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为了探究信用卡销售的影响因素,以及未来信用卡的销售量,采用调查问卷的方法,对影响中信银行信用卡销售的相关因素进行了分析,基于灰色系统理论计算出了信用卡销量和销量影响因素的关联度,并对其影响因子进行了排序。以中信银行2008—2013年的销售量为基础数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型,预测出中信银行未来5年的信用卡销售量,并通过还原检验分析对预测结果予以验证,表明预测值和实际值具有较高的拟合度,可以为商业银行加强信用卡销售预测和信用卡销售管理提供辅助决策依据。基于灰色系统理论建立的GM(1,1)预测模型,有效地解决了信用卡销售过程中能够掌控的数据少、信息贫、有效性差等问题,解决了一般模型难以准确预测的困难,为解决类似问题提供了可借鉴的研究工具。 相似文献
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本文以2000-2009年的城镇登记失业率为样本数据,利用灰色系统理论中的GM(1,1,)模型对我国城镇登记失业率进行预测,并利用以往数据对预测结果进行评价. 相似文献
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本文吸取灰色预测方法和马尔可夫预测方法的优点,将两种方法结合起来,建立灰色-马尔可夫预测模型,并选取广发稳健增长一段时期内的基金净值数据作为样本进行预测分析。研究发现,利用灰色—马尔可夫预测模型预测基金净值具有较高的预测精度。 相似文献
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基于灰色模型的中国农民养老保险需求测算——生命周期理论的视角 总被引:1,自引:0,他引:1
杨霞 《广东金融学院学报》2010,(6)
依据扩展的农民生命周期消费模型,采用灰色GM(1,1)新陈代谢模型对2010~2020年中国农村老年人口数量和农民家庭人均消费支出进行了预测,并在此基础上测算了同期中国农民养老保险需求,研究表明:未来10年,中国农村65岁以上老年人口数量将保持5.95%的年均复合增长率,农村家庭平均人均支出将保持14.63%的年均复合增长率,由此决定了中国农民养老保险需求将保持21.45%的年均复合增长率。 相似文献
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苟于国 《金融经济(湖南)》2009,(5):65-66
信用风险是其各种风险中最基本的风险,它直接影响着商业银行经营管理和生存发展,各国金融监管当局都非常重视,对商业银行面临的信用风险的监测和预警显得非常重要。本文试图引入一种商业银行信用风险的预警系统,首先从影响商业银行信用风险的各个因素中选取一个理想的监测预警信号,设计出对该预警信号的监测和传导机制,然后介绍灰色理论,并建立起预测信用风险的GM(1,1)模型,最后通过实证方法进行验证,模型的确能较好的实现对信用风险预警信号的监测。 相似文献
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本文依据国发〔2014〕8号文件规定,利用统计年鉴数据对2012-2016年城乡居民养老保险缴费人群和领取待遇人群的总参保率进行测算,并结合灰色GM(1,1)模型对未来缴费人群的总参保率进行预测,运用规划求解方法对缴费人群总参保率进行分解得分年龄参保率。研究结果表明:首先,2012-2016年缴费人群总参保率在持续上升,若保持这种参保积极性,那么到2030年符合参保条件的人口可全部参保。其次,2012~2016年领取待遇人群总参保率总体呈上升趋势,2015年略有下降,总参保率平均值达到了96.50%,城乡居民养老保险符合领取待遇条件的人口基本实现全参保。缴费人群分年龄参保率的研究为城乡居民养老保险的人口预测及基金收支测算等提供了研究基础。 相似文献
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基于灰色系统的股票投资价值模型及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
问题的提出 我们知道,股票市场的价格走势是极为复杂且难以预测的,股票价格对市场信息如何进行反应,即使最高明最富经验的分析师也难以稳操胜券。这是因为我们缺乏信息对市场影响的传导系统的结构和系统传导模…… 相似文献
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灰色系统理论是基于关联空间、光滑离散函数等概念定义灰导数与灰微分方程,进而用离散数据列建立微分方程形式的动态模型,这种模型为灰色模型,记为GM(GreyModel)。GM是单数列预测,它不要求大样本容量,也不苛求它的典型分布,而且还具有动态特征。由于这些特点,它被广泛应用于各个领域,拳文将运用灰色预测法对我国城乡居民恩格尔系数进行预测.并分析我国城乡居民消费结构的现状,以及时缩小城;差距提出相应的政策和建议。 相似文献
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在国内外相关研究的基础上,结合我国商业银行信贷风险管控过程中存在的问题,以灰色自校正SAGM(1,1)模型为切入点,着重分析了该模型在我国商业银行信贷风险评估预警过程中的运用,尝试着构建一套符合我国银行业发展需要的信贷风险评估预警机制,以期完善当前我国不太健全的风险评估管控体系,尽力把握并有效评估商业银行信贷风险的走势,力争将风险规避在最小化。 相似文献
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建立灰色GM(1,1)与马尔可夫链的组合预测模型,用灰色预测模型预测随机时间序列数据的总体发展趋势,而用马尔可夫链模型修正数据随机波动所带来的预测误差。以沪深300指数的真实数据进行验证,结果表明:灰色马尔可夫预测模型既能预测随机数据序列的总体趋势,又适应股票价格随机波动性较大的特点,灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。 相似文献
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建立灰色GM(1,1)与马尔可夫链的组合预测模型,用灰色预测模型预测随机时间序列数据的总体发展趋势,而用马尔可夫链模型修正数据随机波动所带来的预测误差。以沪深300指数的真实数据进行验证,结果表明:灰色马尔可夫预测模型既能预测随机数据序列的总体趋势,又适应股票价格随机波动性较大的特点,灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。 相似文献
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以2005~2012年桂林市入境旅游客流量为研究对象,借助于 MATLAB及 SPSS软件,建立了多元线性回归模型和 GM(1,1)模型,分别用这两个模型对桂林市入境旅游客流量进行预测,并将两种模型的预测效果进行比较分析,选择最优模型对未来5年桂林市入境旅游客流量进行预测。结果表明:采用 GM(1,1)模型能够更科学有效地预测桂林市中长期的入境客流量,其预测方法和结果对旅游规划具有一定的参考价值。 相似文献