季节比率预测法在社区卫生服务中心的应用

预测住院病人人数对合理安排后期的工作具有重要意义。本文通过对内江市牌楼社区卫生服务中心（以下简称社区）五年历史数据的分析，预测2014年社区住院病人人数。     

统计预测与资源和环境管理

统计预测提供了对于现状的未来发展走势的深入分析,通过对未来最可能发生状况的了解,使资源和环境管理者做出适当的选择,以确保供给和需求之间的平衡,并努力使这种平衡维持下去,并且在不断达到平衡的时候开发一些替代品。统计预测还能够指出短缺将发生在什么地方,并且考虑在预期的短缺出现时,做出最佳的决定。统计预测的重点在于对未来的资源供给和需求状况做出估计。但因为人们的消费需求千差万别,所以统计预测往往是困难的。为什么统计预测的结论经常是错误的,因为通常情况下预测总是基于复杂的假设。如果假设没有得到满足,预测就不可能正…     

线型趋势预测模型在医院管理中的应用

随着社会的不断发展,各行各业对于决策科学化的要求越来越迫切。20世纪初期开始,预测作为一门新兴综合性科学逐渐形成,并在30-40年代迅速发展;90年代初,我国卫生统计预测已广泛应用于医疗机构的人才、床位、人员、经费、药品需求等领域之中。这些预测对于提高医疗、预防工作质量和加强卫生领域科学管理，无疑起着良好的促进作用。它标志着我国卫生统计预测水平的提高和成熟。     

提高城乡居民购买力水平是扩大内需的关键

近几年我国城乡居民购买力在保持平稳增长的同时 ,也不断以储蓄和金融资产的形式大量积聚并沉淀下来 ,造成即期需求不足。从中长期发展趋势看 ,有效需求不足将会继续影响我国经济的稳定增长。 2 0 0 0年中央经济工作会议提出 ,解决需求不足 ,除继续增加投资、扩大出口外 ,更重要的是促进国内消费需求的增长。促进消费需求增长的关键在于提高居民的购买力水平。本课题通过对城乡居民购买力来源、投向、结构及问题分析 ,阐述了目前内需不足的深层次原因 ,并对未来一段时期购买力水平及潜能进行预测 ,提出了提高居民购买力水平 ,疏通购买力实现…     

基于改进的优化组合方法的旅游需求预测

目前对于旅游需求的预测一般均是采用单一预测方法,然而受众多因素的影响,各单一预测方法往往不能囊括旅游需求的全面有效信息,从而大大降低预测结果的准确性。为进一步丰富和完善旅游需求预测研究,文章基于改进的优化组合预测方法对天津市城市居民国内旅游需求规模加以预测,研究结果表明,两种方法较其他各单一预测方法均取得了良好的预测效果,而在不同时期有着不同权重值的变权重组合预测方法会获得更好的预测结果。     

中国煤炭需求:模型比较与预测

文章在分析中国煤炭供给和需求影响因素的基础上,采用联立方程模型估计中国煤炭供需的各种弹性系数,预测未来煤炭需求及其环境影响,并与单方程模型进行比较。结果表明在年均10%的高经济增长率假设下,联立方程预测2015年中国煤炭需求可能达到35亿吨,其污染物排放量将增加40%左右。在考虑煤炭供需相互反馈效应的情况下,联立方程的估计系数比单方程的估计系数大,预测值也较大。     

基于灰色系统理论的铁路货运需求预测

本文运用灰色系统理论,建立了铁路运输货运量需求的灰色预测模型,较详细地叙述了建模过程.从对我国铁路货运需求的预测结果来看,对历史实际值拟合的比较好,表明了模型具有较高的可靠性和实用性,并利用该模型对我国2003-2006年全国铁路货运量需求进行预测.     

多元回归对住院病人的预测分析

医院业务工作量统计中,住院人次是重要统计指标之一,对其进行统计预测,可为制定医院工作计划和决策管理提供依据,对于加强医院管理,合理利用人、财、物,描述存在的问题,完成医院住院医疗任务及提高医疗质量有实际价值,对提高经济效益、社会效益也有重要的意义。本文试用多元回归方法对住院病人人数进行预测分析。     

河南省社会发展对高端技能型人才需求的预测

本文在河南省科技厅软科学研究项目的基础上,以河南省2000年到2009年人均GDP和高职高专毕业生就业数据为基础,利用灰色系统模型对社会系统中的两个变量河南人均GDP和社会总劳动人数来进行预测,在此基础上,用多元线性回归模型对河南省高职高专培养的高技能型人才的需求进行预测。     

湖北省城镇居民住房需求预测模型与实证

文章使用1995～2010年的湖北省宏观经济指标数据作为住房需求影响因素,分别应用BP神经网络和基于主成分分析的BP神经网络对湖北省城镇居民住房需求进行了预测和对比.研究表明基于主成分分析的BP神经网络可作为预测城镇居民住房需求的一种行之有效的方法.最后,提出了进一步研究的展望和建议.     

LES预测方法及其解法的改进

线性支出系统(简称LES),是英国经济学家斯通在1954年提出的一种需求函数模型,在利用截面资料分析预测居民消费水平和消费结构方面较其它模型有着显著的优越性。但是,从现有资料看,它的预测方程的解法并非今人满意,计算烦琐,操作性差。本文试图对此进行改进。 线性支出系统的预测方程是:     

中国采购经理指数(PMI)对GDP影响的传导路径分析

文章分析了采购经理指数对GDP指标的影响,并且针对采购经理指数对GDP影响的传导路径进行了理论分析和实证研究.从预测GDP增长率角度,制造业PMI和非制造业PMI在统计意义上是显著成立的;利用VAR模型对GDP增长率变化方差分解角度来看,制造业PMI比非制造业PMI贡献大,而且显著.从需求传导路径实证结果角度,可以根据制造业PMI数据预测消费需求和出口需求,但不能预测投资需求;而且暂时还不能根据非制造业PMI数据预测各种需求指标.从预测GDP增长角度看,制造业PMI的荣枯线应该是53.16.     

