基于灰色系统理论的广州市人口预测

文章以广州市城市人口预测为例,针对城市人口预测中信息不充分的特点,采用灰色系统理论建立了1992～2006年的人口动态增长模型,经过后验差检验,模型等级为1,模拟精度高.用此模型预测了广州市2007～2016年的城市人口,并分析了人口增长状况.     

人口预测的BP神经网络模型

人口预测研究是国家制定未来人口发展目标和生育政策等有关人口政策的基础,对于国民经济计划的制定和社会战略目标的决策具有重要参考价值.一般的人口预测统计学模型,其预测精度难以保证.王周喜等同志在<人口预测模型的非线性动力学>(见<数量经济技术研究>2002年8期)中,在马尔萨斯人口模型的基础上提出了修正的马尔萨斯人口模型,并结合分岔理论进行了分阶段实际人口预测,这不失为一种好的方法,但仍存在函数选择和阶段划分的主观性问题.     

自回归及logistic离散模型在中国人口预测中的应用

为了寻找更好人口预测方法,经济领域常用的自回归模型创新式的被应用到中国的人口预测中.通过结果预测结果分析,易知自回归的预测效果相当不错.进一步探索人口的预测理论,精典的logistic离散模型被用来和自回归模型做对比.由于自回归模型和logistic离散模型在形式上有很大的相似,对两者在建模原理上进行了对比分析,且对两个模型理论进行了推广.     

等维灰数递补模型在人口预测中的应用

人口是一国和地区发展的重要因素。准确的人口预测是制定国民经济计划、区域发展规划的基础。文章介绍了灰色GM(1.1)模型在人口预测中的应用,包括模型的建立、精度检验、不同维模型的选优以及提高模型预测精度的等维递补方法;并用等维灰数递补GM(1.1)模型对甘肃省2006-2020年的总人口进行了预测,精度检验结果表明模型预测精度高,预测结果较为可靠。     

基于 Gompertz 模型的黑龙江省人口预测

人口问题是关系国计民生的重要问题之一,通过人口预测来了解未来经济与人口的发展情况以及它们之间的内在联系,这就是进行人口预测的目的所在。文章通过建立黑龙江省人口的Gompertz模型,对其人口数进行拟合和预测。     

人口预测的投影寻踪自回归模型构建与实证

文章根据全国和上海市1980—2020年两种完全不同人口变化规律的时间序列数据,采用自回归分析法,确定了3个预测因子,分别建立投影寻踪自回归（PPAR）模型,建模样本的数据拟合精度和验证样本的预测精度均显著高于GM、Logistic模型,完全能够满足人口预测的需要。实证结果表明：全国人口2011—2020年验证样本的平均绝对误差MAE和平均绝对百分比误差MAPE分别为160.0万人和0.116%,最大相对误差仅为0.26%;2021—2030年的人口预测结果表明,2021—2027年,人口增速越来越慢,并于2027年出现人口达峰,达峰人口为14.15亿人。上海市人口2016—2020年验证样本的MAE和MAPE分别为6.9万人和0.28%,最大相对误差仅为0.53%;2021—2027年人口增速越来越慢,并于2027年达峰,达峰人口为2499.9万人。     

Logistic回归模型的两参数估计

Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法.为了克服Logistic回归模型的复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的两参数估计,并在均方误差矩阵准则下对估计的统计性质进行研究.     

基于BP神经网络的人口预测模型研究

将BP神经网络应用于人口预测模型研究,讨论了可行性、网络结构设计和学习算法;计算实例表明,人口预测的神经网络模型具有客观性、精度高、易操作的特点。     

两类精算预测模型分析

在养老保险的长期精算估计中,最重要的是对参加保险人数和结构的预测,它建立在人口预测、城镇人口预测、城镇在业人口预测、养老保险覆盖率预测的基础上.而由经济发展水平决定的社会工资水平及其增长率、平均利率水平等可以根据社会平均工资和利率的统计规律,结合对经济发展形势的预测,预先做出合理假设,直接用于长期精算估计.本文在这里主要对人口模型和工资模型进行说明.     

一种广义Logistic模型的参数估计方法及应用

文章分析了广义Logistic曲线的解析性质及拟合预测的优势,提出了一种求解广义Lo-gistic模型参数的方法--组合最优化方法.实例研究表明,广义Logistic曲线在拟合饱和增长趋势方面具有更好的弹性,能获得高于Logistic曲线的拟合精度.     

