运用GM(1,1)模型预测开放式基金经济增加值的实证分析

开放式基金在我国起步较晚但发展迅速,许多问题需要进行深入探讨,尤其是对开放武基金估值问题的研究对基金投资者和基金管理者都具有重要的理论和现实意义.采用经济增加值(EVA)折现的方法评估开放武基金价值比其他传统价值评估方法具有更多的优点,而这一方法的关键问题是准确地预测未来经济增加值.本文运用灰色系统理论中的GM(1,1)模型对随机选取的三只开放式基金未来经济增加值做了预测研究及残差检验.实证分析表明,运用GM(1,1)模型预测开放武基金经济增加值具有较高的精确度.     

基于AHP-GM模型的信用卡申请风险评估研究

个人信用卡申请风险评估是金融与银行界研究的重要内容,其评估结果是信贷审批的主要依据之一。利用层次分析法（AHP）和灰色GM（1,1）模型相结合的组合评价方法建立信用卡申请风险评估模型,对信用卡申办人进行信用等级评估,以寻求降低信用卡信用风险的有效措施。     

基于GM（1，1）模型的吉林省林业产业结构优化实证分析

运用灰色决策理论,根据GM（1,1）模型计算了吉林省林业三次产业及各子产业发展状况的发展系数,从而确定各产业发展趋势并对其发展效果进行了排序,明确了林业现有产业中的主导产业和未来重点建设的发展方向。最后,根据模型结果提出了优化吉林省林业产业结构的对策建议。     

灰色GM（1,N）模型在广东海洋经济预测中的应用

本文选取六个影响海洋经济快速发展的生产和需求因素,应用灰色系统理论建立了广东海洋经济GM（1,N）预测模型,并选择了线性回归、三次指数平滑和灰色GM（1,1）三种不同模型对六个影响因素指标进行预测,从而提高了预测模型的可靠性,为海洋经济定量预测分析提供了一种有效方法。从预测结果看,模型具有较高的拟合精度。     

金融机构贷款灰色预测GM(1,1)模型研究

在市场经济条件下,研究金融机构贷款发展趋势具有重要意义。应用灰色系统理论与灰色预测方法,从金融机构贷款未来发展趋势预测出发,构建金融机构贷款灰色预测GM(1,1)模型,对山西省2011~2020年金融机构人民币各项贷款进行了预测分析,并对预测结果进行实际还原验证。预测结果较为满意,可供相关金融机构和经济部门决策时参考。     

我国国债规模的GM（1，1）模型预测

我国自上世纪80年代初改革开放、恢复国债发行以来,国债在筹资和经济的宏观调控方面发挥了巨大的作用。随着改革的深入,国债规模日趋增大,尤其1994、1998年以来,我国国债规模迅速扩大。用国际上街量国债规模的各项基本指标来分析,我国国债的规模接近国际警戒线,引起了我国相关管理部门和学者的高度重视。本文首先提出研究国债规模的意义和必要性,然后详细阐述了GM（1,1）模型（灰色预测法）理论,最后运用GM（1,1）模型对我国的国债规模进行了预测。     

基于残差GM(1,1)模型的医院门诊人次的预测

门诊量分析是门诊医疗服务流程管理的起点,文章通过对延安市洛川县医院2009-2016年就诊量数据建立GM(1,1)以及基于模型修正的残差GM(1,1)模型,对预测精度进行对比,发现修正的残差GM(1,1)模型有效提高模型预测精度,并给出未来短期内的预测值.     

我国开放式基金市场收益率波动性研究

自从2001年首只开放式基金发行以来,我国开放式基金迅速发展,逐渐占据基金主体地位,但有关开放式基金市场收益率波动性研究的文献并不多。一般认为,自回归问题是时间序列数据所特有,而异方差性是横截面序列数据的特点,本文通过对2003年以来我国开放式基金市场收益率序列数据进行研究,发现我国开放式基金市场收益率序列不服从正态分布,具有明显的“尖峰厚尾”特征,并且收益率的波动存在明显的集聚性。运用GARCH（1,1）模型较好的描述了这一波动特征。     

基于GM(1,1)模型的重庆市人口老龄化趋势预测与分析

研究人口老龄化问题对城市经济健康及可持续发展具有重要意义;论文以重庆市老龄人口为研究对象,应用GM(1,1)模型对该市的老龄人口增长趋势进行预测.首先构建了重庆市人口老龄化的GM(1,1)动态预测模型,然后研究了该模型的误差检验方法,最后在此基础上对重庆市老龄人口的增长趋势进行了预测.预测结果表明:重庆市老龄人口在2019年将突破400万,这表明重庆市老龄人口在未来五年将以稳定速度的快速增长,将会导致重庆市老龄人口比重逐渐上升,当局必须全面铺开二胎政策来处理好人口老龄化和经济发展的关系,从而增进社会的协调发展.     

