分享到:

北京二手车保值率的影响因素分析

近年来,随着我国居民收入水平的快速提高,居民消费能力明显增强,汽车保有量逐年增加,而且汽车更新换代的频率也越来越快,二手车交易市场日益活跃。对于许多买车或者卖车的人来说,二手车的保值率都是他们十分看重的因素。对新车购买者而言,选择高保值率的新车,可以保证自己的车在开了几年之后可以卖个好价钱,因此了解某款车的保值率可作为新车购买的一个重要的参考依据;对二手车买卖者而言,获得保值率可了解对应车型的基准价格,保证在二手车交易中立于不败之地;对于汽车制造厂家而言,了解车型的保值率有助于二手车回购等新业务的顺利开展。在大数据之前,个人二手车交易、银行抵押贷款等都有自己的二手车估值算法,如年限比率法、综合分析法等。这些算法一方面考察的因素较为单一,另一方面人的经验在其中作用相对较大,因此这些算法估值的误差相对来说比较大。基于此,本文从大数据的角度出发,利用大量的二手车交易数据,来确定二手车保值率的影响因素。首先,本文以北京瓜子二手车直卖网上  (本文共54页) 本文目录 | 阅读全文>>

贵州财经大学
贵州财经大学

二手车保值率影响因素分析

随着经济的迅速发展,我国迎来了“互联网+”和“万众创新”的发展浪潮,这也给二手车行业带来了诸多发展机遇。本文针对瓜子二手车直卖网爬取6425条数据进行描述性统计分析,通过建立统计模型和算法模型研究了二手车保值率的影响因素,旨在为用户提供一种评估二手车保值率的方法,帮助用户做出更好的决策。本文的主要思路是建立logistic回归、决策树、随机森林和XGBoost四个模型,根据混淆矩阵得出的分类预测准确率,对以上四个模型进行评估,选出准确率最高的模型为最优模型,进而从此最优模型出发得到影响二手车保值率的重要影响变量。具体工作概括如下:1.收集并整理数据。利用八爪鱼采集器爬取二手车信息共6425条,包括二手车的原价与报价、使用状况、基本属性、动力情况、内外部配置和故障排查等方面。对这些数据进行清洗和特征构造,使之适应本文所选模型的建立。2.数据的描述性统计分析。从保值率、使用状况、基本属性、动力情况、内外部配置和故障排查六个方面对二手...  (本文共52页) 本文目录 | 阅读全文>>

西南财经大学
西南财经大学

基于随机森林方法进行量化投资交易的实证研究

随着中国经济的飞速发展,中国股票市场也在不断地进行发展与完善。而对于投资者来说,如何选择优质的股票进行投资获得良好的投资回报成为了股票投资中的重中之重。价格是围绕价值波动的,价值被低估的并且在未来能够有发展潜力的股票,是投资者追逐的对象。本文分析了价值型投资策略和成长型投资策略的特点,结合两者各自的优点,基于价值成长投资策略(GARP)的思想,构建了一套既能够体现股票价值性也能体现其成长性的指标体系。该体系中包含了市值(MV)、市盈率(PE)、市净率(PB)、资产负债率(DTA)、投入资本回报率(ROIC)、流动比率(CR)、存货周转率(IT)、每股净资产增长率等23个指标,能够体现出所选股票的营运能力、盈利能力、成长能力和偿债能力等,从多方面、多角度对股票进行评价和筛选。本文阐述了随机森林算法与多因子模型的理论基础。而后,利用建立起的指标体系基于两种算法分别进行实验模型的设计,分别建立了以随机森林算法和多因子模型为载体的选股模...  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>

华南农业大学
华南农业大学

基于随机森林回归的国债期货价格预测

随着人工智能进入人们的视野,越来越多的投资者将机器学习和证券市场投资结合在一起,以期获得良好的收益。随机森林是机器学习中用于分类和回归的重要工具。本文将5年期国债期货指数(代码TF0000,以下简称TF指数)投资分析转化成一个学习问题,运用2013年9月6日(5年期国债期货上市日)到2015年12月31日的TF指数日收盘价共564个数据对技术指标和宏观经济指标进行筛选,然后再利用筛选后的指标运用随机森林回归模型对2016年1月1日至2017年10月31日的TF指数日收盘价共445个数据进行预测。本文所作的主要工作有:一、通过基于分形理论的Hurst指数对TF指数进行检验,发现TF指数并非有效,因而根据市场有效假说,技术分析和基本面分析在这个市场均有其用武之地。二、选择几种常见的技术指标,用指标筛选集挑选出每种TF指数技术指标在历史上表现较好的参数;同时筛选出与TF指数指标筛选集数据相关性较高的宏观经济指标。三、分别将技术指标和技...  (本文共103页) 本文目录 | 阅读全文>>

