灰色系统理论在全社会固定资产投资分析中的应用

灰色系统理论以部分信息已知、部分信息未知的不确定性系统为研究对象,通过对已知信息的生成开发,提取有价值的信息,实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。采用灰色系统理论研究投资问题,依据往年全社会固定资产投资数据,建立固定资产投资额序列的GM(1,1)灰色预测模型群,并给出2011—2015年全社会固定资产投资额的预测值。预测结果显示:灰色系统理论应用于固定资产投资分析精度较高,具有一定的理论依据和现实意义。     

灰色预测模型在商务谈判中的应用

商务谈判中,谈判对手价格让步幅度的预测将直接影响企业的切身经济利益,因而对预测的准确性要求较高.本文拟尝试将灰色系统理论应用于价格谈判中,建立GM(1,1)灰色预测模型,该模型采用了白化灰导数背景值的方法建立微分方程模型,具有建模方法简单、操作性强的特点,适用于"少数据"、"贫信息"的系统研究,符合价格谈判的特点和规律.本文运用实例说明该模型具有较高的预测精度和应用价值,以期为相关理论研究提供参考.     

灰色预测模型在江苏省GDP预测中的运用分析

从理论和实际应用上探讨灰色系统建模的原理,分析GM(1,1)模型的运用与检验过程。灰色预测模型既是灰色系统理论的重要内容之一,也是预测理论与应用中被广泛使用的一种预测方法,因此,对灰色预测模型的研究具有重要的意义。首先建立一个1978-2009年的江苏省GDP的时间序列数据,然后运用GM(1,1)模型进行预测,检验结果显示GM(1,1)模型能够提供精确的预测。     

信息不确定性情况下投资者对资产定价的影响因素探析

未来的信息分为两种情况,一种是未来信息的风险是确定的,称为风险情况,另一种是未来信息的风险是不确定的,称为不确定性情况,不确定性情况下的风险质量要更加的差。本文通过加入信息变量,来描述投资者对未来信息的不确定性的一种态度,将这种信息变量加入到风险因素中,在股利折现模型的基础上推导出不确定性情况下的信息与资产价格的关系,得到新的资产定价公式,最后通过研究"5.12"汶川地震这一信息对四川长虹股票价格的影响来对模型进行实证检验。     

初始值优化的离散灰色预测模型

针对经典GM(1,1)模型的不足,研究了离散GM(1,1)模型选取不同初始迭代点的模拟数据增长率特点.应用最优化技术求解初始迭代点,证明了改进的离散GM(1,1)模型能够完全模拟指数序列.提出了两类分段修正离散GM(1,1)模型,对建模机理进行了证明,并对改进模型进行了推广.结果表明,优化初始迭代点的分段修正离散GM(1,1)模型能够完全拟合分段等比序列.     

GM(1,1)幂模型求解方法及其解的性质

根据灰色系统信息覆盖的基本原理,给出了GM(1,1)幂模型中参数a的估计方法.讨论了a的不同取值对模型解的影响,对其白化微分方程解的定理进行了补充,并给出了白化微分方程解的优化方法.结果表明,所提出的建模方法更能适应于一类具有饱和状态或发展变化受众多因素影响的波动原始序列,在0＜a＜1且a＞0和a＞1且a＜0两种情形下,GM(1,1)幂模型与灰色Verhulst模型具有相同的极限性质,但模拟预测精度高于灰色Verhulst模型.     

浙江省水产品冷链物流需求预测

根据浙江省农产品冷链物流的发展现状确定预测指标，从传统的GM(1,1)、新信息GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)选取合适的模型对2010—2019年浙江省水产品的冷链物流需求量进行趋势预测及精度检验。结果表明，新陈代谢GM(1,1)优于其他两种模型，利用该模型得到的预测结果对浙江省水产品冷链物流相关的建设投入具有可靠的参考价值。     

灰色改进GM(1,1)模型在保定市FDI预测分析中的应用

FDI即外商直接投资,以保定市2000-2006年FDI数据为基础,运用灰色系统理论,建立了常规GM(1,1)模型和改进的GM(1,1)模型。改进的GM(1,1)模型优于常规GM(1,1)模型,其精度更高。应用改进的GM(1,1)模型预测了保定市2007-2010年FDI,并分析了预测结果。结果符合保定市的实际情况。     

基于改进灰色模型在电力负荷预测中的应用

在电力负荷预测中,灰色GM(1,1)模型比较有效,但在实践中由于电力负荷情况的复杂性和多样性,改模型还是存在一点的问题,比如,预测误差较大,精度不能满足要求.为满足电力事业的发展,对灰色GM(1,1)模型进行必要的改进,利用等维新信息递推模型进行负荷预测,通过实例分析表明,可提高预测的精度.     

