质量控制标准》(TD/T 1036-2013)规定的要求。③对暂时难以治理的，采取有效措施把对周围环境的影响控制在最低范围内。 2) 环境监测。规定水泥灰岩绿色矿山应建立环境监测机制，设置专门机构，配备专职管理人员和监测人员，开展环境与地质灾害监测工作，提出具体要求。①对矿区水、噪音等污染源和污染物实行动态监测，并向社会公开数据，接受社会公众监督。②开采中和开采后应建立、健全长效监测机制，对土地复垦区稳定性与质量进行动态监测。
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user: 4. 资源综合利用与节能减排 对水泥灰岩绿色矿山建设资源综合利用做了规范，包括合规开采、合理开发、综合利用三方面内容 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。按照减量化、资源化、再利用的原则，结合水泥生产线多种原料配料的特点，科学利用高低品位矿石的搭配及各种剥离物，提高资源综合利用率。 规范中同时对水泥灰岩绿色矿山建设节能减排进行了规范，包括推进节能降耗、控制污水排放、控制固体废弃物排放三个方面内容。建立矿山生产全过程能耗核算体系，通过采取节能减排措施，控制并减少单位产品能耗、物耗、水耗，减少“三废”排放。 4.1. 合规开采 要求在实施地质勘查工作中，符合《冶金化工石灰岩及白云岩水泥原料矿产地质勘查规范》(DZ/T0213-2002)的内容，矿产资源开发利用方案应科学规范，符合国家、地方产业政策和当地矿产资源规划。矿山应按照《水泥原料矿山工程设计规范》(GB50598-2010)的要求进行设计，开采规模符合采矿许可证的要求，并与储量规模相适应。 4.2. 合理开发 矿山应制定科学合理、因地制宜的开采规划，合理安排开拓和采准工作，开拓矿量、采准矿量及可采矿量保持合理关系，采场工作面推进均衡有序。矿山开采应实现资源分级利用、优质优用、综合利用。矿产资源开采回采率和综合利用率达到《矿产资源开发利用方案》确定的目标。 4.3. 综合利用 综合利用做了一下要求：①高品位矿石与低品位矿石、夹层、顶底板围岩等的搭配利用。②将符合要求的土质剥离物用作硅铝质原料或用于复垦；其他剥离物可用作水泥配料、砂石骨料或其他工程用料，最大限度地综合利用资源，减少固废物的排放。 4.4. 节能降耗 1) 要求矿山建立生产过程能耗核算体系。 2) 鼓励矿山开发利用高效节能的新技术、新工艺、新设备和新材料，及时淘汰高能耗、高污染、低效率的工艺和设备。 4.5. 污水排放 污水排放要求矿山在生产过程中应从源头减少废水产生，应实施清污分流。矿山应建有雨水截(排)水沟，地表径流水经沉淀处理后应达到《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中的Ⅲ级功能区标准，达标排放，宜回用于矿区绿化。 4.6. 固体废弃物排放 固体废弃物排放要求矿山生产时对露天矿剥离的表土进行资源化利用或采取单独堆存，作为矿山后期土地复垦利用，实现水泥矿山零排放。
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user: 5. 科技创新与数字化矿山 对水泥灰岩绿色矿山建设科技创新与数字化矿山进行了规范，主要包括科技创新和数字化矿山两方面内容。 5.1. 科技创新 科技创新包括科技创新体系建立、科研团队组建、关键技术攻关、科研开发资金额度等内容。 根据国务院办公厅关于强化企业技术创新主体地位全面提升企业创新能力的意见中规定，到2015年，基本形成以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系。培育发展一大批创新型企业，企业研发投入明显提高，大中型工业企业平均研发投入占主营业务收入比例提高到1.5%，规定科技创新投入不低于上年度主营业务收入的1.5% [ 7 ] 。配备专门科技人员，开展支撑企业主业发展的关键技术研究，改进工艺技术水平。 5.2. 数字化矿山 对数字化矿山的建设提出以下要求：①建立矿山生产自动化系统，实现生产、监测监控等子系统的集中管控和信息联动。②建立数字化资源储量模型与经济模型，进行矿产资源储量动态管理和经济评价，实现地质矿产资源的精准化管理。③应建立安全监测监控系统，保障安全生产。④宜推进机械化减人、自动化换人，实现矿山开采机械化。⑤宜采用计算机和智能控制等技术建设智能化矿山，实现信息化和工业化的深度融合 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。
