广义加权平均组合预测在市场需求预测中的应用

运用广义加权平均组合预测模型进行市场需求预测,以克服传统的单一市场预测方法的不足,通过实例分析研究,组合预测能获得更好的预测效果。     

我国财政收入的影响因素及其预测方法评价

财政收入是国家提供公共产品和服务的基础保障,精准的财政收入预测则是优化财政预算,引领精细化、科学化财政管理的前提条件.经济发展程度、物价水平、宏观经济环境、税基变化、收入分配差距、企业经营状况、税收政策、征税成本等因素都在不同程度上影响未来财税收入的变化,各项因素之间的交叉与复合作用进一步加大了财税预测的难度.在综合比较和评价灰色分析法、逐步回归法、协整分析法和组合分析法的基础上指出,不同地区的财税环境存在很大差异,合理的财税预测必须考虑地区的特殊性,选择相应的解释变量和预测方法,同时完善财税工作机制,完善财税预测体系,提高财税预测的专业化程度.     

因子分析在优选预测中的应用

本文针对传统优选组合在评判指标上存在单一性的缺陷,将多元统计中的因子分析方法引入到多指标的综合评判,从而优选出最佳预测方法,并通过实证分析,说明该方法有较强的自适应性和较高的预测精度.     

NDF与人民币汇率预测研究

无本金交割远期外汇是一种衍生金融工具.随着NDF的产生及其在亚洲的迅速发展,人民币无本金交割远期外汇市场也逐步形成并且壮大.按照汇改前后的时间段将国内学者对NDF的研究进行了对比和综述之后,通过对之前学者的研究提出新的想法:NDF是可以作为人民币汇率预测的一个重要因素参与其中,而利用多个参数组合预测人民币汇率的准确性较传统预测法有明显的优势.     

2008—2020年我国粮食产量的预测分析

改革开放30年来,我国粮食产量大幅度提高。但是粮食生产并不是一个稳定变化的过程,而是呈波动增长的态势。本文首先运用HP滤波分析方法将我国1988—2007年的粮食产量分离为波动序列和时间趋势序列,在此基础上对趋势序列建立了三次抛物线模型。分别利用三次抛物线模型、灰色预测模型以及组合预测方法拟合估计了我国前20年的粮食产量,并分析了三者的拟合精度。结果显示,组合预测模型能够提高预测精度。并利用该方法进一步预测了2008—2020年我国的粮食产量。     

组合预测模型在安徽省人均GDP预测中的应用

本文以安徽省1990年至2007年安徽省人均GDP为样本,在三个单一预测模型的基础上建立了非最优正权组合预测模型。为了提高预测精度,引入最优线性组合预测模型,将几个单一预测模型有机地组合起来。综合各个预测模型的优缺点,通过使组合预测误差平方和最小,确定各单一预测方法的权重系数,得到最优线性组合预测模型,并对未来5年安徽省人均GDP进行了预测。研究表明该模型在实际预测工作中具有较好的实用性。     

社会消费品指数的时间序列建模及组合预测

分别用三种时间序列模型对我国社会消费品零售总额(指数)进行建模预测与比较,通过计算结果可以验证:组合预测能有效地提高预测的可靠性与精确度。     

中国对外贸易预测定量方法的研究综述

对外贸易对于推动中国经济发展具有重要作用,一个合理、恰当的对外贸易预测结果有助于制定适合经济发展的对外贸易政策和措施,进而精确预测对外贸易具有重要意义。本文较为详细梳理了中国对外贸易额预测的各类相关文献,从计量模型、时间序列模型、非线性模型、组合模型四个方面对各种定量预测方法进行归纳总结。     

经济预测中的线性组合模型及其实证

经济预测仅使用单项模型方法存在较大的风险,通过组合不同的单项模型,可以更加充分利用各个模型所提供的信息,从而构造出比单项模型效果更好的组合预测模型。以福建省居民人均消费水平为例,分别建立线性回归模型、灰色系统模型与指数增长模型,并在此基础上建立线性组合预测模型,对这些模型的预测效果进行实证比较分析。     

股票价格的灰色预测

本文将灰色系统理论应用于股票市场中股票价格的预测,建立G M(1,1)模型,并对深圳股票交易所的日、周、月综合指数分别进行预测与比较.分析结果表明,该模型对股票价格的短期预测具有较高的预测精度,而长期预测的精度有所下降.     

