中国内陆甲型H1N1流感的预测和控制模型

甲型H1N1流感病毒的肆虐已严重影响了人们的正常生活,本文对甲型H1N1流感病毒的预测与控制问题进行了研究。首先,针对我国内陆2009年7月22日到9月25日甲型H1N1流感的确诊患者数和治愈者数,用Eviews解得甲型H1N1流感符合预测模型,求得在9月4号到9月7号,我国甲流感达到高峰期,这说明自9月7号之后,疫情会得以缓解,预测在未来十天内,我国甲流感的确诊人数会不断的下降。其次,根据甲型HlNl流感疫情的数据以及非线性方程的稳定性特点,建立了动力学控制模型。为了预测和控制病毒的扩散与传播,将人群分为三类：正常人（易受感染者）、确诊患者和治愈免疫者（包括死亡者）,建立了动力学控制模型。通过对可控制参数隔离措施强度（潜伏期内的患者被隔离的百分数）和未被隔离的人人均每天接触人数的模拟实现,得到隔离措施强度必须大于65％才能有效控制甲型H1N1流感疫情的扩散。另外,控制未被隔离的人人均每天接触人数也对疫情的控制起到举足轻重的作用。进而分析了隔离强度为50％、70％、90％时的确诊人数,由此发现,隔离强度越大,病情控制的会越好。最后,对怎样才能建立一个实用性模型,即真正能够预测以及能为控制提供可靠、足够的信息的模型,以及这样做的困难作了详细说明。同时根据本文建立的预测和控制模型说明了建立传染病数学模型的重要性并给相应部门提供了一些切实可行的建议。     

农产品价格预测模型的构建

农产品价格变动关乎农民收入的增长和生活水平的提高,同时也是农业管理部门决策的重要依据.针对农产品价格预测这一问题,文章先后建立了指数平滑模型、ARIMA(求和自回归移动平均)模型及基于二者的组合预测模型,并结合2011-2015年西安朱雀市场胡萝卜的月度价格数据,依据所建立的三个模型应用SPSS等相关软件对未来短期胡萝卜价格进行预测分析.预测结果显示:组合模型比单个预测模型预测精度更高,是一种有效的农产品价格预测模型.     

基于GSADF方法的中国猪肉价格泡沫检验

猪肉价格剧烈波动对经济、社会秩序提出了挑战。基于Phillips等人提出的GSADF检验方法考察了中国各地区2000年1月至2014年12月间猪肉价格泡沫问题。该方法在诊断周期性爆炸泡沫方面具有较高的检验势,并能监测泡沫持续时间。研究结果显示,中国各地区猪肉价格泡沫集中发生在2003—2004年、2007—2008年和2011年;生猪养殖的盲目性、信息不对称和动物疫情导致猪肉供求错位,货币超发以及国内外资本进入生猪养殖业等因素均能导致猪肉价格剧烈波动,形成泡沫。     

基于产业链产销环节的猪肉价格传导机制研究

文章利用向量误差修正模型,对2008年1月4日至2010年9月3日期间我国猪肉价格传导机制进行了研究。结果表明,生猪出场价与猪肉批发价之间存在长期协整关系,从长期来看两者之间存在正相关关系;我国生猪出场价与猪肉批发价的长期均衡关系制约着短期价格波动,并且这种制约作用能自动减弱价格之间的偏离,促使各种价格走向均衡。     

猪肉供求与价格波动关系的实证分析

猪肉价格波动是近30年我国“猪市”常态,对市场各方利益主体影响重大.文章结合真实的猪肉市场表现,改进传统的蛛网模型,对我国猪肉供给、需求与市场价格的自发波动进行实证研究,得出:市场调节影响猪肉实际交易价格及其远离均衡价格的程度,影响猪肉价格波动的剧烈程度和波动形式的复杂性,并提出通过改善猪肉市场信息的完全性和竞争的完全性,按猪肉生产节律和价格波动规律科学干预,利用好市场调节功能,以减缓猪肉价格波动.     

