基于时间序列分析对矿坑涌水量的区间预测

基于时间序列分析建立了矿坑涌水量的模型,通过误差分析做出区间估计,把预测结果表述为区间形式,并提出了模型相对精度的概念。在桃源煤矿矿坑涌水量的预测中,同自回归模型AR(11)对比,该模型将预测精度分别从3.95%和4.35%提高到1.00%和1.44%。     

一种时间序列分析方法在经济预测中的应用

本文通过一种时间序列方法(序列有线性趋势和季节性波动),对具有季节变动趋势的产品销售情况进行了简要的预测研究,为企业制定经营决策、编制下年度的工作计划,改善经营管理提供依据与参考.     

一种时间序列分析方法在经济预测中的应用

本文通过一种时间序列方法(序列有线性趋势和季节性波动),对具有季节变动趋势的产品销售情况进行了简要的预测研究,为企业制定经营决策、编制下年度的工作计划,改善经营管理提供依据与参考。     

时间序列相似性度量方法

本文基于时间序列的相似性度量方法提出了一种新的改进方法PAA_divided+SDTW,针对于原始的DTW度量方法时间复杂度大,计算效率低下的问题,本文采用时间序列建模提取时间序列的特征,基于这些特征进行相似性度量.本文所提出的改进方法在很大程度上降低了时间序列相似性度量的效率,相比于原始的DTW方法的精度有所提高.同时,PAA_divided方法相比于原始的PAA方法的误差更小,更精确地保留了时间序列的本质,对PAA的优化也有一定的借鉴意义.     

时间序列在粮食预测中的应用

所谓时间序列就是将某一个指标在不同时间上的不同数值,按照先后顺序排列而成的数列,它包括了系统结构特征及运行规律。本文通过时间序列分析在粮食产量预测中的应用,介绍了时间序列模型的辨识和预测,并基于Eviews软件计算完成了我省粮食产量的预测。     

配送中心需求量的时间序列预测方法研究

本文通过对物流需求预测的时间序列预测方法的组成成分、基本结构进行分析，利用编制计算机程序来建立时间序列需求量预测的简单指数平滑法、自适应指数平滑法和HOLT指数平滑法三种预测模型，为配送中心的库存控制提供支持。     

时间权重为区间值的时序多指标决策TOPSIS法

通过引入时间因素，将对基于区间值的多指标决策问题的研究从静态领域拓展到动态领域，本文把时间权重取为区间值模糊数，更符合评价实际。在此基础上，补充了固定性和区间性指标的标准化公式，定义了时间权重取区间值的时序条件下多指标决策的正理想方案和负理想方案，并运用线性规划方法给出了这种条件下该问题的TOPSIS[Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution]法。至此，本文解决了指标取值、指标权重和时间权重可以全部为区间值模糊数的多指标决策问题。运用该方法分析了一个实际问题。     

基于时间序列的郑州市人均生产总值的预测

随着社会经济的不断发展、生活水平的提高及人口的增加,通过GDP这一宽泛的指标来反映一个地区经济的发展状况是不准确的。由于GDP不能很准确地反映平均每个人的生活水平,而人均GDP则能弥补GDP的这点不足。因为人均GDP=总产出/总人口,它是一个既考虑经济总量大小又考虑人口数量因素的综合性指标,所以常常用来了解和把握一个国家或者地区的宏观经济运行状况、发展水平和人民生活水准。所以论文利用ARIMA模型对人均生产总值进行短期的预测。     

基于时间序列的建筑工程造价预测探究

随着社会经济的发展,建筑业在我国已经逐渐地成为了第二产业中支柱产业,而随着建筑业的快速发展,其在我国的国民经济中已经处于不可动摇的地位,已经是我国国民经济中重要的经济支柱产业,因此,对于建筑工程造价的预测和控制管理,对于促进我国建筑业快速发展具有重要的意义。     

基于BP神经网络的时间序列预测研究

建立了基于BP网络的时间序列预测模型,将模型应用于实际算例,设计了模型的网络结构、初始权值和偏差,结果验证了模型的有效性。     

Time Series Modelling of Daily Tax Revenues

We provide a detailed discussion of time series modelling of daily data in general and daily tax revenues in particular. The main feature of the daily tax revenue series is the pattern within calendar months. Standard time series methods for seasonal adjustment and forecasting cannot be used since the number of banking days per calendar month varies and because there are two levels of seasonality: between months and within months. We propose a daily time series model based on unobserved components that allows for the classic decomposition into trend, seasonal plus irregular, but it also includes components for intra-monthly, trading-day and length-of-month effects. Such components typically rely on stochastic cubic spline, polynomial and dummy variable functions. State space techniques are used for the recursive computation of the likelihood and forecasts functions with special allowance for irregular spacing. The model is operational for daily forecasting at the Dutch Ministry of Finance. We present the model specification and discuss estimation and forecasting results up to December 1999. A comparative forecast evaluation is also presented.     

