基于灰色系统理论的旅游客源预测模型--以中国入境旅游客源为例

本文基于灰色系统理论,以中国1978年以来入境客源为例,建构了旅游客源预测的灰色模型,并与常用的线性模型的预测精度进行了定量对比。所得基本结论为:①旅游系统是灰色系统,灰色系统理论是研究旅游现象的有力工具;②中国入境客源灰色GM(1,1)模型的预测精度高于线性模型;③就灰色预测而言,如果原始数据列较长(例如21年),对原始数据进行平滑处理所得预测模型精度较高,而对原始数据进行取自然对数的处理所得模型预测精度较低;如果原始数据列较短(例如5年),对原始数据进行取自然对数的预处理所得模型预测精度较高。本文所得结论对其他旅游序列预测应该具有一定的借鉴与参考价值。     

灰色—马尔柯夫模型在股票价格预测中的应用

对股票价格的预测直接影响到投资者的投资决策，关系到投资者的切身经济利益，因而对预测的准确性要求较高。尝试将灰色系统理论应用于股票市场，在对GM（1，1）模型和马尔柯夫模型详细剖析的基础上将两者结合为一，建立相应的灰色－马尔柯夫预测模型，并通过对上证综合指数的预测说明该模型具有较高的预报精度和应用价值。     

电力市场中电力负荷灰色预测

传统灰色预测技术原理简单、样本量小、计算简便,适用于负荷预测,但其存在很多的局限性。文章针对传统灰色模型建立机理和存在的局限性,提出了改进方法,建立了新的店里负荷预测模型,通过实例计算表明,该模型具有良好的适用性和预测的精度,证明改进的效果较为显著。     

基于灰色Elman神经网络的季度性工业增加值动态预测方法的研究

工业增加值的准确预测对于政府部门制定工业发展政策有重要的作用。为更加准确地进行工业增加值的预测,以各个季度数据作为时间序列,建立四个灰色Elman预测模型进行预测,并同灰色GM(1,1)模型经行比较。实证分析:该模型不仅避免了季节性波动对预测的影响,而且缩短了预测步长,提高了预测精度和预测的稳定性。     

离散灰色模型在科技人才资源预测中的应用

根据统计资料,应用离散灰色预测模型对中国未来科技人才资源的发展趋势进行了预测和研究,发现对比传统的GM(1,1)预测模型,离散灰色模型具有更高的拟合精度。     

组合优化理论在中国经济增长预测中的应用

文章采用灰色预测的GM(1,1)、变参数BGM(1,1)两种模型与BP神经网络进行组合优化,对中国GDP的增长做出预测分析,建立了灰色神经网络的GDP预测模型。组合优化模型提高了拟合和预测精度,是经济发展趋势进行预测分析的有效方法,有利于决策者制定相关的经济政策,进行宏观管理和控制。     

黑龙江省GDP预测的灰色模型

灰色预测方法是经济预测中一种非常有效的方法,它的主要特点是建立预测模型所需要的原始数据不多,容易采集,这种预测方法简便并具有较高的准确性。本文运用灰色理论,以2000～2006年黑龙江省GDP情况为原始数据,建立了黑龙江省GDP预测的灰色模型,并对2007～2010年黑龙江省GDP做了预测。     

采油厂油气产量预测模型研究

油气产量的有效预测有利于采油厂的科学决策。分别构建了采油厂油气产量预测的线性回归模型、灰色预测模型和ARIMA模型,基于三种单一模型,构建了最优加权组合预测模型。DX采油厂油气产量预测实例表明,该模型能够显著提高预测精度,为采油厂产量预测提供了新的方法。     

基于灰色残差模型的中国税收收入预测

税收是国家财政收入的重要来源,准确的税收预测结果对于制定各项经济政策具有非常重要的意义。为提高中国税收收入的预测精度,适应资源配置、收入再分配和宏观经济调控的需求,在传统灰色预测技术的基础上,建立了残差灰色预测模型,并通过实例分析验证了该模型的实用性和精确性。     

中国农村居民"十一五"期间收入和消费的灰色预测

本文利用2000年-2005年我国农村居民人均纯收入和人均生活消费数据,采用灰色预测理论.分别建立了收入和消费GM(1,1)灰色模型,依此对"十一五"期间我国农民的纯收入和生活消费进行预测.模型检验的结果表明,模型精度高,从而获得的预测结果具有很高的可信度.从预测数据可见,"十一五"期间我国农民的收入、消费呈现攀升的态势,但城乡收入差别问题仍然凸现.     

