连锁超市零售商品销量的多步预测研究

文章通过分析连锁超市部分商品的销售特征,采取传统时间序列法、神经网络模型（ANN）两类基础方法对较有代表性的销售数据序列进行预测。文章将对原有的直接多步（Direct Multi-Step Ahead,DMSA）预测思路进行改进,采用改进的直接多步预测法对销量进行三步超前预测和五步超前预测,并将结果与采用DMSA、间接多步预测（Recursive Multi-Step Ahead,RMSA）和可变时间尺度法（Variable Time Scale,VTS）的实验结果进行对比,发现改进的直接多步预测法的预测精度有了一定的提升。     

基于改进DCF法的医药上市企业价值评估研究——以H企业为例

DCF法是企业价值评估过程中最常用的评估方法之一,但在评估实务过程中,利用传统的DCF法对医药企业现金流预测过程中,如果评主观性较强,将影响评估结果。考虑到ARIMA模型是通过对时间序列的观察与研究,寻找数据自身的变化规律,进而预测它未来的走势,预测结果更加精准可靠。因此,对传统DCF法的现金流预测过程进行详细分析,引入ARIMA模型对传统的DCF法中的医药企业现金流的预测过程进行改进,以减少评估过程中因人为因素的影响而造成的评估结果偏颇的现象,并将改进的DCF法应用于医药企业案例研究,以验证改进DCF法对医药企业的适应性及评估结果的准确性。     

基于ARIMA模型的我国快递业务量状况研究

本文通过Eviews8.0软件采用时间序列分析方法,对我国快递业务量的月度数据进行分析,建立ARIMA模型并进行参数估计及检验,对比Holt-Winters季节乘法模型预测结果和实际值进行误差分析,选择ARIMA季节乘积模型,对未来我国的快递业务量进行预测。     

基于FCFF模型和B-S模型的煤炭企业价值评估研究

随着可持续发展观念的深入,煤炭企业响应国家政策逐步实现绿色转型升级,全面准确地评估煤炭企业的价值显得尤为重要。文章构建了通过灰色预测法改进的自由现金流量折现模型评估煤炭企业的现有价值和B-S模型评估煤炭企业因不确定性因素产生的潜在价值,并通过案例进行验证。研究结果表明：在对煤炭企业进行价值评估时,除了要计算企业现有价值外,也要考虑潜在价值;灰色预测法的引入改进了预测主观性的问题,提高了预测的准确性。     

基于组合预测的中国物流业规模研究

物流业在我国得到了迅速的发展,因此了解国内物流的发展趋势,预测物流发展状况是很有必要的。本文选取组成社会物流总费用的三个指标(运输费用、保管费用和管理费用),通过灰色系统模型、回归分析法、指数平滑法分别对三个指标进行预测;根据组合预测的原理,利用加权平均法给三种方法的预测结果赋予权重,得到较为准确稳定的预测结果。末尾对预测数据进行分析,总结了对国内物流业规模预测方法的建议,并对国内物流行业的发展情况的提出了建议。     

混沌时间序列预测的改进型加权一阶局域法

提出了一种用于混沌时间序列预测的改进型加权一阶局域法。用衰减系数对分维 指数加权一阶局域法的向量距离公式进行修正,调节邻近点与中心点的相关性,也调节了同 一邻近点的各个分量和中心点的最后一个分量的关联程度。利用该方法对Logistic混沌时间 序列进行预测的结果表明,衰减系数取最佳值时,相对于现有算法,该方法可以更精确地 预测混沌时间序列。     

基于神经网络的云南中烟前置库短期负荷预测

用人工遗传算法来优化BP神经网络的初始权值,从全局空间出发搜索问题的最优解,对烟草工业企业多点生产、多点运输的调度平台进行短期压力负荷预测,达到成品卷烟产运网络优化的目标,更精确的实现产量与运输量的预测。最后以云南中烟省外三个前置库作为预测模型的测算实例,测算三库在一段时期内的负荷压力,并根据负荷压力就其设立合理性进行分析。     

直线型季节预测法

经济预测中有关季节预测方面的方法大致有平均数季节指数法、移动平均趋势剔除法、最小平方趋势剔除法等,这些方法各有优缺点。而综合运用各种经济预测方法的直线型季节预测法则具有计算量小、编制程序方便、预测数据稳定、能够进行长期预测等优点。     

一种改进的灰色模型宅殳票价格预测中的应月

灰色理论可以较好地对股票价格进行预测，而建立灰色预测模型的数据量和数据处理方法的选择是成功地进行股票价格灰色预测的两个关键问题。本文提出了基于黄金分割法改进的股票价格灰色预测GM（1，1）模型，并通过实例验证了该模型能显著地提高预测精度，具有较高的应用价值。     

