探索价格预测规律 为科学价格决策服务——价格预测特点、原则及应努力做好的主要工作

价格预测是建立在充分占有信息基础上,运用科学理论和方法,并凭借一定经验,对市场价格的未来趋势及变化结果进行的推测和描述。价格预测是经济决策的重要参考,是正确决策的基础。正是基于价格预测工作在价格决策中的重要地位,我们要充分认识价格预测的特点,准确把握其原则和规律性,努力提高价格预测工作水平。     

煤炭价格走势之我见

作为世界上最大的发展中国家,中国对煤炭资源的依存度也十分的高。虽然中国自身的煤炭产量丰富,但是作为世界上的人口最多的国家以及煤炭的不可再生性,我国煤炭的进口需要也是十分的大。本文就目前2012年一季度的煤炭价格情况,依据2011年煤炭价格的总体趋势,对2012年煤炭价格走势作出一定的预测,仅供参考。     

农产品价格预测预警分析

近年来,随着社会的不断进步,市场经济的不断发展,人们对于任何企业与产品都是持着很高的要求去看待的。就农业方面,不光在农业产品的销量与收益上花费大量精力,对农产品的种植过程、产品质量以及价格波动范围都非常的重视。而由于受到农业产品生产生长的地理环境及种植方式的内外部影响,其产量的波动从而导致价格的波动。本文将以农业产品为主要研究对象,对农产品的价格进行深入的探讨。     

强化价格监测 应对价格波动

今年上半年，由于粮油价格的上涨，导致居民主要消费品等价格上涨，已影响到了民众的生活，部分低收入群体生活已出现困难。针对此种情况，我局迅速反应，从容应对，充分运用价格监测手段及时报送价格走势预测和情况分析，提出相应对策建议，[第一段]     

基于人工神经网络蔬菜价格预测

蔬菜价格价格受各种不确定的因素影响,价格具有严重的非线性、随机性和高噪音,导致了预测的难度.因此,运用神经网络具有自适应、自学习和高度容错性的特点,建立起以L-M为训练函数的反向传播算法的人工神经网络模型来预测蔬菜的价格,最后通过算例验证,表明该方法有效.     

郑州市商品住宅市场价格预测研究

房地产业的发展对改善我国城镇广大居民住房条件、拓展城市空间和促进经济增长都起到了积极作用,而房地产市场价格的稳定,对于我国房地产业的健康发展具有重要意义.本文通过对郑州市商品住宅价格的搜集和整理,对郑州房地产市场的现状做了深入分析,并通过时间序列数据,采用环比指数算术平均值法对2010年和2011年郑州市住宅商品房价格进行了预测,分析其原因并提出了相应的建议,为开发商制定营销策略和居民购房提供一定的参考依据     

房地产价格问题的讨论

根据房地产销售价格预测和国家政策影响实际需要，在对相关数据进行收集和用数据挖掘的知识对数据进行分析的基础上，在充分合理假设之下，建立四个模型。首先建立房地产价格预测模型找到当前房地产销售价格制定标准，然后专门针对商品房销售价格建立散点图多元回归模型确定影响商品房销售价格重要因素，判断出房价的走势，最后建立BP神经网络模型对国家政策的影响进一步分析。