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user: 6. 企业管理与企业形象 对水泥灰岩绿色矿山建设企业管理与企业形象做了规范，包括企业文化、企业管理、企业诚信、企地和谐四方面的内容。 6.1. 企业文化 企业文化包括企业精神、发展愿景、工会组织和职工收入四方面内容。 1) 应树立以人为本、创新学习、行为规范、高效安全、生态文明、绿色发展的企业核心价值观，培育团结奋斗、乐观向上、开拓创新、务实创业、争创先进的企业精神。 2) 企业发展愿景应符合全员共同追求的目标，企业长远发展战略和职工个人价值实现紧密结合。 3) 应健全企业工会组织，并切实发挥作用，丰富职工物质、体育、文化生活，企业职工满意度不低于70%，接触职业病危害的劳动者在岗期间职业健康检查率应不低于90%。 4) 宜建立企业职工收入随企业业绩同步增长机制。 6.2. 企业管理 企业管理要求企业：①建立资源管理、生态环境保护、安全生产和职业病防治等规章制度，明确工作机制，责任落实到位。②各类报表、台账、档案资料等应齐全、完整。③建立职工培训制度，培训计划明确，培训记录清晰。 6.3. 企业诚信 企业诚信包括企业履行社会责任和公众易于了解相关信息两方面。 1) 生产经营活动、履行社会责任等坚持诚实守信，应履行矿业权人勘查开采信息公示义务，公示公开相关信息。 2) 应在公司网站等易于公众访问的位置披露相关信息，主要包括：①企业组建及后续建设项目的环境影响报告书及批复意见；②废渣、粉尘、噪音等污染物监测及排放数据；③企业安全生产、环境保护负责部门联系方式。 6.4. 企地和谐 企地和谐包括企地共同发展、支持改善社区生活和建立企地磋商机制三方面内容。 1) 应构建企地共建、利益共享、共同发展的办矿理念。宜通过创立社区发展平台，构建长效合作机制，发挥多方资源和优势，建立多元合作型的矿区社会管理共赢模式。 2) 应建立矿区群众满意度调查机制，宜在教育、就业、交通、生活、环保等方面提供支持，提高矿区群众生活质量，促进企地和谐。 3) 与矿山所在乡镇(街道)、村(社区)等建立磋商和协商机制，及时妥善处理好各种利益纠纷，未发生重大群体性事件。
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user: 摘 要 消费支出不仅受到宏观经济运行态势的影响，而且与消费者自身的消费意愿(信心、预期等)和可消费的能力有着密切的关系。本文以消费者信心指数CCI和消费者预期指数CEI作为衡量消费者信心的指标，以城镇居民人均可支配收入DPI作为衡量消费能力的指标，消费支出则采用城镇居民人均消费性支出NPE的指标。通过采用协整分析和脉冲响应等方法，建立VAR模型，实证分析了消费者信心和消费能力对消费支出的影响程度。结果表明，CEI对NPE的有显著影响，且在分析所有变量之间的相互关系时，发现DPI对NPE的贡献率是最大的。 关键词 :消费意愿，消费能力，消费支出，协整分析，脉冲响应 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 十八届三中全会提出，在资源配置方面要将市场角色定位由基础性地位调整为决定性地位，该转变说明我国的经济发展更加注重市场需求方，即消费者。当前我国进入经济发展新时代，合理增强消费者信心和提高消费能力对社会和整个国家的经济稳态具有指导性的作用。 消费者的支出作为刺激经济发展的动因之一，消费能力能否迎合消费者的意愿进而促进消费支出是当前需要探讨的一个问题。而消费者信心作为一种内因，不仅主导着微观消费决策行为，甚至对宏观经济运行也有重要的影响。通常我们所提起的作为经济运行状况的衡量指标是货币量、利率、汇率和通胀率等等一系列外部因素，但是可以发现消费者对这类宏观指标的敏感性并不强。国内外学者对宏观经济运势(包括以PMI、CPI、利率、失业率等为指标的变量)和消费者信心(以消费者信心指数CCI为标准)的研究不在少数，且绝大多数以建立模型的方式，采用实证分析的方式研究各指标之间的相关关系。