【摘 要】
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针对主成分回归的不足:(1)有时主成分命名不清晰,导致了主成分与因变量的回归不解决问题；(2)在整个提取主成分过程中只考虑对信息的概括,不考虑因变量,造成主成分对因变量解释
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针对主成分回归的不足:(1)有时主成分命名不清晰,导致了主成分与因变量的回归不解决问题；(2)在整个提取主成分过程中只考虑对信息的概括,不考虑因变量,造成主成分对因变量解释能力较差:(3)主成分回归存在回归方程预测效果不够稳定的问题。本文基于因子分析的主成分法提出了因子与因变量的回归法,并通过对我国保险保费的实证分析,证实在拟合度、预测标准误差上,因子与因变量回归法不比主成分回归法差,而且能更好地提供相关性决策建议,最后还借助仿真案例对比了现有的因子回归法和本文所提出的因子与因变量回归法,结论是:本文的方法不仅考虑了自变量与因变量的关系,而且能够较好地处理多重共线性问题,更好地对因变量进行解释和控制,降低了预测的标准误差,是对现有因子回归法的补充和改善。
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