线性趋势预测模型中几种参数估计方法的比较

在对经济变量问题的讨论中，有时需要对未来的情况进行预测。我们所收集到的数据资料更多的情况下是有趋势的，对于具有线性趋势的时间序列来说，我们有下列预测模型：其中，t表示当前期，at表示第t期的趋势值，bt表示第t期的趋势直线的斜率。当τ≤0时，xt τ表示已取得的观察数据；τ＞0时，xt τ表示由第t期向前预测的期数。对于参数at、bt的估计方法不同，由（1）式将会产生不同的预测效果，本文拟对参数at、bt的三种估计方法而得出的三种预测方法：二次移动平均法、二次指数平滑法及线性回归分析法进行比较，从而根据经济预测问题的具…     

组合预测模型中折扣系数的取法

利用最小二乘法建立的组合预测模型中折扣系数的选取问题对预测精度的提高有着十分重要的意义，本文讨论的方法对趋势预测的组合预测模型和一般因果关系预测的组合预测模型都是适用的。     

我国居民消费的组合预测模型

居民消费是制约我国经济快速、可持续增长的重要原因,因此研究消费者的消费需求变化是经济分析的重要内容之一。准确可靠的消费需求预测能够为政府预测新的经济前景、制定新的发展战略提供重要依据。本文采用目前使用相对广泛的组合预测模型建立了我国居民消费组合预测模型。这个组合预测模型是将灰色预测模型、时间自变量模型以及神经网络模型三个模型有机的结合起来,具备了传统消费模型所无法具有的一些优点,并使用1986～2005年的数据对其进行验证。经过验证,证明所建立的组合预测模型可以用来对我国的居民消费前景进行预测,然后利用所建立的模型对我国2007年到2010年的居民消费进行了预测。最后,对所建立的模型进行评价。     

对组合预测模型预测精度的分析

本文得出了关于组合预测模型及其实用形式预测精度的两个定理,从而为运用组合模型预测的合理性提供了可靠依据,其中一主要结论是:运用组合预测模型的实用形式进行预测,所产生的方差不大于运用各单一预测模型所产生方差的几何平均值。     

趋势外推与ARMA组合的能源需求预测模型

能源需求预测是制定能源规划的重要组成部分.鉴于能源需求系统的复杂性和非线性特征,文章结合我国能源需求的历史数据,首先用趋势外推预测建立了单项预测模型,并对趋势外推预测的优缺点进行了分析;然后运用趋势外推与ARMA组合模型对趋势外推模型中的非趋势分量即残差序列进行分析,得到趋势外推与ARMA组合模型的预测结果;最后通过比较得出趋势外推与ARMA组合模型的预测结果不仅准确性高、而且稳定性好这一结论.这对于我国能源需求预测有着重要的理论意义和现实意义.     

我国未来十年基尼系数的预测及政策建议--基于灰色预测模型的分析

本文运用灰色理论建立我国居民收入基尼系数的灰色预测模型，同时运用该模型对未来10年的中国基尼系数进行了预测。结果表明：未来10年中国的基尼系数基本呈现逐年递减的趋势。最后，本文从狠抓发展这个环节，扶持现代农业、切实增加农民收入，实施若干强有力的惠民政策和加大教育支出四个方面，提出了相应的建议。     

组合预测模型在安徽省人均GDP预测中的应用

本文以安徽省1990年至2007年安徽省人均GDP为样本,在三个单一预测模型的基础上建立了非最优正权组合预测模型。为了提高预测精度,引入最优线性组合预测模型,将几个单一预测模型有机地组合起来。综合各个预测模型的优缺点,通过使组合预测误差平方和最小,确定各单一预测方法的权重系数,得到最优线性组合预测模型,并对未来5年安徽省人均GDP进行了预测。研究表明该模型在实际预测工作中具有较好的实用性。     

基于混合多项式模型的韶山红色旅游需求人数预测

基于三次和四次多项式拟合模型。针对韶山红色旅游景区旅游需求人数预测问题,提出了混合多项式拟合预测模型．该模型可以解决信息呈递增趋势的问题,结果具有一定的可信度．将该模型与灰色预测模型GM（1,1）进行比较,结果表明,混合多项式拟合预测模型的平均相对误差明显要低于GM（1,1）模型,且计算代价更小．     

海外游客来华旅游市场趋势预测

旅游客源市场的定量分析和统计预测,为旅游业的持续稳步发展提供了科学的依据.运用数理统计中的趋势预测方法,对海外来华游客人数进行预测预报,给出一些实际结果,提供相应的统计预测模型.     

