灰色GM（1，1）模型在江苏省“三废”排放分析中的应用

本文在对江苏省“三废”排放的现状进行分析并与其他省市进行对比的基础上，建立了江苏省废气、固体废弃物、废水排放量的灰色GM（1，1）模型，并分别对废气、固体废弃物、废水排放量进行预测。结果表明，江苏省“三废”排放量虽然呈增长的态势，但增长速度低于以往的平均增长速度。     

中国消费者信心指数的时间序列分析

本文对预处理后的数据采用Box-Jenkins法识别基本模型,并使用最佳准则函数和F检验确定模型的阶数,建立MA（1）模型;紧接着,本文采用Pandit-Wu法建立ARMA（2,1）模型,并将此模型与MA（1）模型进行比较。再者,本文利用MATLAB软件分别绘制MA（1）模型与ARMA（2,1）模型的残差散点图,对本文拟合的模型进行适应性检验。最后,本文分别利用两个模型进行内插和外推预测,并将预测效果进行了比较,肯定了Pandit-Wu建模方法拟合的模型的优越性,并将预测结果进行7简单的分析。     

ARIMA模型在中国人均煤炭消费预测中的应用

本文依据我国人均煤炭消费量的数据,借助Eviews软件,比较分析建立了最优拟合模型ARIMA(2,2,2)。利用该模型进行预测,与实际值比较可知预测精度较高,最后利用模型ARIMA(2,2,2)预测了未来几年我国人均煤炭消费量。     

基于ARIMA模型的四川省GDP分析与预测

文章通过选取四川省1978—2022年的国内生产总值数据，共45个观测值，运用Python软件对数据进行分析检验，最终创建了ARIMA（2,1,0）模型，并使用此模型预测了四川省未来五年即2023—2027年的地区生产总值。结果显示，四川省地区生产总值的预测值与其真实值拟合曲线基本处于同一位置，表明该模型的预测成果比较好。根据这个模型，预测了四川省2023—2027年五年的GDP分别为61 334.47亿元、64 781.56亿元、69 064.03亿元、72 802.48亿元、76 960.68亿元。通过预测结果可以看出,四川省GDP增速将继续保持在较高水平。为促进四川省经济增长，提出如下建议：（1）明确重点发展产业；（2）明确重点发展区域；（3）注重统筹，协调发展；（4）军民融合。     

法玛—弗兰奇五因子模型的动态分析*

本文采用动态模型平均（dynamic model averaging,DMA）算法对法玛—弗兰奇五因子模型（Fama French five factor model,FF5模型）进行了系统性研究。基于法玛和弗兰奇（Fama and French）的数据,笔者所进行的实证分析表明：资产定价模型因子对投资组合收益的预测能力和系数是随时间动态变化的;不存在固定的因子模型能够同时解释和预测多种投资组合的收益;在对投资组合收益率进行预测时,DMA算法的预测均方误差（mean square error,MSE）显著低于固定系数的FF5模型。     

上海市电力消费的影响因素及消费量的预测

随着国民经济持续发展和人民生活水平的提高,对电力的消费量也大大增加。做好地区电力消费的分析和预测,是电力工业生产和建设规划管理的基础,也是制定电力工业发展水平、速度、技术方向和能源结构的依据。本文旨在通过对影响上海电力消费量的因素进行分析,并建立计量经济学模型,从而较为正确地预测未来电力需求的趋势,为制订可行的电力发展规划方案奠定基础。     

基于SARIMA模型的我国通货膨胀问题研究

通货膨胀已经成为国内外学者及政府越来越关注的问题。本文在国内外学者对通货膨胀预测研究的基础上，根据我国2000年1月到2009年8月的CPI月度数据，运用SARIMA模型，对我国通货膨胀进行分析和短期预测。实证结果表明，运用SARIMA（1，1，12）模型为我国的通货膨胀提供了较好的预测。     

