中国棉花价格分析与预测

随着新冠疫情暴发和美国非法制裁新疆棉等事件的发生，中国农产品流动性不断趋紧，致使棉花价格波动呈现出非理性特点。从外部性因素和生产成本变化两个视角入手，以2006—2022年国内棉花价格CCINDEX3128B月度数据为样本对中国棉花价格波动进行分析，同时利用ARIMA模型对国内棉花价格波动短期趋势进行预测，模型预测的相对误差为1.71%。结果表明：2022年下半年中国棉花价格的高位震荡状态存在一定合理性，但受国际棉花价格变化、新棉采收、流动性趋紧等因素影响，预期未来棉花总体呈现供过于求的格局，棉花价格存在一定的下行压力。     

我国棉花价格长期走势与短期预测——基于差分自回归移动平均模型(ARIMA)的分析

近年来受各种因素的影响,棉花价格波动较大,预测棉花价格是对纺织企业生产及棉农意义重大。本文通过H-P滤波分析了我国棉花价格的长期走势,并在分析2008-2011年间月度棉花价格的基础上建立了基于差分自回归移动平均ARIMA(1,1,1)的棉花价格预测模型,利用该模型预测了2012年1月至4月间棉花价格,结果显示,ARIMA(1,1,1)模型能够较好地模拟并预测短期国内棉花价格。     

浅析棉花价格波动对我国棉纺出口企业的影响

棉花成本占棉纺织出口企业总生产成本的70%～80%,棉花的价格直接影响和制约着棉纺出口工业的发展,影响棉花价格波动的主要原因在于市场供求、政府调控、通货膨胀、气候骤变等因素,而这一系列因素都是棉纺出口企业所不能主宰和控制的,棉纺出口企业要从根本上走出跟风棉花价格波动的怪圈,必须加大技改力度,注重品牌建设,提高产品附加值等,以巨大的利润空间削弱棉花价格波动带来的影响,引领棉纺产业走强国之路。     

基于机器学习方法的上市公司财务预警模型对比研究

当前我国上市公司信息披露仍存在着许多不规范的现象,个别上市公司在面临财务危机时,粉饰其财务风险,进行财务造假.本文利用上市超过3年的A股共3002家上市公司的财务数据,通过对ST、*ST和10家2019年退市的公司样本分析,根据不同的时间窗口,构建了财务预警因子库,共96个因子.分别采用机器学习中的逻辑斯蒂回归、支持向量机、决策树模型对因子数据进行训练.将数据集分为训练集和测试集,用训练集训练模型,并将模型应用在测试集中进行预测.结果如下:(1)三种模型均有较好的预测能力,其准确率都在94%以上;(2)决策树模型的预测效果最佳,支持向量机模型次之,逻辑斯蒂回归模型的预测效果最差;(3)三种模型都存在将较多的财务预警公司预测为正常公司的情况.本文通过将三种模型进行对比分析,以寻找更加优质的财务预警模型,来更好地帮助企业识别财务风险.     

基于SVM算法的企业员工离职预警研究

人力资源是企业发展的重要资源,做好员工离职预警工作有助于企业长远发展。本文采用国网青海省电力公司2010—2018年的员工离职数据,分析得出人才流失的主要影响因素,使用支持向量机(SVM)算法进行员工离职预测分析。该预警模型使用部分员工数据作为训练集,其余作为测试集,使用精确度为92.7%的中值高斯核函数型支持向量机(Medium Gaussian SVM)进行预测,模型预测精度符合预期,为电网企业人才流失预警提供了有效的方法。     

市场开放以来中国棉花价格周期性波动分析

棉花市场开放以来,我国棉花价格波动呈现先加剧、后减缓的周期性特征.供给和需求变化是影响价格形成及波动的最主要因素;国家对市场的宏观调控成为稳定和协调市场供求关系的重要工具:市场中的交易主体对市场预期更加清晰并且主动;随着市场化体系的发展与完善,棉花期货市场和国际市场对我国棉花市场的影响也开始显现.     

我国棉花价格波动特点及影响因素的实证分析

本文在分析国内棉花价格波动特点及影响因素的基础上,运用灰色关联分析法,分析了2004-2013年我国棉花消费量、棉花产量、棉花种植面积、棉花进口量、国际棉花价格和兑美元汇率六项影响因素与我国棉花价格的关系密切程度,并根据密切程度提出了通过推进棉花目标价格改革等措施来稳定我国棉花价格的政策建议。     

用神经网络组合预测算卫生总费用

利用BP神经网络组合能够较好地模拟在各种不确定因素影响下因果变量之间的内在关系.建立了基于人工神经网络的卫生总费用预测模型,该模型的网络结构由输入层(1个节点)、隐层(7个节点)和输出层(1个节点)组成.采用改进的BP算法对7组学习样本进行训练,得到各节点间的连接权和阈值,然后用优化好的网络进行卫生总费用预测.预测结果表明,利用该方法建立的模型预测误差在1%以内,十分精确.     

浅谈人工神经网络在林业中的应用

以C++程序设计为平台,运用人工神经网络的方法建立林分林种出材率的BP神经网络模型.通过查阅学习伐区设计资料和实际生产码单数据,最后确定以平均树高,平均胸径,树种年龄,保留密度,蓄积量为输入输入神经元,分析明确了从影响BP算法的学习率和预测精确度的因素中的隐含层的神经元数量,训练次数,隐含层函数,样本数量应诉进行对林分材种出材率预测的BP网络模型进行优化设计,也明确了林分材种出材率预测的人工神经网络模型.     

