连锁便利店需求预测研究

现在越来越多的人选择在连锁便利店购买快餐解决温饱,便利店迎来商机的同时也面对挑战。食品是易变质产品,具有保质期短的特点,过期只能废弃处理。一旦预测偏差过大就会导致过高的废弃率或者是缺货情况出现。基于此背景,本文针对目前连锁便利店特点,提出连锁便利店的新产品预测方法存在的难点以及思考。     

博彩文化、外部监督与企业内部控制

文化是影响企业内部控制的重要因素,博彩文化是人们投机心理和冒险精神的体现。本文以2008-2017年沪深A股上市公司为研究样本,对博彩文化与内部控制关系进行了理论探讨和实证研究。实证研究结果表明,博彩文化在一定程度上降低了企业内部控制质量,并且这一现象在分析师关注度低和机构持股比例高的公司中更为明显。本文丰富了行为会计学的研究边界,从文化视角拓展了内部控制研究领域的文献,其结论为证券管理部门加强监管、上市公司提高治理水平等方面有一定的参考价值。     

长短期记忆模型在股票价格趋势预测应用研究

股票价格具有的复杂性与动态性,为预测股票价格趋势带来了艰巨的挑战。人工神经网络、支持向量机和决策树等一系列机器学习算法被用于预测股票价格,并取得了成果。长短期记忆模型LSTM(Long ShortTerm Memory)可以获得股票价格数据中的遗留信息,在处理时间序列数据方面有非常优秀的性能。我们使用LSTM模型预测股票价格走势,并选择亚马逊公司(AMZN)的股票价格数据进行实验。实验表明,LSTM模型对于股票价格趋势预测效果显著。但仍然有许多不足需要在后续改进。     

黑龙江森工林区林业产业结构演变趋势及优势产业选择

采用灰色预测方法对黑龙江森工林区2018—2027年林业三次产业产值进行预测,并在此基础上利用动态偏离-份额分析方法对此阶段黑龙江森工林区的林业优势产业进行选择。结果表明:2019年黑龙江森工林区林业产业结构将演变为"三、一、二"模式;林业第一产业中的林木育种和育苗、经济林产品的种植和采集业可作为优势产业进行重点发展和管理。因此,提出优化黑龙江森工林区林业产业结构的相关建议:继续巩固发展林木育种和育苗、经济林产品的种植和采集这两个优势产业;推动加工制造业向深加工、精加工的方向转变;加强林业旅游与休闲服务业的竞争力。     

基于LSTM的高校高考录取分数预测研究

准确预测高校高考录取分数对高考志愿填报具有重要意义。文章使用线上百分位作为录取测度,构建了用于预测高校高考录取分数的长短时记忆网络,使用前4年的平均录取百分位和最低录取百分位作为输入,预测得到第5年最低录取分数。在河北本科一批理科2010至2017年各高校录取分数据集上的测试结果表明,基于LSTM方法的预测结果大幅优于传统平均排位法。