产品销售预测的数学模型及应用

本文以灰度预测模型GM(1,1)为基础,选择机械零件直柄钻进行销售预测.利用Excel对直柄钻的2008年的月销售量进行统计(见表格1),通过对模型的合理性检验后,建立灰色系统预测模型GM(1,1),得出直柄钻销售预测相对误差为.应用GM(1,1)模型对产品进行短期预测时的相对误差范围均达到要求,说明GM(1,1)模型应用于产品销售预测是可行的     

基于灰色-马尔可夫改进的预测模型——以沪深300指数为例

建立灰色GM(1,1)与马尔可夫链的组合预测模型,用灰色预测模型预测随机时间序列数据的总体发展趋势,而用马尔可夫链模型修正数据随机波动所带来的预测误差。以沪深300指数的真实数据进行验证,结果表明:灰色马尔可夫预测模型既能预测随机数据序列的总体趋势,又适应股票价格随机波动性较大的特点,灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。     

基于灰色-马尔可夫改进的预测模型——以沪深300指数为例

建立灰色GM(1,1)与马尔可夫链的组合预测模型,用灰色预测模型预测随机时间序列数据的总体发展趋势,而用马尔可夫链模型修正数据随机波动所带来的预测误差。以沪深300指数的真实数据进行验证,结果表明:灰色马尔可夫预测模型既能预测随机数据序列的总体趋势,又适应股票价格随机波动性较大的特点,灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。     

基于灰色系统理论的信用卡影响因素分析

为了探究信用卡销售的影响因素,以及未来信用卡的销售量,采用调查问卷的方法,对影响中信银行信用卡销售的相关因素进行了分析,基于灰色系统理论计算出了信用卡销量和销量影响因素的关联度,并对其影响因子进行了排序。以中信银行2008—2013年的销售量为基础数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型,预测出中信银行未来5年的信用卡销售量,并通过还原检验分析对预测结果予以验证,表明预测值和实际值具有较高的拟合度,可以为商业银行加强信用卡销售预测和信用卡销售管理提供辅助决策依据。基于灰色系统理论建立的GM(1,1)预测模型,有效地解决了信用卡销售过程中能够掌控的数据少、信息贫、有效性差等问题,解决了一般模型难以准确预测的困难,为解决类似问题提供了可借鉴的研究工具。     

桂林市入境旅游客流量的预测研究--基于多元线性回归模型与 GM（1，1）的比较

以2005～2012年桂林市入境旅游客流量为研究对象,借助于 MATLAB及 SPSS软件,建立了多元线性回归模型和 GM(1,1)模型,分别用这两个模型对桂林市入境旅游客流量进行预测,并将两种模型的预测效果进行比较分析,选择最优模型对未来5年桂林市入境旅游客流量进行预测。结果表明：采用 GM(1,1)模型能够更科学有效地预测桂林市中长期的入境客流量,其预测方法和结果对旅游规划具有一定的参考价值。     

桂林市入境旅游客流量的预测研究——基于多元线性回归模型与GM(1,1)的比较

以2005²012年桂林市入境旅游客流量为研究对象,借助于MATLAB及SPSS软件,建立了多元线性回归模型和GM(1,1)模型,分别用这两个模型对桂林市入境旅游客流量进行预测,并将两种模型的预测效果进行比较分析,选择最优模型对未来5年桂林市入境旅游客流量进行预测。结果表明:采用GM(1,1)模型能够更科学有效地预测桂林市中长期的入境客流量,其预测方法和结果对旅游规划具有一定的参考价值。     

基亏灰色理论的区域经济增长预测——吉林省“十二五”经济增长预测的实证研究

采用灰色系统理论中GM（1,1）灰色预测模型对区域经济增长进行实证研究。根据吉林省“十一五”期间的有关统计数据建立灰色动态数列预测模型,并对预测模型进行检验,进而通过建立等维新陈代谢模型对吉林省“十二五”期间经济增长情况进行预测和分析,从预测分析结果得出吉林省经济在“十二五”期间将保持平稳较快发展。     

基于灰色GM(1,1)和BP神经网络的房价预测

本文分析了影响房价的多种因素;运用灰色GM(1,1)模型预测这些因素的数据走势,利用BP神经网络以历史数据为依据运用MATLAB进行仿真,得出我国未来五年房价预测值。结果表明,采用神经网络结合灰色GM(1,1)预测而得的各影响因素预测值,预测未来房价,具有很强的实用性。     

基于GM（1，1）模型的中国卫生总费用及人均和城乡费用预测

基于灰色系统GM（1,1）模型,依据2002—2011年近十年的中国卫生总费用及人均卫生总费用和城乡卫生费用统计数据,建立了GM（1,1）预测模型。根据所求模型参数,分别预测了2012、2013及2014年的中国卫生总费用及人均卫生总费用和城乡卫生费用,有关结果可供相关机构研究参考。     

