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我国企业债券市场明显滞后于整个资本市场的发展,加快发展企业债券市场的呼声日高。但是去除企业债券发展的束缚是一个渐进的过程。在此背景下,本文对我国企业债券融资发展进行定量预测。考虑到影响我国企业债券发展的因素较多且不确定,笔者采用灰色系统GM(1,1)模型进行预测。GM(1,1)模型是有偏差的灰指数模型,其精度取决于背景值的构造形式和初始条件的选取。已有的研究文献均是从一个侧面单独改进GM(1,1)模型,这里,笔者提出一种同时优化背景值和初始条件的新GM(1,1)模型。笔者发现新优化GM(1,1)模型比单独优化背景值或单独优化初始条件有更高的模拟精度。在此基础上,利用新改进GM(1,1)模型对我国2010年之前的企业债券余额进行了预测。 相似文献
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基于改进灰色理论的城市物流量预测——以浙江龙泉为例 总被引:1,自引:0,他引:1
市域物流量受多方面因素影响,很多因素我们无法确切掌握,具有灰色系统的特征.本文使用改进的GM(1,1)模型对龙泉市物流量进行测算,通过残差检验与后验差检验证明了模型具有较高精度,研究了改进的GM(1,1)模型适用范围.通过与移动平均法、指数平滑法、标准GM(1,1)模型对比,证明了改进的GM(1,1)模型的优越性.对浙江省龙泉市2008-2012年的物流量进行动态预测,为政府部门制订物流规划提供了参考依据. 相似文献
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利用缓冲算子提高数据序列光滑性是提高灰色GM(1,1)模型预测精度的重要途径之一。在对缓冲算子和已有强化缓冲算子研究的基础上,构造了一类新的强化缓冲算子(strengthening buffer operator,SBO),有效地解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题,实例分析结果表明:这类新的强化缓冲算子能显著提高数据预测模型的预测精度。 相似文献
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本文运用缓冲算子和灰色GM(1,1)模型,对中国能源消费总量和单位GDP能耗进行了模拟和预测,在能源消费预测结果的基础上,构建了两种控制策略模型,并以中国单位GDP能耗预测为例进行了算例分析。研究结果表明,灰色模型较好地模拟和预测了中国能源消费总量和单位GDP能耗。中国在“十二五”期间的节能潜力很大,能顺利完成能源消费总量的指标。“十二五”安全控制策略为[0.48,1),即国家在“十二五”期间的控制力度应调整为“十一五”控制力度的0.48~1倍之间。 相似文献
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本文以1999-2011年中国电力消费量为样本数据,运用改进的GM(1,1)模型对其进行拟合和预测;并运用周期性残差修正模型对IGM模型的预测残差进行修正;综合两者得到含周期性残差修正的IGM组合模型,然后利用此组合模型预测2012和2013年中国电力消费量,最后,采用后验差检验法对组合模型的预测精度进行检验。预测结果表明:组合模型预测精度达到一级精度"好",并且中国电力消费量在未来几年将继续保持上升的趋势。 相似文献
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针对GM(1,1)幂模型幂指数和初始条件优化问题,提出了一种基于初始条件和幂指数协同优化的方法。根据新信息优先原理,通过引入权重信息控制函数优化初始条件,表现新旧信息在初始条件构建中作用大小的变化规律,最大限度提取小样本序列中的有效信息,反应新旧信息共同对系统趋势变化的影响;以平均相对误差最小化为目标,参数间约束关系作为条件,构建非线性优化模型,实现GM(1,1)幂模型的幂指数和初始条件协同优化。最后,通过我国网络购物用户规模预测实例研究表明,优化的模型实现模型平均相对误差在理论上的最小化,其建模效果要优于其他对比模型,并将其用于2016-2020年网购用户规模预测,表明本文模型的实用性和有效性。 相似文献
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Using a Grey model optimized by Differential Evolution algorithm to forecast the per capita annual net income of rural households in China 总被引:1,自引:0,他引:1
China is a major developing country where farmers account for over 57% of the population. Thus, promoting a rural economy is crucial if the Chinese government is to improve the quality of life of the nation as a whole. To frame scientific and effective rural policy or economic plans, it is useful and necessary for the government to predict the income of rural households. However, making such a prediction is challenging because rural households income is influenced by many factors, such as natural disasters. Based on the Grey Theory and the Differential Evolution (DE) algorithm, this study first developed