世博会对上海旅游业影响的数学模型和计算

基于收集获得了上海市2010年5月到8月的世博会入园人数,结合经典的传染病模型,建立了改进的SIS模型来预测2010年9月和10月的世博会入园人数,从而得出世博会对上海旅游业影响的定量分析.     

负荷预测模型的建立及基于回归分析法的负荷预测

文章介绍了几种不同负荷特性的定义及预测模型。根据负荷预测的基本步骤,结合某地区电网历史数据实际情况分析研究,限于同一季节中,温差变化不大时,在超短期预测中选择出一种一元线性预测回归模型。应用于算例分析,最终得到预测结果,精度较高,说明了该方法的实用性和有效性。     

火力发电集团煤炭价格预测模型

随着煤炭市场化进程的加快,煤炭价格回归理性的预期将会增加。对于火力发电集团的个体,仍然存在重点煤和市场煤之分,这就需要结合发电企业煤炭构成实际情况,重点从国内年度重点煤数量、国内市场煤数量、进口煤数量对发电企业煤炭采购成本进行统计模拟分析,建立煤炭价格与这些变量的回归模型,从而实现对企业未来煤炭价格的预测。     

基于GNNM(1.1)模型的货运量及货运周转量预测

通过各种算法对货运指标进行有效预测,对于把握未来货运发展趋势有着非常重要的作用。文章将灰色预测与神经网络预测方法进行了有机结合,建立了一个基于灰色神经网络的预测(GNNM)模型。通过模型对货运量及货运周转量进行了预测,得到了较满意的结果,表明了模型具有较高的可靠性及实用性。     

基于Z-Score模型的我国房地产业上市公司财务风险的实证分析

在宏观经济紧缩和严厉调控政策的影响下,我国房地产企业已经出现了显著的财务风险。本文运用Z-Score财务风险预警模型,对在深市A股上市的61家房地产企业财务风险进行了实证研究,并在此基础上针对性地提出了房地产企业加强财务管理和风险防范的建议。     

基于可持续性发展的“完美风暴”预测研究

本文主要利用灰色微分预测模型预测了人口、能源、环境各子系统中主要指标在未来20年的增量,从而了解各子系统的综合发展趋势。利用层次分析法对各子系统的值进一步加权处理,得出SDS的综合发展水平,并—且引入发展持续度变量—S(t)量化了全球发展的可持续度。从可持续发展的角度,预测了"完美风暴"发生的可能性。     

谈复合预测技术在不确定性逆向物流需求预测中的应用

本文针对逆向物流的不确定性特点,创造性的提出采用灰色预测模型与时间序列预测模型相复合的新型预测模型对逆向物流实施过程中的回收数量、回收质量和回收时间的不确定性进行建模,并对其进行回收预测。通过模拟对比分析,发现该复合式预测模型在数据的拟合准确度方面大大提高,相对于单纯的时间序列预测和灰色预测其准确度分别提高了22%和18%,证明了该复合式预测模型对于逆向物流中的不确定性因素进行预测的有效性和准确性。     

我国短期宏观经济预测模型研究

本文构建了宏观经济联立方程模型,用以模拟经济运行系统,反映经济变量之间的动态关系,并且利用该模型对经济政策的效应进行模拟分析。结果表明,利率的提高分多次小幅调整,汇率保持小幅渐进升值,将有助于保持经济的稳定增长。收入政策的模拟分析表明,提高居民收入,对于拉动消费、刺激经济增长的作用非常显著。     

通货膨胀先行指标研究方法文献综述

<正>对通货膨胀的准确而快速的预测是中央银行货币政策有效实施的一个基础,这是因为货币政策操作存在的内部时滞和外部时滞使得政府运用货币政策治理通货膨胀的效力存在不确定性,而且事后的控制容易造成经济剧烈波动。为将通货膨胀消除于萌发阶段,保证经济平稳发展,中央银行迫切需要找到通货膨胀     

当前国际油价走势及我国应对高油价的对策

今年以来,国际油价继续在震荡中攀升。7月14日,纽约原油期货价格突破每桶78美元,与2002年平均油价相比,涨幅达2倍。这样的上涨幅度和持续时间前所未有。最近,我们运用油价和宏观经济预测模型,对当前国际油价走势及其对我国经济的影响进行了分析,并提出对策建议。