消费需求分析中的模型选择——以农村居民商品与服务消费需求为例

文章基于2000—2021年我国31个省份农村居民商品与服务消费支出的面板数据,对施加了理论约束进而能够反映消费者选择公理的双对数（Double-Log）模型、线性支出系统（LES）模型、鹿特丹（Rotterdam）模型、近乎完美需求系统（AIDS）模型和二次近乎完美需求系统（QUAIDS）五个完整需求系统模型进行了样本内和样本外的商品与服务消费需求预测评估研究。结果显示,QUAIDS模型的预测表现最好,AIDS模型和Double-Log模型次之,LES模型和Rotterdam模型相对较差;模型函数式方法的预测误差明显大于弹性均值方法的预测误差,弹性均值预测方法优于模型函数式预测方法。根据经济变量和非经济变量弹性绝对值大小、显著性以及正负符号是否符合经济学理论和现实观察,有助于判断模型选择的恰当性,但不能据此确定模型的优劣,需要通过样本内和样本外的预测评估,特别是样本外的预测评估选取适用的需求分析模型。     

基于自组织数据挖掘的区域物流需求预测

文章将自组织数据挖掘方法应用于区域物流需求预测,建立了参数GMDH输入输出模型和非参数模糊规则归纳区域物流需求预测模型,鉴于单个模型预测的局限性,以最小二乘法为最优化准则,建立了最优线性组合预测模型。实证分析表明组合预测结果比较满意,自组织数据挖掘方法是区域物流需求预测的有效工具。     

GM(1,1)模型的改进与应用

文章提出了一种增加扰动因素β来修正初值x(1)(n),采用最小二乘原则来建立无约束优化模型的方法来提高GM模型的精度,使所建的模型的精度大为提高。通过具体的实例验证了模型比传统GM(1,1)模型有更高的精度和适应性,并利用这种方法对全国2008～2010年GDP总量进行了预测。     

考虑选择集和个体差异的交通方式选择分析

交通方式选择预测一直是出行行为研究领域的重要课题.预测结果直接影响到交通需求管理和交通控制策略的有效实施.文章针对已有研究在方式选择集、出行者个体差异处理、预测结果分析方面的不足,提出适合于我国实际情况的居民交通方式预测方法.对居民通勤方式选择的多项Logit模型表明,新的分析方法能有效提高模型预测和解释能力,对交通需求预测和管理有重要意义.     

基于Gray—Markov模型的城乡建设用地规模预测——以张掖市为例

科学合理的用地需求预测方法是土地利用总体规划能否制定科学合理目标的关键。选取在形态上呈相对聚集、面状分布的城乡建设用地为预测对象,将Gray—Markov模型引入到城乡建设用地规模预测中来,并以甘肃省张掖市为例进行了实证研究。结果表明：与其他预测模型对比,Gray—Markov模型模拟和预测精度更高,能够为土地利用总体规划提供可靠保证。     

适应性预期消费模型的内生化改进

文章应用拉姆齐模型对适应性预期假说消费模型进行了改进,使原有外生函数模型内生化.通过风险回避系数等参数的测算,建立了内生化的适应性预期假说消费计量模型;并采用相应数据对我国居民消费状况进行了动态模拟分析.     

份额模型及灰色模型在航线需求预测中的比较分析

航线需求是航空公司制定航班计划的基础。本文通过对200个城市对航空客运量的实证分析,研究了波音公司提出的份额模型和灰色预测模型的预测效果。结果表明,灰色预测模型具有更好的适用性和更高的预测精度,可以作为航空公司航线需求预测的基础方法。     

工伤保险差别费率测算

基于聚类分析的基本思想测算差别费率,选择层次聚类法中的Q聚类方法,以伤亡率和应支率作为聚类指标,对各个行业进行分类。根据总体平衡的基金筹集原则,建立了差别费率测算模型,以西安市的调查数据为基础,对模型进行了检验和应用性研究。     

灰色-周期外延组合模型在煤炭需求预测中的应用

文章针对煤炭需求的趋势性和季节性波动特点,提出了灰色一周期外延组合模型,即在灰色GM(1,1)模型的基础上建立残差周期外延模型.该模型能够较好的刻画了短期煤炭需求的增长性和季节波动性二重趋势.预测实例表明了该模型明显提高了短期煤炭需求预测精度.     

Logistic模型预测的新思路

预测是Logistic模型的一个重要功能,文章在研究运用对数回归模型进行预测的问题基础上,进一步对Logistic模型在预测过程的由于模型随机项的非正态性、异方差性而引起的问题进行分析研究,研究发现,传统的预测方法会使得预测结果的精度不高,在考虑到模型随机项的存在及其具体特征后,通过分析推导,构造出新的预测思路和方法。     

短生命周期产品的预测方法

短生命周期产品是一类特殊但地位重要的产品,它在许多行业越来越普及.对于短生命周期产品的需求预测,传统的预测方法由于没有考虑这类产品的特点,可能并不适用.本文总结了目前国内外文献对短生命周期产品需求预测的研究,深入分析了短生命周期产品需求相关的特点,然后针对其特点研究了短生命周期产品需求预测的一般方法,并提出了进一步研究的方向.     