a high-precision hybrid model, DE-GM(1,1) to forecast the per capita annual net income of rural households in China. By applying the DE algorithm to the optimization of the parameter λ, which was generally set equal to 0.5 in GM(1,1), we obtained more accurate forecasting results. Furthermore, the DE-Rolling-GM(1,1) was constructed by introducing the Rolling Mechanism. By analyzing the historical data of per capita annual net income of rural households in China from 1991 to 2008, we found that DE-Rolling-GM(1,1) can significantly improve the prediction precision when compared to traditional models. 相似文献
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针对传统GM(1,N)模型未考虑参数随时间变化的动态特征及未明确驱动因素作用机制的问题,首先引入线性时变参数以及驱动因素控制函数,构建基于驱动因素控制的线性时变参数DLDGM(1,N)模型,论证DGM(1,1)、NDGM(1,1)、TDGM(1,1)、DGM(1,N)、DCDGM(1,N)模型均是该模型在不同参数取值下的特殊形式;然后基于白化信息充分和匮乏的两种情况,给出驱动因素控制参数的识别方法;最后应用所提模型对河南省粮食产量进行预测,验证模型的有效性和实用性。 相似文献
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GM(1,1)是结构信息不完全的灰色预测模型,但当前其模拟及预测结果的实数形式不满足灰色理论解的非唯一性原理。文章从GM(1,1)网络模型出发,分析了灰作用量的背景与内涵,还原了影响因素不确定条件下灰作用量的区间灰数形式,构建了具有非唯一解的新型GM(1,1)均值差分模型。新模型具有更加完善的体系结构,同时能实现对传统 GM(1,1)均值差分模型的完全兼容。应用新模型对我国电力能源消费量进行建模,结果显示其建模结果的合理性优于传统 GM(1,1)模型。本研究成果对丰富灰色预测模型理论框架、完善灰色预测模型结构体系具有积极意义。 相似文献
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基于二次插值的GM(1,1)模型预测方法的改进 总被引:4,自引:1,他引:4
从理论上分析了GM(1,1)模型中背景值的计算,指出文[11]利用Newton-Cotes公式构造模型背景值的方法是不可靠的,提出用二次插值构造模型中的背景值,同时用最小二乘法对预测公式中的初值进行改进,并用改进的方法进行了短期预测.其理论分析及仿真结果均表明本文所提出的方法有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径. 相似文献
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Although the grey forecasting model has been successfully adopted in various fields and demonstrated promising results, the literatures show its performance could be further improved. For this purpose, this paper proves that the growth rate of the simulated value of the grey model GM(1,1) is a fixed value. If the growth rates of the primary sequence are equate, the fitted value deriving from GM(1,1) is the same as the primary sequence, otherwise greater error would occur. In order to overcome shortcoming of the fixed growth rates, extend the traditional GM(1,1) model by introducing linear time-varying terms, which can predict more accurately on non geometric sequences, termed EGM(1,1). Finally, compared with the other improved grey model and ARIMA model, experimental results indicate that the proposed model obviously can improve the prediction accuracy. 相似文献
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提高灰色GM(1,1)模型精度的微粒群方法 总被引:5,自引:0,他引:5
改变背景值插值系数和边值是提高灰色GM(1,1)模型精度的途径之一。对于满足灰色GM(1,1)建模条件的序列,利用微粒群算法,给出了通过优化背景值插值系数和边值提高灰色GM(1,1)精度的新方法。给出了计算实例。计算表明,应用此方法可以提高灰色GM(1,1)模型的精度。 相似文献