灰色GM(1,1)模型在南京居民消费预测中的应用

灰色系统理论的研究对象是“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统。它通过对“部分”已知信息的生成、开发去了解、认识现实世界,实现对系统运行行为和演化规律的正确把握和描述。GM（1,1）灰色模型是其中应用最为广泛的一个模型。本文以2003-2007年南京地区城市居民消费数据为依据,建立了南京市2003～2007年城市居民人均消费支出的GM（1,1）灰色模型,并应用该模型对南京市城市居民人均消费变化趋势做了预测,预计2009年南京地区城市居民消费为18093元。     

非线性GM（1，1,α）模型在港口吞吐量预测中的应用

针时统计数据缺乏的预测问题,提出引入灰色系统理论来解决,以连云港2003—2007年港口吞吐量的数据为基础建立了非线性灰色GM（1,1,α）模型,详细阐述了灰色预测法的应用过程。结果表明,非线性灰色模型对样本的适应性强,预测精度高,简单易行,能够有效解决港口吞吐量预测问题。     

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.     

灰色模型的预测与应用研究

本文通过建立灰色预测的GM(1,1)模型对全国人均储蓄存款额进行预测,并且通过实际预测的效果说明灰色模型在时间序列预测中的应用。     

基于灰色系统理论的湖南省物流需求预测分析

文中以灰色系统理论思想为指导,运用灰色GM(1,1)模型,以货运量表征物流规模。根据湖南省近10年来的物流需求变化,建立了灰色预测的GM(1,1)模型,预测湖南省今后5年的物流需求,为政府规划地区物流发展提供相关理论参考。     

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。     

GM(1,1)模型在航材消耗预测中的应用

传统的预测方法很难对部分消耗数据少、影响因素不明确的航材进行准确预测。运用灰色GM(1,1)模型,可以对"小样本"、贫信息"这类航材进行更为准确的消耗预测。     

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。     

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。     

城市化、房地产需求与城市居民消费——基于长三角两省-市面板数据的分析

院文章依据2006 年～2011 年长三角两省-市的面板数据分析城市化、房地产需求及城市居民消费之间的关系.结果表明,现阶段城市化增加了房地产需求的同时,也促进了城市居民消费.城市居民消费的提高对城市化具有推动作用,房地产需求增加也有利于城市化进程.但城市居民消费与房地产需求呈倒U 型关系,长三角地区的城市居民消费促进了房地产需求的增加.要拉动内需成为经济增长新引擎,就务必引导民间资本投资、树立可持续的城市发展观和加强文化产业建设.     

安徽省城镇居民收入与消费结构的关联分析

采用灰色关联分析方法对安徽省2001~2006年间城镇居民收入和消费结构的关系进行了量化分析,得出了收入对各项消费支出的影响程度,从大到小依次是:居住、衣着、食品、文教娱乐、交通通讯、其他商品、医疗保健、家庭设备用品及服务。又运用灰色预测方法对2007~2011年间的收入水平和各项消费支出进行了预测,并且对预测值进行了灰色关联分析,得出了收入对各项消费支出的影响程度,从大到小依次是:医疗保健、衣着、交通通讯、食品、居住、文教娱乐、家庭设备、其他商品及服务。最后,针对消费结构的升级提出建议。     

山东省城乡居民边际消费倾向实证分析

文章利用凯恩斯主义消费函数建立一元线性回归模型,估算出山东省城乡居民消费函数的具体形式,分析了城乡居民边际消费倾向显著差异的存在性,对山东省促进居民消费增长提供了若干政策建议和对策。     

基于组合模型的用电量预测方法研究

电力是经济发展的保障,对用电量进行科学合理的预测是安排电力生产、电站建设的前提。文章基于灰色和时间序列预测模型,建立组合模型,经验证,组合模型预测精度较单一预测模型有一定程度的提高,最后利用组合模型对湖南省2010-2015年用电量进行预测。     

