能源需求组合预测模型的构建及应用

随着中国经济的快速发展,能源消费不断提高。文章利用能源消费量的历史数据,建立了我田能源消费系统的ARMA模型和灰色预测模型的组合模型,通过组合模型和ARMA模型、灰色预测模型的具体比较分析,证明组合模型更为易行、有效。结论可以作为我国及地区未来能源消费量预测的有效工具。     

灰色预测方法的应用

影响二手船价格的因素很多,难以通过回归模型来预测其未来走势.在一个较长的时间序列内,二手船价格变化具有较强的规律性,这满足使用GM(1,1)建模并用于预测的基本要求.文章通过建立基于灰色预测理论的二手船价格的GM(1,1)模型,并利用该模型进行了二手船价格走势的模拟及预测.事实证明,GM(1,1)模型适合用来预测二手船价格未来的走势,且经过检验,具有较高的预测精度.     

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.     

基于传递函数模型的我国社会消费品零售总额预测

文章研究我国国民收入与社会消费之间的动态影响机制。通过对我国1978~2008年的国民总收入和社会消费品零售总额数据序列进行分析,建立了传递函数模型,结果显示该模型比单变量的ARIMA时间序列模型具有更好的拟合与预测效果,可以为我国宏观经济发展的监管与决策提供参考。     

中国制造业PMI的经济预测效应研究

文章选取GDP、工业、房地产、物流、国际贸易和消费相关指标,建立其与制造业PMI的VAR模型,通过格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析和方差分析探究制造业PMI对经济的预测作用。结果表明：（1）制造业PMI对港口货物吞吐量同比增长率有提前1个月的预测效应,对工业增加值、货运量、货物周转量同比增长率和房地产投资累计增长率有提前2个月的预测效应,对PPI、国际贸易和CPI有提前3个月的预测效应,对GDP同比增长率有提前6个月的预测效应。脉冲响应分析结果表明,PMI对宏观经济、生产、流通和消费各环节的影响均是正向的,且影响效应逐渐减弱。制造业PMI对宏观经济的预测效应主要通过工业和物流活动逐步传递到其他经济领域。解释度方面,工业最高,国际贸易次之,再次为物流,房地产和消费相对较低。     

江苏省经济增长与能源消费关系的实证研究

近年国内大量关于经济增长与能源发展关系的研究大多着眼于宏观或表面现象,没有挖掘深层次关系。通过江苏省经济增长和能源消费的实证研究,运用协整和误差修正模型,建立了江苏省经济增长和能源消费的关系模型,找出特定地区特定经济发展阶段经济增长与能源消费的“真实”关系,为政府制定相应的政策提供依据。     

我国城镇居民收入分配实证研究

对收入分配问题进行研究对实现共同富裕、减少贫富差距非常重要.文章从来源和支出两个角度分析城镇居民收入和消费的构成及影响因素,通过建立7个随机模型和3个定义模型,预测城镇居民2012～2016年的收入和消费,并据此提出相关建议.     

基于ARIMA模型的消费者价格指数预测

科学准确地预测CPI将为宏观经济政策的制定提供合理的数据支持.文章根据我国2010年1月至2015年6月CPI月度数据建立ARIMA模型,对2015年下半年我国的CPI数据进行预测.实证结果表明:ARIMA(12,1,2)模型的预测效果良好,可以作为我国CPI走势判断的有效依据.     

居民消费价格指数的GM(1,1)模型预测

影响居民消费价格指数(CPI)的因素很多,难以通过回归模型来预测其未来走势.在一个较长的时间序列内,CPI变化具有较强的规律性,这满足使用GM(1,1)建模并用于预测的基本要求.文章通过创建CPI的GM(1,1)模型,并对该模型可用性进行了验证;在验证通过的情况下进行了CPI的模拟及预测.事实证明,使用GM(1,1)模型来预测CPI未来的走势,且具有较高的预测精度.     

基于网络搜索量和混合频率模型的经济变量预测研究

针对大数据背景下利用互联网搜索量数据进行经济预测的问题,提出建立能够充分利用高频变量信息的混合频率模型,并尝试解决建模过程中的关键词选取、数据预处理和降维等问题。在对金融和消费领域预测的实证研究中,经过筛选的关键词搜索量变量与作为预测对象的经济变量是高度相关的,并且混频模型相对于经过频率转换的模型具有更优的估计量性质和更高的样本内外预测精度。同时,根据估计结果得到的权重函数还可以发现月内各日搜索量在预测模型中的贡献度分布具有不同模式,借助该分布模式可以对经济主体行为进行描述和测度,也为搜索量数据的频率转换提供了一些参考。     

社会经济不平等及其测度

对社会中普遍存在的不平等现象 ,人们很早就给予了关注和研究 ,并提出了可行的测度不平等程度的方法和指标。然而我们注意到 ,这些传统的研究成果所体现的不平等 ,主要集中在社会的“收入不平等”上 ,实质上也就是经济不平等的即时反映。但生活毕竟不只是生存问题 ,社会中的不平等远不仅是人们收入多少的差异 ,还有很多无法用货币或数值来表现的不平等 ,而这些往往是人们生活质量更深层次、更真实的反映。“社会经济不平等”概念的提出 ,跳出了“收入不平等”这个狭隘的思维体系 ,也为全面研究社会中诸多不平等现象奠定了新的基石。虽然这一…     

Neural networks and flexible regression and discrimination

Feed-forward neural networks—also known as multi-layer perceptrons—are now widely used for regression and classification. In parallel but slightly earlier, a family of methods for flexible regression and discrimination were developed in multivariate statistics, and tree-induction methods have been developed in both machine learning and statistics. We expound and compare these approaches in the context of a number of examples.     

Trimmed and Outer Means and Their Variances

Some properties of trimmed and outer means for the normal situation are considered; in particular, the mean of the outer half of the sample has the same variance as the mean of the inner half. An inequality involving variances of unbiased estimators of location and their complements is derived and some of its consequences are examined.     

Neural networks and flexible regression and discrimination

Feed-forward neural networks—also known as multi-layer perceptrons—are now widely used for regression and classification. In parallel but slightly earlier, a family of methods for flexible regression and discrimination were developed in multivariate statistics, and tree-induction methods have been developed in both machine learning and statistics. We expound and compare these approaches in the context of a number of examples.