Keynes (1936)最早提出了动物精神(animal spirits)这一概念，指出心理预期对人们的经济决策以及宏观经济走势的影响 [ 1 ]。Mueller (1963)最先提出并系统研究了消费者信心对消费者支出的影响；Fuhrer (1993)以美国为例，分析了CCI与宏观经济之间的关系；Matsusak & Sbordene (1995)通过研究CCI与宏观经济波动的关系，发现消费者信心对GNP的贡献率区间为13%~26%；Batchelor & Dua (1998)通过加入CCI指标，进一步改善了对宏观经济预测的效果 [ 2 ]。Akerlof & Shiller (2009)提出信心作为五大动物精神之一，能够影响宏观经济波动，甚至可能造成经济危机 [ 3 ]。 国内方面，陈彦斌、唐诗磊(2009)实证研究了信心和经济运行的关系，得出消费者信心对宏观经济影响不明显和企业家信心会影响经济运行的结论，并从经济基本面的角度分析了企业家信心 [ 4 ]。基于回归模型分析，张道德、俞林(2009) [ 5 ]，李跃辉、彭嘉莹(2012) [ 6 ]，孙颖(2016) [ 7 ]，邱洋冬(2017) [ 8 ] 研究了CPI、PMI和CCI之间的相关性和因果关系。任韬、阮敬(2010)实证分析了我国消费者信心的影响因素，指出消费者的未来收入、就业、生活和投资等因素对信心的影响能力 [ 9 ]。陈红、郭丹、张佳睿(2015)从货币政策传导这一角度分析CCI和ECI，并指出利率冲击及实际产出会显著影响经济主体信心 [ 10 ]。赵好、袁泽鹏、赵一琳(2017)分析了我国CCI的影响因素，并指出CCI对消费行为、社会资金流向以及资源配置所起的作用 [ 11 ]。 于已有研究，可以发现对消费者信心的研究大部分是和宏观指标联系在一起，即消费者信心与经济运行之间的关系。而对于消费者信心、消费能力与消费支出的关系研究很少，据此，本文所要论证的是作为微观因素的消费者信心和消费能力对消费支出的影响程度如何。
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user: 2. 模型选择与变量选取 消费者信心与宏观经济运行之间存在一种“传导–反馈”机制，消费者信心与消费能力并不是直接作用于经济增长(表现为GDP的上升)，而是首先表现为消费支出的增加或减少，之后才经生产者这一渠道作用在经济增长上。如图1。 图1. “传导–反馈”机制 (一) 指标与数据选取 本文以消费者信心指数CCI和消费者预期指数CEI作为衡量消费者信心的指标，以城镇居民人均可支配收入DPI作为衡量消费能力的指标，消费支出则采用城镇居民人均消费性支出NPE (nonproductive expenditure)的指标。数据选取为我国2002~2017年之间的季度数据(n = 64)。数据取自Wind资讯数据库。为了消除异方差问题对时间序列平稳性的影响，并缩小数据之间的差距，对所取数据进行了对数化处理，如图2。 图2. 对数化后各指标的变化趋势 (二) 模型设定 VAR (Vector Auto Regressive)模型由Sims (1980)提出，是当今世界上分析经济系统动态性的主流模型之一。VAR模型可以表述如下： Y t = α 1 Y t − 1 + α 2 Y t − 2 + ⋯ + α p Y t − p + ε t (1) 其中，Y t 为消费者信心指数， Y t − 1 ， Y t − 2 ， ⋯ ， Y t − p 分别为消费者信心指数的 1 ， 2 ， ⋯ ， p 阶滞后期(p为模型的滞后阶数)；ε t 为随机项。
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user: 3. 实证分析 (一) 稳定性检验及协整分析 为了保证数据的稳定性以及VAR模型的可靠性，在建立模型之前先对涉及的变量数据进行单位根检验。检验结果如表1。 