中国股市、欧盟碳市场对中国碳市场价格的影响

碳交易市场作为实现碳中和的核心政策工具之一，分析其受国际碳市场及国内相关市场的影响程度有利于政策制定者及投资者作出科学决策。本文选取2016—2022年广东碳交易价格、欧盟碳交易价格以及沪深300指数的日收盘价数据，运用分位数回归模型证实：欧盟碳交易价格、沪深300指数均对广东碳交易价格产生正向影响，且随着沪深300指数分位数点的上升对广东碳交易价格的影响递增；结合双分位数回归模型进一步发现，沪深300指数、欧盟碳交易价格对处于特定分位水平的广东碳交易价格存在负向影响。因此，为提升碳市场活跃度，提出借鉴国际碳市场柔性机制、探索碳市场金融属性、逐步扩大碳市场开放程度等建议。     

灰色马尔可夫模型在广东旅游人数预测中的应用

基于广东2005～2011年广东入境旅游人数数据,采用灰色GM(1,1)预测模型动态模拟广东入境旅游人数变化态势,并运用马尔柯夫状态转移矩阵对灰色GM(1,1)模型的模拟结果进行修正,以提高预测精度。     

差异演化算法优化灰色模型的负荷预测

传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果会变差,为克服这一缺陷,首先对原始数据进行开次方处理使数据增长变平稳,再将差异演化算法与GM(1,1)模型相结合,利用差异演化算法求解GM(1,1)模型中的参数。电力负荷预测实例结果表明该模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。     

基于GM(1.1)模型的西宁市商品房价格预测研究

采用西宁市1999-2008年商品房价格数据,以灰色系统理论为基础,利用GM(1,1)模型对西宁市商品房价格进行了预测。结果表明:未来5年西宁市商品房价格仍将呈上涨趋势。     

基于GM(1,1)残差模型的铁路客运量预测

运用灰色GM(1,1)模型,对铁路客运量进行预测,再用GM(1,1)残差模型进行修正,得出精度很高的预测模型,结合实际统计数据对预测结果的精度进行检验。结果显示,GM(1,1)残差模型的预测结果比灰色GM(1,1)模型有更高的预测精度。基于此,对2009~2014年广西壮族自治区铁路客运量进行预测。     

基于熵权灰色组合预测模型的区域能源需求预测研究

本文在充分考虑传统GM(1,1)模型所存在缺陷的基础上,结合灰色预测模型的最新理论成果,提出了基于GM(1,1)模型,新陈代谢模型,离散DGM模型三种灰色预测模型的组合预测模型,采用熵值法来确定组合预测模型中各单项方法的权重,并以湖北省为例,对湖北省2001-2010年能源需求总量进行实证研究,结果表明基于灰色组合预测模型的预测精度明显高于三种单项预测方法的精度,证明了该模型用于区域能源需求预测的科学性和有效性,在此基础上对2011-2015年湖北省能源需求进行了预测。     

基于灰色系统预测理论的成都市住宅价格预测分析

本文利用灰色系统理论中的GM(1,1)模型对未来三年成都市的住宅价格进行预测,发现在政府加大对房市调控力度的背景下住宅价格仍将继续上涨.     

基于灰建模技术的移动电话通话业务预测研究

根据灰色GM(1,l)模型的建模机理,利用2006-2010年我国电信业务的统计数据,构建了中国电信移动电话通话业务GM(1,l)预测模型,对十二五期间中国国移动电话通话业务量进行预测。实例分析表明,建立的GM(1,1)模型具有较高拟合精度,十二五时期中国国移动电话通话业务量呈现高速增长态势。     

安徽省森林火灾预测及分析

针对当前安徽省森林防火工作的严峻形势,利用安徽省2004-2014年十年森林火灾的统计数据建立一元线性回归以及GM(1,1)模型对安徽省2015-2019五年森林火灾的发生进行预测,通过验差检验表明GM(1,1)预测值与实际值偏差较小,因此建立GM(1,1)模型对安徽省未来五年森林火灾次数、受害火场总面积和森林火灾其他损失折款进行预测,并结合安徽省当前林场保护政策对安徽省森林防火进行分析并提出建议。     

离散GM(1,1)直接建模模型及参数估计

针对近似非齐次指数增长序列,借鉴离散化思想,基于原始数据序列与累减数据序列的关系,直接建立原始数据序列间的关系,得到新的GM(1,1)直接建模模型,并利用最小二乘法进行参数估计。通过实例分析比较,新的GM(1,1)直接建模模型的模拟预测精度高达99.99%以上,优于原始的GM(1,1)和GM(1,1)的改进模型,具有一定的理论意义和应用价值。     

