基于Logistic回归模型的南昌市土地利用演变驱动力分析

应用Logistic回归模型,通过深入挖掘和整合气象数据、生态指标、社会经济和其他多源监测数据,全方位地剖析江西省南昌市土地利用/土地覆盖变化（Land-Use and Land-Cover Change,LUCC）背后的主要驱动因素。研究表明：南昌市土地利用类型整体呈现出向建设用地转移的趋势,且主要来源是耕地;影响耕地分布的关键因素是坡度、年均温、夜间灯光;影响林地分布的关键因素是坡度、年均温、人口密度;影响草地分布的关键因素是坡度、人口密度;影响建设用地分布的关键因素是坡度、年均温、夜间灯光;影响水域分布的关键因素是坡度、年均温、夜间灯光;影响未利用地分布的关键因素是高程、年降水、夜间灯光、人口密度。     

基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预警研究

从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究：首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。     

基于Logistic回归的中稻推荐施肥模型

以湖北省洪湖市测土配方施肥项目2006、2007年中稻肥料效应试验结果为数据源构建Logistic逐步回归模型,得到目标产量≥6 750 kg·hm-2、≥7 200 kg·hm-2和≥7 500 kg·hm-2时的Logistic模型,模型中引入有效磷、速效钾养分等级和氮肥用量为自变量,3个回归模型的显著性和各参数效应均满足了显著性检验(P＜0.05).由概率预报模型可计算出不同土壤养分等级和不同氮肥用量下的中稻产量≥6 750kg·hm-2、≥7 200 kg·hm-2和≥7 500 kg·hm-2的概率分布,可为当地施肥决策提供科学依据.     

广义Logistic模型的推导及其应用

从生物学理论基础出发,对广义Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型进行了详细的推导和分析,表明本模型不仅具有良好的预测性能,而且具有广泛的适应性。用它可描述冷杉林分的生长过程,同时对冷杉林分的生长特征进行了详尽的分析。     

基于Logistic回归模型的会泽县草地资源变化及驱动力分析

[目的]了解云南省会泽县草地资源动态变化及进行驱动力分析.[方法]以2009年、2016年2期遥感数据为基础,以乡(镇)为研究尺度,采用草地资源综合动态变化度、地学信息图谱、Logistic回归模型对研究区草地资源变化及驱动力进行定量分析.[结果]2009-2016年,全县草地资源综合动态变化度为5.85％,其中变化较...     

基于Logistic回归的落叶松毛虫预测模型研究

以Logistic回归为理论依据,以落叶松毛虫幼虫为对象,建立了落叶松毛虫发生的概率模型,通过对实验数据的模拟,预测精度达到97％,可为准确掌握落叶松毛虫危害以及合理的防治方法及力度提供科学依据,为数字林业的建设提供基础的研究方法.     

基于Logistic回归模型的浙江省林火发生驱动因子分析

【目的】对浙江省2000-2016年林火发生的主要影响因素进行分析,确定驱动因子,建立林火预测模型并划分火险等级,为我国东南林区林火预防与管理提供科学支撑。【方法】以卫星火点数据为基础,运用Arcgis 10.2等软件,对气候因素(气温日较差、月平均气温、月平均降水量、月平均相对湿度、上年月平均降水量、上年月平均相对湿度、日累积降水量、日相对湿度、日平均风速)、地形因素(海拔、坡度)、植被数据(植被覆盖度)、社会基础设施因素(人口密度、人均GDP、距居民点距离、距铁路距离、距公路距离)进行空间信息提取,并与随机点结合后通过Logistic回归模型分析浙江省林火发生的驱动因子;使用"标准化系数"方法检验各林火驱动因子对林火发生的相对重要性;利用ROC曲线方法对模型预测能力进行拟合检验,并计算划分林火发生概率的最佳阈值。【结果】气温日较差、日相对湿度、月平均相对湿度、上年月平均降水量、日累积降水量、植被覆盖度、上年月平均相对湿度、月平均降水量、距居民点距离、距公路距离、距铁路距离等11个因素与林火发生存在显著相关;模型总体预测准确率达到79.1%;计算出浙江省划分林火发生概率的最佳阈值为0.458。【结论】浙江省高火险区主要位于东部和南部地区,东部地区的林火管理重点应放在人为活动的管理与防火宣传教育上,而南部地区应当在林火高发区增设瞭望塔和视频监测设备。     