基于BP神经网络算法的粮食最低收购价定价预测

基于BP神经网络进行粮食最低收购定价预测分析。由于没有2016年的相关数据,而要预测2017年的指标数据,单纯的计量经济模型已经无法解决。神经网络是一个智能算法,综合考虑多个影响因素,得到了想要的预测结果。用两种方式进行预测,一方面用时间序列的趋势项作为神经网络的输入,另一方面用上一年度的指标数据以及种植面积数据作为输入,最后输出2017年的最低收购价数据,最后得到小麦和稻谷的最低收购价预测区间分别为[119.515,125.972]和[143.007,153.677]。     

决胜21世纪市场的关键──营销网络概念及其功能

２１世纪的市场营销面临着传播、分销和互动三个方面的挑战。要想赢得２１世纪的市场,必须运用综合的手段将相关的营销资源进行整合,实施整合营销,确保商品实体能够及时有效地送达消费者手中。     

关于雷曼破产事件审计问题的探析

2008年9月,雷曼兄弟向美国联邦破产法庭递交破产申请,引起世界金融界的一场轩然大波,其高管粉饰报表行为和外部监管失灵等问题一直是学术界关心的重要话题。本文以2010年3月美国联邦破产法庭对雷曼兄弟破产事件调查结果为契机,针对雷曼管理层如何利用对商业不动产的不合理估计,以及如何大量采用REPO 105交易方式严重粉饰财务报表进行剖析,着重分析了安永会计师事务所在给雷曼兄弟提供相关审计服务时所存在的问题,认为审计师缺乏应有的职业谨慎以及审计程序履行不到位是关键所在;注册会计师在提供审计服务时只有秉持重视审计目标,保持应有职业怀疑,以及坚持"实质重于形式"的三项基本原则,才能在市场中占有一席之地。     

基于利益相关者的会计监管探讨

会计信息具有经济后果,自利的本性使利益相关者通过操纵会计信息而谋取私利,但利益相关者之间的经济利益存在此消彼长的关系,利益相关者的经济利益都有可能因其他方操纵会计信息而遭受损失,因此,必须建立利益相关者之间的会计监管。通过分析现有会计监管存在的问题,进而在监督主体的独立性、合理分摊监管成本、健全监管体系、优化公司治理结构等方面提出建议。     

基于理想点法的消费者购车决策研究

为了解决家庭购车决策问题,根据消费者认知的特点,借助"理想点法"的概念,结合区间值多属性决策理论,建立完整的购车评价指标体系,探讨购车排序与择优模型,为购车决策模型的研究提供一些新视角。     

基于循环经济的煤炭企业多元化发展策略研究

煤炭企业多元化经营是煤炭企业发展到一定阶段的产物,是企业内外环境综合作用的结果。在循环经济模式下,走多元化经营发展道路是我国煤炭企业的必然选择。煤炭企业在实施多元化发展战略时,应围绕煤炭这条产业链做文章,大力发展煤炭的深加工、煤炭的能源转换及高载能产业,并依据自身的资源优势,在相关多元化基础上,做到统筹规划、把握时机、扬长避短、明确定位、不断创新、综合利用,培育核心竞争力,追求相关业务的规模增长。     

汽车最新技术扫描

没有中柱的马自达跑车“RX-8” 作为量产车，马自达公司在底特律车展展示的“RX-8”除了配备有新开发的转子发动机“RENESIS”外，为了上下车方便，还去掉了中柱。由于车体侧面的开口部增大，因此需要为防侧撞采取措施，必须将后门受到的冲击力分散到整个车体上。为此，马自达在后门内置了由高强度钢管组成的增强部件作为“内置中柱”，     

基于特定领域的软件复用研究

软件复用已成为提高软件开发效率、解决软件危机的重要手段。由于特定领域的需求存在较大共性,并且需求较稳定,使得特定领域的软件复用效率更高。阐述了特定领域的软件复用技术,并提出基于领域工程的开发模式,最后将这一开发模式应用到实际软件开发中。     

基于极值理论的金融风险研究

运用极值理论的POT模型,并结合描述金融产品收益率的尾部分布更加精确的GPD分布,计算出了基于极值理论的风险估计。与传统方法相比,极值理论方法能更好的利用已知历史数据,并能在计算高置信度VaR时克服传统方法中误差较大的缺点。     

关于加强批发市场立法的思考

商品批发市场具有集散、交易、信息、价格形成和结算等五个方面的基本功能.我国目前规范商品专业批发市场的一些规定散落于各部法律之中,存在着批发市场法制建设滞后,内容零散混乱、自相矛盾,规定过于细化,且没有相应的实施细则,操作性不强,内容过时,未体现循环经济及科学发展观的要求等问题.应尽快制定一部统一的批发市场法,以明确批发市场建设的指导思想和目标,规定批发市场的设立制度,对批发市场交易主体和交易的商品实施准入制度,制定批发市场交易机制的管理制度,完善批发市场的管理体制.     

关于PCNN应用于图像处理的研究

研究并综述了如何用有生物学依据的脉冲耦合神经网络 (PCNN)的脉冲发放特性进行图像处理 ,如图像去噪、图像分割、图像的阴影去除、图像的边缘检测等。研究发现 ,PCNN可有效地用于图像处理。虽然解决图像处理中的不同问题时 ,基于PCNN的算法有所不同 ,但有一共同点 ,就是都用到了PCNN的脉冲传播特性。