信息不确定性情况下投资者

未来的信息分为两种情况,一种是未来信息的风险是确定的,称为风险情况,另一种是未来信息的风险是不确定的,称为不确定性情况,不确定性情况下的风险质量要更加的差本文通过加入信息变量,来描述投资者对未来信息的不确定性的一种志度,将这种信息变量加入到风险因素中,在股利折现模型的基础上推导出不确定性情况下的信息与资产价格的关系,得到新的资产定价公式,最后通过研究“512”汶川地震这一信息对四川长虹股票价格的影响来对模型进行实证检验.     

基于灰色预测模型的山东省公路货运量预测分析

文章论述了灰色预测模型在公路货运量预测中的应用技术、方法与程序。该方法利用了累加生成手段和微分方程描述的灰色模型,与目前常规货运量预测理论和模型相比,可有效处理小样本、贫信息的不确定系统,并在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性。应用灰色系统中的GM(1,1)模型对1999-2010年山东省公路货运量进行分析和研究,通过运行预测模型并与原历史数据进行比较,确认预测模型准确度较高;最后以此预测模型对山东省2012—2017年的公路货运量进行了预测。     

基于灰色GM(1,1)模型的房地产开发价值预测研究

本文针对如何预测房地产开发完成后的价值的问题,应用灰色系统GM(1,1)预测模型,对开发完成后的房地产价值进行预测,并进行实证分析。实证结果表明GM(1,1)模型在房地产未来开发价值预测方面精度较好,能够精确反映房地产销售市场的动态变化趋势,对房地产市场行情预测、房地产销售市场宏观管理的决策均有参考价值。     

GM(1,1)模型在城镇经济规划中的应用

我国学者邓聚龙教授在1982年3月首次提出"灰色系统理论",GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,它是由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的模型。通过利用GM(1,1)模型的j建模机理,对某矿业经济区某几年的经济总量进行估算分析,验证此模型可应用于城镇经济规划。     

物流量预测的灰色残差修正模型

采用残差修正GM(1,1)模型建立区域物流量灰色预测模型。通过对某区域物流量预测的实例分析,对比普通GM(1,1)和残差修正GM(1,1)模型的预测结果,证明残差修正GM(1,1)模型在预测物流量时精度高、结果可信。     

MGM(1,1)模型在服装产品订单量预测中的运用研究

随着服装产品消费需求日趋呈现多样化和个性化,服装产品的生命周期逐渐缩短。处于服装供应链上游节点企业,制造商需要精准地预测服装产品订单量,否则会产生"部分服装产品缺货、部分服装产品积压"的问题,进而给企业带来一定量的经济损失。为此,本文以A公司为例运用MGM(1,1)模型来预测SFO产品和SCS产品年订单量问题。研究表明,与传统GM(1,1)模型相比,MGM(1,1)模型预测精准性更高。     

基于GM(1,1)宏观经济预测及相关对比分析

本文基于灰色系统理论,运用相同的国内宏观经济数据,进行了GM(1,1)模型的构建和选择,并与正交尺度网络模型以及BP模型、小波神经网络模型等预测结果进行了对比研究,结果表明,本文所建立的GM(1,1)模型在有效性方面具有一定的优势。最后,本文运用GM(1,1)模型对我国未来5年国内生产总值的发展情况进行了预测,结果表明,在宏观经济环境不变的情况下,未来5年我国国内生产总值能够实现翻番。     

基于灰色模型与BP神经网络的青岛旅游需求预测模型

本文主要研究青岛市旅游需求预测的有关问题。本文首先对搜集的数据进行无量纲化处理,利用主成分分析得到影响旅游需求的主成分,以旅游人口建立GM(1,1)模型,进而将模型推广到GM(1,N)模型,并进行残差检验确保其可靠性;其次,对影响旅游需求的因素进行GM(1,1)灰度预测,并利用预测数据建立BP神经网络模型对GM(1,1)模型进行优化改进,最后,分析得到运用BP神经网络模型进行预测的结果更为准确。     

不确定性会计刍议

我国不确定性会计的研究无论在理论还是在实务方面基本上处于起步阶段,未形成一套公认的、可以在实践中运用的理论方法体系。采用规范研究的方法,借鉴信息经济学的基本原理,对不确定性会计问题进行系统的分析,以期为不确定性经济业务的会计处理,构建一个理论框架。     

新古典完全竞争模型中不确定性问题初探

新古典完全竞争模型是否包含有完全信息假设,有着明显的分歧;完全信息意味着对不确定性的排除,但在模型中完全信息假设本身存在问题,模型在过程与结果方面都有不确定性的存在;不确定性引入模型后的分析本身还是个不确定性问题;这一问题的探讨揭示出完全竞争模型与自由竞争理念之间是更为广泛的知识论与价值论的关系的一种体现。     

物流需求量的灰色系统预测分析

本文首先说明了物流需求预测的重要性,指出了灰色系统预测模型在物流需求预测中的应用价值。根据灰色绝对关联度,分析了相关经济影响因子对物流需求量的影响程度,然后举例说明了考虑相关经济因素对物流需求量影响的GM(1,N)模型系统预测比GM(1,1)模型单变量预测更有效。