猪肉价格缘何高位运行

当前,猪肉价格高涨,引发社会各界广泛关注。猪肉价格高涨的原因是什么?后期走势如何?猪肉价格飙升,处于高位运行根据农业农村部监测的生猪批发数据显示,2019年下半年开始,全国猪肉价格快速飙升,并处于高位运行,主要有以下特点:猪肉价格从2019年8月开始飙升。8月猪肉价格同比上涨49.4%,9月到12月则继续加速飙升,同比分别上涨79.6%、125.2%、144.0%和122.8%(见图1)。     

GM(1,1)和ARMA组合预测模型及数据结构突变的预测

0引言经济数据在其生成过程中,常常受到外生冲击,而导致数据生成过程(D GP)产生结构突变,并且紧随结构变化之后,很多数据存在一个缓慢增长或下降的非线性调整趋势,亦理论上称之为的上界或下界[1](例如:促销政策变化导致销量变化、新技术的使用导致产量上升、外贸政策变化引起进     

中国猪肉产业链价格传导机制分析——基于省份数据的比较

利用2000年1月至2011年5月猪肉、毛猪、猪饲料、玉米等月度价格数据,考察主要省份及全国猪肉产业链各变量之间的内在联系性,并对各省份价格波动进行了比较。研究结果显示:猪肉、毛猪价格波动幅度较大,猪饲料、玉米价格的波动幅度相对来说较为稳定;主产省猪肉价格相对于玉米价格的波动幅度均高于全国平均水平。上游产品价格波动成为下游产品价格波动的格兰杰成因,下游产品价格波动未必是上游产品价格波动的格兰杰成因;几乎所有区域猪肉产业链各变量之间都存在协整关系;最后根据研究结论提出了相关的政策建议。     

基于FDL模型的猪肉供应链价格传导机制研究

文章在构建猪肉供应链价格系统结构及闭环传导路径基础上,利用2001年1月至2011年7月的猪肉价格、饲料价格、豆粨价格、玉米价格、仔猪价格及CPI月度数据,分析六类数据波动的总体趋势、特征以及波动的周期,同时进行平稳性检验和Johansen协整检验,建立VAR模型,运用脉冲响应函数和预测方差分解来刻画猪肉供应链价格系统的相互影响情况,最后运用有限分布滞后模型(FDL)分析猪肉供应链价格传导机制。     

猪肉价格波动的非对称性及其对CPI的影响

本文运用2001-2012年的月度数据,通过GARCH簇模型对猪肉价格波动的异方差性进行研究。分析发现,与牛、羊、鸡等其他几类在我国居民生活中占有重要位置的肉类价格相比,猪肉价格的波动有独特之处。除了波动幅度大,呈明显的周期性之外,猪肉价格波动还存在显著的非对称性,即正向冲击引发的价格波动要显著大于负向冲击引发的价格波动。本文创新性地提出"调整的"适应性预期理论,对猪肉价格波动非对称性的经济学意义给出解释。由于猪肉在居民消费价格指数(CPI)篮子中占有比较大的权重,这些结论对我国通货膨胀治理政策有重要意义。     

煤炭价格预测模型及实证

文章基于矿产品价格随机布朗运动的特性求得矿产品价格的显式解,并通过对陕西煤炭价格不同的预测方法及其结果的比较,得出了煤炭价格预测的最佳方法:递推式预测方法.最后结合递推式预测结果,运用VC语言编程辅助处理,对陕西未来煤炭价格进行了预测.     

基于多因素影响的房地产价格预测模型

文章根据我国房地产发展情况以及与其影响因素之间复杂的非线性关系,提出了基于多因素影响的房地产价格预测组合模型.首先运用灰色关联法对影响因素进行计算排序,筛选出主要的影响因素变量,然后应用改进的小波神经网络组合预测法对房地产价格进行预测,最后使用马尔科夫链分析法将预测值区间化,提高预测值的可信度,得出最终预测结果.研究表明,考虑多种因素影响的房价预测模型能够有效地预测房地产价格,且较传统的预测方法大大提高了预测精度.     

