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全球稀土消费预测模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了准确把握全球稀土消费变化,本文在分析单整自回归移动平均(ARIMA)模型与非线性灰色伯努利(NGBM)模型特点的基础上,采用粒子群优化算法(PSO)对非线性灰色伯努利模型的参数进行了优选,建立了ARIMA耦合PSO-NGBM的全球稀土消费的时间序列预测模型。该模型将全球稀土消费时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARIMA模型预测序列的线性主体,然后用PSO-NGBM模型对其非线性残差进行估计,最终合成为整个序列的预测结果。预测结果表明,耦合模型的预测准确率显著高于单一的ARIMA模型的预测准确率,从而证实了耦合模型用于全球稀土消费预测的有效性。  相似文献   
2.
从宏观经济安全、银行业安全、房地产安全和国际外部安全四个方面选择22个基础指标构建中国金融安全指数指标体系,并利用新颖的核化主成分分析方法合成中国金融安全指数。该指数刻画了2000—2013年期间中国金融的安全状况。实际分析的结果表明:与使用主成分分析方法的中国金融安全指数相比,由核化主成分分析得到的中国金融安全指数的变化趋势更加符合金融安全状况的历史事实,因而可以更好地用来反映和评价中国的金融安全状况。此外,还引入了相似度的概念,可用于筛选和精简指标。指标精简前后所得的中国金融安全指数非常接近,这说明精简方法是有效的。  相似文献   
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