基于组合预测模型的我国入境旅游收入预测研究

以国家旅游局官方网站公布的2000-2012年入境旅游收入为原始数据,选取ARIMA模型、GM（1,1）灰色预测模型以及回归分析预测模型分别对原始数据进行定量分析。鉴于单项预测模型的局限性,基于误差平方和最小方法构建组合预测模型,并辅以实例进行分析和验证,构造出精度最高的A-G-R模型作为组合预测模型。     

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。     

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。     

灰色预测模型在山东省保费预测中的应用

以山东省保费收入总量的历史数据为依据,利用灰色预测GM(1,1)模型对山东省2016年及2017年的保费收入总量进行了预测,预测结果表明山东省2016及2017年保费收入总量将呈稳定增长态势.并对保费预测模型进行了检验,检验结果表明,本文对2016年及2017年山东省保费收入预测精度较高.     

一种改进的灰色预测模型分析

预测主要是根据事物发展过程的已有轨迹,综合其各方面的信息,运用定性和定量的分析方法,合理发现事物发展的一些客观规律,并能对事物未来发展的可能途径以及结果作出合理及相似性假设。传统的GM(1.1)模型被提出解决贫信息和小样本事件的预测,广泛应用于各种研究领域并取得了一些良好的预测精度,但有时候在处理实际问题时往往会因为公式本身的参数不变产生较大的误差。论文对灰色GM(1,1)预测模型公式本身存在的缺陷进行了分析,并改进了灰色预测模型,对于改进传统的灰色预测模型有很好的指导作用。     

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。     

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。     

统计预测模型教学改革探究

在统计学教学过程中如何引导、激发学生的学习兴趣,如何使得统计学课堂教学具有创新性和特色一直是教师追求的目标。在统计预测模型教学中,引入组合预测的思想,既能创新课堂教学内容,同时又能弥补单项预测模型的不足,提高预测精度。     

基于ARMA组合模型的我国人口增长预测分析

众所周知,我国是人口大国,人口数量问题和人口结构问题严重阻碍了我国社会、经济、资源、环境等方面的可持续发展。在新中国成立以来人口增长趋势以及两次人口波动情况后,从虚拟变量的角度,考察了计划生育政策的实行对我国人口的影响,结果表明计划生育政策大大减缓了我国的人口增长速度,对控制人口形势发挥了显著作用。在此基础上,运用组合模型,一方面克服了自相关性,更重要的是,利用组合模型在预测方面的优势,对未来五年我国人口进行预测,结果表明,在2014年,我国人口将突破14亿,2015年,我国人口总量将达到14.2684亿。     

SARIMA模型在我国社会消费品零售额预测中的应用

本文依据1980年1月至2006年10月我国社会消费品零售额的月度数据资料进行建模.结果表明:SARIMA(2,1,2)×(0,1,0)12 ARCH(2)模型能够提供较为准确的预测结果,从而为我国社会消费品的销售提供比较可靠的依据.     

灰色预测法在软件产业中的应用

考虑到目前软件产业统计数据资料较少、信息不完全的物烈属一，提出了用灰色模型 来对其进行预测，并进行了实际的案例分析，结果表明，灰色预测法能够对软件产业的发展趋势进行较为精确的预测。     

基于小波-BP神经网络的风电场短期风速预测

对风电场风速进行较准确预测可以调整调度计划,有效减轻风电对整个电网的不利影响。文章将小波技术和神经网络相结合对风速进行短期预测。先对原始风速数据进行小波分解,再针对各小波分量分别建立BP神经网络模型进行预测,最后通过小波重构得到原始风速预测值。仿真结果表明,所提方法能够有效地提高风速预测精度。     

ARMA模型在预测问题中的应用

该文通过ARMA模型分析时间序列的平稳性,以1950-1998年北京市城乡居民定期储蓄所占比例序列为具体分析对象,用SAS软件拟合模型,并作预测.结果表明,预测值和真实值接近,在实际应用中预测较准对于经济研究和政府制定经济政策起到重要作用.     

基于新陈代谢GM-Markov模型的股价预测

本文建立了新陈代谢GM-Markov模型。该模型很好地吸收了GM模型及Markov模型的优点,同时新陈代谢的作用保证了不断加入新信息而去除旧信息,从而提高了模型的预测精度,预测结果与实际状况基本相符,这说明用该模型来预测股票价格走势是可行的。     

基于随机网络的废弃产品回收预测模型

针对闭环供应链的逆向物流环节部分,在分析废弃产品回收过程中各相关组织之间的动态关系的基础上,运用随机网络的相关理论,构建了以生产厂商为回收主导的废旧电器产品回收随机网络预测模型.该模型可以求出产品回收至生产厂商的概率、期望时间以及回收产品的数量.并以空调回收为例,进行案例分析.     

基于组合预测模型的长三角地区冷链产品产量预测

及时地预测冷链产品产量,对于冷链产品的生产与物流的良性发展具有重要的作用。文章以国家统计局数据为基础,分析了2002—2011年长三角地区冷链产品的产量趋势和产量结构,并利用最优加权法确定权重,建立了基于灰色预测模型,对组合预测模型进行误差分析,最后应用组合模型预测出2012—2016年长三角地区冷链产品的产量,在此基础上提出相关建议。     

安徽省地方财政收入的组合预测模型研究

地方财政收入预测是加强宏观经济管理和提高决策水平的重要前提和基础。为了科学预测地方财政收入,创新预测的方法,文章结合地方财政收入的构成内容以及结构特点,分别采用指数预测方法、时间序列预测方法、回归预测方法建立三种单项预测模型,在此基础上构建地方财政收入的几何贴近度的最优组合预测模型,并对安徽省＂十二五＂期间的地方财政收入进行了预测。