中国人口预测的自回归分布滞后模型研究

本研究以自回归分布滞后模型为基础,以人口年增长量作为被解释变量,人口年增长量的滞后值、人口年出生率和人口年死亡率的滞后值作为解释变量,分别设计了两类4个模型,并以1952-2002年人口序列数据为基础,采用一般回归法、后退法和逐步回归法三种方法对所设计的模型进行估计,得到可作为人口预测的168个模型.然后,从中筛选出较优的包含人口年增长量滞后值的中国人口自回归分布滞后预测模型和不包含人口年增长量滞后值的中国人口预测模型.     

超高维数据降维与Logistic广义线性拟合分析

文章以美国威斯康星州的乳腺癌调查数据为例,分别采用SIS和TCS算法对高维数据进行降维处理,尝试将改进的Logistic广义线性模型对降维后的变量进行拟合.再与传统的一般线性模型、Logistic广义线性模型相比,结果表明,基于算法降维后的Logistic广义线性模型预测误差更小,其中基于TCS算法降维后的广义线性模型在拟合中要明显优于SIS算法降维后的广义线性模型.     

基于遗传算法优化的LS-SVM模型的应用研究

文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理,利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型.并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强,能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测,并在最后利用该模型预测2007～2009年四川省天然气消费量.     

四川省人口老龄化系数中长期预测

文章依据生命表理论,利用联合国平均预期寿命增长模型及年龄移算法,预测四川省老年人口峰值期在2040年.根据四川省1978～2010年户籍人口数据,建立预测值满足老年人口峰值期的向量自回归模型.在设定低、中、高三种总和生育率方案下,基于模型预测四川省2011～2050年的户籍总人数、老年人数以及老龄化系数.     

企业典型产品生命周期曲线的Logistic随机模型的拟合与应用

对企业产品生命周期的识别、特别是对典型产品生命周期的识别构成了产品生命周期理论的基础和难点.虽然Logistic模型可用于产品生命周期的识别,但由于该模型参数的非线性性,在估计方法上存在一定困难.文章结合三段倒数和值法与Fisher-Pry变换对典型产品生命周期的Logistic随机模型进行拟合,并给出实证分析结果.不仅从曲线特征上适用于拟舍典型产品生命周期,同时又满足了反映经济现象随机性特性的要求.     

基于Benford律的Logistic模型及其在财务舞弊识别中的应用

Benford律能有效评估财务数据质量,Logistic模型识别舞弊公司准确率较高,两种方法已广泛应用到舞弊审计中。现提出将Benford律与Logistic模型相结合的一种舞弊识别新方法。利用Benford律筛选数据质量低的财务指标,构造标记潜在财务舞弊样本点的Benford因子,建立包含Benford因子的Logistic模型。利用中国上市公司财务数据模拟研究显示,相比于普通Logistic模型,包含Benford因子的Logistic模型往往具有更高的正确率。对于财务舞弊样本点,新模型的正确率也高于普通Logistic模型。     

基于Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较

国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率.文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎.     

生产价格指数对宏观经济预警与实证

为更好地预判经济形式,研究探讨地方生产价格指数对国内生产总值的预警作用,从而为政府掌控宏观经济形势并采取相应措施提供依据.文章选取四川省作为实证研究对象,利用自回归滑动平均模型探讨四川省生产价格指数与四川省国内生产总值之间的关系,再利用K-Means聚类算法将四川省国内生产总值数据聚类为三个类别,并将每个类别对应的生产价格指数数据进行置信区间分析,构建相应的预警模型,确定预警阈值范围.     

利用公开的财务信息预测上市公司未来的成长性

文章利用19个上市公司公开披露的财务指标,对上市公司主营业务利润是否连续增长构建了多水平Logistic模型,并利用模型所揭示的信息,构建了一个能够获得超额收益的投资策略.     

数据挖掘模型在小企业主信用评分领域的应用

国际经验表明,信用评分技术可较好地解决小企业贷款高成本、高风险及信息不对称难题.本文广泛选取了可适用于小企业主信用评分领域的12种数据挖掘模型(包括本文的改进模型门限Logistic),并以3个银行微观客户数据集为案例,通过10折交叉验证和预期分类错误成本的方式,检验了这些模型的综合信用评分能力.分析结果及稳健性检验表明,本文改进的门限Logistic模型在模型预测能力及预期错误分类成本等多方面表现优秀;而基于决策树的组合方法也表现良好.本研究对国内商业银行建立合适的小企业主贷款信用评分模型具有参考意义,也有助于推动银行微观金融统计,完善金融统计工作.