组合预测法在贵州省物流人才需求预测中的应用

根据贵州省经济发展速度与目标,从物流总体发展的现状出发,以2005 ～2009年贵州省物流货物周转量、从业人员数为参考依据,利用组合模型,对未来7年内的贵州省物流人才需求量进行预测,并进行深度分析.     

基于灰色系统理论的金融业人才需求预测

随着知识经济时代的到来,金融业已发展成为社会经济的先导产业、风险产业和知识密集型产业,是现代经济的核心。文章依据相关资料数据,运用灰色系统理论研究了宁波市金融业2000-2006年人才需求量的变化规律,建立了宁波市金融业人才需求预测的灰色模型,并对宁波市未来5-6年金融业人才需求总量进行了预测分析,为人才管理和培养决策提供科学依据和参考。     

组合模型在公路客运量预测中的应用

针对公路客运量预测问题,在建立灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的基础上,利用最优加权系数法建立组合模型来对客运量进行预测。以此来避免单一模型的不足,从而提高模型的预测精度。通过2005-2009年安顺到贵阳的贵黄高速客运量模型的检验,证明组合模型是合理、可行的,并且具有较高的预测精度。     

组合模型在公路客运量预测中的应用

针对公路客运量预测问题,在建立灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的基础上,利用最优加权系数法建立组合模型来对客运量进行预测.以此来避免单一模型的不足,从而提高模型的预测精度.通过2005 -2009年安顺到贵阳的贵黄高速客运量模型的检验,证明组合模型是合理、可行的,并且具有较高的预测精度.     

基于小波的灰色动态组合模型及其在变形预测中的应用

针对GM(1,1)模型对随机波动性较大的数据列拟合较差,预测精度低的缺点,提出了基于小波理论的灰色动态组合模型,结合实测数据的研究表明,该模型预测精度远高于单一的灰色模型。     

最优加权组合预测及其应用

众所周知,单个预测模型仅包含或体现所研究系统的局部信息;用不同方法对系统进行模拟,往往是各有条件、各有特点,也各有不足。人们自然会想到,将若干种预测方法组合成一个预测模型,即用多个预测模型的有效组合或多个因素的科学综合,有可能比较合理地描述系统的客观现实,这就是组合预测。     

基于组合预测模型的区域仓储人才需求预测

近年来,物流业的飞速发展带来了对物流人才的迫切需求。仓储作为物流中的核心环节,其人才的缺乏已经成为亟待解决的重要问题。如何紧贴市场和产业需求,培养出适合仓储业发展的高素质人才,成为各个国家和地区关注的焦点。本文按照东部、中部、西部、东北四个区域,以现有的人才资料和数据为基础,运用GM(1,1)灰色预测模型和趋势外推法,对各地区的仓储人才进行需求预测,然后运用组合预测法对预测结果进行修正,并对预测结果进行分析,以期为区域仓储人才的规划与决策提供科学的理论参考。     

变权组合模型在货运量预测中的应用

文章采用变权组合模型对货运量进行预测.首先阐述了变权组合预测模型的基本原理,构建出以每个样本点处误差绝对值最小为原则的变权组合模型,并对求解过程进行一些改进;然后分别选择单项模型、定权组合预测模型以及变权组合预测模型预测上海市2002～2013年货运量,再对变权组合预测模型的预测精度进行检验;最后运用该模型预测上海市未来5年货运量.     

基于残差修正的组合模型在港口吞吐量预测中的应用

针对吞吐量的预测,借助趋势分析法和灰色GM(1,1)建立组合预测模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正,同时,以重庆港为研究对象进行实例分析,结果表明经修正的模型具有简便实用的优点,最后,对重庆港未来几年的吞吐量进行预测。     

基于残差修正的组合模型在港口吞吐量预测中的应用

针对吞吐量的预测,借助趋势分析法和灰色GM(1,1)建立组合预测模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正,同时,以重庆港为研究对象进行实例分析,结果表明经修正的模型具有简便实用的优点,最后,对重庆港未来几年的吞吐量进行预测.     

