基于指数平滑法对陕西省高速公路服务区物流需求量的预测分析

采用二次指数平滑模型对陕西省未来五年的物流需求量走势进行预测。通过预测结果分析陕西省高速公路服务区物流需求量的走势将呈现一个快速增长的趋势。     

长三角城市信息化指数公布

本刊讯 江浙沪信息化主管部门联合发布了长三角城市信息化发展水平指数,上海以0．866的总指数位居第一。 城市信息化发展水平指数课题由上海市信息化委员会、上海市发展和改革委员会、上海市统计局、江苏省信息产业厅、浙江省信息产业厅联合组织,并委托上海市互联网经济咨询中心实施,旨在科学评价“长三角”城市信息化发展水平、提升“长三角”区域信息化综合竞争力、促进“长三角”区域信息化一体化发展。城市信息化发展水平指数指标体系由5个一级指标（即分类指数）以及16个二级指标构成。     

ARIMA模型在陕西省苹果价格预测中的应用

价格调节市场达到供求平衡的状态,农产品市场上价格的不确定性和波动性为生产经营策略的制定带来困难,这就使得未来价格预测显得尤为重要。本文针对陕西省苹果产业的现状,以2012年1月1日至2013年4月20日陕西省苹果的每十日价格为样本,构建模型对陕西省苹果价格进行预测,达到较好的效果。为相关部门制定政策,优化陕西省苹果果品结构,使地区价格更加均衡,保护果农和消费者的利益提供支持。     

深圳人口与医疗需求预测

本文目的是解决深圳人口与医疗需求预测问题。对于户籍人口用经典的人口指数增长模型来估计和预测;对于非户籍人口选择了用时间序列自回归AR模型来估计和预测。把两类人口数相加可得到深圳总的常住人口数,再对各区的医疗需求进行未来十年的预测。在估计各种疾病的病床需求量时,首先预测未来深圳的人口年龄分布情况。通过历史数据建立各个年龄段的人口转移概率矩阵,预测未来的人口年龄分布情况。再根据各种疾病在各个年龄段的发病概率矩阵,计算得到未来各种疾病的发病人数和所需要的病床数。最后得到医疗需求方案。     

信息化指标广东11项全国第一网上办事量达1913万件

0.781意味着什么？朱遂文介绍,2009年,广东省信息化发展指数在全国的排位中,除京津沪三个直辖市外,仅次于浙江省,列全国省域第二名。翻看《报告》,广东信息化发展亮点纷呈。据不完全统计,截至2010年,广东有11个与信息化发展相关的指标居全国首位。     

重庆现代服务业发展现状及发展预测分析

在现代化、信息化、全球化的进程中,现代服务业逐渐作为经济增长的新亮点,受到广泛的关注。从现代服务业内涵界定出发,分析重庆现代服务业发展现状,基于现代服务业对重庆第三产业经济增长有贡献性分析,对现代服务业在未来几年的发展用二次指数平滑进行预测,得出现代服务业对经济增长推动作用巨大,且发现现代服务业在今后几年有很大的发展空间,将有利于了解现代服务业在经济发展中的重要性及今后的发展趋势。     

黑龙江省工业经济景气预警指标研究

工业经济景气预警分析是选择与工业经济总体运行密切相关的一系列指标，通过对指标之间进行超前、同步和滞后的相关度计算，并对经济指标间的内在关系进行分析，确定构成先行、同步和滞后的指标，再运用合成技术把相应的指标合成先行指数、同步指数和滞后指数。我们可以通过同步指数观察来判断经济运行所处的阶段（工业经济冷热程度）；通先行指数的变化，对未来总体经济走势进行预测，为宏观决策提供参考信息。     

京津冀区域信息化空间差异及协同发展研究

文章分析京津冀信息化水平差异及成因,为京津冀信息化协同发展提供合理建议。通过构建区域信息化评价指标体系,运用泰尔系数法、变异系数法对2011—2016年京津冀区域信息化指标的空间差异及信息化指数进行定量测评,并与经济发展水平空间差异进行比较,最终提出相关建议。结果表明:(1)京津冀区域信息化各评价指标的泰尔系数值依然较大,但呈现下降趋势,空间差异逐年变小;(2)京津冀信息化指数值差距较大,呈现高、中、低三个梯队,但是三地信息化指数的变异系数逐年减小;(3)京津冀三地的经济发展水平差异较大,人均GDP变异系数值呈递增趋势,但其值低于同期信息化变异系数值。     

谈现代服务业中重点产业的确定——基于计量角度的分析

确定现代服务业中的重点产业并实现其类似主导产业的扩散效应对促进大中城市国民经济的整体发展具有重要作用。重点产业的确定可以通过采用指数增长模型预测法和线性回归增长模型预测法预测细分产业在未来若干年的增长趋势来进行,可以通过历史数据的分析来验证。     

哈尔滨冬季旅游客源市场灰色预测模型研究

哈尔滨冬季旅游业发展较好,因其独特的位置和气候条件,使其拥有丰富独特的冰雪旅游资源,从而吸引了众多国内外旅游者。为了更好地把握哈尔滨冬季旅游客源市场旅游接待量的未来发展趋势,以灰色系统理论为基础,以2012年-2017年的哈尔滨冬季旅游客源市场的统计资料为原始数据,选取旅游人数为预测指标,构建GM(1,1)灰色预测模型,并且对预测的模型精度进行检验,对未来五年的哈尔滨冬季旅游市场的旅游人数进行预测。通过对预测结果分析,发现哈尔滨冬季旅游业未来发展中的不足,并提出相应的发展建议。