基于模糊时间序列的预测模型——以上证指数为例

模糊理论使用语义变量本身所蕴含的特性,能减少处理问题时的不确定性所带来的困扰,被广泛的应用于各种领域的研究。首先回顾了基于模糊理论的模糊时间序列定义,对现有的模糊时间序列模型进行分析;在此基础上提出了一种新的模糊时间序列预测方法,以上证指数为对象进行了拟合。从结果看,新的基于模糊时间序列预测方法在MSN、平均误差(%)和标准误差(%)等指标上要优于现有的的预测方法。     

Time Series Analysis of Strategic Pricing Behavior in the US Airline Industry

A positive relationship betweencompetitive pressure and technical efficiency has been demonstratedby several studies; other studies hold forth that airline marketsbehave strategically. We bring these two literatures togetherby presenting a time series methodology to examine strategicpricing behavior and discussing the implications for airlineefficiency. We find evidence of dynamic, route-level, parallel( i.e. strategic) pricing despite highly variable price structures.A stable price relationship is consistent with successful coordinationof dynamic oligopolists and may highlight those routes wheresignificant market power exists. In light of previous research,this indicates that the airlines on these routes may not be attainingmaximum technical efficiency. For policy makers, this methodologyis useful for analyzing other markets which behave strategically.     

金融时序数据建模的模型设定问题分析

W．J．Granger与D．F．Hendry（2004）关于建模思路的对话引起了国际计量经济学界关于模型设定问题的争论,本文就这一问题分析讨论了在金融时序数据实证研究中得以广泛应用的ARCH／GARCH模型的设定问题,认为在金融时序数据的建模中,ARMA族模型不宜作为数据生成过程的模型设定,其统计性质也不能直接扩展到ARMA-GARCH族数据生成过程。虽然ARCH／GARCH族模型作为金融时序数据的生成过程有着良好的统计性质,但不宜单纯采用一般到特殊的建模思路,而应是一般到特殊和特殊到一般两种建模思路的结合。ARCH／GARCH族模型的设定应当包含事前检验、事后检验等设定检验步骤。     

G@RCH 2.2: An Ox Package for Estimating and Forecasting Various ARCH Models

This paper discusses and documents G@RCH 2.2, an Ox package dedicated to the estimation and forecast of various univariate ARCH–type models including GARCH, EGARCH, GJR, APARCH, IGARCH, FIGARCH, HYGARCH, FIEGARCH and FIAPARCH specifications of the conditional variance and an AR(FI)MA specification of the conditional mean.
These models can be estimated by Approximate (Quasi) Maximum Likelihood under four assumptions: normal, Student– t , GED or skewed Student errors. Explanatory variables can enter both the conditional mean and the conditional variance equations. h –step–ahead forecasts of both the conditional mean and the conditional variance are available as well as many mispecification tests.
We first propose an overview of the package's features, with the presentation of the different specifications of the conditional mean and conditional variance. Then further explanations are given about the estimation methods. Measures of the accuracy of the procedures are also given and the GARCH features provided by G@RCH are compared with those of nine other econometric softwares. Finally, a concrete application of G@RCH 2.2 is provided.     

中国大中城市商业地产开发环境评价——基于时序全局主成分分析

2007年爆发的金融危机不但改变了全球经济格局,也增加了中国房地产市场的不确定性因素。随着住宅开发的竞争越来越激烈,其利润率呈现走低趋势。越来越多的房地产开发商从住宅地产转向商业地产领域,以期获得更加丰厚的回报。选取中国35个大中城市的42个变量共计近6000个数据,利用时序全局主成分分析法对后金融危机时期的这些城市商业地产开发环境进行了系统研究,建立了比较科学的评价指标体系。     

准备金评估的随机性Munich链梯法及其改进——基于Bootstrap方法的实证分析

传统链梯法是未决赔款准备金评估最常用的确定性方法,Munich链梯法基于Mack模型的假设,利用已决赔款和已报案赔款的相关性调整进展因子,有效减少了链梯法分别基于已决赔款和已报案赔款得到的未决赔款准备金之间的差异。本文在系统介绍Munich链梯法的基础上,结合模型假设,提出了两种基于Bootstrap方法的随机性Munich链梯法,并通过精算实务中的数值实例应用R软件加以实证分析。本文的研究对保险公司准备金负债评估的准确性和充足性具有重要参考价值。     

浅谈岩溶区公路路基稳定性的区间模糊评判分析

岩溶区公路路基稳定性研究的方法很多,本文采用区间模糊评判方法结合路基稳定性的特征对岩溶区公路的路基进行全面的分析,通过隶属度和权向量等方法的评判分析出适合岩溶区公路路基稳定性发展的方法,找出最终的测试结果和最终的使用方法。该方法使得岩溶区公路路基稳定性的评判更合理,更具有操作性。     

车辆数不确定的软时间窗车辆路径问题的改进遗传算法

综合考虑车辆数和行驶距离两种优化目标,提出了VRPSTW的多目标优化模型,同时提出了解决VRPSTW问题的一种改进遗传算法。在算法中,通过适应度函浸透的变化,较好地解决了多目标优化的问题;通过对交叉算子改进,增加了算法的寻优能力,同时又克服了算法对群体多样性的要求;针对遗传算法局部搜索能力弱的问题。加入了2-opt局部搜索方法,很好地弥补了遗传算法的不足。经过实验,本方法能较好地解决VRPSTW问题,从而对运榆决策提供有力支持。     

论国有企业转变机关作风提高机关效率建设

国有企业担负着经济责任、社会责任和政治责任,因此,国有企业机关既有别于政府部门机关,又有别于一般企业行政部门机关。文章结合笔者所在单位的机关特点,从如何认识机关作风建设的重要性和必要性引出机关作风建设应坚持＂三个面向＂,体现＂四个一流＂,以及从多方面阐述落实机关作风建设的具体措施。