基于Logistic回归的犯罪概率预测研究

国内能够指导基层公安机关工作的犯罪微观预测研究甚少.基于Logistic回归模型构建了一个犯罪概率预测模型,对模型指标体系选取、数据预处理、模型训练等关键问题进行了重点研究,并进行了理论检验和实证分析证明.     

企业广告费用的分析与确定

针对企业广告费用难以确定的问题,介绍了模型分析法、边际确定法及检验指数确定法等分析确定广告费用的方法.     

基于熵权TOPSIS法的短时交通流预测模型性能综合评价

对于同一路段,在不同评价指标下,不同短时交通流预测模型的预测及效果评价结果往往存在差异,为从不同模型中寻求最适用于目标路段的预测模型,提出了一种基于熵权TOPSIS法的短时交通流预测模型性能综合评价模型。模型运用熵权法确定各评价指标的权重,然后依据确定的权重,选用TOPSIS法计算有限个评价对象与最优向量的贴近度,根据贴近度大小,对各模型预测性能进行排序,从而确定最适用于当前研究的预测模型。最后,以实际交通流数据为例,选用神经网络等5种模型,分别对路段未来时刻短时交通流进行预测,利用构建的综合评价模型,对各预测模型的预测性能进行综合评判。结果表明:在综合考虑均方根误差等7个评价指标的情况下,XGBoost的预测效果较好,LightGBM次之,然后依次为Catboost、线性回归以及神经网络。     

列维分布VaR模型在中国证券市场风险上的应用及分析

在建立差分股指预测模型的基础上,分析列维分布VaR模型在中国证券市场风险上的应用,并对其精度和预测的可靠性进行了检验,发现基于差分股指预测模型上的列维分布VaR模型仍不失为一有效的估测中国股市风险的方法.     

灰色动态模型在人口总量预测中的应用

在介绍灰色动态模型原理与模型检验的数学理论的基础上考察灰色动态模型在人口总量预测中的应用,结合实际建立人口总量预测模型,经模拟预测残差检验和后验差检验均为“很好”,说明该模型具有一定的应用价值。     

辽宁省2005-2020年GDP预测模型的建立与应用

在对辽宁省经济发展进行历史回顾和展望的基础上,构建综合集成预测模型和经济增长模型,并得到辽宁省2005-2020年GDP的预测结果。拟合检验表明,模型的预测精度高。     

辽宁省盘锦市房地产市场三大经济指标短期预测

分析了辽宁省盘锦市2013年上半年的房地产市场发展概况;根据灰色系统理论构建GM(1,1)短期预测模型和精度检验模型;运用2009—2012年盘锦市房地产市场的房地产投资额、商品房销售面积和销售额三大经济指标年度数据与预测模型,对辽宁省盘锦市2013年下半年的房地产三大经济指标进行预测;经过精度检验,预测值误差等级达到Ⅰ级,验证了模型的可行性和结果的准确性;提出了盘锦市2013年下半年的房地产市场平稳发展的建议。     

非线性检验及预测在污水处理厂评价中的应用

为了避免污水处理厂规模盲目扩大造成的投资效率低下的现象发生,科学地预测合理的用水量必不可少。基于用水量的实际历史数据,利用BDS检验、Box-Pierce检验和Box-Ljung检验以及非线性检验,如代替数据检验Surrogate date test、Hinich双谱检验、White人工神经网络检验来选择时间序列重构预测模型。根据实际用水量情况,比较各种不同重构模型预测误差,包括线性AR模型以及随机森林、随机梯度Boosting、支持向量、人工神经网络和自适应样条等。结果表明,有着非线性关系的人工神经网络误差最小,符合检验结果。     

农产品市场价格超短期预测研究——基于西红柿日批发价格的现代时间序列法建模

为科学分析与预测农产品市场日价格走势,研究农产品市场日价格波动的随机性特征,增强价格的预见性和市场的调控性,选择全国西红柿日批发价格为预测对象,基于价格序列数据的ADF检验和ARCH效应检验,结合2008—2009年间731天日价格数据分析,利用ARIMA、ARCH、GARCH等现代时间序列法,分别建立西红柿日批发价格预测模型,并选取2010年1月1—10日进行样本外区间的评估预测。研究表明,3个日价格预测模型的平均绝对百分比误差（MAPE）都在2％以内,其中GARCH模型在预测中具有更高的精度;农产品市场价格超短期预测中,在没有突发性因素干扰的情况下,所建立的3个模型预测结果的精度比较理想,但对于突发性事件等引起的价格急剧变化难以定量化模拟和预测。     