基于Logistic回归模型的西非沿海欧洲沙丁鱼渔场与环境因素关系模型的构建

为研究西非沿海不同季节海洋环境因素对欧洲沙丁鱼Sardina pilchardus渔场形成的影响,基于Logistic模型,利用2007—2011年中国渔船在西非沿海捕捞欧洲沙丁鱼的渔业数据和网络获取的海洋环境遥感数据[包括海表温度(SST)、叶绿素a浓度(Chl)和海面高度异常(SSHA)],构建了春、夏、秋、冬4个季节欧洲沙丁鱼渔场与环境因素关系的模型,利用逐步回归法对自变量进行筛选,并对最优回归模型进行评价,最后利用该模型对4个季节影响欧洲沙丁鱼出现的各个环境要素进行了分析。结果表明,4个季节欧洲沙丁鱼的出现与地理位置有着密切的关系,而在4个季节中环境因素对欧洲沙丁鱼出现有着不同的作用,即春季影响欧洲沙丁鱼出现的显著因子为SST和SSHA,夏季为Chl和SSHA,秋季为SST,冬季则为SSHA。该研究结果对欧洲沙丁鱼渔场形成机制分析具有一定的应用价值。     

基于Logistic回归模型的西非沿海欧洲沙丁鱼渔场与环境因素关系模型的构建

为研究西非沿海不同季节海洋环境因素对欧洲沙丁鱼Sardina pilchardus渔场形成的影响,基于Logistic模型,利用2007—2011年中国渔船在西非沿海捕捞欧洲沙丁鱼的渔业数据和网络获取的海洋环境遥感数据[包括海表温度(SST)、叶绿素a浓度(Chl)和海面高度异常(SSHA)],构建了春、夏、秋、冬4个季节欧洲沙丁鱼渔场与环境因素关系的模型,利用逐步回归法对自变量进行筛选,并对最优回归模型进行评价,最后利用该模型对4个季节影响欧洲沙丁鱼出现的各个环境要素进行了分析。结果表明,4个季节欧洲沙丁鱼的出现与地理位置有着密切的关系,而在4个季节中环境因素对欧洲沙丁鱼出现有着不同的作用,即春季影响欧洲沙丁鱼出现的显著因子为SST和SSHA,夏季为Chl和SSHA,秋季为SST,冬季则为SSHA。该研究结果对欧洲沙丁鱼渔场形成机制分析具有一定的应用价值。     

基于信用评级的商业银行贷款风险定价模型

建立了一个基于信用评级体系的风险定价模型.通过模型证明一笔贷款的价格不仅与借款人的预期违约率和贷款回收率有关,而且与借款人在贷款期间信用等级的变化有关.贷款的价格(利率)与借款人信用恶化的程度和发生的概率正相关.利用实际数据求出了各信用等级借款人的利率、风险价值和经济资本等参数.     

基于EaR的信用风险研究

EaR方法是一种新兴的现代风险管理技术，用EaR（在险价值）可作为信用风险度量的工具。介绍了EaR方法的定义和信用风险EaR的计算步骤，由于现实市场中贷款价值不服从正态分布，通过实证分析得出，在计算过程中对贷款价值的α-分位数用线性插值法进行修正更为合理。     

大庆市农村信用社贷款信用风险问题探析

针对目前中国农村信用社贷款信用风险的实际情况,以大庆市农村信用社为研究对象,采用实地调研等方法,阐述了大庆市农村信用社贷款信用风险的现状及存在的问题,并有针对性地提出了完善贷款信用风险的建议。通过研究,更加了解农村信用社的信用风险,从而为大庆农村信用社防范信贷风险的产生提供依据,可减少不良资产的产生,为新农村建设提供有效信贷资金支持。     

基于CPV模型的城镇化国内贷款信用风险分析

城镇化是我国重要的发展战略,当前我国城镇化建设最大的问题就是资金不足,我国城镇化资金来源分为自筹资金、国内贷款、国家预算资金、利用外资和其他资金五种。首先,本文分析了城镇化进程中资金的均衡关系,发现我国城镇化建设中资金供应严重不足。其次,设计了解决供求资金缺口的方案——调整资金供应内部结构,增加国内贷款,尤其是增加制造业,交通运输、仓储和邮政业,房地产业这三项行业的贷款。最后,建立CPV模型研究城镇化贷款总量和主要行业贷款的信用风险,证实解决城镇化供求资金缺口方案——增加国内贷款,尤其是三个主要行业的贷款总量——可行性。     

