基于灰色-ARIMA耦合模型的中国发电量短期预测

针对国内发电量的持续增长现象,基于中国2012—2021年的发电量数据,使用新陈代谢GM(1,1)模型与阻尼趋势模型耦合所得的灰色- ARIMA耦合模型,对中国2022—2030年的短期发电量进行预测。比较新陈代谢GM(1,1)、传统GM(1,1)与新信息GM(1,1) 模型的试验结果,将误差平方和最小的模型与ARIMA模型耦合,引入时间序列分析来拟合发电量,构建等权的灰色-ARIMA耦合预测模型,得到2022—2030年发电量的可靠耦合预测数据,具有一定的鲁棒性。为我国制定新能源措施和发展规划,实现碳中和、碳达峰及可持续发展具有重要的借鉴意义。     

基于改进GM(1,1)模型的居民消费价格指数的预测

由于居民消费价格指数受多方面因素的影响,单纯地采用GM(1,1)模型无法准确地进行预测,因此,文章提出改进GM(1,1)模型。首先,以2009~2013年居民消费价格指数为基础,通过建立普通GM(1,1)模型对2009~2013年居民消费价格指数进行模拟,发现模拟值与真实值之间存在差异较大;其次,基于普通GM(1,1)模型对残差进行修正,求解得到改进后的GM(1,1)模型,并对改进后模型进行可行性验证;最后,根据求解得出的改进GM(1,1)模型,对未来几年居民消费价格指数进行预测。结果表明,该预测方法是可行的,为其他相关预测提供了一种理论依据。     

一种对指数增长年度用电量的组合预测方法

为有效预测呈指数增长的年度用电量,本文选用了指数函数法、GM(1,1)灰色模型和多元线性回归模型来对年度用电量进行拟合外推预测。通过运用这些方法预测北京年度用电量和对预测结果进行比较分析得到,GM(1,1)灰色模型的实际预测结果往往偏大,指数函数法预测结果可能偏小,而多元线性回归模型虽然考虑了其他因素影响但在实际预测指数增长负荷时参考意义较小。因此,最终选择合适的权重加权组合以上模型得到最终预测值,预测精度较高。     

上海市2017-2020年GDP预测研究——基于改进的GM(1,1)模型北大核心CSSCISSCI

GDP是衡量一个国家(地区)在一定时期内的宏观经济综合表现的重要指标之一,对GDP做出科学正确的预测,可以为相关部门提供科学的决策依据,具有非常良好的实际应用价值。为了尽可能地降低GM(1,1)模型的预测误差,提高模型的预测效果,文章构建了基于对初始值进行数据转换以及对背景值改进的新GM(1,1)模型,并应用到我国上海市的GDP预测中。建模结果表明:改进的GM(1,1)模型不仅适合于GDP预测,而且具有非常明显的预测精度优势。最后利用改进的GM(1,1)模型来预测上海市2017-2020年的GDP。预测结果表明,未来几年上海市经济将保持年均7%的增长率平稳健康发展。     

改进的灰色预测GM(1,1)模型的MATLAB实现

灰色系统理论中的灰色预测理论已得到了广泛的应用,文章简单介绍了改进的灰色预测GM(1,1)模型,使用MATLAB语言给出了建立模型的算法程序,为高效地利用MATLAB强大的科学计算功能解决一些GM(1,1)模型预测等数据处理问题提供了方便。     

安徽省人均可支配收入的预测——GIOWA算子的优化组合预测方法应用

以安徽省最近20年的人均可支配收入数据作为分析样本,运用GM(1,1)、ARIMA(p,d,q)和BP神经网络三种单项方法给出预测.这些单项预测方法在各个时点的预测精度不一,预测的稳定性欠佳,而对他们重新进行变权组合,构建基于算术平均最小贴近度的GIOWA算子优化组合预测方法,取得了比每个单项预测方法更加优良和稳定的效果,并将该方法应用于人均可支配收入的预测,效果理想,方法优良,值得推广.     

基于灰色系统理论的中国房地产市场预测模型改进研究

本文在灰色系统理论的基础上建立GM(1,1)模型,并对该模型进行了改进,利用GM(1,1)模型的预测数据和原始数据的比例建立函数关系,构造递减序列。用加入递减序列的改进GM(1,1)模型对我国房地产市场进行了预测,结果显示改进的GM(1,1)模型预测结果更准确,与实际结果更接近,误差也更小,更适合于房地产市场的走势预测。     

基于等维新息灰色马尔可夫模型的河南旅游总收入预测

以河南省旅游总收入为对象进行研究,选取2005—2018年的旅游总收入数据作为研究样本,在GM(1,1)模型的基础上,用马尔可夫理论和等维新息的思想加以修正,建立了等维新息灰色马尔可夫模型。结果表明,等维新息灰色马尔可夫模型比传统的GM（1,1）模型和灰色马尔可夫模型的预测精度要高,达到了94.735%,可用来进行旅游总收入的预测,从而为有关部门制定政策提供参考。     

基于灰色GM(1,1)-马尔科夫模型的深圳市生产总值的预测

城市经济对一个国家和地区的发展起着龙头引领作用,生产总值则是衡量经济实力的一个重要标准。通过对一个城市生产总值的精确预测,可以为城市未来提供经济决策服务。文章以灰色理论GM(1,1)模型为基础,有效地结合马尔科夫模型的预测优点,对深圳市2006～2016生产总值进行了预测研究。依据相对残差、平均相对误差和归一化误差这三个评价指标,表明灰色马尔科夫模型预测的结果可以与原始序列很好的拟合,预测精度较高,预测结果可靠,能够为深圳市未来的经济决策提供参考依据。     

