最优组合预测在四川省人才需求预测中的应用

本文依据相关资料数据,构建灰色GM(1,1)模型和二元线性回归模型,分别对四川省2005-2015年从业人才需求进行预测,然后使用二模型最优组合预测对预测结果进行修正。在此基础上,提出了实现预测目标的策略建议,为四川省人才培养决策提供参考。     

以人为本,促进城市经济建设可持续发展——2007-2015年黑龙江省人才资源需求预测

本文依据相关统计数据及其相互关系,推算出黑龙江省历年从业人才资源总量,并构建GM(1,1)模型和二元线性回归模型,在此基础上,分别对黑龙江省2007-2015年从业人才需求进行了预测,并运用二模型最优组合预测对预测结果进行修正.由此,提出了实现预测目标的策略建议,为黑龙江省人才开发和培养决策提供参考.     

基于季节模型的中国社会消费品零售总额分析

本文选取了我国1993年第一季度至2018年第一季度的全国社会消费品零售总额的季度数据,运用SARIMA模型和X-12季节调整模型分别进行分析预测。以2016年第一季度至2018年第一季度的真实值进行预测能力检验,结果发现X-12季节调整模型的预测精度更高,并运用此模型进行外推预测。     

基于GM（1，1）模型的营口港物流需求预测

港口物流规划是港口城市发展现代物流的一项重要内容,其中至关重要的一项就是对港口物流需求进行分析和预测。文中根据营口港物流发展现状,建立了基于GM（1,1）模型的港口物流需求灰色预测模型,并对预测结果进行了检验,通过检验可知GM（1,1）模型有很好的预测精度;同时预测了2012—2015年未来4年的物流需求,为政府进行港口物流规划以及制定相关的港口物流产业政策,促进区域经济与港口物流的整体协调和健康发展提供必要的决策数据。     

基于灰色理论的铜陵市原煤需求预测分析

根据灰色系统理论,结合铜陵市2001-2007年原煤消费量的数据,建立铜陵市原煤消费量数列的灰色预测模型,运用灰色预测GM(1,1)模型及matlab工具预测铜陵市2008-2015年的原煤消费需求量,并对预测结果予以分析.     

辽宁省城乡居民信息消费差距的ARMA模型预测

利用辽宁省1993—2010年有关数据建立了一个AR(p)模型,并使用此模型对我省城乡居民信息消费差距进行分析和预测,并在此基础上提出了缩小城乡居民信息消费差距的对策和建议。     

基于灰色系统分析的咸宁市经济发展预测

文章将2001-2009年咸宁市GDP统计数据构成原始数据列,建立灰色预测数学模型,检验模型的合格性,并利用模型进行外推预测,从而对十二五期间咸宁的GDP进行预测,预测结果:咸宁市2015年的GDP规模将达到1020亿。     

基于IOWA算子的灰色—多项式组合模型在武汉市物流需求预测中的应用

针对2002～2009年武汉市物流需求的数据,采用灰色GM 1,1模型和多项式拟合模型两种单项预测模型对数据进行建模预测。并结合组合预测理论,采用基于IOWA算子的组合预测模型进行预测,结果表明基于诱导有序加权平均算子的组合预测模型的预测精度明显高于两种单项预测方法,说明了该方法用于物流需求预测的可行性和有效性,并在此基础上对2010～2012年的武汉市物流需求作出预测。     

我国钢铁产业政策调整中固定资产投资预测

固定资产投资是钢铁行业调控的重要参考指标,是我国控制钢铁行业产能扩张政策实施落实的具体体现。为准确把握我国钢铁行业运行趋势和产业调整情况,本文根据我国黑色金属冶炼及压延加工业固定资产投资月度数据SGT建立SARIMA模型,并对2015年8-12月数据进行预测。结果表明,该模型预测精确度较高,适用于我国钢铁冶炼行业固定资产投资数据的短期预测,可以为产业政策调整和政策实施提供科学的参考依据。     

ARIMA模型在中国GDP预测中的应用

文章对我国1978-2015年国内生产总值进行了分析。运用Box-Jenkins方法建立了ARIMA模型。通过对数据的平稳性检验、模型参数识别与检验、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(2,1,0)模型。该模型具有简单实用、预测精度高的特点,能恰当描述我国GDP(国内生产总值)状况,并对"十三五"期间的GDP增长速度做出短期预测,为政府部门制定"十三五"期间的经济计划提供依据和参考。