Table 1 ADF testing proces 序列 ADF值 5%水平 10%水平 判定结果 lnnpe −1.914 −2.912 −2.594 不平稳 dlnnpe −4.600 −2.912 −2.594 平稳 lncei −1.641 −2.911 −2.593 不平稳 dlncei −4.762 −2.911 −2.593 平稳 lncci −1.569 −2.911 −2.593 不平稳 dlncci −4.389 −2.911 −2.593 平稳 lndpi −1.672 −2.912 −2.594 不平稳 dlndpi −3.008 −2.912 −2.594 平稳 表1. ADF检验过程 从表1的检验结果可以看出，变量lnnpe、lncei、lncci、lndpi均为非平稳序列，但经一阶差分(序列dlnnpe、dlncei、dlncci、dlndpi)后呈平稳状态，说明它们都是一阶单整过程，即I(1)。为验证lnnpe与lncei、lncci、lndpi两两之间是否协整，或者说长期来看是否存在均衡关系，下面进行协整检验。方法为先根据变量之间的关系建立回归方程，并检验各残差的序列Ei (其中i = 1，2，3)的平稳性，即对残差序列Ei再进行单位根检验并观察结果。如表2。 Table 2 Cointegration testing proces 残差序列 ADF值 5%水平 10%水平 判定结果 E1 −2.231 −2.912 −2.594 非协整 E2 0.697 −2.913 −2.594 非协整 E3 −1.629 −2.911 −2.593 非协整 表2. 协整检验过程 其中，E1、E2、E3分别表示lnnpe与lncei、lncc、lndpi的残差序列。从表2的检验过程来看，3个残差序列的ADF检验结果所对应的t值，均大于5%、10%显著水平下的临界值，所以，E1、E2、E3均为非平稳序列，且lnnpe与lncei、lncc、lndpi两两之间是非协整的，亦不存在长期均衡关系。但是由于一阶差分后的变量dlnnpe、dlncei、dlncci、dlndpi为稳定序列，因此可采用VAR模型。 (二) VAR模型及脉冲响应分析 1) AR根检验结果 在上述检验结果的基础上，对各指标进行VAR模型估计，采用AR根检验法来观测模型的稳定性。检验结果如图3所示。可以发现所有变量的根模均落在单位圆内，所以通过了平稳性检验。 图3. AR根检验结果 2) VAR模型估计 本文先把dlnnpe作为内生变量，把dlncei、dlncci、dlndpi作为外生变量，简要分析其相互之间的影响关系。根据模型估计结果，建立滞后二阶的模型，表达式为： dlnnpe = 0.0 34 − 0. 65 0 dlnnpe ( − 1 ) − 0. 382dlnnpe ( − 2 )                       ( 5 . 359 )                           ( − 8 . 871 )                           ( − 5 . 224 )                         + 1 . 183dlncei − 1 .0 9 0 dlncci + 0. 445dlndpi                                         ( 1 . 474 )                 ( − 1 . 191 )                   ( 1 0. 7 0 8 ) (2) 上式表明，滞后一期和二期的dlnnpe对dlnnpe本身有负向影响。作为外生变量，dlncei对dlnnpe有显著正向影响，而dlncci对dlnnpe有负向影响，dlndpi对dlnnpe有正向影响，但影响程度较dlncei小。这就是说，消费者的预期对消费支出有很大的影响。 将所有变量作为内生变量并分析各个变量之间的相互影响关系，建立模型，令：Yt = (dlnnpet， dlnceit， dlnccit， dlndpit)，根据模型检验结果，将检验结果写成如下矩阵表达式： Y t = [ − 0.361 − 0.282 0.126 − 0.502 − 0.023 − 0.667 0.818 − 0.050 − 0.014 − 0.796 0.944 − 0.038 0.800 − 0.379 0.523 − 1.129 ] × Y t − 1           + [ 0.278 0.563 − 0.824 − 0.428 0.089 0.356 − 0.762 − 0.084 0.069 0.311 − 0.637 − 0.072 1.340 1.047 − 1.098 − 0.785 ] × Y t − 2           + [ 0.049 0.004 0.003 0.026 ] + ε t (3) 从该估计结果可发现，滞后二期的dlnnpe、dlncei对当期dlnnpe、dlncei、dlncci、dlndpi有正向影响，而滞后二期的dlncci、dlndpi对当期dlnnpe、dlncei、dlncci、dlndpi均有负向影响。