基于GM（1,1）模型群的重庆货运量预测研究

货运量是货运市场体系中的重要统计指标,预测货运量发展趋势是制定货运发展战略的前提和基础。文章根据重庆市货运发展状况,收集了重庆2001-2011年货运量的数据,采用GM(1,1)模型群对重庆市货运量进行模拟、预测。经过模型精度检验,最后选择等维灰数递补GM(1,1)模型对未来四年内的重庆货运量进行预测。     

认真对待预测:国际关系理论发展与预测

国际关系理论具有描述、解释、预测和指导等主要功能,但学术界长期以来对理论的预测功能缺乏足够的重视。作者通过考察科学哲学以及国际关系理论领域的既有成果后发现,理论预测可以作为评估和发展理论的必要组成部分,并能为修正和完善主流国际关系理论提供有价值的知识。虽然理论预测的准确与否并不能作为评判理论解释力强弱的唯一标准,但在满足理论所设定的解释范围和条件之内,一种指涉经验现实的理论也应该可以做出相对具体且明确的预测来帮助我们理解国际格局或国家行为的发展趋势。自冷战结束后,国际关系理论界围绕国际格局变迁与东亚地区国际秩序转型等问题展开了诸多争论,通过对这些成果进行初步评估,作者发现几种主流国际关系理论的解释力和预测力都有待提升,准确的预测需要对不同理论的核心要素进行综合,这样才能更加全面地反映现实世界的复杂性。     

首都机场客运量预测

机场客流量预测对于机场未来规划和管理措施改进有重要意义。本文根据影响机场客流量的主要因素——GDP为主要条件,采用计量模型预测对首都机场未来五年客运量进行了预测分析。然后加入北京市人均可支配收入、正班客座率、飞机起降架次等因素,采用支持向量机的方法做出预测。     

Prediction of the Netherlands' money stock

Summary This article describes the operational procedure for a mechanical monthly forecast of the money stock in The Netherlands for up to twelve months ahead. In addition to time series data of the money stock itself, the procedure uses the information provided by the disaggregation of the money stock into financial assets, sources of money supply and holdership. The forecast from a univariate ARIMA model of the money stock is combined with three different forecasts from vector ARIMA models for the components distinguished by the three ways of disaggregation. The combination weights, which differ for each number of months to be forecasted ahead, are determined by regression analysis.Professor of Economics at the Free University, Amsterdam and staff member of the Econometric Research and Special Studies Department of De Nederlandsche Bank NV, Amsterdam, respectively. This study was completed when the first author was at the Nederlandsche Bank. We gratefully acknowledge the useful comments of a referee on a previous version of this article.     

碳排放之罪罚——2015年:人类末日预言

2015年7月,人类将从此踏上万劫不复的地狱之旅,战争、瘟疫、干旱、洪水、饥荒、飓风和孩子的哭泣……向着无路可逃的末日劫难一路走去,如果净碳排放7年内依然无法稳定,等待着的将是不可逆转的恶性循环和撒旦诡异的微笑.(世界著名自然灾难专家,比尔·麦克古尔,<7年拯救地球>,2008)     

公路短时车流量预测模型研究

为解决公路交通拥堵,做好道路交通安全规划,应加强对道路交通车流量的实时监控和预测,以便及时发现当前交通的非正常拥堵状况,提高人民的出行效率。公路短时车流量的监测数据具有不确定性和非线性的特点,针对这些特点,运用灰色系统理论预测模型和时间序列的ARIMA预测模型分别对车流量状况进行预测。在此基础上,提出将二者相结合的车流量组合预测模型。通过实例对比分析,得出组合预测模型的预测精度高于单独使用灰色预测模型和时间序列分析模型的结论,该模型可以作为短时车流量预测的一种有效方法。     

2001年B股市场预测

一、2001年B股上涨空间有多大? 从资金面和图形综合分析,2001年沪B股指数的理性上升高度在160点左右,即在目前有一倍左右涨幅。 二、深沪潜力哪个大? 深圳B股由于去年整体涨幅较小,而且业绩优良,市盈率明显低于上海B股,2110年的整体走势将优于     

Gambling,Prediction Markets and Public Policy

The recent worldwide increase in gambling and prediction markets, including casinos, sports betting, lotteries, elections, and wagering on financial instruments has stimulated an important debate regarding the public policy implications of these activities. Some critical research questions concern the efficiency of such markets, heterogeneity in risk attitudes among agents engaged in these activities, the factors that influence performance in gambling, and the desirability of using prediction markets. This special issue provides empirical evidence on these issues.     

房地产投资项目的风险预测与分析

本项目侧重于研究支持向量机在房地产投资项目中的风险预测与分析的应用。支持向量机是基于统计学习理论和结构风险最小原则基础上的新型机器学习技术。通过选取惩罚系数C和核函数,经过模型初步评价的风险能够和最终数据模拟结果相一致,通过对支持向量机的实证研究表明此种算法在风险预测领域具有较好的风险预测能力     

时间序列在燃油分析及预测中的应用

主要研究时间序列的分析预测方法,项目内容是基于机场某航站楼2011年的燃油数据,使用统计分析工具:如,SPSS、EXCEL等,对某航站楼加油量进行统计分析,涉及多元统计的基本工具如相关分析、趋势分析、回归和时间序列分析等。完成相关指标量的统计分析,完成当日加油量及峰值的预测。     

新疆市场物价分析及预测

2004年，新疆国民经济运行情况良好，继续保持了较快的增长速度，国内生产总值比上年增长11．1％，增速提高0．3个百分点；全社会固定资产投资1160亿元，比上年增长15．8％；市场商品货源充足，城乡消费活跃，社会消费品零售总额达482．07亿元。比上年增长14．5％；物价小幅上升，全疆物价总水平比上年上涨2．7％。