对我国电力消费量的多元回归分析

电力需求的增长是国民经济的情雨表。文章收集了1980年以来27年电力消费量的相关数据,对此建立多元回归模型,进行多因素分析,同时对模型意义进行检验,以期为今后合理预测电力需求的增长提供依据。     

我国高等人才年需求量预测

高等人才需求量的定量分析有利于增强相关部门的决策科学化.高等人才年需求量可以通过对国民经济发展规模、劳动力需求量、劳动力更新状况、高等人才需求比例等要素进行定量预测确定.预测结果为2004-2050年高等人才年需求量在286-354万人之间.     

浅谈回归分析在医院统计中的应用

随着医疗改革的不断深入,医院在管理方面提出更高要求,适时调整工作规划以适应医疗市场发展需求,统计工作不仅要收集、整理、分析历史资料和现有资料,而且还应对未来变化进行统计预测,以利于工作更好地开展。根据某院1997年至2004年门诊工作量,采用定量预测方法,预测该院未来三年的门诊工作量,旨在为管理层制定工作计划,分配人力资料,配置医疗设备, 分配物资等方面起个参考作用,在医院统计预测方面     

中国城镇新增住房需求规模的测算与分析

本文围绕城镇家庭户自然增长、城镇家庭户机械增长和城镇存量住房拆除三项需求来源,设计了基于人口普查等公开统计数据定量测算城镇新增住房需求规模的系统性方法,对2001—2010年和2011—2015年间全国和各省份城镇新增住房需求规模进行测算与分析。在此期间新增住房供需关系经历了从基本均衡向供过于求的变化,同时存量住房拆除引致的被动需求取代城镇家庭户自然增长和机械增长引致的主动需求,成为新增住房需求的最主要来源。东、中、西部省份在新增需求规模、新增供需比、需求结构等方面表现出明显差异。本文还进一步对2021—2030年的发展趋 势进行了定量预测。由于三项需求来源均趋于下降,2021—2025年和2026—2030年间全国年均城镇新增住房需求规模预计将较2011—2015年间分别下降33%和53%。本文设计的城镇新增住房需求规模测算方法和预测思路能够为各级政府“十四五”住房发展规划编制、房地产企业战略制定等提供参考。     

混沌算子模型在人口预测中的应用

文章提出了一种基于混沌算子的预测模型。模型由多个混沌算子加权求和的形式构成,通过不断训练混沌算子的控制参数使得预测模型逐渐具有与被预测系统相一致的动力学特性,从而实现对未来数据的有效预测。通过对我国总人口2006年至2009年的预测结果表明,该模型具有较高的预测精度。利用该模型对我国未来几年人口总数进行预测,结果表明未来几年我国人口总数仍会增长,到2015年,我国总人口将达到13．7亿左右。     

陕西省人均养老保障需求的分城乡预测模型构建与应用

为了合理制定政府养老支出的财政预算,文章通过对养老保障需求的概念分解,构建了人均养老保障需求测算与预测模型;运用1997～2006年陕西省的城镇和农村关于居民消费支出和转移性支出数据,测算了1997～2006年陕西省分城乡的人均养老保障需求,并对2007～2050年的陕西省分城乡人均养老保障需求进行了预测.研究发现,陕西省人均养老保障需求总体呈上升趋势,上升速度在2029之后逐渐减缓;城镇人均养老保障需求与农村人均养老保障需求的比例关系从4.34:1增长到4.82:1.     

住院病人疾病构成分析

住院病人疾病分类是反映某区域一定时期内疾病构成及其变化的重要依据。通过分析医院住院病人疾病构成及其发展趋势,掌握危害该区域人群健康的常见病,多发病病种,使医院合理配置医疗资源,有针对性地开展新技术、新项目,引进先进的医疗仪器设备,为加强疾病防治工作提供依据,为医院的管理和决策提供参考。现将某医院2007—2011年住院病人前10位疾病构成进行统计分析。     

基于动态因子和混频数据的天然气需求概率预测模型设计与应用

随着天然气消费需求的快速增长,需求波动也显著加剧,导致部分地区天然气供需出现季节性和阶段性的失衡。本文基于混频采样框架、分位数回归模型和核密度估计的天然气需求混频概率预测模型,构建了包括天气状况、能源市场、资本市场和投资关注4个方面的综合性混频动态因子系统,以期更精确地预测我国的天然气需求。研究发现,天气状况、能源市场和投资关注对天然气需求的预测能力优于资本市场。在天气状况方面,每日温度是月度天然气需求的最佳指标;在能源市场方面,月度天然气需求呈现出显著的自相关特征,持续时间为3～5个月,石油现货价格和煤炭现货价格的影响持续天数较短,分别为11天和10天;在预测表现方面,样本外的月度天然气需求实际值大部分出现在概率密度曲线的最高点附近。本文所提出的模型不仅能够直接使用混频动态因子的前瞻性信息,还能够获得平滑的天然气需求概率密度曲线,预测精确度相较现有模型提升14.13%～29.15%。研究结论为保障我国天然气市场安全,完善“双碳”政策设计提供有益的决策参考。