Forecast performance in times of terrorism

Governments, central banks, and private companies make extensive use of expert and market-based forecasts in their decision-making processes. These forecasts can be affected by terrorism, a factor that should be considered by decision-makers. We focus on terrorism as a mostly endogenously driven form of political uncertainty and assess the forecasting performance of market-based and professional inflation and exchange rate forecasts in Israel. We show that expert forecasts are better than market-based forecasts, particularly during periods of terrorism. However, the performance of both market-based and expert forecasts is significantly worse during such periods. Thus, policymakers should be particularly attentive to terrorism when considering inflation and exchange rate forecasts.     

Inflation Volatility and Forecast Accuracy

We examine the statistical properties of inflation in a sample of inflation‐targeting (IT) and non‐IT countries. It is hard to distinguish in which monetary regime inflation is less volatile. Inflation became easier to forecast in both groups of countries after the introduction of IT. The improvement was greater for IT countries, but forecast errors remain smaller for non‐IT countries. Our analysis is based on a stochastic volatility model proposed by Stock and Watson and its novel modification. Forecasts from the modified model are generally superior to both simple benchmarks and the original Stock and Watson model.     

消费现状分析与预测

消费是推动和促进国民经济持续发展的重要保证和动力,但目前我国消费对经济的拉动作用还未充分显现出来。近年来,我国一直实行积极的财政政策和稳健的货币政策,主要通过扩大内需来推动经济增长,因此,消费市场的研究和消费潜力的挖掘对于政府制定扩大内需的相关政策十分重要。文章通过对我国目前消费市场的现状进行分析,概括其特点,并在分析的基础上从宏观状况以及消费者行为方面对我国未来消费市场的趋势进行了大体预测。     

Detecting and Predicting Forecast Breakdowns

We propose a theoretical framework for assessing whether a forecast model estimated over one period can provide good forecasts over a subsequent period. We formalize this idea by defining a forecast breakdown as a situation in which the out-of-sample performance of the model, judged by some loss function, is significantly worse than its in-sample performance. Our framework, which is valid under general conditions, can be used not only to detect past forecast breakdowns but also to predict future ones. We show that main causes of forecast breakdowns are instabilities in the data-generating process and relate the properties of our forecast breakdown test to those of structural break tests. The empirical application finds evidence of a forecast breakdown in the Phillips' curve forecasts of U.S. inflation, and links it to inflation volatility and to changes in the monetary policy reaction function of the Fed.     

中国海洋经济预测研究

海洋经济发展目标的确定是制定国家海洋发展战略、国家级海洋经济发展规划和沿海地方海洋经济发展规划中必须解决的问题之一。因此,海洋经济预测是海洋经济研究领域不可回避的问题之一。对适于进行海洋经济预测的灰色系统模型、趋势外推法、成长曲线法、组合预测法等进行深入探讨,对组合预测结果的最有效性给出可靠的数学证明,并运用所建立的模型对2015年和2020年我国海洋经济和主要海洋产业发展水平进行预测。     

Forecast performance of exchange rate models revisited

This paper re-evaluates the performance of reduced form exchange rate models by updating the Messe-Rogoff study (1983). This paper confirms earlier tests showing that simple monetary models do not perform well, but it finds more positive results for other monetary models that incorporate more dynamic econometric specifications. A simple error correction monetary model out-forecasts a random walk almost half of the time.     

我国就业形势的分析与预测

劳动力是否充分就业,是衡量一个国家经济发展和社会进步的重要标志,世界各国在制定本国的经济发展战略和宏观经济政策时,也都将劳动力充分就业作为着重考虑的目标因素之一。其中,对就业形势进行分析和预测是一个不可缺少的重要环节。一、影响就业形势的因素分析一般来讲,就业形势取决于某一时期的劳动力供给和劳动力需求状况,而就业压力的形成则是因为劳动力供大于求,在一定时期内,劳动力需求的增长赶不上供给的增长就会使就业形势趋向严峻。（－）劳动力的供给我国面临的劳动力就业压力,从根本上讲,主要源于人口的自然增长、工业…     

Learning to Play Limited Forecast Equilibria

This paper provides a learning justification for limited forecast equilibria, i.e., strategy profiles such that (1) players choose their actions in order to maximize the discounted average payoff over their horizon of foresight as given by their forecasts and (2) forecasts are correct on and off the equilibrium path. The limited forecast equilibria appear to be the stochastically stable outcomes of a simple learning process involving (vanishing) trembles.Journal of Economic LiteratureClassification Numbers: C72, D83.