基于月度数据的景区客流预测优化研究——以黄山风景区为例

采用当前使用极为广泛的9种方法,利用黄山风景区24年（1987年1月—2010年12月）的月度客流数据进行2年时间尺度的预测,并采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和希尔不等系数（TIC）等4个预测性能指标对预测模型进行比较优化,发挥旅游客流预报对于景区管理者的决策支持作用。研究结果表明：ARIMA方法在预测性能4个指标中有3个最优,LS-SVM方法的MAPE表现最优。而其他方法在本研究中则未表现出明显的优势。     

ARIMA乘积季节模型在全社会用电量预测中的应用

电力需求是经济发展的晴雨表。电力需求的预测对电力部门及相关经济部门的工作具有重要意义。全社会用电量是反映电力需求的一个重要指标。本文通过分析我国2007年7月-2012年6月全社会用电量的月度数据,建立时间序列ARIMA乘积季节模型,并对未来6个月的全社会用电量进行了预测,希望能对有关部门起到一定的参考作用。     

全国及分省肉类产品统计数据调整的理论和方法

中国官方公布的肉类产品统计数据存在二大问题：一是产量数据严重失真；二是家庭消费量指标没有反映全部消费量构成。本文利用1997年与1998年公布的统计数据首先调整全国及分省的各类肉类产品产量数据，并得到全国肉类产品广义消费量和非家庭消费量数据。在此基础上，作者利用非家庭消费量决定模型，回归与预测出分省的肉类总产品消费量。最后，根据非家庭消费偏好与家庭消费偏好的区内差异性和区问一致性假定，推导出分省各肉类产品非家庭消费量的求解方法。     

我国绿色食品销售趋势预测及评价

对我国绿色食品市场销售额的正确预测是我国绿色食品相关政府机构进行正确决策的基础。本文选择灰色预测模型，以2004--2010年我国绿色食品的国内市场销售额、出口销售额的相关数据为基础，对我国绿色食品2011-2014年国际、国内市场发展趋势进行预测，并对预测结果进行比较分析。     

人PD-L1蛋白的预测及分析

目的采用生物信息学方法预测PD-L1蛋白的结构及功能。方法在UniProt数据库中获取人PD-L1蛋白的氨基酸序列;运用ProtParam及ProtScale预测人PD-L1蛋白的理化性质及亲疏水性;应用TMHMM分析人PD-L1蛋白的跨膜区;分别利用SOPMA及Swiss-Model分析人PD-L1蛋白的二级结构并建立三级结构模型;利用STRING、蛋白同源性预测网站及信号肽预测服务器预测与人PD-L1蛋白相互作用蛋白、PD-L1蛋白的同源性以及是否有信号肽。结果人PD-L1蛋白有290个氨基酸,等电点为6.76,有信号肽,蛋白质具亲水性且高度保守;二级结构推测无规则卷曲是人PD-L1蛋白最大量的二级结构原件,而α-螺旋和延伸链散布于整个蛋白中;Swiss-Model预测了5种三级结构模型;人PD-L1蛋白的相互作用蛋白可能参与并影响细胞信号转导功能。结论人PD-L1蛋白是PD-1的关键配体蛋白,生物信息学预测其属跨膜蛋白,其对肿瘤的发生、发展以及免疫细胞的功能具有重要影响。     

开放式区域经济系统中的能源尾效研究

从开放式区域经济系统的研究视角出发,构建了基于超越对数生产函数的能源模型,采用偏最小二乘回归方法消除模型的多重共线性,估计了参数。并利用1995~2010年的数据,定量测度了新疆的能源增长尾效。研究发现,能源对新疆经济增长影响的"尾效"逐年增加,均值为2.17%,高于全国的尾效值。利用灰色预测法,可以预测2015年新疆的能源"尾效"将增大到2.75%。能源约束对新疆经济的可持续增长有重大影响。     

我国工业部门电力强度演变规律分析

本文利用2001-2009年数据,对我国工业部门电力强度进行了测算,分析了工业部门电力强度变化趋势;采用电力强度因素分解模型,将电力强度的变化分解成效率效应和结构效应,并进一步分析两种效应对电力强度变化的贡献率.研究结果表明,2000-2009年问,我国工业部门电力强度持续增长,在2006年达到峰值;高能耗、高垄断度的行业电力能效水平较低;而科技含量高、能源消耗少的行业电力能效水平较高.     

