【摘 要】
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本研究基于全国31省市2003—2016年人均国内生产总值、第二产业增加值占比、城镇化、进出口量、人力资本、财政分权等18个涵盖经济三大产业,政法制度、科技投入的数据,分析经济政策因素对各省市环境影响程度。论文首先建立基于不同惩罚函数下的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）二分类与多分类模型,考虑的惩罚函数包括:SCAD、弹性网络、弹性SCAD惩罚函数,根据不同模型下
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本研究基于全国31省市2003—2016年人均国内生产总值、第二产业增加值占比、城镇化、进出口量、人力资本、财政分权等18个涵盖经济三大产业,政法制度、科技投入的数据,分析经济政策因素对各省市环境影响程度。论文首先建立基于不同惩罚函数下的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）二分类与多分类模型,考虑的惩罚函数包括:SCAD、弹性网络、弹性SCAD惩罚函数,根据不同模型下的变量选择结果探究各省市环境影响因素,结论为弹性SCAD惩罚下的SVM二分类与多分类模型具有最优的预测精度,其中二分类模型筛选出显著变量为22个,多分类模型筛选出显著变量为15个;其次,为进一步提高预测精度,本文基于最小二乘法将逻辑回归方法与弹性SCAD SVM方法进行并行组合,计算组合模型的权重系数建立组合模型,组合模型无论是在二分类问题上还是多分类问题上都具有较优的预测准确率,其中二分类组合模型筛选出显著变量为12个,多分类组合模型筛选出显著变量为7个;最后综合所有模型,筛选出以下变量对环境影响最显著,分别为人均GDP、人口密度、人力资本、财政分权、市场化程度等。本文从经济政策角度出发,探究我国经济政策对各省份的环境影响因素,将弹性SCAD SVM方法应用到环境影响因素的统计分析上,详尽考虑二分类模型、多分类模型,在筛选出活跃变量的基础上预测我国各省份环境质量;最后构造了逻辑回归与弹性SCAD SVM二分类、多分类的组合模型,进一步提高预测精度与变量选择的准确性。
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