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针对组合预测比单项预测具有更高的预测精度,本文采用基于BP神经网络的非线性组合的预测新方法,构建了财务危机预警模型,并进行了实证研究。通过与Fisher判别分析模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明,组合预测方法有效提高了预测精度,具有很好的适用性和优越性。 相似文献
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针对组合预测比单项预测具有更高的预测精度,本文采用基于BP神经网络的非线性组合的预测新方法,构建了财务危机预警模型,并进行了实证研究。通过与Fisher判别分析模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明,组合预测方法有效提高了预测精度,具有很好的适用性和优越性。 相似文献
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基于BP神经网络的企业财务危机组合预警研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文根据组合预测比单项预测具有更高预测精度的原因,采用基于BP神经网络的非线性组合的预测新方法,构建财务危机预警模型,并进行实证研究.通过与Fisher判别分析模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明,组合预测方法有效提高了预测精度,具有很好的适用性和优越性. 相似文献
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利用支持向量机回归算法建立备件需求模型,对未来备件需求进行了预测,并结合实例将支持向量回归算法与传统的最小二乘拟合方法作比较。结果表明,支持向量回归算法在预测精度上具有明显的优势,该方法能够较好地适应样本数量较少、需求呈非线性特征的备件预测问题。 相似文献
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根据灰色理论原理,提出改进的非线性灰色模型GMP(1,1,α),并应用于港口集装箱吞吐量的预测。通过实例分析,证明改进的非线性灰色预测模型具有较高的预测精度,有一定的实用价值。 相似文献
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四川省居民消费结构及其趋势分析 总被引:5,自引:0,他引:5
刘馨 《数量经济技术经济研究》2002,19(7):99-102
本文根据四川省城乡居民消费的统计数据进行了结构分析,采用非线性回归模型,给出了各项消费支出的收入弹性系,对消费结构变化趋势进行了预测。 相似文献
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金融经济系统预测是宏观经济管理的重要问题,系统中大多数变量具有非线性与异质性等特征,门限分位数自回归(TQAR)模型能够较好地揭示这一特征。本文研究TQAR模型的预测技术,给出其条件分位数预测和条件密度预测方法。数值模拟结果表明,与传统的门限均值自回归模型(TAR)和分位数自回归(QAR)模型相比,TQAR模型在预测的精度和准度方面更具优势。文章使用TQAR模型研究中国通货膨胀的非线性动态特征,并在此基础上预测通货膨胀的波动趋势。实证结果表明,TQAR模型不仅能够揭示通货膨胀的门限效应和异质效应,提供比TAR和QAR模型更高的预测精准度,而且能够通过条件密度预测曲线,细致刻画通货膨胀条件分布的位置、散布与形状等全景信息,从而为宏观经济政策的制定和调整提供科学合理的决策依据。 相似文献
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基于混频回归类模型对中国季度GDP的预报方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据混频数据计量经济模型的建模理论和分析技术,本文构建了中国季度GDP 5种不同权重函数的混频数据回归预测模型(MIDAS)和非限制MIDAS模型。结合传统分布滞后模型推导出MIDAS模型的最小二乘识别方法,并在此基础上对中国季度GDP进行短期预报,分析了高频解释变量滞后阶数变化效应及其对低频变量GDP的影响效应。根据6种模型拟合及预测结果,进一步构建混频回归联合预测模型,并考察了混频回归联合预测模型的预测精度及预测效果。研究结果表明:非限制混频数据回归预测模型的预测精度及拟合效果高于5种不同权重MIDAS模型,以BIC为权重构建的混频联合预测模型在对我国季度GDP短期预报时表现最优。 相似文献