南京主要行业用电效率研究

近几年来,随着经济持续增长,南京市各行业对电能的需求日益加剧,特别是一些电力大客户,由于电力消耗基数大,用电效率的提高可以大幅度减少耗电量。本文以统计数据为依据,对南京主要行业用电效率进行研究,对南京市不同行业间用电效率进行横向比较,并结合南京市主要行业与全国同一行业的用电效率的纵向比较,较为全面地测算出南京市主要行业的用电效率。实证分析研究结果表明:化学纤维制造业用电效率远低于其他行业,是南京市今后实施节电措施的主要方向。     

中国最优居民消费率的估算及变动机制分析

1978年以来,我国居民消费率的变动特征表现为长期波动下降。为判断居民消费率的运行情况,根据代表性家庭效用最大化估算出最优居民消费率。研究表明,1978-1990年,实际居民消费率与最优居民消费率基本吻合; 1991- 2000年,实际居民消费率平均低于最优居民消费率7.8个百分点;2001-2010年,实际居民消费率平均低于最优居民消费率18.3个百分点。对居民消费率偏低贡献率的分析表明,城镇居民消费率偏低是导致整体居民消费率偏低的主要原因。通过考察预期收入、利率和效用函数改变对最优居民消费率的影响,分析了居民消费率的变动机制。     

Forecasting the term structures of Treasury and corporate yields using dynamic Nelson-Siegel models

We extend Diebold and Li’s dynamic Nelson-Siegel three-factor model to a broader empirical prospective by including the evaluation of the state space approach and by using nine different ratings for corporate bonds. We find that the dynamic Nelson-Siegel factor AR(1) model outperforms other competitors on the out-of-sample forecast accuracy, especially on the investment-grade bonds for the short-term forecast horizon and on the high-yield bonds for the long-term forecast horizon. The dynamic Nelson-Siegel factor state space model, however, becomes appealing on the high-yield bonds in the short-term forecast horizon, where the factor dynamics are more likely time-varying and parameter instability is more probable in the model specification.     

Forecasting combination and encompassing tests

In this paper we demonstrate that forecast encompassing tests are valuable tools in getting an insight into why competing forecasts may be combined to produce a composite forecast which is superior to the individual forecasts. We also argue that results from forecast encompassing tests are potentially useful in model specification. We illustrate this using forecasts of quarterly UK consumption expenditure data from three classes of models: ARIMA, DHSY and VAR models.     

基于主成分分析的多元线性回归用水量模型研究——以安徽省为例

用水量的准确预测对水资源规划具有重要意义。根据统计资料,选取了八项主要影响用水量变化的指标。按照主成分分析法原理,运用少数综合因子对影响用水量变化的原有八项指标进行了综合和简化,并研究其贡献率及综合效应;分析了用水量增长的特点,选用Logistic方程对综合因子进行回归分析;结合多元线性回归方法,建立了安徽省用水量模型;拟合结果表明,模型具有较高的精度;运用该模型,对安徽省2010年的用水量进行了预测;为水资源规划与管理提供参考依据。     

基于农村居民消费升级的企业营销策略创新

由于收入增加、消费观念转变等因素,农村居民消费升级是企业必须正视的事实。一方面我国农村市场具有巨大的市场潜力,另一方面对企业对农场消费者的关注度还有待加强。企业的营销策略还不能很好满足农村居民消费者的需要。基于以上的事实,文章分析了在农村消费升级背景下,农村居民消费购买的新特征。基于这些新特征,在营销战略和营销策略层次提出具体的对策建议以帮助企业更好地制定营销组合。     

基于灰色系统理论的常州市物流需求预测

地区性的物流需求预测对于制定宏观经济政策和促进地区经济发展具有重要意义。根据常州市近10年来的物流需求变化,建立了灰色预测的GM（1,1）模型,通过计算对常州市今后10年的物流需求进行了预测,为政府规划地区物流发展提供相关理论参考。