基于改进灰色模型的物流成本预测研究

物流成本的正确预测有助于合理分配现有资源,提升物流成本效益。为了克服传统灰色模型预测精度低的缺陷,通过引入将阶跃函数改进传统灰色模型,提升灰色模型预测精度。利用历年我国物流总费用数据,对未来年物流成本和灰色预测模型的精度进行预测,将预测结果与简单平均法、移动平均法、指数平滑法和传统灰色模型进行比较,验证模型的合理性和有效性。     

一种改进的灰色模型在股票价格预测中的应用

灰色理论可以较好地对股票价格进行预测,而建立灰色预测模型的数据量和数据处理方法的选择是成功地进行股票价格灰色预测的两个关键问题。本文提出了基于黄金分割法改进的股票价格灰色预测GM(1,1)模型,并通过实例验证了该模型能显著地提高预测精度,具有较高的应用价值。     

中国能源消费预测的GM(1,1)模型研究

对能源消费量的准确预测和分析有利于正确的能源发展战略的确定,能源消费量由于数据量少,不确定等特点适合灰色系统预测,选取1997-2006的数据为原始数据,运用GM(1,1)模型和GM(1,1)模型参数估计的加权最小二乘方法对中国能源消费进行预测,并通过残差修正,建立能源消费预测模型。对模型进行误差检验,建立残差模型,再次通过误差检验,得出GM(1,1)模型在预测精度上还有一定缺陷,预测的精度不高,但依旧可以用于能源预测。     

一种改进的灰色模型在股票价格预测中的应用

灰色理论可以较好地对股票价格进行预测,而建立灰色预测模型的数据量和数据处理方法的选择是成功地进行股票价格灰色预测的两个关键问题.本文提出了基于黄金分割法改进的股票价格灰色预测GM(1,1)模型,并通过实例验证了该模型能显著地提高预测精度,具有较高的应用价值.     

我国居民的消费水平时间序列分析及预测

本文采用时间序列分析及预测的方法对我国居民的消费水平的发展趋势进行分析预测。通过EViews7.0建立时间序列模型,选择合适模型进行拟合,并作出预测。利用二次型模型和指数型模型,用最小二乘法进行参数估计。利用拟合优度大小和拟合图相结合,选出最优模型及预测值。     

基于组合预测模型的水果产量的研究

水果产业是关系国计民生的重点产业。科学、准确地预测水果产量对水果产业发展具有重要的意义。为了更准确地预测我国水果产量,本文尝试把各种常用的预测模型结合起来,建立组合预测模型。结果表明,此模型对于水果产量的预测有明显的改进作用,能对水果产量进行有效的预测。     

直线回归技术在相关预测和因素分析应用中的几个问题

直线回归技术是相关预测和相关因素分析最常用的一种方法。回归分析法是借助回归分析这一数理统计工具进行定量预测的方法。回归分析是建立在大量实际数据的基础上的,寻求其随机现象统计规律并建立经验公式的一种工具,而回归预测法正是利用预测对象和影响因素之间的因果关系,通过建立回归方程式进行预测的一种方法。     

基于组合预测模型的水果产量的研究

水果产业是关系国计民生的重点产业。科学、准确地预测水果产量对水果产业发展具有重要的意义。为了更准确地预测我国水果产量,本文尝试把各种常用的预测模型结合起来,建立组合预测模型。结果表明,此模型对于水果产量的预测有明显的改进作用,能对水果产量进行有效的预测。     

卷烟销售预测模型初探

本文对辽宁卷烟销量与人均消费水平的关系进行了分析,并运用灰色系统理论的GM预测模型得到了卷烟销售趋势的预测公式,为今后进行卷烟销售计划提供了参考依据。     

分析师对互联网+企业的盈利预测可靠性分析

伴随着"互联网+"战略的提出,上市公司纷纷投入到"涉网"大军当中,开始从事前所未有的全新领域,也同时点燃了证券机构分析师的调研热情,形成了一系列的盈利预测研究报告,引导着投资者的投资决策,因此分析师的盈利预测可靠性如何,将对投资者产生重大的影响。本文选取了127家"互联网+"企业作为样本,对分析师的盈利预测现状进行分析,研究发现,分析师对互联网+企业的盈利预测总体水平较高,但仍有近三分之一存在较大偏差,本文最后就提高分析师对互联网+企业的盈利预测可靠性提出几点建议。     

国际原油价格长期趋势预测——基于周期分析的视角

本文基于周期视角对我国"十三五"期间的国际油价进行中长期预测。采用了两种预测方法,一是基于收入决定消费的经济学原理,通过建立原油价格和世界人均GDP的回归模型,在分析了人均GDP的周期波动之后做出预测;二是基于国际油价自身的周期波动规律做出预测。文章将两种预测结果进行等权合成,得出最后的预测结果,即"十三五"期间国际油价大体上是在67-70美元。最后,依据预测结果提出了三点结论性建议。