以人为本,促进城市经济建设可持续发展——2007-2015年黑龙江省人才资源需求预测

本文依据相关统计数据及其相互关系,推算出黑龙江省历年从业人才资源总量,并构建GM(1,1)模型和二元线性回归模型,在此基础上,分别对黑龙江省2007-2015年从业人才需求进行了预测,并运用二模型最优组合预测对预测结果进行修正.由此,提出了实现预测目标的策略建议,为黑龙江省人才开发和培养决策提供参考.     

组合预测方法研究综述

相较于传统预测方法,组合预测在预测精度以及信息的利用上得到了很大的提高。文章将组合预测分为了线性与非线性两类,总结了5种主要的组合预测模型以及各种组合系数的计算方法,分析了组合预测未来的发展趋势。     

灰色预测模型在公路货运量预测中的应用

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,可有效地处理小样本、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。     

自适应单指数平滑法在需求预测中的应用

可靠、准确的需求预测是现代供应链正常运转的前提;单指数平滑法作为重要预测方法得到广泛应用。本文针对单指数平滑法中存在的不足,在分析基础上提出改进算法,并就算法思想、计算方法和预测结果进行了比较分析;改进算法在预测精度、非平稳时间序列适应性等方面效果有明显提高,对企业需求预测具有较好的指导意义和参考价值。     

Combining historical and preliminary information to obtain timely time series data

A method is presented to improve the precision of timely data, which are published when final data are not yet available. Explicit statistical formulae, equivalent to Kalman filtering, are derived to combine historical with preliminary information. The application of these formulae is validated by the data, through a statistical test of compatibility between sources of information. A measure of the share of precision of each source of information is also derived. An empirical example with Mexican economic data serves to illustrate the procedure.     

基于熵权灰色组合预测模型的区域能源需求预测研究

本文在充分考虑传统GM(1,1)模型所存在缺陷的基础上,结合灰色预测模型的最新理论成果,提出了基于GM(1,1)模型,新陈代谢模型,离散DGM模型三种灰色预测模型的组合预测模型,采用熵值法来确定组合预测模型中各单项方法的权重,并以湖北省为例,对湖北省2001-2010年能源需求总量进行实证研究,结果表明基于灰色组合预测模型的预测精度明显高于三种单项预测方法的精度,证明了该模型用于区域能源需求预测的科学性和有效性,在此基础上对2011-2015年湖北省能源需求进行了预测。     

灰色预测模型在客运量预测中的应用

运用灰色理论,根据2000～2009年宁波市客运量数据,建立灰色GM 1,1预测模型并进行预测,结果表明预测精度较高,说明了该方法用于客运量预测的可行性和有效性,并在此基础上对2010～2014年的宁波市客运量作出预测。     

基于时间序列模型在物流需求预测中的应用

本文采用时间序列模型进行物流需求预测，用实例从数据平稳性的判断，平稳化、标准化，建模，经模型的识别、定价、参数估计和检验，到预测及误差和置信区间的计算，详细地说明了时间序列模型在物流需求预测中是如何应用的。结果表明该ARMA模型能够较好地拟合并可获得较高的中短期预测精度。     

外资物流公司在华并购的动因

伴随着中国的物流市场的开放,部分国外物流巨头选择在华并购本土物流公司,有代表性的包括美国耶路并购上海佳宇物流、世能达并购天津宝运物流、万络环球并购熙可物流,中东Agility并购百岁物流,澳大利亚Toll全盘接手新科安达。传统的FDI理论为物流公司跨国并购提供了理论基础研究框架,但物流企业跨国投资有不同选择,主要包括新建海外分公司(或代表处),依靠现有国外分公司发展,合资和跨国兼并。由于中国大陆2005年底才完全开放物流市场,很多跨国物流公司为开展业务在此之前已经在华设立了代表处或合资企业。2006年开