基于GM(1,1)模型的物流人才需求量预测分析

本文以河南省物流人才需求量为研究对象,应用灰色GM(1,1)模型对2008-2013六年数据进行分析预测。     

组合灰色预测模型对物流需求预测效果的分析

在线性回归与GM(1,1)组合模型对物流需求量预测,可取得优于单方法预测效果的前提下,将线性回归法运用到与DGM(1,1)模型进行组合,检测该组合灰色预测模型对物流需求量预测效果。通过对国内2001-2012年物流需求量历史数据的分析,发现组合灰色预测模型的预测效果优于线性回归模型,但低于DGM(1,1)模型,最后利用线性回归模型、DGM(1,1)模型、简单平均组合模型和组合灰色预测模型对国内2013-2017的物流需求量进行了有效预测。     

江苏劳动争议案件数量的灰色预测及启示

以2000～2009年江苏省劳动争议受理案件数据为依据,运用灰色系统理论,建立灰色GM(1,1)主模型和GM(1,1)残差模型,对江苏省劳动争议受理案件时间序列进行了拟合、分析与预测。通过实证分析表明,GM(1,1)残差模型的拟合程度较高,是一种有效的劳动争议数量预测算法,模型预测结果可为劳动关系管理和劳动争议处理提供有利的理论依据。     

基于指数加权算子与自适应粒子群优化灰色模型的负荷预测

针对传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果变差及数据离散度越大导致预测精度越差这一局限性,对传统灰色预测模型做进行改进。一方面,采用指数加权算子对原始数据序列进行处理,有效地减弱异常值的影响,强化了原始数据序列的大致趋势;另一方面,利用自适应粒子群优化算法与GM(1,1)模型相结合,优化GM(1,1)模型中的背景值,使其更合理,使原始信息得到更好的利用。     

灰色GM(1,1)模型在商品房销售价格预测中的应用

商品房价格水平受到诸多因素的影响,准确预测商品房价格走向,对房地产市场的宏观调控及工作的开展有着重大意义。以青岛市近8年商品房销售价格为基础,通过建立GM(1,1)模型并进行实际应用,验证了预测数据有较高的精度,证明了模型的有效性,可以为实际工作提供一定的参考。     

对口援疆背景下的新疆入境旅游发展研究

利用年际变动指数、地理集中指数对新疆入境旅游时空演变特征进行定量分析。研究表明:入境旅游呈现人数波动式增长,入境游客中外国游客占主导;入境旅游年际变化较大,客源市场不稳定。利用灰色系统模型GM(1,1)模型对新疆未来五年入境旅游指标进行预测,以期为新疆旅游管理部门和旅游企业提供参考。     

基于GM(1,1)模型的中国快递行业收入预测分析

针对快递行业的特点,运用GM(1,1)模型对中国2003-2010年快递行业的总收入进行模拟,对模拟结果采用了多种方法进行检验,并对未来几年的中国快递收入进行了预测。结果表明GM(1,1)模型能够很好地模拟中国快递行业收入数据,而且具有较高的模拟精度。     

基于修正GM(1,1)模型对商品住宅价格预测

在金融危机下对中小城市商品住宅市场进行投资决策前,首先需要对其价格进行预测分析,文章采用修正后的GM(1,1)模型建立起商品住宅价格预测模型,选取安阳市商品住宅价格数据进行预测分析,在检验了模型精度的基础上,得出在当前金融危机下,由于国家刺激计划的作用以及金融危机的缓解,安阳的商品住宅价格呈现上升的趋势,其投资市场仍然具有很大的发展潜力的结论。     

基于灰色GM(1,1)模型的高校研发投入强度研究

结合历年辽宁省高校研究与试验投入统计数据,采用补充残差和加权平均的方法对传统的GM(1,1)模型进行改进,分析并预测辽宁省高校研发投入强度。通过预测结果,表明改进的GM(1,1)模型大幅提高了预测精度,给出辽宁省高校研究与试验投入强度的发展趋势。     

基于优化GM（1,1）模型AP1000核电设备趋势预测

本文从背景值计算的定义出发,运用Lagrange插值法对GM(1,1)模型背景值进行改进。使用优化的GM(1,1)模型对蒸汽发生器传热管发生破裂时二回路辐射剂量率进行实证研究,说明了该优化模型具有高精度性,扩大了GM(1,1)的适应性,为AP1000核电设备趋势预测提供了参考。