论财务预测的管理与创新

本文基于财务预测管理的定义以及财务预测管理的重要性,分析了目前我国企业财务预测管理存在的问题,包括财务预测管理重视不足,财务预测管理制度混乱,财务预测管理人员素质不高等,针对以上问题,本文提出了企业财务预测管理创新策略,包括转变财务预测管理理念,健全财务预测管理制度,提高财务预测管理人员素质。     

财务预测管理体系构建

财务预测是财务管理中的重要组成部分,利用预测数据提升企业财务管理水平,提高企业财务资源利用效率与效益,具有重要意义。文章重点说明了财务预测的内涵与实质,探讨了财务预测的构架建设,分析了财务预测现状及预测中存在的缺陷,并针对其缺陷,总结提出了完善企业财务预测的有效对策。文章核心研究的是财务预测构架与财务预测数据的有效运用。     

上海市公交行业人力资源需求预测探讨

一、上海公交行业人力资源需求预测(一)预测的方法和依据1.定性预测与定量预测相结合本文研究在定量预测中主要采用了定性预测和定量预测可以相互补充和相互印证。具体方法是时间序列预测法,在预测人力资源需求总量时,采用了多种预测方案,这些方案选择的变量不同,最后通过组合预测的方法,     

销售预测风险的管理研究

本文探讨了销售预测风险的形成机理和传导机理,分析了各种销售预测方法的优缺点,认为适合企业的预测方法,就是最好的预测方法,本文就利益相关者的协调以及销售预测风险管理机制的构建做了探讨,以期为有效地管理销售预测风险提供理论依据.     

神经网络组合预测方法在R&D支出中的应用分析

通过BP和RBF两种神经网络的组合应用,并结合使用Matlab7.0软件提出了一种新的组合预测方法。首先通过采用了两种成熟的预测方法BP和RBF神经网络对R&D经费的支出分别进行预测,然后把所得的预测值再通过三层结构的RBF网络结合Matlab软件进行组合预测,得出最后的预测值再与实际的数据进行比较。从预测结果来看,将该组合预测方法很好的拟合了我国每年R&D经费支出,避免单一预测方法存在的预测精度不高,限定条件过多等问题,有效地提高了预测精度,得出了较为满意的预测结果。     

天文大自然

创立了天文大自然学说,发现了大自然密码,修正了牛顿第四定律为王凤林定律,探索出重大天气过程预测和天气变化趋势预测和长期逐日天气预测三种方法,探索出部分地震长期逐日预测的方法,探索出农作物产量预测的方法,淘汰了运用周期的预测方法,论证出绝对周期的不存在和为什么不存在.     

浅谈电力负荷预测

电力负荷预测就是对电力市场需求的预测。本文系统介绍了电力负荷预测的基本概念、内容、基本程序、数据处理技术、预测方法、综合评价,并对负荷预测发展提出了展望。     

浅谈提高统计预测精度的策略

在统计预测中,统计预测精度是非常重要的,很多预测工作者都对统计预测精度给予高度重视。为有效提高统计预测精度,本文提出了一些策略。     

21世纪初人口场景预测研究回顾

人口预测方法可以分为场景预测和概率预测两大类,虽然场景预测方法由来已久,但仍然有很强的生命力。进入21世纪,一些西方学者采用该方法在人口迁移预测、人口动量预测以及人口生育率预测等方面成果显著。由于场景预测方法在中、长期预测上更为准确,因此进入新世纪,国内一些学者也运用该方法主要进行了人口总量预测。     

组合预测法在汽车预测中的应用

文章对传统组合预测方法的基本原理进行了阐述,并探讨了组合预测方法相对单一预测模型的优点。在此基础上,总结了组合预测方法的具体步骤,并对中国汽车市场进行预测,最后提出了建议。     

股票的并联型灰色神经网络PGNN预测方法研究

提出了一种改进的灰色预测GM(1,1)模型,在此基础上构建了一种并联型灰色神经网络PGNN股票预测方法,该方法可以充分利用灰色预测少数据建模和神经网络精度可控的特性,发挥两者的优势,从而进一步提高了预测精度.预测实例表明:PGNN的平均相对误差最小,其他指标介于GM和BP之间,显示了PGNN的预测性能是非劣的.更为重要的是,在实际预测时,我们事先不知道哪个模型最优,因此使用PGNN可减小盲目性.对于其他方面的预测应用也具有借鉴作用.     

