中国工业碳排放及其影响因素灰色预测分析——基于STIRPAT模型

基于STIRPAT模型,将中国工业碳排放的影响因素确定为人口规模、人均工业产值和工业技术水平。以1997年至2010年中国工业碳排放相关数据为研究样本,采用灰色预测GM(1,1)模型预测了工业碳排放、人口规模、人均工业产值和工业技术水平2011-2020年的未来值,为控制未来工业碳排放量提供数据参考。结果表明,从灰色预测的增速和总量综合来看,人均工业产值对工业碳排放影响最大。同时GM(1,1)对工业碳排放及其影响因素的预测精度较高。     

灰色GM（1，1）新陈代谢模型在吉林省GDP总量预测中的应用

通过灰色系统理论,建立不同维数的灰色GM（1,1）新陈代谢模型,比较了它们的优劣,确定了最优维数预测模型．应用该模型预测出2011-2015年吉林省的GDP总量．     

高等教育规模波动与经济波动协调性的实证分析——基于GER与人均国内生产总值的考察

利用灰色关联等维代谢模型（GM（1,1））对我国扩招十年来高等教育规模波动与经济波动的协调关系进行回归分析,以高等教育毛入学率与人均国内生产总值为具体分析单元,建构高等教育规模波动与经济波动的灰色协整预测模型,精度检验显示所建GM（1,1）模型拟合值与实际值、预测值与规划值误差较小,灰色关联度较高,符合灰色建模理论,可以为我国经济和高等教育发展规划提供科学预测和理论诠释。     

灰色模型在西安住宅市场预测中的应用及市场分析

在简要介绍灰色模型尤其是GM(1,1)模型的同时,利用西安市1999~2003年的住宅销售总量数据,建立了西安住宅销售总量预测模型。经模型检验,该模型合格。利用该模型对2004~2007年西安住宅销售总量进行了预测。最后在预测的基础上,对开发商及政府管理提出了几点建议。     

税收增长预测的灰色理论模型研究

税收是国家财政收入的重要来源,准确的税收预测结果对于制定各项经济政策具有非常重要的意义。文章在传统GM(1,1)模型的基础上,通过改变背景值,提出了用于中国税收预测的改进GM(1,1)模型。实例分析采用中国1994-2008年共15年的税收数据,预测结果表明:灰色预测可以较好地模拟出税收总量的变化趋势,而改进的GM(1,1)模型比传统的GM(1,1)模型所得到的预测结果更加合理。并且,整个预测过程思路简洁,易于编程实现,在当前中国税收政策变化力度加大、受国内外经济波动影响颇深的情形下,依然不失为一种有效的税收预测方法。     

基于VAR和GM组合模型的电力消费预测

组合预测模型较单一模型具有更准确的预测精度,利用中国电力消费1978年～2007年的年度数据,将VAR模型与灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)两种模型有机组合,建立灰色VAR组合预测模型,对2008年～2015年的电力消费量进行预测。结果表明,该模型平均相对误差为4.88％,拟合精度较高,具有较好的应用价值。     

新陈代谢和GM（1,1）模型在深圳货运量预测中的应用研究

本文应用新陈代谢和GM（1,1）模型,以深圳货运量为研究对象进行对比分析,研究结果表明新陈代谢模型预测的精度高于GM（1,1）模型。在此基础上,运用新陈代谢模型预测2009~2013年深圳货运量,预测结果显示,到2013年深圳物流业仍将保持高速发展态势,其货运量将达到2008年的两倍,这一结论能为当地物流业发展提供参考。     

ARIMA和GM（1，1）模型预测上海市卫生总费用

卫生总费用是评价一个国家或地区卫生投入水平和资金利用状况的重要指标。文章采用2005—2018年《上海市统计年鉴》相关数据,利用ARIMA模型与灰色GM（1,1）模型,分别对上海市卫生总费用及其占国内生产总值（GDP）比重发展趋势进行预测分析。研究发现,2018—2025年上海市卫生总费用及其占GDP比重将继续保持稳定增长,预测结果显示,2025年上海市卫生总费用及其占GDP比重将分别达到4 765.19亿元（8.53%）、5 976.59亿元（10.21%）。所建立的ARIMA模型与灰色GM（1,1）模型平均相对误差均小于10%,拟合度较好、预测精度较高,但灰色GM（1,1）模型的预测效果要优于ARIMA模型。文章提出今后上海市应在保持卫生总费用继续投入的基础上,控制其合理增长;保持卫生费用的投入与经济发展水平恰当匹配,提高卫生效率,为居民提供更高质量、更加普惠、更有效率的健康服务。     

