传统三点法拟合曲线趋势模型的理论缺陷及其修正

三点法由于其具有计算简便、预测精度较高等优点,因而在拟合具有三个未知参数的曲线趋势预测模型时,人们比较喜欢采用三点法。传统三点法可以用来估计二次抛物线趋势预测模型、修正指数曲线趋势预测模型、罗吉斯     

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.     

增长型曲线模型参数估计的新思路

增长曲线模型描述经济变量随时间变化的规律性,从已经发生的经济活动中寻找这种规律性,并用于未来的经济预测。常用的增长曲线模型主要包括以下一些形式:多项式曲线、简单指数曲线、双指数曲线、修正指数曲线、龚珀兹曲线和罗吉斯蒂增长曲线。一般来说对于多项式曲线、简单指数     

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。     

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。     

GM（1，1）季节因素修正模型在预测中的应用

本文在原GM（1,1）模型基础上进行季节因素修正,使得修正后的模型在拟合既含趋势变动,又含季节因素的时间序列预测中,具有较好的效果。     

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。     

运用改进灰色模型预测消费者信心指数

文章应用灰色系统理论对我国消费者信心指数建立了GM(1,1)模型,并通过改进模型中拟合曲线经过更新点来重新预测,结果表明,改进灰色模型有更好的拟合效果,可用于消费者信心指数的预测。     

一种改进的近似非齐次指数增长离散灰色预测方法

近似非齐次指数增长离散灰色模型DGM(1,1)解决了原模型的固有偏差问题,但在解决现实中有阶跃扰动、大波动变化的初始序列的时候预测结果依然存在明显的偏差.文章在近似非齐次指数增长离散灰色模型中引入残差,构建偏差修正序列,并以其为初始序列重构预测模型,分情况对预测结果进行修正.通过算例进行比较分析,验证了改进模型的精确性和实用性.     

流动人口预测模型构建及其应用

文章在分析各种流动人口模型适用性的基础上,构建了先采用Logistic曲线拟合法进行拟合修正,再应用拟合修正后的数据,通过等维递补灰色预测法进行流动人口预测的预测模型。最后利用上述模型,对江苏省2010、2015、2020年流入人口的低中高方案进行预测,取得了较好的效果。这种预测模型的构建是流动人口预测模型研究与应用的一次有益尝试。