基于混合数据的房地产上市公司成长性判别模型

一、文献综述 上市公司财务预测模型主要应用在上市公司财务预警和上市公司未来成长性的判断上.按照模型构建的技术方法可以分为以下几类:     

基于马尔科夫灰色残差GM (1,1) 模型的长三角港口外贸矿石接卸量预测

铁矿石是冶金工业的主要原料,铁矿石在港口区域内能够高效中转或堆存,是确保国家战略物质供应安全的保障.对长三角外贸矿石接卸量进行预测,其预测结果对长三角进行港口矿石码头和堆场的合理布局等方面发挥着十分重要的作用.因此本文把灰色残差GM(1,1)预测模型和马尔科夫链结合起来对长三角港口矿石接卸量进行预测.实例证明该种模型对长三角外贸矿石接卸量预测是有效的,且预测精度相对提高.     

高速公路发展及投资预测

通过对各年高速公路里程数、高速公路汽车总量、CPI、GDP的数据进行整理分析,建立了一元线性回归模型、灰色预测模型、基于ARIMA与NN的模型,分别预测到以上数据在短期内的数值. 首先利用高速公路里程数与GDP之间的线性关系可以预测高速公路的规模发展,可以得知未来高速公路的规模将得到继续发展.然后对里程数、汽车总量进行预测,用预测值可以简单计算出收入、贷款本息、维护费用,进而得出高速公路未来收益情况,这部分的收益相当可观,表明高速公路的发展前景良好.在此基础上,再考虑通货膨胀率对总盈利的影响,预测出高速公路的投资收益,具有良好的投资前景.最后,由基于ARIMA与NN的模型预测GDP,以GDP达到高收入国家标准的时间来确定收费政策的改变时间节点,分别对两段时间内的收费政策进行讨论.高速公路盈利较高,所以可以适当调整收费政策,使收费仅用于维护费和新建公路的费用,将"贷款修路,收费还贷"的收费模式转换为"以路养路"模式. 综上所述,无论是否考虑通货膨胀,总盈利情况都非常可观,在未来30年内高速公路的发展和投资前景均良好.当GDP达到一定水平的时候,可以适当降低收费标准,向少收费或不收费的方向倾斜.     

基于灰色预测模型的铁路客运量预测研究

在介绍灰色预测基本原理和算法的基础上,应用灰色预测理论开发了基于MATLAB的铁路客运量预测程序,主要功能是以交互的方式输入数据,动态输出显示模型曲线图形和方程。通过建立株洲站旅客发送量的灰色预测模型,说明利用灰色模型预测铁路客运量具有良好的精度,可以为客流组织提供依据。     

基于BP神经网络的物流需求量预测框架设计

结合物流需求量预测过程的实际情况,采用BP神经网络技术,建立基于BP神经网络的物流需求量预测模型。通过有效样本的学习,应用该模型能够实现对物流预测数据指标关系、知识和经验的提取和存储,给出预测模型和流程图框架设计。同时分析了在预测过程中存在的问题,以及预测指标体系进一步研究的方向。     

基于CoVaR的保险机构系统性风险研究

本文选取了我国上市保险公司2008—2015年度股票市场周数据,基于修正后的CoVaR模型和分位数回归方法度量保险机构的系统性风险溢出效应,并进一步建立系统性风险预测模型。实证研究发现,中国平安的系统性风险最大,中国太保次之,中国人寿最小;3家公司系统性风险溢出值的变动趋势非常相似,在2008年金融危机和2015年中国股市波动两个时间段达到最高值;     

烟叶经营企业利税预测模型研究

近年来,利税总额成为烟草行业经济运行的核心指标,对于各级烟叶经营企业来说,烟叶购销量、烟叶购销结构是影响利税的最关键因素,而烟叶购销量、烟叶购销结构与利税总额究竟存在一种什么样的关系,目前研究尚未建立相应模型,本文旨在通过建立烟叶经营企业利税预测模型,为烟叶经营企业利税预测、烟叶购销计划安排作出指导。     

非负权重组合预测模型优化方法研究

一、引言 据不完全统计,目前已有预测方法近200种,然而每一个预测模型的假设条件不一样,一旦预测对象以及预测对象所处的环境发生了变化,一些模型的假设前提就不再成立,模型的性能将会变得很差。为了有效地利用各种预测方法所提供的信息,1969年,J.N.Bates和C.W.J.Granger首次提出了组合预测的理论和方法,将不同的预测方法进行组合,形成组合预测方法以求产生较好的预测效果。     

中西方企业破产预测模型实证分析

随着计划经济向市场经济转轨,我国的企业将逐步被推向市场,破产问题日益被提上议事日程。自１９８６年１２月２日六届人大十八次会议通过了《中华人民共和国企业破产法》（１９８８年１１月１日开始在全民所有制企业试行）以来,我国企业破产案例逐年上升,１９９６年全国有５３９６家企业破产。近几年,随着市场经济体制改革的不断深入,我国国有企业出现了大面积亏损,在亏损企业里也有大量破产事实。这些已处破产事实的企业将逐步退出市场,不再由国家包揽下来,我国原有万分之二的破产率（美国破产率千分之四）将被打破,破产问题随着…     

市场购买力预测模型及其选择

用一些变量来预测另一些变量是市场预测研究的重要工具。在实际工作中,就是用市场调查得到的信息资料来建造与市场研究分析有关的预测模型,并对其预测能力作出比较选择。本文中,我们感兴趣的是这些变量的值是语言值。我们用于处理这些语言值的技术根植于模糊集理论。亚市场调查某市房地产公司为了深入了解房地产发展前景,需要预测房屋及与之相关的汽车、家用电器的购买力情况。为此,组织了两次抽样调查。第一次调查是了解被调查者的经济状况,第二次调查是在第一次被调查者的范围内了解其购买房屋、汽车、家用电器的情况。两次调查时隔…