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。     

基于神经网络的湖南省货运量预测研究

文章基于神经网络模型,针对湖南省货运量进行了预测。研究表明,神经网络模型表现出了相当高的预测水准,最后指出了研究改进的方向。     

新陈代谢GM(1,1)模型在咸阳物流需求预测中的应用

本文根据咸阳近几年物流需求的发展情况,选取公路货运量作为评价物流发展的指标,利用传统GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型两种方法对未来几年咸阳的货运量进行预测,得出了咸阳物流业在未来几年会有较大发展的结论。为咸阳物流业发展的建设提供决策依据,并给出几点建议。     

浅析国内中小型航空公司货运未来发展之路

随着中国经济的快速发展,航空货运需求增长迅速,航空货运量与周转量呈现持续、快速增长态势,我国航空货运进入成长期,航空货运已经成为我国航空运输发展新的增长点,主要货运航空公司的主营业务收入和利润等指标都保持较,陕增长。为了增强竞争力,各航空公司纷纷调整经营战略,引进和运营全货机业务,赋予货运发展重要的战略地位,三大航的国航和东航先后成立了独立的专业化航空货运公司,南航将其货运业务单独剥离出来的意愿也甚嚣尘上,     

关注“克强经济学”

2013年"两会"之后,国际社会对中国经济改革的关注和思考日益增加,并围绕改革路线进行了设想。其中比较典型的是英国《经济学人》推出的"克强指数"和巴克莱银行推出的"克强经济学"。有趣的是,围绕"克强经济学"的讨论,甚至争议也就此展开。关注"克强经济学"在很大程度上就是关注着未来中国经济改革的道路和命运。     

三大指标

最近的克强指数很受关注。克强指数主要是建立在铁路货运量、银行已放贷款量和用电量三大指标的基础上,根据简单的回归分析结果赋予权重,分别是25％、35％和40％。据说吻合度很高,而且以真实性取胜。     

李克强指数与李克强经济学

"克强指数"的由来,源于李克强总理2007年任职辽宁省委书记时,喜欢通过耗电量、铁路货运量和贷款发放量三个指标分析当时辽宁省经济状况,英国《经济学人》自2010年底正式推出这一指数后,受到包括花旗银行在内的众多国际机构认可。由耗电量、铁路货运量和贷款发放量三个指标组成的"克强指     

基于GM（1,1）模型群的重庆货运量预测研究

货运量是货运市场体系中的重要统计指标,预测货运量发展趋势是制定货运发展战略的前提和基础。文章根据重庆市货运发展状况,收集了重庆2001-2011年货运量的数据,采用GM(1,1)模型群对重庆市货运量进行模拟、预测。经过模型精度检验,最后选择等维灰数递补GM(1,1)模型对未来四年内的重庆货运量进行预测。     

基于BP神经网络的货运量预测模型与实证分析——以新疆南疆兵团各师为例

为了科学合理地预测南疆兵团各师的货运量,以2006～2010年南疆兵团各师货运量数据为基准,基于BP神经网络算法,建立相应的预测模型,并采用Matlab编程求解,得到相应的南疆兵团各师货运量的预测值,通过与实际值比较分析,发现相对误差位于0.8％～7.8％之间,平均相对误差约为4.45％,计算结果符合精度要求,所得结果具有较好的说服力和可信度.     

中国国内生产总值增长率的相关因素分析——基于克强指数的研究

本文采用普通最小二乘法,建立中国国内生产总值增长率与“克强指数”相关指标间的关系实证模型,并对模型进行了经济意义检验、统计检验和计量经济学检验。研究表明：中国国内生产总值增长率与发电量增长率、中短期贷款增长率之间存在一定均衡关系。