财政支出预测中的干预分析

对财政支出的未来发展趋势进行预测是国家预算中经常遇到的问题。经济预测大多是以时间序列的前期数据建立预测模型，然后用此模型对后期数据进行预测。具体进行预测中往往会看到所建模型在某一个时期或某一段时期内不能准确地给出较精确的预测值。这是因为时间序列的变化趋势中除了有随机因素的影响，还会有其它干预因素的影响。本就财政支出预测中的干预因素进行定量分析，修正预测模型来提高预测精度。     

工业经济预测模型中组合预测模型的应用

工业经济是整个国民经济的中流砥柱,影响着社会、经济、政治等各方面的稳定,反映了整个国家工业的发展水平和状况。工业经济预测是运用专门的预测模型,对工业经济的历史发展过程和现状进行深入的研究分析,并据此预测其未来的发展趋势,为国家经济的宏观调控和经济战略的制定具有重要的指导作用,也为工业经济中的个体指明发展方向,使其业务的开展顺应国家工业经济的前进趋势。预测模型的选择对工业经济预测至关重要。笔者主要介绍了单项预测模型的选择问题,并对比了三种常用单项预测模型与其组合模型的预测结果。     

我国私家车保有量的模型分析

我国社会经济的快速发展,为我国私家车的发展提供了巨大的空间。然而,交通堵塞、环境污染等问题也接踵而来,这与我国汽车行业的发展具有密切的联系。因此,对私家车保有量进行科学预测具有重要意义。本文以我国1990~2012年私家车保有量为研究对象,分别利用非线性回归预测法、弹性预测法、改进的弹性预测法和二次曲线指数平滑法对私家车保有量进行预测,并以使均方误差MSE最小为原则,选择出最优的预测模型——改进的弹性预测模型对2013~2015年我国私家车保有量进行预测。     

变结构经济计量模型的建模问题

经济计量模型是对社会经济系统进行系统分析,诸如结构分析、政策评价以及对未来进行预测和控制的基础。经济模型必须与所考虑时期的实际经济规律相适应,由于实际经济规律的变化,经济模型就应相应改变。在预测工作中,统计预测的可靠性主要取决于所建立的预测模型与预测期的经济规律是否相一致,能否反映预测期的基本经济规律和主要经济特征。由此,判断预测模型的稳定性是统计预测方法能否有效进行预测的基础。     

基于DE-BP神经网络模型的旅游客源预测

客源预测在旅游业发展中具有重要的作用,准确的预测有利于旅游地发展规划和政策的制定。针对BP人工神经网络所存在的缺陷,结合差异演化算法,提出了基于DE-BP神经网络的旅游客源预测模型。利用中国入境旅游人次数的变化趋势进行了综合分析与预测,取得了令人满意的结果。     

预测模型的特点及应用研究

预测在现实生活中有很重要的运用,实用域很广。由于社会经济的需要,不同的预测模型也随之应运而生,如灰色预测模型、曲线模拟、回归分析、神经网络、时间序列分析预测模型。不同的预测模型各有特点和适用范围,文章通过对某货运公司未来七天用户货运申请量预测的具体实例,探讨预测模型的特点和应用。     

校正预测值提高预测精度的某些方法

不论是经济预测还是商业预测,广大的用户均要求预测方法不宜过份复杂,但对预测精度却要求较高。他们常常提这样的问题,在采用某种预测方法,利用已有的历史数据,建立了预测模型,并得到了预测值之后,问是否还能再进一步提高预测精度?预测所产生的误差是否还可再利用?等等。这些问题,不仅预测用户关心,也是预测工作者所必须研究的问题。如何利用历史数据和已建立的预测模型所产生的新信息,去修正原先的预测值,以提高预测精度,是本文所要研究的一个课题,也是校正原先的预测值的一种方法。首先介绍一些有关的概念。     

预测模型的特点及应用研究

预测在现实生活中有很重要的运用,实用域很广.由于社会经济的需要,不同的预测模型也随之应运而生,如灰色预测模型、曲线模拟、回归分析、神经网络、时间序列分析预测模型.不同的预测模型各有特点和适用范围,文章通过对某货运公司未来七天用户货运申请量预测的具体实例,探讨预测模型的特点和应用.     

ANN分析在广西区域物流需求预测中的应用

由于经济的不确定性、不重复性以及物流统计体系的不健全,造成了相关统计数据不够完备,同时,区域物流网络系统作为经济社会系统的一个子系统,具有数据少和信息不确定等模糊性的特征,使得如何对区域物流网络进行市场需求预测成为一个亟需解决的难题。文中尝试采用可以处理非线性、高度复杂系统的人工神经网络(ANN)方法建立区域物流需求预测模型进行分析,进而确定预测年度物流发展的总体规模。并将该模型应用于广西区域物流需求的实际预测中。     

