ARIMA模型在安徽省GDP预测中的研究与应用

中国省区经济是国民经济的重要组成部分,是一个相对独立的研究对象。文章简要介绍了求和自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）及其建模方法,通过分析1978～2008年安徽省GDP相关数据,运用Eviews统计软件和ARIMA建模方法,将ARIMA模型应用于安徽省GDP数据的分析与预测,发现该模型的预测效果比较显著,与实际情况较符合。     

基于 ARIMA 模型在新疆 GDP 预测中的应用

为了预测新疆的GDP,本文选取了1978—2019年的新疆GDP历史数据,运用ARIMA(2,1,2)模型对新疆2020—2022年的GDP做出了短期预测,从而为政府部门经济规划提供一定的参考。     

ARIMA模型在汇率预测中的应用

ARIMA模型作为统计预测中的一个重要模型,被广泛运用于各个领域中。本文试图将此模型应用于汇率预测,并对其预测效果进行评价。     

BP神经网络在权证定价中的应用研究

采用BP神经网络方法,选取2006年4月15日前所有上市欧式权证作为研究对象,建立了权证定价的BP模型。其中,标的股价波动率是影响权证价值的一个重要变量,对所选14只权证的历史波动率和隐含波动率进行了估计,并将其同时作为BP模型的输入参数,以比较其影响。研究结果显示,不论是使用历史波动率还是隐含波动率,BP模型在定价精确度上均优于B-S模型;BP模型使用隐含波动率后,整体降低了与市价的误差。     

ARIMA模型在城市人才需求量预测中的应用

本文通过对城市已有的年份的人才需求量数据进行实证研究。首先,通过聚类降维将职业分为五类,再对已有的人才需求量时间序列进行建模,用ARIMA模型进行拟合并预测,得到市场未来三年内的潜在人才需求量,具体表现为家政,安保、美容等行业的市场需求量最多,科学教育、法律等职业需求量较少,通过分析行业之间的特征与区别,对择业人员提出了最优建议。     

ARIMA模型在省级全社会固定资产投资预测中的应用

ARIMA模型较好地解决了非平稳时间序列的建模问题,并且在时间序列的短期预测方面有很好的表现,借助于EViews等统计软件,可以方便地将ARIMA模型用于时间序列问题的研究和预测。利用河南省1989至2006年的全社会固定资产投资总额数据,运用计量经济学软件EViews,基于时间序列分析方法建立相应的ARIMA模型,进行预测分析,为各级政府和企事业单位相关的管理决策,提供数量化的参考信息。     

基于ARIMA模型的公路客运量预测

在收集历年运输量统计数据的基础上,利用ARIMA模型对公路客运量进行预测,能科学地预测公路运输量,提高道路交通宏观管理能力,以更好地发挥交通运输在国民经济发展中的重要作用.     

基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究

建立一个科学、有效的商业银行风险预警模型,是有效防范、化解商业银行风险的重要措施.本文运用BP神经网络和主成分分析相结合的方法构建了一个商业银行风险预警模型.实证结果表明:该神经网络模型能达到88%的较高准确率.     

基于BP神经网络的资源型城市可持续发展指标预测

资源型城市可持续发展预测系统受到社会、经济、环境等各种因素的影响,采用传统方法对其预测比较困难。鉴于BP神经网络在非线性领域预测中的广泛应用,文章以包头市为研究对象,构建一个5—8—1结构的BP神经网络预测模型,借助Matlab工具对城市可持续发展指标进行了分析预测。结果表明,BP神经网络预测结果与实际数据的相对误差较小,精度较高。运用此模型预测包头市未来五年可持续发展水平是波动上升的。最后根据预测结果提出资源型城市可持续发展的建议。     

基于BP神经网络的企业发展内部动力测量模型研究

为了评价企业发展内部动力,采用BP网络模型,选取企业的相关数据作为训练样本,样本数据输入后系统自动学习,当误差减小到要求的范围内,系统停止学习。将BP神经网络学习算法用M atlab软件进行运算,训练企业发展内部动力的神经网络模型,以此测量和评价企业发展内部动力的主要指标,从而改进和调整企业发展内部动力的相关因素。     

BP人工神经网络:金融风险预警新视角

突破传统的风险预警模式，本运用改进的BP神经网络方法建立中国金融风险预警模型，对中国金融风险的现状进行了定量分析，得出初步结论：中国金融运行于高风险区间。     

我国GDP时间序列模型的建立与实证分析

GDP的增长具有内在的规律性,本文以我国1954~2004年GDP的时间数据资料为依据,采用B-J方法,建立ARIMA模型,以揭示我国GDP增长变化的规律性,并对回归结果进行实证分析,由此对我国GDP增长情况做出分析。     

基于 BP 神经网络的资源型城市可持续发展指标预测

资源型城市可持续发展预测系统受到社会、经济、环境等各种因素的影响,采用传统方法对其预测比较困难。鉴于BP 神经网络在非线性领域预测中的广泛应用,文章以包头市为研究对象,构建一个5-8-1结构的BP神经网络预测模型,借助M atlab工具对城市可持续发展指标进行了分析预测。结果表明,BP 神经网络预测结果与实际数据的相对误差较小,精度较高。运用此模型预测包头市未来五年可持续发展水平是波动上升的。最后根据预测结果提出资源型城市可持续发展的建议。     

梯度法在人工神经网络中的应用

本文介绍了人工神经网络的基本结构,采用梯度算法对人工神经网络中由非线性变换单元组成的前馈型网络公式进行了推导。     

基于BP神经网络的第三方物流企业顾客满意度评价研究

科学、系统地分析和评价第三方物流企业客户满意度是企业决策者最关心的课题之一,它关系到企业的兴衰和存亡。建立了基于BP神经网络的第三方物流顾客满意度的评价模型。能较好地避免传统方法人为选取权重和相关系数过程中的主观性和不确定性。     

基于BP神经网络的商品流通规模预警研究

现阶段,通过运用一系列的统计指标和科学方法对商品流通规模进行预警研究,并通过预警系统及时预报警情,为有关部门实施有效调控提供参考,已经成为国民经济持续、稳定和协调发展的必要条件之一。由于影响商品流通规模预警指标的因素具有多样性和复杂性的特点,通过神经网络的方法能较好地描述各个预警指标之间的关系而不需要确定的函数形式,从而可以克服许多传统的经济预警方法对非线性数据的拟合和预测的准确度不高的问题,因此,可以将BP神经网络方法引入商品流通规模预警研究中。