2000～2011年中国猪肉价格波动:特征、原因与调控对策

猪肉价格的异常波动很大程度上影响了我国市场物价的稳定和居民生活的安定。文章选取我国2000年1月到2011年5月猪肉价格、玉米价格、仔猪价格月度数据,运用协整检验、误差修正模型和Granger因果检验分析三种价格之间的关系,探讨了猪肉价格波动的影响因素。     

我国生猪价格与生产要素价格波动的动态分析

文章选取我国2000年1月至2010年11月猪肉以及饲料、豆、玉米、仔猪等生产要素月度价格为研究对象,分析了猪肉价格与生产要素价格波动的总体趋势、特点与波动周期。通过猪肉价格与生产要素价格数据整理分析,建立VAR模型,运用脉冲响应函数和方差分解来刻画猪肉价格波动影响因素与猪肉价格波动的影响。     

基于状态空间模型的中国煤炭价格长期趋势预测

预测中国煤炭价格的长期变动趋势,对煤炭生产和使用链中各企业规避价格风险和调整经营战略,对国家进行宏观经济管理和保障能源安全具有重要的参考价值。通过构建煤炭价格的状态空间模型,并预测中国煤炭价格指数的长期变动趋势,表明状态空间模型对煤炭价格具有良好的预测性能;中国的煤炭工业品出厂价格指数将从2010年1月的248．5持续上涨到2020年12月的315．2,上涨幅度为26．8％,但上涨速度将从2011年的3．5％逐年递减至2020年的0．6％。     

基于ARMA-GM-BP组合预测模型及应用

文章介绍了ARMA、GM(1,1)模型并建立了ARMA-GM-BP组合预测模型;通过对中国2005～2013年(DP的预测和检验,表明该组合预测模型的拟合及测试效果比单独利用ARMA、GM(1,1)模型的效果有很大改善;最后运用ARMA-GM-BP组合预测模型,对中国2014年、2015年的GDP作出了预测.     

基于灰系统主成分的话题趋势预测模型

话题趋势预测影响因素众多,为了降低因影响因素多带来的计算复杂度,文章中利用主成分分析将多个可能相关的变量化为几个互不相关的主成分变量,并对这些不相关的变量运用GM(1,1)模型分别进行预测,并将预测之值代入GM(1,N)预测模型中,从而得到灰系统主成分话题预测模型,有效降低了热门话题预测的复杂度,最后实证了方法的可行性。     

基于模态数据分解的猪肉价格波动规律分析

猪肉价格具有周期性、波动性、非线性、非平稳等特点,很难进行预测,给市场带来极大的挑战。为了提高预测精度,更好地指引生猪产业健康发展,文章采用经验模态分解方法从供给和需求两个方面分析猪肉价格波动的长期与短期规律。研究发现：猪肉价格呈现明显的周期性波动,在短期上猪肉价格与出栏量的周期性波动高度负相关,在中长期趋势上猪肉价格与存栏量高度负相关,说明主要是供给影响价格（负相关）,而不是价格影响猪肉供给,这种规律进行经验模态分解后更为显著。在更长的时间范围内,猪肉价格的变化趋势与人均可支配收入的增长趋势高度正相关。     

猪肉收储政策效果的实证检验

文章应用平滑迁移误差修正模型分析了猪肉收储政策对生猪产销价格间非对称传导机制的影响,进而评价猪肉收储政策的实施效果.结论如下:从长期来看,猪肉收储政策的实施降低了生猪产业链纵向整合水平;从短期来看,猪肉收储政策提高了生猪产销价格间的传导速度以及生猪价格正常波动时生猪产销价格系统恢复长期均衡关系的调整速度,但是也增加了生猪产销价格间非对称传导发生的概率,破坏了生猪产销价格系统的自我修复能力.从生猪产销价格间非对称传导视角来看,猪肉收储政策的实施效果并不理想.     

中国人口增长预测模型及其改进

文章根据已有的人口数据,运用数据拟合方法和矩阵方法分析研究了人口增长的规律,分别建立了预测中国人口增长的回归和凯菲茨矩阵两个数学模型,并且给出了中国人口短期和长期的预测结果.通过比较,阐述了两种模型的优缺点.