基于灰色预测模型GM(1,1)的人力资源需求预测研究

文章使用灰色预测模型GM(1,1)对A企业人员数量进行预测,通过对A企业人员数据累加处理后的标准光滑性检验和验证准指数规律,发现A企业人员数据满足GM(1,1)预测模型,应用MATLAB软件进行数学计算,建立A企业人力资源需求预测模型,预测结果与精度检验表明模型符合二级精度,可以做中长期预测。     

结构突变下沪深300指数的波动率预测与评价

考察波动的结构突变性对模型估计和预测能力的影响,并通过SPA检验评估几种GARCH模型的预测能力优劣。研究发现,我国股市收益率的波动在样本期内发生了4次结构突变,波动存在着伪持续现象,且这种突变影响了模型的预测能力;SPA 检验表明,短期预测上,经结构突变修正的 GARCH 模型具有较高的预测能力,验证了结构突变对波动预测的重要性;长期预测上,基于滚动时间窗口下的 GARCH 模型具有较好的预测能力,通过调整时间窗口的方法来消除结构突变的影响有助于提升模型预测能力。     

基于SVR的股市预测与择时研究

本文首先阐述支持向量回归机原理,在此基础上建立了SVR预测模型,以HS300指数数据为测试样本,分析了SVR模型在时间序列预测问题中的优势,并在此基础上进行了交易实验.结果表明：支持向量回归机适用于预测股市大盘的短期走势,并能够得到比较好的预测效果.     

灰色系统理论及其在旅游预测中的应用——以广西桂林为例

论文简要介绍了灰色系统理论及GM(1,1)灰色预测模型,针对旅游系统的特点,结合旅游预测研究的目的,将灰色预测模型GM(1,1)运用于区域旅游预测中,并以广西桂林为算例进行预测,获得较好的预测效果。     

我国国债发行规模中的协整和ECM实证分析

本文应用协整理论和方法,对1979年以来的我国长期宏观经济变量的数据序列进行了单位根检验与协整检验,建立了我国国债发行规模的长期均衡方程和短期误差修正模型(ECM),依据于此模型较好地解释了我国国债发行规模与宏观经济变量之间存在的长期均衡关系以及国债发行规模短期变动的影响因素,同时结果表明该模型也具有很强的预测功能.     

基于BP神经网络的组合预测及在电力负荷的应用

分析了电力负荷预测的意义及预测原理，并以传统方法证明了组合预测的优越性．在经典预测方法线性回归和现代预测方法灰色模型的基础上，通过BP神经网络进行组合预测，分别应用单一模型和以计算机为工具的组合模型对上海市年电荷用量进行预测．通过分析和比较验证了该组合算法的有效性，     

股票指数模糊随机预测与灰色预测实证比较研究

灰色预测和模糊随机预测是两种不同的对股票指数进行预测的方法。灰色预测模型出现的较早,模糊随机预测模型是近年来才被应用在对股票指数的预测当中。为了找出能够更加准确和能够得到更接近于真实值的较优预测模型,分别依据灰色预测模型和模糊随机预测模型,以2009年全年的每日60分钟沪深300指数为样本进行了实证研究。研究发现,采用模糊随机预测模型得到的预测结果中有71%比采用灰色预测模型得到的预测结果更接近于真实的股票指数。研究结果表明,在对股票指数实时预测准确度方面,模糊随机预测模型优于灰色预测模型。     

基于Theil不等系数的组合预测模型的性质

基于Theil不等系数的组合预测模型是一种新的相关性的组合预测模型,研究了该模型的性质。在提出若干新概念的基础上,探讨了模型非劣性组合预测、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性,给出了冗余信息的判定。     

基于FIGARCH模型的股指波动性估计与预测研究

首先引入了FIGARCH模型,并讨论了具有不同分布特征FIGARCH模型参数估计方法。采用沪、深两市的指数数据考察了考虑长期记忆的FIGARCH模型、不考虑长期记忆的GARCH模型和IGARCH模型对市场波动性的拟合效果和预测能力。实证结果表明非对称的t分布和广义误差分布的分布函数更适合我国股市波动特征的描述,FIGARCH模型在拟合效果和预测能力方面都要优于其他两个模型。     

基于GM（1，1）模型的新疆人力资源需求预测分析

根据灰色预测模型,并运用残差检验、关联度检验和均方差检验进行模型检验,以保证预测结论的可靠性,研究表明：新疆未来十年人力资源数量呈现不断增长的趋势,这将为新疆经济社会实现跨越式发展提供强大的人力资源;人力资源受教育年限的不断增加,意味着新疆教育水平的提升,人力资源整体素质的提高,这为新疆的发展提供了智力的支持人力资源结构也发生了很大的变化,男女比例趋于平衡、镇人口比例与乡村人口比例不断趋于平衡。