基于GMDH组合的中国GDP预测模型研究

文章对中国季度GDP分别建立了ARIMA和ARCH模型,并利用GMDH自组织建模方法提出了新的组合预测模型。模型预测结果及对比表明,基于GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测效果,在经济正常增长或出现较大波动时都具有较高的可靠性与准确性。文章还使用Bon-ferroni-Dunn检验方法进一步验证了组合模型的拟合能力要优于单一模型。     

基于GMDH的小样本数据预测模型

对于样本数据少的情况,文章中利用SPSS曲线估计的方法选取三次曲线和二次曲线两种模型进行预测,同时用GMDH自回归模型进行分步预测,最后利用GMDH组合模型将三种模型进行组合预测。预测结果表明:GMDH自回归模型对于小样本数据的预测结果优于其他模型,效果更好、更稳定。     

基于SARIMA-GMDH的CPI组合预测模型

文章以2001年1月至2015年2月的我国CPI定基指数为样本数据,首先构建季节乘积SARIMA模型与GMDH自回归模型对CPI进行预测;然后通过自组织数据挖掘理论构建SARIMA-GMDH组合模型再次对CPI进行预测;最后通过模型拟合优度检验与预测能力分析综合评价这3个预测模型,探索各个模型预测效果的差异性,总结评价组合预测法在经济现象中的预测优势.     

基于虚拟变量回归与SARIMA组合模型的GDP预测

文章根据我国1992年至2015年的GDP季度数据,建立了虚拟变量回归(DVR)模型、SARIMA模型及其组合(DVR-SARIMA)模型,并进行了比较与分析,结果发现组合(DVR-SARIMA)模型的拟合效果最好,预测性能亦是最好,且利用组合(DVR-SARIMA)模型对我国未来的季度GDP进行了预测,以期对我国未来的总体经济增长情况做出合理的分析与判断.     

组合预测及其应用研究

组合预测及其应用研究浙江财经学院徐大江一、简述各预测方法性能的优劣是有条件的，为了有效地使预测具有对未来变化较高的适应性，即提高预测精度，增加预测的稳健性，可将若干种预测方法组合成一个预测模型，这就是组合预测。组合预测模型是两个或两个以上观测方法对同...     

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.     

关于协同组合预测方法的探讨

文章在协同网络的基础上提出了一种新的组合预测方法--协同组合预测,协同网络有着深厚的数学物理基础,对比其他智能方法,如广义回归神经网络、支持向量回归、遗传算法等,结果表明:协同网络具有运算速度快,运行时间短,预测精度高等优势.     

基于预测包容的组合预测单项模型遴选算法

对预测模型的合理选择是搞好预测的核心.文章针对面向组合预测的单项模型遴选问题,引入预测包容理论,提出了基于预测包容的组合预测单项模型遴选算法.     

基于组合预测的商品销售量预测方法

文章结合商品销售量的实际应用背景,在探讨单一预测模型建模原理的基础上,提出了能有效克服单一预测模型预测精度不高这一缺点的商品销售量组合预测模型,并推导出组合预测模型权重确定公式。文章还基于商品销量组合预测模型实证分析了组合预测模型在商品销售预测过程中能有效提高预测精度,且操作简便可行。     

基于组合加权算术平均算子的组合预测方法

组合预测能有效结合单一预测模型的优势,有效提高预测的精度,文章在建立广义相对偏差组合预测权系数确定模型的基础上,给出广义相对误差组合预测权系数确定模型的遗传算法求解过程,最后给出基于组合加权算术平均算子的组合预测集结方法.     

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.     