基于组合预测模型的长三角地区冷链产品产量预测

及时地预测冷链产品产量,对于冷链产品的生产与物流的良性发展具有重要的作用。文章以国家统计局数据为基础,分析了2002—2011年长三角地区冷链产品的产量趋势和产量结构,并利用最优加权法确定权重,建立了基于灰色预测模型,对组合预测模型进行误差分析,最后应用组合模型预测出2012—2016年长三角地区冷链产品的产量,在此基础上提出相关建议。     

金融市场风险测量方法综述

近十来年,风险测量方法在收益和风险剧烈波动的股票市场中的作用日益突出,无论是金融机构还是监管当局对金融市场风险的管理与测量也都给予了足够的重视,回顾与展望金融市场风险测量研究方法对于该方面的研究也具有一定的积极意义.     

基于CARR模型和GARCH模型的股市波动性预测研究

金融资产波动性建模和预测是金融理论与实践中的一个重要课题,已经有了许多建模与预测方法。本文利用我国股市的高频数据进行实证研究,分别运用CARR模型和GARCH模型进行波动性预测,进而对两个模型的预测能力进行对比,结果表明:CARR模型在波动性预测方面比GARCH模型的效果更好。     

基于CARR模型和GARCH模型的股市波动性预测研究

金融资产波动性建模和预测是金融理论与实践中的一个重要课题,已经有了许多建模与预测方法。本文利用我国股市的高频数据进行实证研究,分别运用CARP,模型和GARCH模型进行波动性预测,进而对两个模型的预测能力进行对比,结果表明：CARP,模型在波动性预测方面比GARCH模型的效果更好。     

基于SV模型的深圳股市波动的预测

首次应用基本SV(stochasticvolatility)模型及其扩展ASV(asymmetricstochasticvolatility)模型来预测深圳股市的波动,并根据对称和非对称两类评价准则,对SV类模型的预测效果与常用模型的预测效果做了比较。结果表明,对于深圳股市基本SV模型具有最好的预测效果;ASV模型的表现稍差于基本SV模型,但好于GARCH模型;GARCH模型的预测效果不稳定,随评价准则的不同而有显著差别。     

基于多种模型的福建省入境游客量预测

准确的旅游需求预测可以为政府和产业部门的旅游决策提供重要信息。根据福建省1985-2010年的26年入境游客量统计数据,利用移动平均、指数平滑、GM（1,1）、ARIMA（1,1,1）和GM-ARIMA 5种模型对未来5年入境游客量进行尝试性预测。通过对拟合过程的比较,发现以上5种模型均适用于福建省入境游客量的预测,但以GM-ARIMA组合模型拟合效果最佳,二次移动平均模型拟合效果最差。预测结果表明,至2015年福建省入境游客量大约可达520～580万人次。另外,研究结果支持目前国际上普遍认同的组合模型可以有效提高预测精度的观点。     

安徽省地方财政收入的组合预测模型研究

地方财政收入预测是加强宏观经济管理和提高决策水平的重要前提和基础。为了科学预测地方财政收入,创新预测的方法,文章结合地方财政收入的构成内容以及结构特点,分别采用指数预测方法、时间序列预测方法、回归预测方法建立三种单项预测模型,在此基础上构建地方财政收入的几何贴近度的最优组合预测模型,并对安徽省＂十二五＂期间的地方财政收入进行了预测。     

我国房地产市场需求预测模型研究

通过对影响我国房地产市场需求的各种经济、非经济因素进行分析,建立统计预测模型。并以西安市为例,首先应用SPSS进行各因素的相关分析,完成自变量的筛选;其次通过回归分析对选定的自变量(年人均可支配收入、城镇储蓄存款、年末市区总人口)建立三元一次需求预测模型;最后运用一元线性回归完成各自变量值的预测,结果得出未来五年西安市房地产需求量会上升,并以此映射未来一段时期我国房地产市场的需求量也会有所增加。     

论民俗旅游开发研究的一般方法

民俗旅游已成为世界和我国旅游业的一个亮点,如何对蕴藏丰富的民俗旅游资源进行开发,需要对方法问题有一个理性的认识和把握,从民俗旅游的资源开发和市场开发两个角度,提出了应用调查法、比较法、综合法、形象定位法、市场预测法对民俗旅游的系统开发方法。     

陕西住宅市场的分析与发展预测

由于住房体制改革、城镇化等因素的影响，陕西住宅市场呈现活跃状态。在住宅供给上，住宅投资额不断增加，土地供应量增大，住宅价格不断上升；在住宅需求上，由于政府主导政策偏向市场化以及家庭收入的增加等因素的影响，住宅需求旺盛。据此预测，陕西未来住宅市场需求潜力巨大，同时本文用统计软件对未来几年的住宅需求发展作了定量预测。