这说明就滞后二期来看，能够影响消费支出(增加)的是消费者的预期指数，这与(2)式的结论一致。滞后一期和二期的dlndpi对当期dlnnpe、dlncei、dlncci、dlndpi均有负向影响，这说明消费能力(可支配收入)对消费支出的影响也是密切相关的，这或许受到消费者信心和预期指数的作用，因为从结果可以看到在滞后一期的dlncei和滞后二期的dlncci的情况下，二者对dlndpi存在不同程度的负向影响。通过分析dlnnpe对其他变量的影响，可发现滞后一期的dlnnpe对当期dlncei和dlncci有负的影响，对dlndpi有正的影响，滞后二期的dlnnpe对当期dlnnpe、dlncei、dlncci、dlndpi有正向影响，该结果说明消费支出和消费信心、消费能力之间存在一种相互影响的关系。 (三) NPE对各经济指标的脉冲响应分析 从图3中可以看出，该模型已通过AR根的稳定性检验，进一步也可说明估计结果的有效性。基于该VAR模型是稳定且有效的，因此可利用脉冲响应分析的方法来观测消费支出受到消费者意愿和消费能力指标冲击之后的反映，进而刻画出各变量之间的动态关系。脉冲响应模型选取滞后期数为20。当给予消费者意愿(dlncei、dlncci)和消费能力(dlndpi)指标一个正冲击后，消费支出(dlnnpe)反映如图4所示。 图4. 脉冲响应分析 从脉冲响应结果来看，CEI和CCI长期来看，波动较为稳定。而消费能力(dlndpi)在从第二期到第十期之间经过大幅波动后，自第十期左右对消费支出(dlnnpe)的冲击响应均逐渐稳定。 (四) 方差分解结果 基于VAR模型的方差分解，可以得出每一个结构冲击对内生变量变化的贡献率，据此可看出不同结构冲击对目标变量的重要程度。 图5. dlnnpe方差分解结果 图5显示了对dlnnpe进行方差分解的结果。从平均贡献率来看，结果表明，在对消费者支出的误差分解中，可支配收入DPI的贡献率是最大的，消费意愿(CEI、CCI)的贡献率较小。
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user: 4. 结论 本文运用VAR模型实证分析了我国消费者意愿——消费者信心和消费预期——以及消费能力对消费支出的影响，得出以下结论：首先，在单独分析消费支出时，消费者的预期是影响最大的；其次，在分析所有变量之间的相互关系时，发现消费者意愿和消费能力对消费者支出的影响大约有超过两年的响应期，在这期间消费能力(可支配收入)对消费支出的影响是最大的，但受到消费者信心和预期一定的影响。消费者信心的影响并不明显，这呼应了文章开头所说的，消费者对涉及宏观经济运行的变量并不敏感，而消费预期却是基于自己的消费能力的，并引致消费支出。尤其在广义虚拟经济的背景下，经济发展离散化和联系复杂化，消费者的精神需求和要求逐渐提高，更需要重视对消费者意愿这一看不见的心理因素进行研究。
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user: 摘 要 文章回顾了交叉验证法的起源及发展，对已有研究成果进行总结和归纳。在此基础上，选择其中较为常用的留一交叉验证法对实例进行模型选择。分别采用最小二乘估计法和岭回归法对乙炔的反应数据进行分析，建立相应的模型，并对所建立的模型进行选择，同时探讨选择的合理性及现实性。 关键词 :交叉验证，最小二乘估计，岭回归，模型选择 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 交叉验证法概述 交叉验证是一种模型选择方法，在使用这种方法时，不需要做任何的假定，加之操作简便，故其具有更广泛的适应性，应用也较为普遍。 早先，人们在使用统计模型解决实际问题时，同一数据集既被用来进行模型训练，又被用来进行预测误差估计。但上世纪30年代，Larson (1931) [ 1 ] 发现采用既做训练集又做预测估计往往会使得估计结果偏向于乐观。