基于新陈代谢GM（1，1）模型的居民消费价格指数预测

影响居民消费价格指数的因素很多.一般的回归模型难以全面涵盖这些因素并预测其未来走势,而运用新陈代谢GM(1,1)模型对未来我国居民消费价格指教进行预测的结果表明.在2009年~2015年间我国CPI年平均涨幅为3.75%,超过3%的警戒线,我国将长期处于温和通胀阶段.使用新陈代谢GM(1,1)模型预测的CPI未来走势还较为精确.     

房价指数变化趋势分析及预测

分析了在次贷危机和2010年房产新政对中国房地产市场的双重影响下,房地产价格指数的变化趋势,指出2008年之前房价非理性上涨和目前相对平稳的原因。同时运用GM（1,1）模型对次贷危机、房产新政后和没有次贷危机、房产新政情况下未来价格走势进行预测的对比。     

基于遗传算法的我国居民消费价格指数短期灰色预测研究

针对传统灰色GM(1,1)预测模型存在精度差的问题,提出采用遗传算法对其进行改进。利用改进的GM(1,1)模型,根据2006年1月至2008年3月共27个月我国居民消费价格指数的统计资料,对2008年1-3月消费价格指数进行了预测,与实际消费价格指数和传统GM(1,1)的计算结果进行比较研究,结果表明改进的模型预测精度高,预测结果好,最后对未来三个月居民消费价格指数进行了预测并进行了分析。     

基于灰色预测GM(1,1)模型的四川省GDP总量预测

本文采用灰色预测GM(1,1)模型对四川省GDP总量进行科学预测。     

我国居民消费价格指数的预测分析——基于残差修正的改进GM(1,1)模型

我国居民消费价格指数受到诸多因素的影响,导致数据波动性较大,单纯地采用灰色预测模型无法更加准确地进行预测,因此本文提出了基于残差修正的改进GM(1,1)模型。首先,本文介绍了改进GM(1,1)模型的建立方法与步骤;接着结合2007²011年我国居民消费价格指数建立新的预测模型,并用2012年数据对模型进行验证合格,可以用来预测未来几年我国居民消费价格指数,便于对我国未来居民消费价格指数的宏观调控。结果表明,该预测方法是可行的,为相关预测提供了理论依据。     

全国房地产价格的GM(1,1)模型预测研究

根据1998年至2009年的全国房地产平均价格的变化特征,选择GM(1,1)模型的微分方程模型,运用Excel、Matlab等软件对全国房地产平均价格进行数值拟合,并通过检验分析,说明了模型选择的合理性。利用该模型对全国房地产平均价格进行了预测,分析了房地产价格增长的原因及未来发展趋势。     

灰色预测在股票预测中的应用

对股票价格的预测,直接影响投资者的投资决策,与投资者的经济利益密切相关。股票市场特有的波动性和不确定性,给股票的预测带来困难。灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统,应用于股市预测的探索已经取得一定成就。     

组合预测方法在苯乙烯价格预测中的应用研究

苯乙烯是国民经济发展中重要的基础石化产品,其价格影响因素复杂,波动较大。本文基于灰色预测和指数平滑预测的基本理论,提出了一种新的基于灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的线性加权平均的组合预测方法,并以2010年1月到9月的苯乙烯周平均价格作为历史数据,对2010年10月的4个周平均价格进行了组合预测。结果表明,预测误差大大减小,预测精度显著提高。     

基于GM(1,1)宏观经济预测及相关对比分析

本文基于灰色系统理论,运用相同的国内宏观经济数据,进行了GM(1,1)模型的构建和选择,并与正交尺度网络模型以及BP模型、小波神经网络模型等预测结果进行了对比研究,结果表明,本文所建立的GM(1,1)模型在有效性方面具有一定的优势。最后,本文运用GM(1,1)模型对我国未来5年国内生产总值的发展情况进行了预测,结果表明,在宏观经济环境不变的情况下,未来5年我国国内生产总值能够实现翻番。     

我国人口可持续发展问题实证研究——基于GM(1,1)模型的建立与预测

本文阐明GM(1,1)模型的基本理论,收集2001年～2007年我国人口时间序列资料,建立人口数量GM(1,1)模型,分析原因,并对未来若干年人口发展趋势进行预测,提出适宜的政策建议。     