化肥施用量对中国粮食产量的影响分析

粮食产量与粮食安全历来都是政府部门关注的重要问题。利用1990-2011年中国粮食产量和化肥施用量数据，运用Eviews6.0软件对中国粮食产量和化肥施用量之间的相关性进行了线性回归分析，建立了一元线性回归模型，并对所构建的模型进行了显著性检验。检验结果表明：中国粮食产量和化肥施用量之间的相关性较强。最后，利用模型预测了2012年和2013年的粮食产量。     

山东省原油自给能力预测与分析

基于1972—2009年山东省原油产量数据和1985—2009年山东省原油消费量数据,通过建立ARIMA(0,2,3)模型和ARIMA(2,1,2)模型,对2010—2015年山东省的原油产量和原油消费量进行了预测,旨在预测和分析2010—2015年山东省原油自给能力的变化趋势。结果表明:2010—2015年各年山东省的原油对外依存度将分别为46.85%、50.52%、54.97%、57.34%、58.75%和61.59%;山东省的原油自给能力将进一步降低。分析认为:山东省原油自给能力降低的主要原因是原油持续性生产受限和原油消费量持续性增长,因此需要通过利用国外市场协调、加大石油勘探力度、发展先进的勘探开发技术、提高石油资源加工转化效率以及加快替代能源开发利用等缓解此趋势。     

基于时间序列分析的单日地铁短时客流量预测研究

在以往的各种客流量的预测中，利用时间序列分析方法，预测未来阶段的客流量，都取得了较好的效果。纵观以往的各种客流量预测，都是对日客流量、月客流量、年客流量等宏观的方面进行预测研究，在此基础上，若将单日客流量划分为若干个时间节点，从微观层面将各节点客流量作为单位进行客流的分析预测，以此来预测下一时刻客流量的变化规律，由此可为地铁的预警提供依据。本研究以北京某地铁站两个圊一工作甘的客流量作为研究对象，以15分钟为单位进行时阐段的客流量采集，建立时阈序列，通过已知数据对下一时间点（15分钟内）客流量进行预测，并针对同一工作日的数据进行实证捡验。根据预测结果分析，验证了时闻序列分析在地铁短时客流量预测中应用可行性，以及得出了同一工作日利用同一模型进行预测分析的准确性。     

基于模糊时间序列模型预测三亚旅游总收入

提出模糊时间序列预测的一种改进方法，重新研究杭州宋城主题公园旅游收入预测问题，历史数据的模拟预测时的AFER比应用GM（1，1）灰色模型预测时更小，因此就杭州宋城主题公园旅游收入预测问题的案例而言，模糊时间序列预测的一种改进方法比GM（1，1）灰色模型的预测精度要高。应用该方法研究三亚市旅游总收入预测问题，不仅进行历史数据模拟预测研究，还进行未知年数据的预测研究。该方法预测公式结果简洁，计算方便，历史模拟预测误差率较小，是一种可行的短期预测方法。     

我国工业部门电力强度演变规律分析

本文利用2001—2009年数据，对我国工业部门电力强度进行了测算，。分析了工业部门电力强度变化趋势；采用电力强度因素分解模型，将电力强度的变化分解成效率效应和结构效应，并进一步分析两种效应对电力强度变化的贡献率。研究结果表明，2000—2009年间，我国工业部门电力强度持续增长，在2006年达到峰值；高能耗、高垄断度的行业电力能效水平较低；而科技含量高、能源消耗少的行业电力能效水平较高。     

中国非寿险公司偿付能力额度研究——区分公司规模含投资收益的比率法

本文使用比率法对我国非寿险保险公司的相关数据进行研究,建立一个改进比率法模型,并在模型中加入了投资收益和公司规模对保险公司年末偿付能力的影响.为了满足比率法对数据分布的假设,文中对按公司规模分组后的数据进行了Box-Cox变换,提高了数据正态拟合效果,利用变换前后的数据进行了对比分析,增加了估计结果的信度.最后利用变换后数据的估计结果进行了短期预测.