混沌理论与经济预测

混沌理论改变了我们对预测的传统认识,为复杂经济系统的预测提供了新的理论和方法。本文结合混沌理论中的预测概念讨论了混沌对经济预测的影响。     

股票的并联型灰色神经网络PGNN预测方法研究

提出了一种改进的灰色预测GM(1,1)模型,在此基础上构建了一种并联型灰色神经网络PGNN股票预测方法,该方法可以充分利用灰色预测少数据建模和神经网络精度可控的特性,发挥两者的优势,从而进一步提高了预测精度。预测实例表明:PGNN 的平均相对误差最小,其他指标介于GM和BP之间,显示了PGNN的预测性能是非劣的。更为重要的是,在实际预测时,我们事先不知道哪个模型最优,因此使用PGNN可减小盲目性。对于其他方面的预测应用也具有借鉴作用。     

21世纪初人口场景预测研究回顾

人口预测方法可以分为场景预测和概率预测两大类,虽然场景预测方法由来已久,但仍然有很强的生命力.进入21世纪,一些西方学者采用该方法在人口迁移预测、人口动量预测以及人口生育率预测等方面成果显著.由于场景预测方法在中、长期预测上更为准确,因此进入新世纪,国内一些学者也运用该方法主要进行了人口总量预测.     

金融时间序列组合预测模型与方法

为了提高金融时间序列的预测精度,弥补单一预测方法的不足,组合预测从信息互补的角度为其提供了一条有效的途径。文章综述了现有的金融时间序列组合预测的模型与方法的分类,包括普通权重法、时变权重法、神经网络法以及集成预测法,并展望了在不确定的经济环境下组合预测方法未来的研究方向。     

包头市城区农产品物流园区规模预测

运用灰色理论,对包头市城区居民人均年消费农产品数量和人口数量进行了预测,得到了预测数学模型和预测值;在其基础上,根据时空消耗法数学模型对该市城区农产品物流园区规模进行了预测,提出了一种预测农产品物流园区规模的方法。     

基于精准建设的大型工程项目工序工期的预测

由于传统工期预测的模糊性和随机性,不适合建造大型工程项目工序工期的预测.首先分析了大型工程项目工期预测的基础理论和特点,其次剖析了大型工程项目工期预测的基本理论,再次提出了多元线性回归模型和BP人工神经网络系统分别预测线性建造和非线性建造工序的工期,最后得出这两种方法在大型工程项目工序工期预测中具有一定的指导意义和价值.     

再探分析师盈利预测之相对准确性

本文采用Wind数据研究了证券分析师的盈利预测相比于时间序列模型预测的准确性。本文的实证结果表明:分析师的预测存在乐观偏误;相比于消除个别分析师的预测偏误而言,预测日期的新旧对于证券分析师盈利预测的准确性更为关键;剔除过时的分析师预测值之后,在接近年报公布日的预测区间内,分析师的盈利预测优于时间序列模型预测。     

基于BP神经网络的北京市物流需求预测

随着物流在国民经济中重要性的提高,对于物流需求的准确预测成了物流发展规划中重要的一部分。选取了对物流需求影响较大的七个指标构建了一个三层的神经网络,对2006-2015年北京市的物流需求进行了预测。结果表明BP神经网络模型的预测结果比回归分析预测结果更好,且相对预测误差不超过0.05。     

湖北省外贸集装箱生成量预测研究

运用二阶多项式预测法、多因素动态相关分析法和情景预测法相结合的方法,在预测了外贸进出口额、外贸集装箱生成系数、外贸货物装箱率的基础上,预测了湖北省未来外贸集装箱生成量。