中国能源消费预测的GM(1,1)模型研究

对能源消费量的准确预测和分析有利于正确的能源发展战略的确定,能源消费量由于数据量少,不确定等特点适合灰色系统预测,选取1997-2006的数据为原始数据,运用GM(1,1)模型和GM(1,1)模型参数估计的加权最小二乘方法对中国能源消费进行预测,并通过残差修正,建立能源消费预测模型。对模型进行误差检验,建立残差模型,再次通过误差检验,得出GM(1,1)模型在预测精度上还有一定缺陷,预测的精度不高,但依旧可以用于能源预测。     

基于动态灰色模型的丽江GDP预测分析

党的十八大明确提出2020年全面建成小康社会的宏伟目标。通过丽江市统计局获得2007年到2013年丽江生产总值及城乡居民收入的数据,以2007年至2013年的丽江生产总值为基础建立GM(1,1)模型并进行求解,分析模型的相对误差,级比偏差,可知GM(1,1)模型精度较高,用来预测2014年以及以后丽江每年生产总值。     

基于灰色预测系统的南京市人口老龄化预测

本文以南京市人口整体为研究对象,从南京市统计局中获取2010—2016年老龄人口数据进行分析,并且根据灰色系统模型GM(1,1)的建模机理,建立灰色预测模型,对未来6年的南京市人口老龄化情况进行预测.     

中国ICS与社会消费品零售指数关系实证分析

消费者信心指数(ICS)是综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的重要指标.ICS的变动对社会消费品零售指数产生重要的影响.文章运用回归分析和GM(1,1)模型研究分析了中国ICS与社会消费品零售指数的关系,并据此分别对ICS与社会消费品零售指数进行了预测.     

基于马尔科夫GM(1,1)模型的物流货运量预测研究与应用

物流货运量是衡量物流行业发展快慢的重要指标。针对不确定影响因素较多的物流货运量预测采用传统GM(1,1)模型预测,预测结果精准度较低。针对该问题,提出了基于马尔科夫原理的GM(1,1)模型,进行物流货运量预测研究与分析应用。根据马尔科夫GM(1,1)模型原理,以近几年的某地物流货运量为研究数据,通过实际应用研究结果可知,该方法预测效果较好,为研究物流发展提供参考。     

基于GM(1,1)灰色系统的网民规模预测分析

互联网是推动一个国家生产力增长的重要决定因素之一。网民人数与结构特征、互联网基础资源、上网条件和网络应用等方面的信息,对国家和企业掌握互联网络发展动态和决策有着十分重要的意义。基于灰色理论GM(1,1)模型,以河北省2006～2010年河北省网民规模的统计数据为基础,对未来几年河北省的网民规模进行预测,从而提供有效的参考信息。     

基于改进GM(1,1)的CPI灰色预测模型

根据我国2008年1至12月份的CPI数据,建立基于改进GM(1,1)的CPI灰色预测模型,并对2009年1月份CPI进行预测。     

灰色预测模型在江苏省GDP预测中的运用分析

从理论和实际应用上探讨灰色系统建模的原理,分析GM(1,1)模型的运用与检验过程。灰色预测模型既是灰色系统理论的重要内容之一,也是预测理论与应用中被广泛使用的一种预测方法,因此,对灰色预测模型的研究具有重要的意义。首先建立一个1978-2009年的江苏省GDP的时间序列数据,然后运用GM(1,1)模型进行预测,检验结果显示GM(1,1)模型能够提供精确的预测。     

基于组合模型的我国税收收入预测分析

本文在ARIMA和GM(1,1)模型基础上,利用我国经济发展数据建立一个组合预测模型,并把它应用于我国税收收入的预测.所得结果误差优于两个模型的分别预测,表明组合预测模型在税收收入数据的预测中更有优势.最后据此组合预测模型对2009年中国税收收入进行了预测分析.     

基于GM(1,1)模型的城镇居民恩格尔系数变动预测

目前对恩格尔系数的研究中存在一些不足,大多数研究者是从其形成机制上进行分析,忽视了恩格尔系数的长期性、波动性和影响因素的复杂性。而GM(1,1)模型可以弥补这个不足。本文通过创建我国城镇居民恩格尔系数的GM(1,1)预测模型,研究其长期发展变化的规律。可以看出未来五年我国城镇居民的恩格尔系数将会有一定程度的提高,在40%左右摆动,居民生活水平仍处于由小康向相对富裕转化的阶段。