企业商品交易价格指数的GM(1.1)预测模型

本文运用GM(1.1)模型及残差趋势修正方法对我国企业商品交易价格指数进行了半年期预测,有较好的拟合效果,这表明对价格指数这类经济数据,采用GM(1..1)预测模型是适宜的。     

基于灰色预测模型的黑龙江省入境旅游业发展趋势分析

通过适用于短期预测的GM(1,1)模型,对2004~2013年黑龙江省国际旅游客流量和旅游外汇收入进行科学预测,预测具有较好的可信度,为黑龙江省的国际旅游客源市场规划及旅游业的进一步发展提供参考。     

北京市软件与信息服务业发展预测

灰色GM(1,1)模型可以预测较短时间序列的发展态势,马尔可夫模型可以对具有随机波动性的时间序列进行预测。本文结合了两种模型的特点,综合预测了2008年和2009年北京市软件与信息服务业营业收入可能达到的规模,从而对新兴产业的发展预测提供了一种尝试。     

基于灰色模型的海南省发行基金回笼预测研究

人民币发行基金回笼量受流通中人民币数量、经济因素、风俗习惯、回收力度等多种因素的影响,表现出明显的规律性特征.本文在分析海南省发行基金回笼趋势特点的基础上,借助于2004年1月～2011年5月的月度时间数据,用灰色模型对海南省发行基金回笼量进行预测.研究表明灰色预测模型GM(1,1)能较好地对发行基金回笼量历史值进行拟...     

灰色预测在股票价格中的研究应用

股票价格的预测对于投资者的投资决策有着实质性的影响,因此,通过建立正确的股票预测价格模型对于投资者的投资决策有一定的指导作用。本文运用股票价格的灰色预测方法,并且通过MATLAB程序,研究灰色GM(1,1)模型以及它的修正模型Verhulst模型在股票市场中的应用。在短期内,GM(1,1)模型可以做出股价的预测,但是由于在实际应用中没有考虑到其他因素对于其自身的影响,因此对于长期的股票价格预测,由于其数据变动序列庞大,模型的精度有所降低,而修正的Verhulst模型则更适合研究实际长期股价变化的预测。     

基于改进的灰色理论的共电企业现金流出预测研究

供电企业历年的现金流出可组成一个灰色系统。从横向来看,每年的同一个月份的现金流出随着年份推移而递增,它符合GM（1,1）模型对于数据的要求,因此供电企业的现金流出可以适用GM（1,1）模型。但GM（1,1）模型在原始数据序列增长率较大时会出现失效和计算量大的局限性,本文将该模型加以改进,标记为IGM（1,1）模型,以某供电企业2007—2011年月度现金支出情况为样本,对其现金流出进行预测并进行预测数据的精度检验,从而有助于确定企业月度资金需求。     

基于灰色理论GM(1,1)的城镇登记失业率预测

本文以2000-2009年的城镇登记失业率为样本数据,利用灰色系统理论中的GM(1,1,)模型对我国城镇登记失业率进行预测,并利用以往数据对预测结果进行评价.     

股指期货价格波动的预测模型研究

本文重点探讨了股指期货价格波动的各类预测模型(包括线性和非线性模型),运用的线性模型有:(1)随机游走模型,(2)自回归模型,(3)移动平均模型,(4)指数平滑模型,(5)双(Holt)指数平滑模型;非线性模型有:GARCH-M(1,1),EGARCH(1,1)和ESTAR模型。通过对股指期货价格波动的预测模型的介绍,希望能够对即将在我国推出的股指期货的理论研究和实际应用提供一些有益的借鉴。     

基于灰色系统理论的住宅需求预测及政策建议

运用灰色系统理论, 可以对河南省住宅需求量建立GM (1, 1) 预测模型并进行预测,计算结果表明该预测模型具有较好的预测精度.     

县域经济产业结构演进的实证探讨——以湖南省浏阳市为例

以1993~2012年浏阳市县域经济产业结构演进为分析对象,运用多样化的实证分析方法,探讨浏阳市县域经济的产业结构重心演进轨迹,并运用灰色预测模型GM(1,1)对浏阳市接下来三年的产业结构发展情况进行经济预测。结果表明:浏阳市应该改变现阶段第二产业"一家独大"的单一局面,分步骤、分阶段地逐步提高第三产业比重,大力发展服务经济,培育县域经济新的增长点,促进县域产业结构的不断优化升级。     

基于GARCH模型的黄金指数与美元指数波动性研究

近几年的黄金市场与美元指数市场波动都比较大,但波动的方向不一致。通过对两者的波动进行研究,主要有单位根检验、ARCH效应的检验、GARCH模型分析以及因果关系检验,结果表明,黄金指数GARCH(1,1)最适合描述其市场波动,美元指数GARCH(2,1)最适合描述其市场波动,美元指数的预测对黄金指数的预测会有帮助。