对三点预测法中两个问题的认识

三点预测法，是我国统计学界提出的估计二次曲线方程参数的一种简化方法，由于该方法具有计算简便的优点，在实践中得到了较广的应用，并且还被推广到对直线、指数曲线等趋势方程中未知参数的求解，成为一种独立的拟合趋势方程的方法，本文拟就这一预测方法中存在的两个问题谈谈我们的看法。一、“三点法”中三个点的坐标问题国内已版的许多统计预测方面著作在介绍“三点法”求解二次曲线方程的三个未知数时，都认为：从时间数列的首、中、尾各取五项或三项数据，分别计算出各组的时间变量加权算术平均数（分别记为）和实际观察值加权算术平…     

三点法预测中参数估计质疑

三点法预测中参数估计质疑□文／陈茂奇三点法是统计预测中常用的参数估计方法，其基本原理是：根据曲线方程中有三个参数，可从动态数列中首、中、尾分别取３项或５项数据，求出三个加权平均数作为趋势线上三个数据点，并代入选定的趋势预测方程，最后推导出方程参数的估...     

运用指数平滑法建立指数曲线趋势模型之探讨

文章应用指数平滑原理,以不同的平滑方式建立起指数曲线趋势模型,并与其它时间序列预测 法相比较,分析其优点。     

增长型经济预测模型优选与识别方法的运用

文章以湖北省支出法生产总值预测为例,探讨了经济序列预测中增长型曲线预测模型的优选途径和参数识别方法。在增长曲线模型数学性质及序列特性研究基础上,结合实测资料分析,分别采用增长特征法进行模型优选以及三和法进行模型参数识别,确定了湖北省支出法生产总值修正指数曲线预测模型。经验证,外推预测性能优良,表明基于增长特征和三和法的模型优化设计适于经济时间序列外推预测问题。     

饱和指数曲线的拟合方法新论

在徐国祥教授主编的《统计预测和决策》一书中，徐教授用分段求和法据说 合修正指数曲线（即饱和指数曲线）。分段求和法适用于时间序列第一阶差的环比大体相同的情况，但是，它计算量大，并不能赋以必要的权数，相比较而言，三点预测法计算量小，大大降低了平均绝对误差，并且近期残差较小，可以提高预测精度。     

六种时间序列组合建模及应用

文章立足卫生支出等趋势预测问题的时间序列组合建模研究,以实证算例进行验证和比较.根据政府卫生支出时序资料,将曲线拟合法和ARIMA法纳入模型,建立线性加权组合模型(残差平方和倒数法、灰色关联法、相关系数法、待定系数法和等权法)以及残差修正模型;计算拟合序列和残差序列,讨论拟合性能.并建立修正指数曲线模型和ARIMA模型,发现拟合及预测效果不错;五种组合建模技术均优于单种方法拟合性能.曲线法、ARIMA法及其组合技术对于趋势预测问题有适用意义.     

用三点法配合趋势曲线时怎样求得必需的参数

三点法是一种计算简便效果较好的统计预测方法。它的基本原理是:把时间数列分为间隔相等的三段,每段各取三项或五项数值分别计算加权算术平均数,以首尾两段或首中尾三段的加权平均数作为长期趋势曲线上的点代入趋势方程,建立求解长期趋势方程参数的联立方程组,解出所求参数,得出长期趋势方程,用于外推预测。用三点法求解直线方程与二次曲线方程参数的公式如下表:     

统计预测方法（二）

(四)修正指数曲线趋势模型预测 修正指数曲线趋势模型预测也是非直线趋势模型预测的一种。当预测事件的各期数值的逐期增长量的发展比例大致相同时,那么该事件的长期趋势则属于修正指数曲线型。例如,某省1976—1984年手表产量资料如下:     

趋势预测模型选择与估计的一种算法

趋势预测模型选择与估计的一种算法辽宁大学经济管理学院马树才陈瑾玫在经济预测中，时间序列趋势预测是常用的一种模型，对于其模型的选择与估计，目前，大多数文献中所介绍的有两种方法：一种是常用的精细的最小二乘法；另一种是比较粗糙的“三点法”。前者虽然精确，但...     

数学模型预测法的准确性与适应性问题

数学模型预测法的准确性与适应性问题一、统计预测杨型和预测方法统计预测模型主要有六种：固定平均数模型、移动平均数模型、长期趋势模型、周期性变动模型、回归模型和随机模型．根据预测模型又分：直观法、最小平方法、折扣最小平方法、指数平滑法和三点法。按照预测的...     