油气生产成本的组合预测研究

进行油气生产成本预测是增强资源型产业竞争力的有效机制。然而油气生产成本内容的相对复杂性导致单一预测方法存在预测信息不够周全、预测价值有限的弊端,通过实施单一预测结果的误差分析,获取组合预测模型的修正权重,应用组合化模型进行油气生产成本预测,能够有效发挥单一预测方法的优势,获取相对优化的整体预测结果。     

我国农村居民口粮消费的组合预测

随着农村人口向城镇转移以及农村居民收入的增长,我国农村居民口粮需求逐年下降.预测农村居民口粮消费量不仅有助于把握农村居民消费结构的变动轨迹,而且对指导粮食生产也有重要的意义.文幸针对单一的预测模型可能存在的问题,利用时间序列和线性回归的组合模型对近30年我国农村居民口粮消费量进行了拟合.通过比较单一预测模型和组合预测模型的精度发现:相对于单一的预测模型,组合预测模型预测精度较高.利用组合预测模型,文章预测未来10年我国农村居民的口粮消费量会继续下降.     

加权残差平方和最小的组合预测组合权重的确定

文章分析了组合预测中组合权重恒大于零的不足之处,证明了组合加权权重可正可负;根据新旧历史数据对预测结果的影响程度不同,探讨并给出了时间权重的概念和时间权重应该满足的条件,且基于所给时间权重建立了加权残差平方和最小的组合预测组合权重确定模型,并推导出了基于时间权重的组合预测组合权重确定公式。     

确定组合预测权系数最优近似解的方法研究

一、引言组合预测可以综合利用各单项预测方法提供的信息,是提高预测精度的有效途径,组合预测的关键是确定各单项预测方法的加权系数;根据加权系数是否为时变参数,组合预测方法大致可分为非线性组合预测方法和线性组合预测方法两类;目前研究最多、应用最广泛的是线性...     

现代证券组合理论CAPM APT ARCH模型

在瞬息万变的证券市场上 ,收益总是和风险相伴的 ,因而要想完全避免风险 ,稳操胜券是不可能的。现代证券组合理论的目的就是要提供一种方法 ,当投资者面临无数选择机会时 ,能够用此种方法来确定自己的最优证券组合 ,在一定的收益水平下减少风险 ,或在一定风险水平下提高收益。本文将从历史的角度 ,分别介绍证券组合理论中的三个重要模型 ,即CAPM、APT、ARCH模型 ,从而揭示证券组合理论的发展沿革     

几种组合预测方法对股票市场的预测效果研究

为了研究几种组合预测方法的预测效果,文章首先利用GM(1,1)、BP神经网络、支持向量机(SVM)三种单一预测方法对2008年的上证工业股指数、上证商业股指数、上证地产股指数、上证公共事业股指数作了预测,然后分别利用最优权重线性组合预测模型、基于SVM和基于BP神经网络的非线性组合预测模型对上述股指作了预测.通过对各种预测方法的预测效果进行对比分析,发现:在进行组合预测时,选择其中预测效果最好的一种方法作为二次组合预测的模型可以大大提高组合预测的效果.     

VaR组合预测权重的两类约束

组合预测是提高VaR预测表现的有效方法。文章通过研究对VaR组合预测权重加以两类约束(无常数项、无常数项且权重和为1)的意义及其估计的特征,认为权重加以这两种约束有助于体现组合预测的宗旨;权重无约束时VaR组合预测能给出样本内的无偏估计,而加以这两类约束后不能保证该性质成立;当加以约束后估计偏差不大并且其波动性也不大时,也应考虑使用约束,实证研究发现对于无常数项的约束存在估计表现相差不大的情况。     

应用组合预测法对我国月度PPI的预测评价

PPI是衡量工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数,是生产领域的重要经济指标。文章以2001年1月至2010年7月的月度定基PPI数据为对象建立了单项ARIMA模型,为了提高预测的准确性,引入了组合预测模型,将单项预测模型有机地结合起来。通过比较组合预测模型的预测效果,得出AFTER算法是最优的组合预测法的结论,并在此基础上进行了预测。     

基于GMDH的宏观经济景气预测模型及应用

本文将景气数据与统计数据相结合作为预测时的原始数据,建立了GMDH自回归模型与AC模型相结合的预测模型。该模型克服了传统的预测模型在做宏观经济预测时,只考虑统计数据的片面性;将景气数据与统计数据相结合做预测,不仅改善了模型对数据样本的拟合精度,而且显著提高了模型的预测能力。本文中的实证分析证明了这一结论。