基于DCC-MSV-KMV模型的第三产业行业信用风险传染效应度量

结合KMV模型和DCC-MSV模型,构建了一个行业间信用风险传染效应度量模型,以考查第三产业中各行业间的信用风险传染效应.排除涉及领域繁杂和主营业务不突出的行业,兼顾行业中上市公司数量,最终选择交通运输、仓储业,信息技术业,批发和零售贸易业,房地产业和社会服务业等5个行业为研究对象.实证结果显示：第三产业各行业间信用风险传染效应均大于0.5,且呈现震荡上行的态势,说明行业间信用风险传染效应在增强、传染程度在加深;交通运输、仓储业与其它4个行业之间的信用风险传染效应均较为明显,这可能是由于作为基础产业,该行业对其它行业的影响比较深远;房地产业与社会服务业间的信用风险传染比较明显,可能是因为二者具有共同的信用风险传染影响因素,即交通运输、仓储业;批发和零售贸易业与社会服务业间的信用风险传染效应最强,且相对稳定,其原因可能是这二个行业均受交通运输、仓储业影响,它们本身也存在较强的关联性.     

农村信用社农户小额信用贷款增长分析

依据2001～2007年全国农村信用社农户小额信用贷款的年末余额数据,采用BASS模型对我国农村信用社农户小额信用贷款增长进行了分析。结果表明,村信用社农户小额信用贷款余额和联保贷款余额具有BASS模型的增长机理,可以用BASS模型对这2种贷款的动态增长特征进行分析和预测;2种小额信用贷款已经都处在了增长速度不断下降阶段,农户小额信用贷款增长的速度明显下降;农户小额信用贷款和联保贷款都属于内部影响或者称示范效应主导增长型金融产品。     

信用平稳下商业银行信用风险测度模型及应用——基于模糊综合评判法

科学高效的商业银行信用风险测度模型,是实现商业银行信用风险监测目标的重要保障。商业银行信用风险主要来源于贷款企业层面,贷款企业信用质量状况将对应着商业银行信用风险水平。对此,从贷款企业的财务与非财务两个层面设计信用风险的测度指标体系,运用模糊综合评判法构建信用平稳下商业银行信用风险测度模型,并给出信用风险测度模型的应用实例。研究发现,在信用平稳下,依赖于专家评判及打分方式,使得模糊综合评判法对于解决商业银行信用风险测度问题具有很好的操作便利性;也可为我国商业银行体系构建科学高效的信用风险监测机制提供重要的理论指导与决策参考。     

基于多分类Logistic回归模型的区域土地利用变化及驱动因素研究

采用遥感、GIS技术、转移矩阵、多分类逻辑回归等探讨了区域土地利用变化规律及驱动因素。结果表明,11991-2009年期间,鄂州市土地利用变化显著,耕地面积减少最快,养殖水面和建设用地大量增加。21991-2004年期间,鄂州市耕地变化的主要驱动因素是到最近城市中心距离、地形和坡度;2004-2009年期间,耕地变化的主要驱动因素是高程、到最近城市中心距离、人口、地形和坡度。耕地主要转移方向为建设用地、养殖和林地,不同时期耕地变化的驱动因素不同,到最近城市中心距离、地形和坡度在两个时期都是主要驱动因素。     

KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的适用性分析及实证检验

在介绍KMV模型、Credit Metrics模型、Credit Risk+模型和Credit Portfolio View模型这四种国际流行的信用风险管理方法的基础上,基于定性和定量分析相结合,对这四种信用风险管理方法进行比较分析,认为KMV模型最适合我国目前的国情。以2013年45家ST公司和与之配对的45家非ST公司以及2014年20家ST公司和与之配对的20家非ST公司为样本,对样本的违约距离进行实证检验。实证结果表明KMV模型基本上能够识别上市公司的信用状况,但是也有一些企业的违约距离不符合实际情况,这也说明该模型在我国商业银行信用风险度量中的识别能力有限,究其原因可能与该模型所要求的一些假设条件在我国尚不能得到有效满足等因素有关。因此,我国商业银行在对债务企业进行信用评价时,综合利用KMV模型与债务公司的财务数据会使信用风险的度量结果更加可靠。     

信合保险在信用社小额信贷及农村金融中的作用

中国实施农村信用社发放农户小额信用贷款已经有5年。在实施的过程中,同以往其他贷款一样,出现了呆帐、坏帐、道德风险和产业风险测算不准、信用调查不实和评级不准等问题,不仅造成了信用社的贷款风险过大,而且也使农户贷款愈加困难。及时对农户小额信用贷款中存在的这些问题进行理论和实践上的创新性研究是十分必要的。研究的对象主要是信合保险这种新的金融实体,通过开展信合保险,不仅可以有效降低农村信用社的贷款风险,在一定程度上解决农户贷款难的问题,而且对改善农户生活水平也能起到一定的作用。开展信合保险也能健全农村的信贷保险机制,改善农村金融环境,推动农村经济的进一步发展。