时间序列的综合分析法在经济预测中的应用

在传统时间序列分解计算方法的基础上 ,采用灰色预测方法对趋势项进行预测 ,建立以传统分析方法和灰色系统理论相结合的经济变量长期预测数学模型 ,并对经济指标进行预测     

寿险行业保费收入灰色预测

寿险行业保费收入灰色预测北京大学人口研究所张根明我国寿险业务自１９８２年恢复以来，保费收入逐年大幅度上升。本文根据１９８５——－１９９１年实际统计资料，借助于计桌机，对我国１９９２——１９９５年寿险行业保费收入进行灰色预测，以供决策者参考。一、灰色建...     

基于GM(1,1)—逐步回归模型的用水量预测

为了对城市的用水量有个更精确的预测,文章将逐步回归模型与灰色预测模型相结合,提出了一种基于灰色预测——逐步回归的总用水量预测模型.该模型以逐步回归方法为基础,利用灰色相关性分析方法对观测数据进行处理,进而对预测模型的因变量进行筛选,并将灰色理论引入到回归模型分析中,对预测模型进行改进.通过实例分析可知:所提出的耦合模型与单一预测模型相比,在一定程度上改善了预测效果,达到了简化模型、提高拟合精度和增强模型预测能力的目的.     

GM(1,1)灰色预测方法的改进

文章对传统的灰色预测方法进行了改进,建立了灰色预测代数递推方程,以代替原始的灰色预测微分方程或白化方程.然而由于其预测精度依然偏低,又将其紧邻生成公式做了改进,并根据自动寻优方法确定了相应权重.以2010年4月16日至2014年1月10日的交易日内的股指期货的收盘价为例,利用改进前后的两种预测方法进行模拟对比分析.模拟对比表明,改进后的预测方法不仅预测精度显著提高,而且更能体现灰色预测以小样本空间、“贫信息”的不确定系统为研究对象的特征.     

GM(1,1)模型在我国动漫产业发展前景预测中的运用

文章以我国动漫产业发展具体情况为研究对象,对国内外动漫产业的发展状况进行统计分析,运用灰色预测模型能对少数据建立比较精确预测模型的优点对我国动漫产业值建立了灰色预测模型,预测了未来几年我国动漫产业的发展前景.     

多阶灰缓冲算子在旅游经济预测中的统计检验

对于序列波动过于明显或不明显而引起的灰色理论挖掘困难是灰色预测与决策理论所关注的问题。文章首先对灰色算子的作用机理和预测精度检验的四种方法进行了阐述；然后选取一种灰色软化缓冲算子的卜3阶，以湖南省2006-2010年旅游业收入数据为研究对象进行了预测；结合平均相对误差、灰色关联度、均方差比值和小误差概率值对三阶算子作出的预测结论进行了精度检验。     

我国区域物流发展预测

物流需求预测是政府有关部门制定物流规划和建设物流基地的决策依据,也是第三方物流企业发展物流业务的重要前提.本文在对物流需求变化的影响因素分析以及对物流需求指标选取的基础上,采用回归模型、灰色预测方法、加权组合模型对湖北物流需求进行预测.使最终的预测结果收敛于一个较窄的区间内,这种预测模型较完全反映物流需求量的变化规律.     

基于新维无偏灰色马尔科夫预测模型的中长期能源消费预测

本文针对中长期能源消费的特点,引入了新维无偏灰色马尔科夫预测模型。该模型充分利用结合了灰色预测与马尔科夫链理论的特点,用无偏灰色预测模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行了马尔柯夫预测,在每一步预测中,不断推陈出新,对原始数据进行等维新息处理。实例结果分析表明,该模型预测准确度尤其是中长期预测准确度良好。     

灰色预测：EXCEL／VBA编程轻松实现

灰色预测是一种对贫信息系统进行预测的极好方法,利用VBA(VisualBasicforApplication)在EXCEL下编写宏程序,可以轻松实现灰色预测,使用户彻底从手工操作中解放出来。     

灰色--马尔可夫链改进的预测方法

科学的预测对于经济现象的研究和经济政策的制定具有十分重要的意义,因此关于经济预测理论和方法的研究一直是一个热点.本文采用灰色模型预测方法GM(1,1)和马尔可夫链预测相结合,提出了灰色-马尔可夫链改进预测方法,并且针对我国铁路货运量的未来趋势进行了经济预测的实证分析,得出了比灰色预测更加准确的结论.     