对混合模型经济预测效率的考证

本文将季节乘积ARIMA模型及混合模型方法运用于经济时间序列,运用SPSS10.0实证了两种方法建模和预测的过程和效率。从预测结果可见,本文所介绍的混合模型算法比单独使用ARIMA季节乘积模型辨识精度高,对于含有趋势性和周期性的经济时间序列辨识、预测及降低组合模型的预测误差具有一定的实用价值。     

面向不确定物流需求的改进GM-BPNN组合预测方法

在面对具有突变性、不稳定性以及非线性等特征的区域物流需求预测问题时,传统的时间序列、BPNN、GM-BPNN等预测方法在拟合物流需求曲线上存在缺陷,文章提出了改进GM-BPNN组合预测方法,利用ARIMA和遗传算法（GA）分别改进GM(1,1)和BPNN,根据有效度确定加权系数并构建线性组合模型,并以浙江、广东、江苏进行实例验证。结果表明,相比传统时间序列、BPNN、多元回归、GM-BPNN等预测方法,改进的GM-BPNN组合预测方法提高了物流需求预测的精确度。     

Bayesian模型平均法及其在Cox回归中的应用

文章介绍了贝叶斯模型平均法的基本原理，并对实际资料进行分析，指出了该方法的优越性；以Mayo Clinic的原发性肝硬化数据为例，采用Bayesian模型平均法选择模型，并比较了三种模型确定方法方法的预测效能。     

环比增长率测算季节调整模型的评价和选择

季节调整使子年度数据可比,有利于环比增长率测算和经济监测。国际上季节调整模型众多,模型选择是季节调整的首要任务。以国际常用的X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS模型的选择为目标、以两模型理论差异分析为基础、以中国2001—2010年的月度CPI数据为样本,通过谱分析方法检验剩余季节性、幂等、平滑间距和修正历史等方法检验模型稳定性、通过Friedman和Kruskal-Wallis等非参数方法检验季节稳定性,得出模型之间更具体的差异,为满足实践需要进行模型选择提供科学依据。     

基于MCMC方法的保险短期个别风险的测算

对保险短期个别风险的测算由于没有充分考虑索赔次数和索赔额的不确定性,其结果不能准确评估并预测保险实务中复杂的短期风险.文章在传统贝叶斯模型基础上引入Metropolis-Hastings抽样与Gibbs抽样相结合的马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,克服了高维数值计算的困难,通过对典型实例的实证测算,证实即使在索赔数据缺失情况下,该模型仍然能够较好地模拟缺失数据的后验估计以及预测值的后验分布,提高了预测的准确性并减少了不确定性风险.     

税收收入预测的时间序列方法选择

税收是国家财政收入的主要来源,能否准确地预测税收收入对于制定国家财政预算具有重要意义.文章以中国2001年至2007年的税收收入数据为基础,分别采用传统时间序列分析方法和Box-Jenkins的方法建立了中国月度税收收入的时间序列预测模型.该模型可用于对未来短期情况的预测,同时说明有时在进行预测时传统方法除了操作简便外,精度也更高一些.因此,在建模时,要通过对几个不同模型的比较,找出数据规律,确定最优的模型.     

基于AR模型的Kalman滤波在股票价格预测中的应用

文章在分析AR(n)模型和Kalman滤波模型具有的预测功能的基础上,将二者结合起来而提出一种基于AR模型的卡尔曼滤波模型.该模型用1至n阶的AR模型组合建立新的多维状态空间模型,再应用Kal-man滤波方法预测股票价格.通过对股票价格预测的具体实验表明,提出的新模型克服了单一方法使用的缺点,具有较高的预测精度.     

基于人口投入产出模型的人力资本测算方法

现有的对人力资本的测算方法,不同的方法其结果差异很大,从而影响了人力资本的应用.文章提出了基于已经建立的中国人口投入产出模型,将人的生命周期分为成长期、成熟期和衰老期,分别测算出各个时期的人均单位成本和收益,再用人口投入产出前瞻价格模型和后传价格模型,来测算之前的成本收益和未来收益,加总就是其人力资本.     

一类违约概率测算模型的构建及验证

文章基于实证数据,建立了基于Logistic回归的农村合作金融机构零售客户的违约概率测算模型,结果表明,客户行业、婚姻状况、教育程度、年龄、客户性质等因子与违约概率显著相关.采用2011年新一期的零售客户数据对模型进行实际验证,模型判别的正确率为88.6％,违约概率测算模型对零售客户违约概率的预测有效.