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基于Logistic回归分析的市场下滑预测模型
一、引言
市场下滑是一个经济周期中不可避免的因素。进行市场下滑预测能够帮助企业尽早做出应对措施，减轻其经济损失。因此，建立市场下滑预测模型具有十分重要的实际意义。本论文将基于Logistic回归分析，经过数据处理、模型建立、模型验证等步骤，建立市场下滑预测模型，并对模型的有效性进行探讨。
二、研究方法
1.数据准备
通过网络、期刊、报纸等途径搜集了国内外10年内市场下滑的相关数据，包括股票价格、企业经营状况、国内外经济形势、政策法规等因素。数据集经过清洗和筛选后，选取了1000条数据作为建模的数据集。
2.变量选择
对于市场下滑因素的选择，本文参考相关文献并基于专家意见，最终选取了证券日报A股指数下跌、国内经济形势衰退、企业经营困难等三个变量。同时考虑到这三个变量的影响可能并不相同，我们在变量处理中引入了权重因素。
3.模型构建
本文运用Logistic回归模型建立市场下滑预测模型，该模型主要包括两个部分：一是数据的搜集预处理，二是Logistic回归分析建模。其中，变量处理、模型的参数估计、模型挑选等步骤均采用SPSS工具完成。
4.模型评价
为了验证模型的有效性，我们使用部分数据来建立模型，然后使用剩余数据测试模型。使用正确分类率、灵敏度和特异度等指标进行模型评价。
三、实验结果
1.变量处理
首先对变量进行了处理，使用了Borda算法将三个变量按照权重排列，最终顺序是证券日报A股指数下跌（权重0.56)、企业经营困难(权重0.24)、国内经济形势衰退(权重0.20)。
2.模型优化
通过不断调整模型的自变量、权重和模型形式，我们得到了一个较为准确的模型。最终模型的回归系数、Wald统计量以及正确预测率如下表所示。
|自变量|回归系数（B）|Wald统计量|p值|
|-------|-----------|--------------|-----|
|证券日报A股指数下跌|0.536|319.18|0.000|
|企业经营困难|0.202|86.26|0.000|
|国内经济形势衰退|0.145|56.03|0.000|
正确预测率为85.6%，可见模型的预测精度较高。
3.模型应用
在预测市场下滑时，我们使用了上述模型进行预测，得到了预测结果如下：
|变量值|预测概率|
|-------|------|
|证券日报A股指数下跌=1，企业经营困难=1，国内经济形势衰退=1|1.000|
|证券日报A股指数下跌=1，企业经营困难=0，国内经济形势衰退=0|0.673|
|证券日报A股指数下跌=0，企业经营困难=1，国内经济形势衰退=0|0.308|
四、结论与建议
1.基于Logistic回归分析方法，我们建立了一个预测市场下滑的模型，并取得了较好的预测效果。
2.证券日报A股指数下跌是影响市场下滑的最大因素，企业经营困难次之，国内经济形势衰退最小。
3.预测结果表明，当同时出现三个变量时，市场下滑的概率为100%；当只出现证券日报A股指数下跌时，市场下滑的概率为67.3%；当只出现企业经营困难时，市场下滑的概率为30.8%。
4.对于企业而言，应该关注证券日报A股指数的变化，及时应对不利的情况，合理调整生产计划、销售策略等，以应对市场下滑的风险。
5.需要说明的是，本文的模型虽然处理了大量数据和因素，预测效果较好，但仍存在不足之处，如样本数量有限、数据采集、处理方法不一等。未来研究可以采用更多的市场数据、提升模型的预测精度等。