基于灰色-马尔柯夫模型预测房地产价格

对房地产价格的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到干系人的切身经济利益,因而对预测结果的准确性要求较高.本文在对GM(1,1)模型和马尔柯夫模型详细剖析的基础上将两者合二为一,建立相应的灰色-马尔柯夫预测模型,并通过具体例题说明该模型具有较高的预测精度和应用价值.     

境外游客流到北京的动态预测

文章对到京境外主要客源地游客人数占来华旅游总数的比例，使用随机序列方法构造了转移概率矩阵；使用最小二乘原理，求出了比例值的线性回归模型；应用误差估计理论，对预测值做了相应的估计。结果表明：到京各主要客源地游客人数占来华旅游总数的比例呈递减趋势。     

马尔柯夫链与市场占有率的预测与分析

本文旨在将马尔柯夫链理论运用于实际的市场占有率分析。通过实际数据,运用Lingo软件对转移概率矩阵进行估计,预测产品的市场占有率,并对其进行选择流动性分析和均衡分析,为市场预测提供一定的依据。     

基于马尔科夫链状态转移概率矩阵的商品市场状态预测

马尔科夫链虽然原理复杂,但是应用非常广泛。马尔科夫链主要用于分析随机事件未来发展变化的趋势,是一种比较科学的预测方法。在经济领域,很多现象都具有马尔科夫链的特征。用马尔科夫链的基本原理和基本方法研究这些现象,可以对这些现象的发展变化作出预测。     

回归分析在饮料销售量预测中的应用

利用回归分析建立饮料销售量与气温的回归方程,从而根据气温的变化对饮料的销售量做出合理预测,为饮料公司的生产决策提供参考。     

基于马尔可夫链改进股市的预测精度

为了提高股市预测精度,文章采用马尔可夫链转移概率的分析方法,分别针对宏观三状态和混合状态建立了股市预测模型.利用该模型去分析和预测股指,并对预测精度进行回逆检验.以上证指数为研究对象进行实证分析,结果表明宏观三状态预测模型能够较好地判别上证综指上涨和下跌趋势,混合状态预测模型能够较好地滚动预测上证指数收盘价.     

马尔柯夫预测法的EXCEL软件实现

一、引言马尔柯夫预测法是以俄国数家A.A.Markov的名字命名的一种随机时间序列分析预测法,目前被广泛应用于产品销售状态、市场占有率、产品期望利润、设备更新、新产品开发和证券投资等方面的预测。但是由于该方法计算过程较为复杂,有时手工计算难以完成,使其进一步的应用受到     

西安与国内部分口岸城市西欧游客流的统计分析和预测

文章利用有关资料对到西安的西欧游客占来华西欧游客数的比例作了与口岸城市的相关性分析，构造了西安与北京西欧游客比例值的联合分布和转移概率，并对１９９７年度和１９９８年度到西安的西欧游客的比例值做了统计预测。     

美元兑人民币汇率的状态预测及实证分析

经济全球化加速发展的时代背景下,美元兑人民币汇率问题是当前中关经贸关系乃至世界金融领域里的重大议题,对该汇率的基本发展趋势进行科学预测意义重大.文章截取USD/CNY汇率相关日频数据流,通过对美元兑人民币汇率进行基于齐次马尔科夫区制转移模型的预测和实证分析,发现在USD/CNY汇市弱有效性得到验证的基础上,马尔科夫区制转移模型的确捕捉到了汇率序列的内在运动规律,在常规的预测期数(10天以内)设定条件下,尽管样本序列内外预测结果在具体数据的走势上与实际情况存在微小出入,但总体而言,用该模型预测汇率日频走势具有与实际汇率状态较高的吻合度.     

销售预测中指数平滑法与时问序列分解法的比较

销售预测是企业经营活动中不可缺少的一个环节,因此,有多种销售预测方法。文章着重对指数平滑法和时间序列分解法通过实例作了分析和比较,从而指出了各自的优缺点。     

场景预测方法与概率预测方法的比较

当今人口预测的标准模式为队列因素法,鉴于参数的估计方法不同,该方法又可分为场景预测方法和概率预测方法。文章认为,从统计学的视角看,概率预测方法更科学、更合理。由于场景预测方法概念简单,对数据要求低,可以充分利用专家的主观预测成果,同时预测方法简便易行,目前应用广泛。概率预测方法对数据的数量和质量都有较高的要求,且需要较复杂的统计技术,应用受到限制。     