基于GMDH的小样本数据预测模型

对于样本数据少的情况,文章中利用SPSS曲线估计的方法选取三次曲线和二次曲线两种模型进行预测,同时用GMDH自回归模型进行分步预测,最后利用GMDH组合模型将三种模型进行组合预测。预测结果表明:GMDH自回归模型对于小样本数据的预测结果优于其他模型,效果更好、更稳定。     

组合预测方法在磷肥需求预测中的应用

本文通过建立三次曲线法、产值磷肥耗费系数法和Logistic模型对我国磷肥消费需求进行了预测,同时以组合预测误差绝对值的和为最小的标准建立了组合预测模型.     

一种广义Logistic模型的参数估计方法及应用

文章分析了广义Logistic曲线的解析性质及拟合预测的优势,提出了一种求解广义Lo-gistic模型参数的方法--组合最优化方法.实例研究表明,广义Logistic曲线在拟合饱和增长趋势方面具有更好的弹性,能获得高于Logistic曲线的拟合精度.     

基于李雅普诺夫指数的临近点选取方法

混沌时间序列的局域法预测以其计算量小、适用性强等优点,得到了广泛应用.但是其预测效果受制于临近点的选取,尤其是“伪临近点”的存在将降低预测精度,所以合理选取临近点至关重要.考虑到相点各维分量对预测的影响不同,相点的演化趋势与其前S步相点存在相关性,文章利用最大李雅普诺夫指数构造权系数提出了基于李雅普诺夫指数的临近点选取方法.通过Lorenz方程产生的混沌时间序列进行检验,结果表明改进方法的预测效果明显提高.     

用计算机解曲线趋势预测模型

曲线趋势预测在市场预测等领域应用广泛。曲线趋势预测模型的建立一般采取人工计算，这样势必非常繁琐。而计算机的日益普及给这项工作带来极大的方便，并且还具有省时、准确等优点。下面介绍一种能建立曲线预测模型的计算方法。一、计算原理曲线趋势模型的数学表达式是：（设Yt为销售量，X代表时间）建立曲线趋势模型实际上是求（1）式中的系数a，b，c，…，k。设Yi为估计值则：Yai为观察值：（ei为Yai与Yi的残差）则总方差：根据最小二乘法原理，偏导数把（6）式整理后，可得下列方程组在具体实现时，先选定误差精度（E），取n=1，求得…     

基于HP滤波和GARCH模型的股票价格趋势预测

在股票市场中人们最关心的就是股票价格的变化,对股票价格趋势的预测直接影响到投资者的投资决策,关系到投资者的切身经济利益,因而对预测的准确性要求较高.为了更精确的预测股票价格趋势,提供更为合理的股票投资意见.文章尝试将HP滤波法应用到股票价格趋势的预测中,通过HP滤波法将股票价格分解为不同的数据,然后通过高阶自回归和GARCH模型分别对分解出来的数据进行拟合和预测.并通过对上证指数的预测后,发现该模型具有较好的预报效果,可为金融产品的趋势研究提供帮助.     

折扣最小二乘法的研究方法及其预测应用

折扣最小二乘法的研究方法及其预测应用文／涟水县统计局孙冬如一、“近大远小”原则的方法通常我们知道一些求解模型参数的方法很多，如最小二乘法、半数平均法、三点法等。应用这些方法建立模型进行预测，虽然是可以的，但是，若要求得较好的预测效果，还必须考虑到预测...     

基于加权组合和最小二乘法改进的GM(2,1)模型

文章通过分析指出了GM(2,1)模型存在灰微分方程与白化方程无法匹配以及默认经过初始值点的缺陷;利用权值p1、p2对一阶灰导数和背景值进行加权组合,建立了GM(2,1)模型的一种改进形式--GM(2,1,p1,p2模型,利用最小二乘法确定系统最终参数.实例验证结果表明,改进GM(2,1)模型具有更高的预测精度.     

成本约束下的多维预测准确度优化模型

针对预测的多维性、目的性以及其成本特性,文章提出了三个模型:综合预测符合度模型、"多维预测准确度—复合成本"关系模型、准确度优化模型,目的是求解成本约束下的最优多维预测准确度曲线。     

无偏灰色Verhulst直接建模模型及其优化

针对本身已经具有饱和状态过程且近似满足Logistic函数形式的原始序列,提出通过对其进行倒数生成,建立无偏灰色Verhulst直接建模模型,并在此基础上将同时优化背景值和灰导数与利用"最小一乘法"确定响应系数的方法相结合,从而建立了优化的无偏灰色Verhulst直接建模模型。结果表明,该模型对满足Logistic函数形式的曲线进行模拟和预测具有完全重合性。通过实例分析说明了优化的新模型的可行性和有效性。