基于岭回归法的工业产品成本预测模型

• 作者: 姚珊珊 魏法杰
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 成本估算 数据诊断 岭回归
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 管理科学与工程
• 页码范围: 937-940
• 页数: 4页
• 分类号: F224.5
• 字数: 2270字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0562.2008.06.041

摘要

为了提高工业产品成本预测模型的精确度,必须对原始数据进行预处理和诊断.通过对成本原始数据进行时间价值和学习曲线效应的修正,并采用矩阵的奇异值分解和方差分解比诊断法进行数据的多重共线性诊断,分别采用帽子矩阵法和剔除后的t化残差进行自变量、因变量异常值诊断,用库克距离进行强影响值的诊断.保证了模型所用数据满足要求,提高模型的精度.采用岭回归法建立了复杂产品的成本预测模型,有效估算了待估的产品成本;统计检验和误差分析证明了这一方法的可用性和准确性.这种筛选分析数据、建立估算模型的方法可用于复杂产品设计的方案阶段,以提供较准确的成本预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏法杰	北京航空航天大学经济管理学院	104	1304	19.0	33.0
2	姚珊珊	北京航空航天大学经济管理学院	10	51	3.0	6.0