中国纺织工业发展预测及安全度估算

针对纺织工业系统的复杂性和多样性，构建了一系列灰色预测模型，对我国纺织工业“十一五”期间的供求及进出口情况进行了预测。在此基础上，通过设置产业安全评价指标和产业指标安全度预警界限，对中国纺织工业的产业安全度进行了估算，并分析了其在“十一五”期间的动态变化趋势。     

海外游客来华旅游市场趋势预测

旅游客源市场的定量分析和统计预测,为旅游业的持续稳步发展提供了科学的依据。运用数理统计中的趋势预测方法,对海外来华游客人数进行预测预报,给出一些实际结果,提供相应的统计预测模型。     

区域规划调整中的建设用地需求预测——以伊宁市为例

本文运用趋势预测法,建立了伊宁市GDP的预测模型,并通过GDP预测值构建了建设用地需求预测的线性模型.由于伊宁市存在着区划调整的问题,造成了个别年份数据的不统一.本文就这一问题,进行了理论性的探讨.对伊宁市2010年建设用地量作出了预测,为伊宁市近期发展与规划提供了可供参考的理论数据.     

我国海洋经济发展预测分析

海洋经济在国民经济中地位愈来愈重要,正逐渐成为我国新的经济增长点,因而正确预测我国海洋经济发展趋势显得十分必要.本文运用灰色系统理论建立了海洋经济发展灰色预测模型,并对我国海洋经济发展趋势和特点进行了分析.预测分析结果表明,我国海洋经济在未来一定时期内呈递增趋势增长.     

基于财务和公司治理信息的财务危机预测模型研究

本文把财务信息和公司治理信息作为样本数据,采用发达国家的金融机构在预测财务危机时流行使用的Z分数预测模型,并在进行行业分类的基础上,对我国4个行业上市公司的财务危机预测模型进行实证研究。研究表明:财务和公司治理信息在预测财务危机中具有重要地位,而且基于财务和公司治理信息建立的财务危机预测模型是有效的、合理的;不过在不同行业中,财务和公司治理信息在预测财务危机的作用以及在财务危机预测模型中的权重或影响是不同,并由此提出四项财务危机防范的对策及建议。     

我国海洋经济发展预测分析

海洋经济在国民经济中地位愈来愈重要,正逐渐成为我国新的经济增长点,因而正确预测我国海洋经济发展趋势显得十分必要.本文运用灰色系统理论建立了海洋经济发展灰色预测模型,并对我国海洋经济发展趋势和特点进行了分析.预测分析结果表明,我国海洋经济在未来一定时期内呈递增趋势增长.     

我国海洋经济发展预测分析

海洋经济在国民经济中地位愈来愈重要,正逐渐成为我国新的经济增长点,因而正确预测我国海洋经济发展趋势显得十分必要。本文运用灰色系统理论建立了海洋经济发展灰色预测模型,并对我国海洋经济发展趋势和特点进行了分析。预测分析结果表明,我国海洋经济在未来一定时期内呈递增趋势增长。     

新旧大气导则预测模式在环境影响评价中的应用比较

大气环境影响预测是环境影响评价的一项重要内容,为准确评价项目实施后对周围大气环境的影响,需采用合适的大气预测模型。从大气预测模型系统组成原理、应用范围、应用过程、预测结果等方面对AERMOD和EIAA大气预测模型进行比较,分析两种模型在大气环境影响预测中的优缺点。     

基于CEEMDAN-GRU模型的股票市场指数预测研究

本文通过构建CEEMDAN-GRU模型对股票市场指数进行预测.首先,利用CEEMDAN方法将原数据分解成不同频率的长、短周期序列和趋势项;然后,利用GRU神经网络模型对各分序列及趋势项进行拟合、预测;最后,经过合成得到原时序数列的整体预测.以沪深300指数为例对该方法进行检验,结果显示:在270日的验证集里涨跌预测胜率达到82.96％;与其他基于机器学习方法建立的预测模型的预测结果相比,四个评价指标均显示CEEMDAN-GRU模型预测结果一致优于其他模型方法,具有更高效率和更小预测误差.     

基于非线性混合模型对股市价格预测兼对比分析

为更精确地预测未来走势,提出一种新的预测模型：首先采用HP滤波把时间序列分解为趋势序列和周期序列,然后根据序列建模要求,对趋势序列采用自回归模型（AR）进行拟合和预测,对周期序列采用GARCH模型族进行拟合和预测,最后将趋势序列预测值和周期序列预测值相加,与原序列进行比较,进而选择模型精确度较高的模型.通过实证对比其他模型分析,该模型预测效果较好,可以为金融预测提供帮助.     

基于非线性混合模型对股市价格预测兼对比分析

为更精确地预测股市价格未来走势,提出一种新的预测模型：首先采用HP滤波将时间序列分解为趋势序列和周期序列,然后根据序列建模要求,对趋势序列采用自回归模型（AR）进行拟合和预测,对周期序列采用GARCH模型族进行拟合和预测,最后将趋势序列预测值和周期序列预测值相加,与原序列进行比较,进而选择模型精确度较高的模型。通过实证对比其他模型分析,该模型预测效果较好,可以为金融预测提供帮助。