基于灰色线性回归组合模型的金融预测方法

建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值.文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型.针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法.最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度.     

等维新息灰色预测模型及预测精度比较——基于我国城镇居民养老保险预测分析

本文在对我国城镇居民养老保险分析和预测中引用了等维新息灰色预测模型并与传统灰色预测模型进行了预测精度比较,最终引入了等维新息处理的灰色预测模型。等维新息灰色预测在每一步预测中,不断推陈出新对原始数据进行等维新息处理。通过对实际案例研究证实,文中提出的预测模型可以在建模过程中成功地反映数据运动规律,具有合理、有效的中长期预测功能。笔者希望通过对我国城镇居民养老保险的灰色预测分析,为今后养老保险系统的后续研究打点基础。     

物流配送需求量的预测方法

物流需求量预测是政府有关部门及企业制定物流规划和建设物流基地的决策依据.文章将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM(1,1)模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM(1,1)模型预测.     

基于灰色神经网络的第三产业发展趋势的预测模型

第三产业发展趋势的预测对于国家或地方政府制定宏观政策有着重要的意义。为更加准确的进行第三产业的预测,从多角度选取指标利用信息墒理论合成综合指标,建立灰色神经网络对其进行预测,实证分析表明灰色神经网络比单一的灰色预测模型和传统BP神经网络预测模型拟合和预测能力要好,说明了模型适应成都第三产业发展趋势的预测。     

灰色系统理论模型在耕地需求量预测中的应用

文章将灰色关联度模型应用于耕地利用变化的驱动力定量分析,并采用灰色系统预测法对耕地需求量进行预测.通过实证分析表明:灰色关联度模型能够较好地选出耕地利用变化的主要驱动力因子,灰色系统预测模型耕地需求量定量预测可行,且精度较高.     

基于残差修正的GM（1，1）模型的我国人均粮食产量预测

灰色预测作为一种新颖的预测方法在误差处理方面仍然需要改进,文章在对相关预测方法进行比较的基础上提出了一种对尾端残差修正以提高预测精度的GM（1,1）灰色预测方法,并结合我国2000~2009年的历史数据对我国粮食产量进行了预测,最后进行了总结并提出了相关研究展望。     

基于IOWA算子的优化灰色组合模型及其应用

为了提高灰色模型在实际应用中的预测精度,文章对经典GM(1,1)模型进行了改进优化.首先从初始值、背景值和灰色微分方程三个方面优化经典GM(1,1)模型,然后运用诱导有序加权平均(IOWA)算子对三个优化模型进行组合赋权,建立基于IOWA算子的优化灰色组合模型,最后将该组合模型应用到江西省农村电力中长期负荷预测中.结果表明,所提出的组合模型比经典模型和单项优化模型具有更高的预测精度.     

基于反三角函数变换的振荡序列灰色预测模型研究

为了拓展灰色预测模型的应用范围并提高其预测精度,文章针对带有振荡特征的数据序列构建了灰色预测模型.由于振荡序列中参数有正有负并呈周期性变化的规律,如果直接利用各类GM(1,1)模型建模效果并不好.文章使用反三角函数数据生成方法,使带有振荡的数据适合应用灰色预测理论;并对其进行了建模和实例分析.研究结果表明了所提出的灰色模型的有效性和适用性.     

基层财政收支灰色预测模型及应用

灰色预测模型在应用中可以不去直接研究复杂系统内部各因素之间的关系,也不需要大量的样本,仅通过对原始数据的整理来寻求其变化规律,对于小样本、时间序列的县级财政收支预测更为适合。文章从模型和指标的角度对基于灰色模型的财政收支预测进行了研究,通过广丰县财政收支模拟表明:通过灰色预测模型对县级财政收支进行预测拟合效果较好,对县级财政决策的制定和风险的防范和化解具有积极意义。     

基于灰色关联分析统计组合预测精度评价

灰色关联分析目的是寻求系统各因素之间的重要关系,而灰色关联度是灰色关联分析的基础,其算法基本思想是根据行为序列曲线几何形状的相似性来确定序列之间联系的紧密性.文章尝试将这一基本思想应用于同样单项预测模型所构成的不同组合预测模型预测精度的评价.通过构建组合预测方法预测精度评价指标体系,利用灰色关联分析方法给出了组合预测模型预测精度的评价.最后通过应用实例进行了分析,结果表明:该评价方法客观准确,可操作性强.