基于灰色关联度的GM(1,1)-BP神经网络组合模型研究

改革开放以来,我国居民消费水平保持较快发展态势,准确预测未来居民消费水平能更好地掌握国民经济发展趋势,为政府相关部门制定战略规划和产业政策提供参考。为此,基于灰色关联度建立了GM(1,1)-BP神经网络组合模型,对2000—2016年居民消费水平进行模拟,并对比分析GM(1,1)模型、BP神经网络模型、灰色组合模型模型的预测误差。仿真结果表明,基于灰色关联度的GM(1,1)-BP神经网络组合模型能进一步提高预测准确性。     

收费公路权益转让价格的灰色预测

分析了采用收益现值法评估收费公路权益转让价格时,影响评估结果精确度的主要因素净现金流量以及灰色预测GM（1,1）模型的小样本、贫信息特点。通过灰色预测GM（1,1）模型在收费公路权益转让价格评估的实证分析,证明灰色预测结果具有较高的预测精度和可信度,是收费公路权益转让价格评估过程中较为理想的预测方法。     

影响我国城市房屋价格的计量模型分析

一般来说,一个地区的商品房价格是由需求、供给及各种经济杠杆（如利率）等因素来决定的,但在资本组合投资日益多样化的现代社会。商品房的价格还会受到人们的收入、城市GDP以及地理位置等因素影响。本文对2011年影响我国北京、上海等15个城市的房屋价格的主要因素进行实证分析,选取的自变量为土地价格（元／平方米）、城市人年均收入（元／年）、城市GDP（亿元）、城市人口密度（人／平方米）、城市常住人口（万人）。通过建立多元线性回归模型。应用Eviews软件对模型进行了参数估计和检验。分析了影响房屋价格的主要因素和影响程度,并提出了相关的理论建议。     

基于GM(1,1)模型对房地产投资额的预测研究——来自四川省成都市的经验证据

针对房地产开发投资额样本数据少、受各种因素影响具有不确定性的特点,运用灰色理论中应用最为广泛的GM(1,1)模型,以2004年以来成都房地产开发投资额的年统计数据为样本,对成都2009年的房地产开发投资额进行拟合。实证分析过程中通过弱化缓冲序列算子的作用,调整了样本数据的增长速度,实证结果表明GM(1,1)模型在房地产开发投资额预测方面精度较好,能够用该GM(1,1)模型对成都未来的房地产开发投资额进行预测分析,为政府、投资者、消费者的决策提供参考意见。     

基于GM（1，1）模型的大连市入境旅游发展研究

作为区域旅游业发展研究的一项重要内容,旅游指标建模与预测研究起始于20世纪60年代,已成为旅游研究的热点之一。基于灰色系统理论,以大连市2000--2009年入境旅游统计资料为原始数据,建构旅游指标GM（1,1）灰色预测动态模型并进行模型精度检验;对预测结果分析表明,模型预测结果与实际数据基本一致,进而利用该模型对大连市2011—2015年入境旅游指标进行预测;最后,提出大连市入境旅游可持续发展对策。     

试论《墓园挽歌》中的华兹华斯诗学思想

华兹华斯曾在《抒情歌谣集》1800年版序言里,引用托马斯·格雷的诗作来说明18世纪的陈词滥调妨碍了诗歌表达真情实感。而基于对《墓园挽歌》的文本研究,认为《墓园挽歌》包含了华兹华斯诗学的三个哲学元素:（1）天人合一的自然生态思想;（2）超越理性的想象与情感论;（3）返璞归真的人性哲学。这表明《墓园挽歌》在从新古典主义文学过渡到浪漫主义文学的过程中起着承上启下的重要作用。正是这位充满感伤情绪的古典主义者在18世纪中叶传达了后来华兹华斯、柯尔律治等人要大力宣扬的浪漫主义诗学思想。     

北京及其主要生猪供给省份间价格联动研究——基于VAR模型

基于2008-2013年生猪旬度价格数据,在VAR模型的基础上运用Johansen协整检验、Granger因果检验、误差修正模型、脉冲响应函数和方差分解等方法,对北京及其主要生猪供给省份（冀、豫、鲁、辽、吉）市场间价格联动进行实证分析。研究表明,存在各省市生猪市场整合程度较高,北京生猪价格受供给省份主导,对冲击反应周期较长,各供给省份对其影响力差异较大等问题。为此,需要提高生猪价格信息流通速度与质量、维持区域供需平衡,达到稳定生猪价格与提高生猪市场流通效率的目标。     

经济增长与政府收入动态关系的实证研究——基于我国1978—2008年的时间序列分析

基于我国1978年-2008年的GDP和政府收入的时间序列数据,构建向量自回归（VAR）模型,运用脉冲响应函数和方差分解进行分析,并进行了协整检验和格兰杰因果检验,构建了向量误差修正（VEC）模型对两者的关系进行了深入的研究。实证结果表明,我国GDP和政府收入长期存在均衡关系,短期主要由其滞后两期值决定,并且政府收入对经济增长的效果显著,而经济增长对我国政府收入的增长并不明显。