农业小麦受灾面积的预测

农业在襄樊市经济中占有重要比重,其中小麦是最为重要的农作物,长期以来全市小麦播种面积均达300万亩以上,近400万亩.小麦条锈病是危害小麦生长的主要病虫害,每年小麦条锈病均有不同程度的发病,造成严重的经济损失,按现在价格计算每年损失达3千万元以上.因此,对襄樊市小麦条锈病发病面积进行建模预测,根据预测结果进行有准备的防治,以达到预防减灾的目的.具有十分重要意义,其经济效益和社会效益显而易见.本文利用求和自回归滑动平均(ARIMA)的方法和逐步自回归方法,根据襄樊市历年小麦条锈病发病面积时间序列值对襄樊市小麦条锈病发病面积进行建模预测.     

长江流域经济迅速崛起

随着我国对外开放的东潮西进,长江流域工农业齐头并进,经济迅速崛起,得天独厚的农业开发和突飞猛进的现代工业,在全国经济布局中占据重要地位。据不完全统计,这个地域面积仅占全国１８．５％的经济走廊,目前年创工农业总产值和财税上交额已分别达到全国的４０％和５...     

长江流域经济地位的历史变迁

长江与黄河同为中华民族的母亲河,黄河走岀的“几”字形河道与长江走出的“V”字形河道,撑起了中华民族繁衍生息的广阔腹地。长江黄河共同发源于青藏高原并同向流入太平洋的这种双河结构是中华民族形成大一统国家的生态地理基础,也是中华民族东方文明源远流长的自然保障。远古时期,我国境内的原始先民在黄河流域开始繁衍生活,但由于历史上黄河流域战乱的发生和自然条件的变化,中华民族的经济重心逐渐南迁至长江流域。历朝历代以来的统计数据客观地刻画了这一变迁。     

水灾损失等级模糊识别的一种新方法

本文提出了水灾损失等级模糊识别的一种新方法:首先对每个因素按最大隶属原则进行评判;然后把所有的因素按择近原则进行综合评判;最后按最大隶属原则划定水灾损失等级;并且运用1950～1990年长江流域水灾损失的统计资料加以验证,得到了较为满意的结果.     

上海市经济发展的典型时序模型分析

文章以1978～2007年上海市人均GDP的统计数据为样本,处理原始数据,对序列进行差分平稳化处理,消除虚假回归,进行单位根检验,并借助统计工具,利用序列自相关、偏自相关性质,确认序列适合的模型,从而建立了经典的ARJMA时间序列方程,最终对未来数据进行了经济预测,为管理决策给予一定数量参考价值.     

重塑四川在长江流域的地位和形象

我国流域开发建设正进入新的阶段,国家启动“依托长江建设中国经济新支撑带”以来,各地迅速行动,抢抓机遇,积极谋划沿长江地区的经济布局;各省市紧抓“深下游、畅中游、延上游、通支流”12字方针,纷纷提出各自依托长江经济支撑带的发展思路。地处上游的四川,要大力做好做足“延上游、通支流”的文章。     

时序数据预测的灰色神经网络技术

灰色系统理论中GM模型具有弱化序列随机性、挖掘系统演化规律的独特功效,且对一般模型具有很强的融合力和渗透力。将GM模型融入一般模型的建模过程中将会使得预测精度大大提高。灰色系统和神经网络都可看作是数值化的函数估计器,将灰色系统与神经网络融合,构造一种灰色神经网络     

基于生态水利模型的长江流域水资源配置研究

生态水利理论模型主要是通过生态水利设计、生态水利监控、生态水利修复、生态水利评价等研究探寻水资源的污染防治、水资源优化配置和可持续发展路径。本文认为长江流域的水资源配置必须结合水利建设与生态保护的互动关系进行全新考察,从而构建长江流域水资源的生态水利配置模型,把生态水利的基本理念充分渗透到长江流域水资源配置全过程,并应采取建立水务监管体系、构建配置信息系统、完善水资源配置制度体系等措施。     

基于SODM和贝叶斯的时序预测模型比较

本文采取定性的理论分析、随机模拟和实证试验相结合的方式,从先验信息的使用、模型产生机制、算法停止法则等方面比较了两类模型的异同,并重点试验分析了自组织数据挖掘(SODM)自回归模型与贝叶斯自回归模型的拟和以及预测性能。结果表明,对于具有小噪声样本数据的系统,贝叶斯时序模型的效果较优;而对于具有大噪声、小样本数据的系统,SODM时序模型更适合。本文最后提出将这两类模型结合考虑建立模型。     