为了克服这个问题，Stone (1974) [ 2 ] 提出了交叉验证的方法，并证实用一部分数据做训练集，余下的数据用来进行误差估计，得到的估计结果更为优良。在这之后，各国学者纷纷提出了交叉验证的多种方法，交叉验证有了巨大的发展。 首先受到大家关注的是留一交叉验证法，由Stone，Allen，Geisser (1974) [ 3 ] 等人提出，它的基本思想是每次从个数为n的数据中取出一个数据作为测试集，而将剩下的n − 1个数据作为训练集，这一操作重复进行n次，而这n次结果的平均值就是预测误差的估计值。这是交叉验证法中最常见的一种方法。Geisser (1975) [ 4 ] 提出了V折交叉验证法，这种方法首先把数据集平均分成V份，然后每次选择这V份中的一份作为测试集，其他的V-1份作为训练集，重复进行V次这样的操作，再把V次结果的平均值作为预测误差的估计。Devroye和Wagner (1979) [ 5 ] 提出了hold-out法，其主要思想是将数据集进行一次切分，一部分做训练模型，另一部分做测试估计误差。这是最为简单的一种交叉验证法。Shao (1993) [ 6 ] 提出了留P交叉验证法，它与留一交叉验证法较为类似，其基本思想是每次从n个数据中随机取出P个作为测试集，将余下的n − p个数据作为训练集，这一操作重复进行 C n p 次，最终所得的平均值即为预测误差的估计。此外，Shao还提出了平衡不完全交叉验证，可以将它看成留P交叉验证法的变异形式，它可以克服当P较大时计算比较复杂的不足，其基础是建立在平衡不完全集上的，从而可以保证每个数据在训练集和测试集中都具有相同的地位。Dietterich (1998) [ 7 ] 提出5*2交叉验证法。其主要思想是将数据集V平均分成V 1 (1) 和V 1 (2) 两部分，先用V 1 (1) 做训练集，V 1 (2) 做测试集，然后再交换，V 1 (2) 做训练集，V 1 (1) 做测试集，这样所得即为第一折。接下来将数据集V重新打乱，平均分为新的V 2 (1) 和V 2 (2) 两部分，用V 2 (1) 做训练集，V 2 (2) 做测试集，再交换，V 2 (2) 做训练集，V 2 (1) 做测试集，所得为第二折。将这种操作重复进行5次，就可以得到10个训练集和测试集。Dietterich特别指出，如果超过5次对折，各个集合之间共享的样本会过多，计算出来的预测误差估计极易相互依赖，无法增加新的信息，而在五折之前，这种数据共用的问题尚可容忍。
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user: 2. 数据分析 该数据源自一组乙炔的反应数据，总共有16个观测值。其中，响应变量向量y是正庚烷(n-heptane)转化为乙炔(acetylene)的转化百分比，自变量x 1 是反应釜的温度(摄氏)，x 2 是氢气–乙炔转化百分比，x 3 是接触时间(单位是秒)，如表1所示。 Table 1 Data of acetylene reactio 序号 x 1 (℃) x 2 (%) x 3 (s) y (%) 1 1300 7.5 0.0120 49.0 2 1300 9.0 0.0120 50.2 3 1300 11.0 0.0115 50.5 4 1300 13.5 0.0130 48.5 5 1300 17.0 0.0135 47.5 6 1300 23.0 0.0120 44.5 7 1200 5.3 0.0400 28.0 8 1200 7.5 0.0380 31.5 9 1200 11.0 0.0320 34.5 10 1200 13.5 0.0260 35.0 11 1200 17.0 0.0340 38.0 12 1200 23.0 0.0410 38.5 13 1100 5.3 0.0840 15.0 14 1100 7.5 0.0980 17.0 15 1100 11.0 0.0920 20.5 16 1100 17.0 0.0860 29.5 表1. 乙炔的反应数据表 考虑到各变量单位差异较大，为了同等对待每一变量，在分析前，先对各变量作标准化变换，标准化后的变量分别记为zy、zx 1 、zx 2 、zx 3 (MATLAB程序中为书写方便用Y、X1、X2、X3表示)。 令 A = ( x 1 x 2 x 3 ) ，利用MATLAB求得x 1 、x 2 、x 3 的相关关系矩阵为： C o v ( A ) = ( 1 0.2236 − 0.9582 0.2236 1 − 0.2402 − 0.9582 − 0.2402 1 ) 从相关关系矩阵可以看出，x 1 和x 3 之间的相关系数较大，接近于1，故我们认为x 1 与x 3 之间有线性相关关系。