对我国农村劳动力转移趋势的长期预测

我国农民脱贫致富的有效途径是进行农村劳动力的有序流动,要想科学地引导我国农村劳动力的有序流动,必须对农村劳动力流动的趋势有一个整体的认识。本文利用马尔可夫链(Markov chain)建立了我国农村劳动力流动趋势模型,对我国农村劳动力转移达到稳定状态的年限及其极限概率做出定量预测,对政府和有关部门制定我国农村劳动力转移的决策具有一定的借鉴意义。     

武汉市商品房均价的预测

房价预测是房地产投资决策和调节控制的重要依据之一。文章针对武汉市房地产市场商品房均价数据较少的特点,运用GM(1,1)模型和修正算法,以及灰色马尔科夫模型对均价进行建模计算预测,并对结果进行精度比较,结果表明模型的预测精度较高,在房价预测中有较强的科学性和可行性。     

宏观经济指标、技术指标与国债期货价格预测——基于随机森林机器学习的实证检验

分别以筛选的4种技术指标和6个宏观经济指标作为国债期货指数预测变量,利用随机森林算法构建4种机器学习预测模型;依据价格波动集聚性设计跟踪交易规则,通过比较4种模型的预测精度和跟踪交易收益率,检验宏观经济指标、技术指标和随机森林算法对国债期货指数的预测能力。研究结果发现:用主成分精选技术指标构建的预测模型,对国债期货指数的跟踪交易收益率虽然明显优于市场收益率,但不如遵循单个技术指标经验交易规则的跟踪交易收益率;用主成分精选技术指标和宏观经济指标构建的模型能够取得很好的预测精度和跟踪交易收益率,这表明宏观经济指标与技术指标都对国债期货价格具有预测意义,可以利用随机森林机器学习算法构建有效的国债期货量化投资模型。     

随机前沿分析与数据包络分析方法的评析与比较

文章简要总结了SFA与DEA中常用的模型;分析了SFA与DEA使用中关键和常见的问题,并通过实例加以说明;最后对这两种方法的共同点与不同点进行了比较研究.     

基于R语言的面向需水预测的随机森林方法

需水预测对于有效的水资源管理有重要的作用。文章引入随机森林方法对需水预测问题进行了实证研究。实验结果表明,随机森林方法不会受到训练集中异常值的影响而出现过度拟合的情况,模型稳健性较高。在地区需水量的各解释变量中,地区人口和灌溉面积的影响较为重要。文章的结论和方法有助于管理部门更有效的进行需水管理。     

随机波动率下信用风险定价模型的比较分析

文章分析了在Morten模型、跳扩散模型和首次时间通过模型中的随机波动率下可违约债券的定价问题。探讨了随机波动率下可违约债券定价机制,利用特征函数及其逆变换的方法得到了随机波动率下可违约债券的定价公式,并通过数值模拟分析了违约概率和信用价差的期限结构。     

环境持续性的经济效率随机前沿分析

最近几年我国经济取得高速增长,但这种高速增长多以牺牲资源环境为代价。采取高投入、高消耗、高排放的经济增长方式,结果势必导致资源耗竭、环境污染、生态破坏。为寻求经济与环境协调发展,统筹人与自然的和谐,我国政府提出建立资源节约型社会、环境友好型社会,并明确“十一五     

多元回归对住院病人的预测分析

医院业务工作量统计中,住院人次是重要统计指标之一,对其进行统计预测,可为制定医院工作计划和决策管理提供依据,对于加强医院管理,合理利用人、财、物,描述存在的问题,完成医院住院医疗任务及提高医疗质量有实际价值,对提高经济效益、社会效益也有重要的意义。本文试用多元回归方法对住院病人人数进行预测分析。     

社会保障基金长期财务随机预测模型的比较与选择

为了测算分析社会保障制度的可持续发展,世界上不少国家建立了社会保障基金长期财务预测模型。与确定性财务预测模型相比,随机预测模型有利于阐明预测结果所面临的不确定。美国在运用随机预测模型对社会保障基金的财务状况做出预测方面走在世界最前端,我国对社会保障基金随机预测模型的研究基本处于空白。本文对美国社会保障署和国会预算办公室采用的社会保障基金长期随机预测模型进行了比较分析,对两种模型的选择给出了建议,最后提出了我国建立社会保障基金长期预测模型的一些建议。