经济全球化背景下的中长期电力负荷预测

中长期电力负荷预测,从表象上看研究的是电力供需问题,但本质上是在研究市场经济的发展和变化规律,就这个特点而言,影响经济行为的任何一个因素发生变异,都可能导致电力供需关系发生改变。因此要想准确预测中长期电力负荷的变化,必须从系统论层面介入,组建一支跨学科、跨专业的科研班子,将影响电力负荷未来变化的诸元政治、经济、自然等有机融入数据库和预测模型。     

基于IOWA算子的我国社会消费品零售总额的组合预测

为了准确判断我国的消费形势,选取我国2000-2018年的经济月度数据,首先基于机器学习的方法分别构建随机森林、支持向量机和BP神经网络三个单项预测评价模型对我国社会消费品零售总额进行预测,由于单项预测方法存在自身的优势与限制条件,于是引入了基于误差平方和最小的诱导有序加权算术平均(IOWA)组合预测模型,结果表明:组合预测模型各种预测误差均小于单项预测模型,说明文中构建的IOWA组合预测模型预测性能优越,具有较好的运用前景。     

灰色预测模型在区域物流需求预测中的应用

区域物流需求属于派生需求,由区域经济发展水平决定,对区域经济的发展具有服务引导作用。灰色预测模型具有对数据要求限制少、中短期预测精准等特点,特别适合区域物流需求的预测。文章介绍了灰色预测模型以及在区域物流需求中应用,并结合实例进行了应用研究,通过误差检验,灰色预测模型具有较高的预测精度,是一种非常实用的预测方法.     

福州市物流需求预测方法及应用研究

通过对福州市物流发展水平和主要经济影响指标因素进行相关分析,找出与物流发展水平关联度较大的经济影响指标,选取一元线性回归预测法、弹性系数分析法、灰色预测模型法和加权组合预测方法对福州市物流需求量进行预测,并对各方法建立科学可操作性的预测模型,为福州市物流规划提供定量依据。预测结果显示,2030年福州市物流需求相比2014年将有159%的增长。     

基于人工神经网络的钢管销售预测

利用人工神经网络对不规则的、非线性的钢管销售系统进行模拟,通过BP算法,建立钢管销售预测模型.结果表明.基于人工神经网络进行钢管销售预测,可以较好反应出销售量的变化趋势,得到更为精确的预测结果.     

基于多元变权组合预测模型的物流需求预测

物流需求预测是保障物流服务供给和需求平衡的重要依据,也是现代物流企业发展研究的重点之一.本文应用斜关联度选取地区生产总值、三产增加值、全社会固定资产投资总额、社会消费品总额以及人口数量指标建立多元回归预测模型和多变量灰色预测模型,鉴于单项预测模型的局限性,以绝对误差平方和最小为目标,通过改进变权组合预测方法确定最佳变权系数,构建物流需求的多元变权组合预测模型.结果表明:多元变权组合预测模型预测效果更优,方法在物流需求预测中有较好的效果.     

几种无偏组合预测模型的分析

一、引言 对于同一预测问题,可以建立多个预测模型或由不同专家作出不同的预测。组合预测是以一种简单、实用和有效的方式综合各模型或专家预测的信息,以产生更好的预测效果。Bates和Granger(以下简称B-G)提出的组合预测模型是对可选的多个单项预测模型加权平均。记随机变量y_t的n个单项预测模型为、f_(it),B-G组合预测模型表示为     

我国上市公司多维财务指标的因子分析

在利用财务指标建立财务预测模型时，常常需要选取若干财务指标作为模型自变量，从而构成一个多维财务指标体系。但由于财务指标间存在关联性，导致建立起的财务预测模型出现多重共线性，从而影响模型的预测精度。为解决这一问题，本文以因子分析作为理论基础，从实证角度探讨财务指标体系的降维处理。     

对回归预测模型的改进

一、引言 回归预测模型是预测模型技术的一种,在实际中发挥着重要的作用。但不可否认,它的预测误差往往很大。这也是不足为奇的,因为它仅仅是一种趋势外推法。 众所周知,事物的发展不仅受长期趋势支配,还会受到周期波动和随机扰动的影响,从而呈现出以趋势线为中心的变动轨迹。可见,作为随机方程的回归预测模型仅考虑到长期趋势,没有考虑周期波动,这是预测误差较大的一个重要原因。为此,本文考虑周期波动对回归预测模型进行改进,从而提高了拟合优度,降低了预测误差。 二、对回归预测模型的改进 为方便起见,设ｙ关于Ｘ的回归预测…     

基于数据挖掘的电信宽带客户流失预测模型研究

宽带客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题,为此需要在客户流失之前作出预测,并通过相应营销手段挽留客户,文章通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型,以此获取即将离网的用户。     

会计信息失真探源及其治理措施

会计信息是经济信息的重要组成部分。利用会计信息的载体——凭证、账簿等,可以传递有关财务状况,经营成果,现金流量,财务状况变动等信息。对这些信息进行针对性的分析,就可以预测社会经济活动的变化趋势,对国民经济的管理和广大信息使用者都有很大的意义。然而,严重而又普遍的会计信息失真问题已成为困扰我国经济改革和发展的一大难题。本文对形成会计信息失真的原因进行了探究,并提出了有效解决会计信息失真几项治理措施。