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user: 3. 模型分析 考虑模型2 3 − 1个备选模型，其中的第s个模型为： y i = β 0 + ∑ s ∈ S x i ， s β s + ε i ，   i = 1 ， ⋯ ， 16 (1) 其中脚标集S取遍 的所有可能的非空子集。 将上述模型中的变量表示成矩阵的形式： (2) 其中 y = ( z y 1 ， ⋯ ， z y 16 ) ′ ， ，X和 β 因模型不同相应有所变化，将在下文中进行详细的讨论。 (一) OLS法模型估计 普通最小二乘法(OLS)是由德国数学家高斯最早提出和使用的。由于在一定的假设条件下，最小二乘估计量有着非常好的统计性质，从而使它成为回归分析中最有功效和最为流行的方法。 对于线性模型 y = X β + ε ，OLS法的思想是， β 的真值应该使误差向量 e = y − X β 达到最小，也就 是它的长度平方 Q ( β ) = ‖ e ‖ 2 = ‖ y − X β ‖ 2 = ( y − X β ) ′ ( y − X β ) 达到最小，求解得到最小二乘估计 β ^ = ( X ′ X ) − 1 X ′ y 。 (二) RR法模型估计 岭回归(RR)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是对最小二乘估计法的一种改良，不再做无偏性的要求。它以损失部分信息、降低精度为代价，从而使得回归系数更符合实际、更可靠。 对于线性模型 y = X β + ε ， β 的岭回归估计相对于最小二乘估计，在自变量信息矩阵的主对角线元素上人为地加入了一个非负因子，即 β ^ = ( X ′ X + k I ) − 1 X ′ y ，其中岭参数k使用Hoerl & Kennard (1970) [ 8 ] 中的方法确定。 由于使用正交验证法，故用训练集进行参数估计，用测试集进行预测误差估计。上述两种方法各七种模型形式如表2所示。 Table 2 Seven models for model estimation with OLS and R 自变量 y X β ε z x 1 ( z y 1 ， ⋯ ， z y 16 ) ′ ( 1 z x 1 ) ( β 0 β 1 ) ′ ( ε 1 ， ⋯ ， ε 16 ) ′ z x 2 ( z y 1 ， ⋯ ， z y 16 ) ′ ( 1 z x 2 ) ( β 0 β 2 ) ′ ( ε 1 ， ⋯ ， ε 16 ) ′ z x 3 ( 1 z x 3 ) ( β 0 β 3 ) ′ ( ε 1 ， ⋯ ， ε 16 ) ′ 、 z x 2 ( z y 1 ， ⋯ ， z y 16 ) ′ ( 1 z x 1 z x 2 ) ( β 0 β 1 β 2 ) ′ ( ε 1 ， ⋯ ， ε 16 ) ′ z x 1 、 z x 3 ( 1 z x 1 z x 3 ) ( β 0 β 1 β 3 ) ′ ( ε 1 ， ⋯ ， ε 16 ) ′ z x 2 、 z x 3 ( z y 1 ， ⋯ ， z y 16 ) ′ ( 1 z x 2 z x 3 ) ( β 0 β 2 β 3 ) ′ ( ε 1 ， ⋯ ， ε 16 ) ′ z x 1 、 z x 2 、 z x 3 ( z y 1 ， ⋯ ， z y 16 ) ′ ( 1 z x 1 z x 2 z x 3 ) ( β 0 β 1 β 2 β 3 ) ′ ( ε 1 ， ⋯ ， ε 16 ) ′ 表2. OLS法和RR法模型估计的七种模型表 (三) 留一交叉验证法模型选择 [ 9 ] 在前文中已经简单介绍过，在使用留一交叉验证法时，每次从n个数据中取出一个数据作为测试集，而将其他n − 1个数据作为训练集，这一操作重复进行n次，而这n次结果的平均值就是预测误差的估计值。使用MATLAB进行交叉验证，得到上述14个模型的预测误差如表3所示。 