关于对时序模型定阶方法的研究

目前时序模型的理论研究和应用都十分活跃,在所有利用时序模型进行时间序列分析与预测模型当中,以移动平均ＭＡ（ｑ）,自回归ＡＲ（ｐ）和混合自回归移动平均ＡＲＭＡ（Ｐ,Ｑ）模型为最常用,而建立时序模型最为关键的、也比较困难的是确定模型的阶数。本文是对国内外各种文献中的时序模型定阶方法进行系统的归纳分类整理、比较分析、优劣评价及其适用条件与场合的研究。　　一、基于相关分析确定模型阶数的方法　　１利用样本自相关函数ρｋ和样本偏自相关函数φｋｋ的截尾性来判定模型的阶数ＢｏｘＪｅｎｋｉｎｓ提出使用样本…     

金融时序的波动率模型比较研究

一、引言 关于波动性的研究是金融领域里的一个非常重要的内容,在本文中波动性指的是就是条件异方差.本文借助于软件WinBUGS(BUGS(Bayesian inferenceUsing Gibbs sampling)这是一个专门用来实施贝叶斯方法的免费软件,可在以下站点下载到:www.mrc-bsu.cam.ac.uk/bugs/winbugs)利用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法来估计单变量的SVN模型的参数,因为通过MCMC方法能取得模型的精确的似然函数,因此这一方法估计SV模型当前被认为是最好的,所获得的参数估计也是最精确的,所以我们可以得到SV模型和GARCH模型更为客观准确的比较.另外利用MCMC方法,在获得波动率的估计值和预测值方面,都变得极为便当.     

中国股市长期记忆特征的时序分析

本文运用R/S分析和ARFIMA模型对中国股市价格总指数的长期记忆特征进行了实证分析,结论认为深、沪两市总体上不存在长期相关性,这样,从长期记忆性的角度,我们不能否认中国股市的效率.     

具有EGARCH-skew-t误差项时序的单位根检验

文章通过随机模拟,分析了具有EGARCH-skew-t误差项的时序对ADF单位根检验的临界值、有效性和实际显著水平扭曲情况的影响。     

关于时序多目标最优投资决策的研究

本文首先利用时序多目标问题所拥有的信息得到决策方案与最优和最劣方案的关联度。然后,在综合所有时段和指标的基础上建立了时序多目标决策优化模型,以期望值的形式给出多阶段多指标决策问题的最优解。文中所给出的实例说明该模型及其最优解在解决时序多目标决策问题中具有重要的实用价值。     

长江流域经济发展效率与生态环境补偿机制研究

文章运用Malmquist指数分析模型与重复博弈模型对长江流域各省市的农业投入生态效率与工业投入生态效率进行研究,探索建立流域内生态补偿机制.研究结果表明:流域内各省份分别存在比较优势与绝对优势;建立流域内生态补偿机制具有必要性;存在三种补偿方式,且补偿应按梯度进行.     

时序资料在医院统计中的应用

医院统计是运用数理统计学的原理和方法,对医疗活动中的数据资料进行整理,旨在分析和归纳医疗服务活动的内在规律,评价医疗服务质量和效益,指出医疗活动中存在或潜在的问题,并提出改进措施。实践证明：医院只有依靠统计手段,才能真正实现定量和定性的科学管理。因此说它是医院管理的重要组成部分,它不仅可以为院领导准确、及时、系统和全面掌握医院的工作数量、效率和质量效果,     

矿山铅污染时序预测的R/S分析

矿产的开发利用给人类创造了巨大的物质财富,但在矿产开发利用的同时却对生态环境造成巨大的污染和破坏.矿产在开采、选矿和冶炼的过程中,重金属以各种形式,如废石、废渣、原矿等形式进入环境,最终以一定的化合物形态进入土壤、水系河流,使原有自然环境的构成或状态发生巨大的变化,生物圈内所有要素被触动,环境质量下降,人类的正常生活条件被扰乱和破坏.合理开发矿产资源,保护生态环境已成为人类面临的新问题.     

基于Lyapunov指数和CBP的混沌时序预测模型

本文根据经济系统的非线性及混沌特征,通过找出预测状态点的邻界状态与其后续状态点之间的函数关系,作为预测函数,提出了基于Lyapunov指数和CBP的混沌时序预测模型;利用Lyapunov指数判别时间序列的混沌特性,估计最大可预测时间尺度;应用混沌优化的BP神经网络进行经济预测。然后将这一模型应用于某超市的销售数据预测,取得了比较满意的结果。     

交互影响的多元回归与多元时序混合模型

一、引言 经济系统的变量往往具有下列特征. 1.变量是多元的时间序列.例如我们研究金融政策工具的有效性,可以考虑如下4组变量: