基于神经网络分位数回归的行业成本预测研究

• 作者: 孟小璐
• 来源期刊: 重庆工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 分位数回归 神经网络 成本预测
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 44-51
• 页数: 8页
• 分类号: F830
• 字数: 6717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16055/j.issn.1672-058X.2018.0004.009

摘要

针对成本在经济学系统中变化的非对称,与其影响因素之间的非线性关系,提出采用神经网络分位数回归法来研究成本与各影响因素之间的联系,并进行成本预测;该方法不仅可以通过神经网络结构模拟经济系统中非线性关系,还可以通过分位数回归功能揭示各影响因素对成本整个条件分布的影响规律;通过实证结果分析,神经网络分位数回归模型相较于OLS回归模型和分位数回归模型其预测精度更高,且揭示了各因素的影响规律,所以神经网络分位数回归模型的分析结果更科学,更有价值,更有助于相关管理决策者进行成本分析、控制和管理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟小璐	福州外语外贸学院信息系	11	14	2.0	3.0