Table 3 Prediction error of models with OLS and R 方法 自变量 OLS RR zx 1 0.1380 0.1391 zx 2 1.0164 1.0043 zx 3 0.2037 0.2047 zx 1 、zx 2 0.1386 0.1393 zx 1 、zx 3 0.1457 0.1441 zx 2 、zx 3 0.2040 0.2025 zx 1 、zx 2 、zx 3 0.1485 0.1478 表3. OLS法和RR法估计的模型的预测误差表 如果只根据预测误差的最小值来判定，在上述14个模型中应当选择只含变量x 1 (zx 1 )的最小二乘估计模型，但考虑到x 1 、x 2 、x 3 对y均有影响，只用一个变量可能不能很好地反映y受到影响的各个方面。根据前面进行的变量间相关性的分析，我们知道x 1 与x 3 之间存在线性关系，当这两个变量同时出现在模型中时，根据预测误差值可以明显地看出岭回归法估计的模型优于最小二乘法估计的模型。故如果我们希望x 1 、x 2 、x 3 三个变量均出现在模型中，则应选择RR法估计的模型。如果是选择含两个变量的模型，结合变量间的相关性，选择含变量x 1 、x 2 的最小二乘估计模型。
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user: 4. 合理性探讨 我们注意到响应变量y与自变量x 2 均为转化百分比，是成分数据，而自变量x 1 (温度)与x 3 (时间)并不是，这样直接建立的线性模型可能效果并不是十分好。成分数据是一种在社会、经济、技术等多领域应用十分广泛的数据类型，结合前人的研究，这类数据可以考虑利用对数变换来进行建模，一方面可以起到降维的作用，另一方面解释起来也更为合理。
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user: 5. 结语 本文通过采用最小二乘估计法和岭回归法对一个具体的实例进行线性模型估计，并采用留一交叉验证法对模型进行选择，但仅凭交叉验证法估计的预测误差进行判断所得结果未必理想，还需要适当结合实际情况，所得结果才更令人信服。此外，对于成分数据直接进行线性回归可能并不是最为恰当的，还需要我们多加探索，认真实验。
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user: 摘 要 因子分析是一种将大量可观测变量抽象为少量客观存在的不可观测因子的经典多元统计分析方法。这些因子能揭示出原观测变量内部复杂的结构关系。对于日常投资者面临的基金产品评价问题而言，将因子分析应用于此领域，能从庞杂的基金产品财务指标数据中得出较为明确的因子指标作为基金产品质量的评价依据。本文首先介绍了因子分析的相关理论，进而给出了分析一般基金财务数据的基本流程。最后对我国2017年度股票型基金的数据进行实证分析。旨在为投资者提供一种从数据出发的基金产品评价参考。 关键词 :因子分析，降维，基金评价 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着人们投资意识的不断提高，金融理财产品已成为我们日常生活中的一大经济支出。相比银行的定期存款而言，以股票为主的理财产品因其相对较高的收益在近年来受到了来自各方投资者的广泛关注，并因此衍生出了各种不同的投资理财产品。然而，高收益的理财产品通常伴随着高风险。作为普通投资者，在日常的情况下不具有进行个人投资交易的能力与专业知识。因此，人们往往会选择购买基金产品作为日常理财的手段，以期借助专业人士的投资操作，获取更大的投资收益。面对品种繁多的基金产品与其庞杂的财务数据，如何选择合适的基金，成为了人们所关注的问题。 对于特定的基金产品而言，我们可以从其披露的财务报表中获取各类与之相关的财务指标。这些财务指标种类多样，信息重叠关系复杂，但却真实地刻画了该产品的财务情况与运营历程。其中又以年报数据最为丰富，能反映较为全面的财务问题 [ 1 ] 。因此，需要采用合理的方法，对这些财务指标数据进行筛选与处理，为普通投资者对该基金产品的投资价值提供更为清晰直观的解释。本文从统计学的角度出发，给出了基于因子分析方法评价基金财务状况的一般步骤，进而对我国2017年度股票型基金财务数据进行了实证分析。为广大投资者提供了一个评价基金财务状况的可行方法，用以在投资行为中选择理想的基金产品。