基于回归分析的失业预警建模实证研究

• 作者: 宋玉龙 李宏 李建武 莫荣
• 来源期刊: 中国软科学
• 学科: 社会科学
• 关键词: 失业预警 回归分析 数据预处理
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 理论·方法与案例
• 页码范围: 138-147
• 分类号: C924.21
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-9753.2012.05.014

摘要

指出失业预警系统的建模是一个小样本、高维度、非线性、存在噪音数据的复杂的建模问题,重点探讨了基于回归分析技术对失业预警系统进行建模的理论、方法与步骤.讨论了常见的缺失数据处理、数据归一化以及特征降维等数据预处理方法；进一步分析了最小二乘回归、Logistic回归、岭回归、BP神经网络以及支持向量回归五种回归技术；最后基于广东省的社会经济调查数据对五种回归方法进行了实证分析,实验结果表明:在对失业率的预测上,支持向量回归预测效果最好,最小二乘回归、岭回归与BP神经网络次之,Logistic回归预测效果最差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宏	中国人民大学劳动人事学院	39	186	8.0	13.0
3	莫荣		23	72	5.0	8.0
4	李建武	北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室	12	76	5.0	8.0
7	宋玉龙	北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室	3	26	2.0	3.0