中南财经政法大学
中南财经政法大学

校园互联网借贷用户行为特征分析

随着互联网技术和在校学生消费水平的不断提升,校园互联网借贷平台数量及其伴随的风险也持续增长。裸条借贷、暴力催收等校园网贷恶性事件多次发生,引起了学校、教育部和中国银监会等有关部门的重点监管和控制;同时,校园互联网借贷高坏账率的问题也逐渐暴露,使得校园互联网借贷红利逐渐消失,各校园互联网借贷平台对于用户资源的争夺愈演愈烈。平台需要充分了解用户的特征和消费习惯,才能在激烈的竞争中提高自身的用户粘性,拓展潜在客户群。本文以武汉市高等院校全日制在校学生作为调查对象,探究了在校大学生互联网借贷使用意愿的影响因素、校园互联网借贷用户特征以及用户持续使用意愿的影响因素。研究内容主要包括以下四方面:第一,针对调查结果,分别对问卷数据进行了描述性统计分析,以了解校园互联网借贷的使用现状和用户的基本特征;第二,采用二元选择模型,探究影响用户使用意愿的显著因素,并基于筛选出的关键因素对用户进行画像;第三,建立随机森林模型,分析用户持续使用意愿的影响,...  (本文共75页) 本文目录 | 阅读全文>>

中南财经政法大学
中南财经政法大学

“租购并举”下90后租购房意愿分析

我国长期以来“重售轻租”的现象导致我国住房租赁市场供需不平衡的现象比较突出,为稳定房地产市场,国家多次提出要建立租购并举的住房制度,以满足人民的住房需求,党的十九大更明确指出“坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位,加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度,让全体人民住有所居”。因此,本文对影响武汉市90后群体租购意向以及租房意愿程度的因素进行分析,以期把握新政下90后的租购意愿和租房需求,为房地产政策的进一步完善和调整提供决策支持。在调查实施中,我们采用多阶段抽样的方法获取样本,首先将调查总体分为中心城区和新城区两层,随后在各层采用简单随机抽样。在正式调查中,共发放调查问卷600份,去除无效问卷后,有效问卷519份,总回收率为86.5%。随后进行区分度、信度和效度检验,结果均通过检验,因此调查数据真实可靠。本文通过调查数据进行了如下分析:对90后群体的基本特征、租购意愿影响因素、政策认知以及租房权益吸引力进行描述性分析...  (本文共61页) 本文目录 | 阅读全文>>

中南财经政法大学
中南财经政法大学

购房者偏好视角下的北京二手房源分类研究

北京作为我国的首都,其拥有优越的教育、医疗等民生资源,吸引着越来越多的人口入住。强劲的刚需使得北京市一手房源房价居高不下,二手房交易市场比一手房交易市场更为活跃。经历了2015年及2016年的繁荣、2017年的惨淡后,2018年北京市二手房交易市场上半年形势高涨,而下半年量价齐跌。可以发现,该市场受政策调控的影响呈现出较大的波动,这对于购房者的购买意愿产生了不良影响。本文采用有序逻辑回归与机器学习方法,基于用户偏好对北京市二手房源进行有效分类,对二手房交易平台的营销与发展提出相应的对策,以促进二手房交易市场的良性持续发展。我们首先分析了北京市二手房交易市场的发展现状,并针对13个城区,对交易市场表现进行了比较。其次,以链家平台为例,利用了网络爬虫技术对在售二手房源数据进行了文本挖掘,通过整理分析得到区分房源类别的主要影响因素。以成交周期和关注人数作为衡量用户偏好的指标,将二手房源标记为抢手房源、普通房源和滞销房源三个类别。通过列...  (本文共50页) 本文目录 | 阅读全文>>