基于GM（1,1）模型对荆州市商品房价格的趋势预测

自全球爆发经济危机以来,经济危机所造成的严重后果日益扩大化,并不断地向实体经济渗透。我国房地产行业也不例外,受到了强烈的冲击,使房地产市场持续低迷。目前,由于一系列政府利好措施的出台,我国房市开始慢慢回暖。因此,运用GM（1,1）模型,对荆州市商品房市场进行预测,并提出相关的发展意见和对策。     

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。     

基于灰色预测和神经网络的人口预测

人口预测是土地利用总体规划的重要基础工作。未来人口规模是土地利用总体规划中确定各类土地需求量控制性指标，调整土地利用结构，实现土地供需平衡，解决人地矛盾的重要依据。人口预测是否科学准确，直接关系到总体规划方案是否合理和实用。利用灰色预测建模所需信息少、方法简单的特点和神经网络具有较强的非线性映射能力的特性，提出一种基于灰色预测和神经网络的人口预测方法。首先对人口规模的NARMA(p，q)的递归网络模型进行一步预测及其灰色预测GM(1，1)等维新息模型预测，然后再用前馈神经网络对GM(1，1)模型和递归网络模型的预测值进行组合预测以作为其最终的预测值。以温州市为例，对其总人口进行了试验预测。结果表明：NARMA(p，q)递归网络模型比GM(1，1)模型具有更高的预测精度，而FNN模型的组合预测效果优于其它单一预测模型。     

中国寿险市场成长预测

近年来中国保险市场发展快速,其中以人寿保险市场的发展最为显着,而市场营收的成长更是惊人,2005～2008年平均复合成长率是23.9%。试用灰色预测理论GM(1,1)四期预测模型以及传统的回归模式对中国保险市场的人寿险销售量进行预测。研究发现,灰色预测模式适用于中国人寿险市场的预测,且以四期建构为最准确,结果的精确度均达90%以上,符合灰色理论强调少数据、小样本的预测特性;且GM(1,1)四期预测模型精确度高于传统的回归预测模式。     

改进的灰色GM1，1）模型在电力消费量预测中的应用

本文通过在MG（1，1）模型中加入势效系数的方法改进TMG（1，1）模型。并利用1995-2004年的全社会用电量数据作了验证。结果表明：加入势效系数后的^佑（1，1）模型预测精度大大提高。在对2008-2010年电力消费量数据进行预测时选用了2000—2007的数据作为原始数据，建立含有势效系数的MG（1，1）模型，并利用该模型对未来三年电力消费量进行了预测。     

基于灰色GM(1,1)模型的四川省物流需求预测

以四川省2011-2015年的货运量数据为基础,根据灰色系统理论建立灰色GM(1,1)模型,对四川省未来五年的货运量进行预测.最后用残差检验和后验差检验的方式对预测结果进行检验,进一步证明预测结果的可信性.     

我国开放式基金市场收益率波动性研究

自从2001年首只开放式基金发行以来,我国开放式基金迅速发展,逐渐占据基金主体地位,但有关开放式基金市场收益率渡动性研究的文献并不多.一般认为,自回归问题是时间序列数据所特有,而异方差性是横截面序列数据的特点,本文通过对2003年以来我国开放式基金市场收益率序列数据进行研究,发现我国开放式基金市场收益率序列不服从正态分布,具有明显的"尖峰厚尾"特征,并且收益率的波动存在明显的集聚性.运用GARCH(1,1)模型较好的描述了这一波动特征.     

引入优化因子的GM（1,1）模型及其在旅游客源预测中的应用

在灰色GM(1,1)预测模型中引入优化因子,通过优化因子的选择使预测结果与原始数据的平均相对误差最小,以提高预测精度.将引入优化因子的GM(1,1)模型应用于中国入境旅游客源的预测并与传统的GM(1,1)模型及文献中的改进方法相比较,结果表明引入优化因子的GM(1,1)模型有更高的预测精度.     

灰色GM(1,1)模型在综合医院业务收支预测中的应用

基于灰色GM(1,1)模型,对综合医院的业务收入和业务支出进行预测,从而为推进公立医院改革,理顺医院补偿机制等提供有效的参考依据。分析结果表明,灰色GM(1,1)模型能较好地预测医院业务收支的发展趋势,具有较强的实用性。     

基于灰色模型的杭州宋城主题公园游客数量和经济收入预测研究

主题公园游客数量和经济收入是体现主题公园发展状况的重要因素,对其预测可以为政府和企业今后开展工作提供依据。但由于收集的数据少而不全等问题会影响最后的预测结果,选择一个合适的预测模型尤其重要。用GM(1,1)灰色模型对主题公园进行游客数量和旅游收入预测,可以有效解决信息少而不全等问题,如果模型的拟合精度较高,则获得的结果具有较高的可靠性。选取2007—2012年杭州宋城主题公园游客数量、旅游总收入为两大考量指标,在论证GM(1,1)模型适用的基础上,预测今后四年(2013—2016年)杭州宋城主题公园游客数量以及经济收入情况,所得结论对各个领域的时间序列预测都有一定的借鉴与参考价值。     

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。