广西城乡收入差距变化趋势预测

本文以广西统计年鉴2000-2010年城乡收入差距时间序列数据为依据,运用灰色GM（1,1）模型对其发展趋势进行了短期预测得出城乡收入差距会进一步拉大的结论并在此基础上提出了相关的政策建议。     

基于GM（1，1）模型对房地产投资额的预测研究——来自四川省成都市的经验证据

针对房地产开发投资额样本数据少、受各种因素影响具有不确定性的特点,运用灰色理论中应用最为广泛的GM（1,1）模型,以2004年以来成都房地产开发投资额的年统计数据为样本,对成都2009年的房地产开发投资额进行拟合。实证分析过程中通过弱化缓冲序列算子的作用．调整了样本数据的增长速度,实证结果表明GM（1,1）模型在房地产开发投资额预测方面精度较好。能够用该GM（1,1）模型对成都未来的房地产开发投资额进行预测分析,为政府、投资者、消费者的决策提供参考意见。     

湖北省粮食产量灰色关联分析与预测

根据2003-2009年湖北省的粮食统计资料,运用灰色方法对影响粮食生产的诸人文因素进行灰色关联分析,并运用GM（1,1）模型对未来几年的粮食总产量进行预测。分析结果表明,8个主要影响因子与粮食总产量呈显著关联,其中粮食播种面积、有效灌溉面积、第一产业从业人数、粮食单产和化肥施用量是影响湖北省粮食总产量的5个重要的因子;预测结果则表明,未来几年湖北省的粮食总产量将持续上升,湖北省人均粮食产量也同样呈上升趋势,这将为湖北省农业的可持续发展提供参考。     

河南省第三产业发展影响因素分析及对策研究

本文通过灰色系统理论中的关联分析方法和GM（1,1）模型,对河南省第三产业发展的影响因素进行了关联分析,并在发展趋势预测的基础上,进行了趋势关联分析,揭示了河南第三产业及影响因素的动态发展趋势。研究结果明确了河南省第三产业发展可依赖的主要因素,从而为河南第三产业发展水平提升、科学决策提供了理论依据。     

基于新陈代谢GM（1，1）模型的居民消费价格指数预测

影响居民消费价格指数的因素很多.一般的回归模型难以全面涵盖这些因素并预测其未来走势,而运用新陈代谢GM(1,1)模型对未来我国居民消费价格指教进行预测的结果表明.在2009年~2015年间我国CPI年平均涨幅为3.75%,超过3%的警戒线,我国将长期处于温和通胀阶段.使用新陈代谢GM(1,1)模型预测的CPI未来走势还较为精确.     

全国房地产价格的GM(1,1)模型预测研究

根据1998年至2009年的全国房地产平均价格的变化特征,选择GM(1,1)模型的微分方程模型,运用Excel、Matlab等软件对全国房地产平均价格进行数值拟合,并通过检验分析,说明了模型选择的合理性。利用该模型对全国房地产平均价格进行了预测,分析了房地产价格增长的原因及未来发展趋势。     

我国居民消费价格指数的预测分析——基于残差修正的改进GM(1,1)模型

我国居民消费价格指数受到诸多因素的影响,导致数据波动性较大,单纯地采用灰色预测模型无法更加准确地进行预测,因此本文提出了基于残差修正的改进GM(1,1)模型。首先,本文介绍了改进GM(1,1)模型的建立方法与步骤;接着结合2007²011年我国居民消费价格指数建立新的预测模型,并用2012年数据对模型进行验证合格,可以用来预测未来几年我国居民消费价格指数,便于对我国未来居民消费价格指数的宏观调控。结果表明,该预测方法是可行的,为相关预测提供了理论依据。     

组合预测模型在期货预测中的应用——基于灰色关联度

基于传统的GM（1,1）灰色预测模型,为了综合运用新老信息,采用等维递补的方法得到单个灰色预测模型,然后基于改进的灰色关联度这一相关性指标来确定权重,提出了一种组合预测模型.应用该模型对菜粕期货价格进行预测,预测结果表明该模型是有效的.     

灰色理论在工程投资估算中的应用

正确进行项目投资估算,可以合理确定项目投资规模,控制项目总造价,较准确地反映出项目的经济效益情况。以灰色系统理论为基础建立预测模型,并通过实例介绍了该模型的具体应用,对工程单方造价进行预测,为建设单位投资估算提供数据支持。     

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。     

美国次贷危机原因及对我国的影响

目前,次贷危机引起的全球性金融危机远未真正结束,随着损失的进一步显现,对全球金融市场的影响需要进一步观察.我国是新兴的社会主义市场经济国家,在经济发展过程中不可避免地要遇到各种市场风险和问题.反思这场金融风暴,研究分析其产生演变的原因,并从中获得对我国发展金融业的重要启示,将有助于我国经济持续健康发展.     

美国次贷危机原因及对我国的借鉴

自上世纪80年代"里根革命"(Reagan Revolution)以来,美国政府一直朝减少市场干预的方向发展。但愈演愈烈的美国次贷危机,却迫使美国政府出重手救市,其刚实施的住房援助法案,某种程度上更是一种"准国有化"行为。     

基于支持向量回归的股市波动性预测

详细介绍利用支持向量回归方法进行金融时间序列预测的建模原理。将其应用到深圳股票市场的数据,进行预测。最后运用6种误差统计量对预测结果与基于BP算法、基于ARCH（1,1）模型、基于GARCH（1,1）模型的4种预测结果进行比较,并得出结论：基于支持向量回归的预测方法最优。     

基于遗传算法的我国居民消费价格指数短期灰色预测研究

针对传统灰色GM(1,1)预测模型存在精度差的问题,提出采用遗传算法对其进行改进。利用改进的GM(1,1)模型,根据2006年1月至2008年3月共27个月我国居民消费价格指数的统计资料,对2008年1-3月消费价格指数进行了预测,与实际消费价格指数和传统GM(1,1)的计算结果进行比较研究,结果表明改进的模型预测精度高,预测结果好,最后对未来三个月居民消费价格指数进行了预测并进行了分析。     

基于灰色预测GM(1,1)模型的四川省GDP总量预测

本文采用灰色预测GM(1,1)模型对四川省GDP总量进行科学预测。     

灰色预测在股票预测中的应用

对股票价格的预测,直接影响投资者的投资决策,与投资者的经济利益密切相关。股票市场特有的波动性和不确定性,给股票的预测带来困难。灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统,应用于股市预测的探索已经取得一定成就。     

基于动态灰色模型的丽江GDP预测分析

党的十八大明确提出2020年全面建成小康社会的宏伟目标。通过丽江市统计局获得2007年到2013年丽江生产总值及城乡居民收入的数据,以2007年至2013年的丽江生产总值为基础建立GM(1,1)模型并进行求解,分析模型的相对误差,级比偏差,可知GM(1,1)模型精度较高,用来预测2014年以及以后丽江每年生产总值。     

房价变动优化分析

为预测未来房价的变动范围,根据往年的房价应用GM(1,1)模型,并结合灰色-马尔科夫模型对房价进行预测。考虑到影响房价的诸多因素变量,对给定的多个因素应用回归分析加以确定。从市场投机因素和政府的调控手段出发优化模型,通过模型分析给出合理的建议。