基于灰色系统理论的芜湖市产业人才需求预测——以芜湖市三大支柱产业为例

科学地对产业人才需求进行预测,对产业发展规划具有重要意义。本文依据相关资料数据,运用灰色模型GM（1,1）对芜湖市三大支柱产业人才需求的发展变化进行动态关联分析与总体预测以期为芜湖市 “十二五”产业规划提供理论参考。     

以财务指标评价江苏沿海地区上市公司的竞争力

财务指标是了解和评价上市公司的一个重要信息来源，本文根据2010年度上市公司发布的年报表，运用因子分析法对江苏沿海地区的连云港、盐城、南通三市上市公司竞争力进行评价。通过研究表明，偿债能力和发展能力对上市公司竞争力的影响较大。最后，根据以上结论提出相应建议。     

河北沿海地区发展如何实现后来居上

《河北沿海地区发展规划》上升为国家战略,为建设经济强省、和谐河北提供了前所未有的发展机遇。但是我们也要看到,近5年来,国务院先后批复了11个沿海区域规划,在我国东部沿海省份中,河北省是最后一个。如何实现后来居上,关键是     

加强技术服务平台建设 助推沿海地区科技创新

随着《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》对河北沿海地区发展的纳入,以及《河北沿海地区发展规划》的实施,河北省沿海地区发展上升为国家战略,这为河北省沿海地区发展提供了新的历史机遇,也对我省的科技     

浅析沿海地区农村水污染及治理方案

农村经济发展的同时带来了环境污染,其中最重要的是河水的污染,但是农村河水的污染并没有像城市污染一样得到人们的重视,不但使河流生态环境恶化不断加剧,而且在一定程度上阻碍农村的经济发展,通过农村中普遍存在并日益加剧的农村污染现状,本文通过分析污染的产生原因,提出治理农村污染的途径.     

基于灰色系统理论的河南未来人口发展预测研究

以河南人口发展数为研究对象,根据相关统计资料应用年末总人口数值建立灰色动态预测模型,对未来10年河南省人口数值进行预测研究。结果表明,河南人口2010年底将超过1亿,2015年为1.03亿,到2020年将达到1.05亿,年均增加51.6万人,最后给出了一些相关建议。     

加快沿海开发，推动区域发展——江苏沿海地区的开发措施

江苏省的沿海地区是该省最具发展潜力的区域,是未来经济发展的重要增长极。加快沿海地区开发,对于江苏经济发展具有重要意义。面对当前沿海地区存在的开发水平低、产业层次不高、中心城市带动力不足、基础设施建设滞后等问题,应在积极培育特色产业、强化中心城市带动能力、基础设施先行等方面采取相应的措施。     

实施《河北沿海地区发展规划》应关注的几个问题

2011年10月27日,国务院终于批复了《河北沿海地区发展规划》(以下简称《规划》),这不仅标志着河北沿海地区发展正式上升为国家战略,而且也表明我国沿海地区的整体布局得到了完善。河北沿海地区发展上     

基于商品房销售预测的灰色Bp神经网络方法

应用灰色理论与BP神经网络理论,提出了一种基于灰色BP神经网络(GBPNN)的商品房销售预测方法,并建立了相应的GBPNN模型和求解。结果表明该方法不仅能优化预测精度,而且是一种很好的预测问题的有效方法。     

股票价格预测方法研究

目前,股票投资的系统风险和非系统风险错综复杂,各个影响因素之间的数量关系难以提取分析,这就使得通过传统的方法所预测的结果往往不尽人意。因此,寻找有效的股票预测方法有其重要的理论意义和现实意义。     

中国沿海地区海洋经济效率区域差异及动态演进

采用DEA-BCC和Malmquist指数模型测算我国沿海地区2008—2019年海洋经济综合效率、海洋技术效率（分解为海洋纯技术效率和海洋规模效率）及海洋技术进步变化,并对沿海地区海洋经济效率进行聚类分析。研究结果表明,沿海地区海洋经济效率DEA有效且其海洋技术效率、海洋纯技术效率和海洋规模效率呈波浪式上升态势;分地区而言,天津海洋经济综合效率指数最高,福建和广东次之,且大多数沿海地区Malmquist指数均大于1。从海洋经济效率指数分解来看,海洋经济效率较高的是低投入中产出的天津和福建,而不是高投入高产出的广东和山东。     

基于商品房销售预测的灰色BP神经网络方法

应用灰色理论与BP神经网络理论,提出了一种基于灰色BP神经网络(GBPNN)的商品房销售预测方法,并建立了相应的GBPNN模型和求解.结果表明该方法不仅能优化预测精度,而且是一种很好的预测问题的有效方法.     

基于灰色理论的甘肃省非师范类人才有效供给预测

人才是一个地区发展的关键,甘肃地区要实现经济的高速发展离不开人才的培养.本文根据相关的数据资料,利用GM(1.1)模型对甘肃省未来4年的非师范类人才供给做出预测,为非师范类人才的管理和培养决策提供科学的依据和参考.     

中国企业债券信用价差的灰色预测及实证研究

尽管我国企业债券的信用等级均为AAA级,但依然存在违约风险,需对信用风险进行积极管理.本文将灰色系统理论运用到中国债券市场,通过建立GM(1,1)模型,首次对我国企业债券的信用价差进行预测,并得到了满足预测精度的结果.     

灰色模型GM(1,1)及在我国水产品总量预测中的应用

本文介绍了灰色预测的GM(1,1)模型建模过程,利用2001～2008年我国水产品总量数据,对未来几年我国水产品总量进行预测,并对预测结果分别进行残差、关联度和后验差检验,结果表明模型精度非常高。