基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法及其实证研究

本文将小波方法引入到油价长期趋势的预测中,利用小波多尺度分析的功能,提出了一种可以较为准确地根据油价时序列预测其未来长期走势的方法。这种方法的优点在于可以准确地提取油价的长期趋势,从总体上把握油价的非线性波动特征,从而能够很好地利用油价时间序列的历史数据,开展对未来一段时期内的多步预测。实证研究中,对Brent油价开展了时间跨度为1年的趋势预测,并将预测结果与ARIMA、GARCH、Holtwinters等方法得到的结果进行了比较,表明了基于小波分析的长期趋势预测法的预测能力是其他方法所不能比拟的,反映了本文所建立的石油价格长期趋势预测方法的有效性。     

指数平滑法在销售预算中的应用

全面预算管理以销售预算为基础和起点,而销售预算的科学性主要依赖于销售预测的准确性,因此销售预测方法的选择至关重要,指数平滑法与其他预测方法相比具有较大优势。本文通过对确定指数平滑模型的关键因素α的探讨,结合案例给出了指数平滑统计方法在销售预算中的具体应用。     

基于Excel的最优子集多元线性回归预测模型设计

回归分析预测法是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法.统计学中的回归预测分析具有普遍的实用意义.但变量之间关系分析及计算繁杂,而借助Excel可方便高效地研究其数量变动关系.完成其繁杂的计算分析过程.本文利用Excel的图表及数据分析工具,采用最优子集法,判断各变量间的相关程度,并在此基础上建立回归模型进行预测,使回归预测分析的计算过程更加简单.统计预测方法更为实用.     

基于多尺度组合模型的铜价预测研究

铜价预测是国际大宗商品市场研究的一个重要领域。本文运用经验模态分解法（EMD）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和时间序列方法,基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型。在模型构建过程中,提出了运用游程判定法对分量序列进行重构的新思路。然后,运用此模型对LME铜价波动特点和走势进行分析：将铜价序列分解并重构成高频、低频和趋势三个部分,并从不规则因素、重大事件以及长期趋势三个角度解释了重构项的波动特征;实证分析表明,与灰色模型GM（1,1）、Elman神经网络方法等单模型,以及ARIMA-SVM组合模型相比,多尺度组合模型取得了最好的预测效果。     

统计在企业管理决策中的作用

随着现代企业制度的建立和现代化管理的发展,企业统计工作的任务,已从单纯的信息咨询、监督、服务等职能进一步向预测、监测和参与企业决策职能发展。统计在企业经营决策中的作用也愈加明显。本文结合企业实际,浅析统计在企业经营决策中的作用。     

运用马尔科夫链预测股指走势的实证分析

金融市场的多种价格变量是受到各种各样因素影响的随机变量,在不同的假设条件下可以做出不同的预测模型,常见的计量经济模型、投入产出模型、随机时间序列模型在不同程度存在缺陷,运用马尔科夫链对这些随机变量的数量特征进行分析,通过合理划分变量变动区间和时间间隔,可以分析各个状态之间的互通性和遍历性。根据我国2006下半年至2008年的上证综合指数股票历史收盘价数据,运用马尔科夫预测法对其短期价格走势进行预测,并对预测结果作了分析。     

加快企业统计改革步伐加强统计在企业管理活动中的作用

正统计在国人的心目中就是统计加估计,名声很不好。而还有相当一部分企业将企业统计错误的理解为报表统计制度管理下的统计,统计就是报表。报表中的一些数据缺乏真实性,统计方法、统计手段,资料的来源不完全按统计的要求去做。就连自己都说不清楚的数据怎么能去进行预测、决策、制定计划等一系列经营管理活动呢!为什么会出现这些敷衍了事,劳民伤财的事情?我想是以下几方面的原因:1.市场经济的改革远远快于企业统计改革步伐。利用企业的统计数据进行分析,预测、决策,计划等等,远远跟不上千变万化、转瞬即逝的市场。     

一种基于动态关系辨识算法的短期预测方法

针对目前众多短期预测问题中存在的业务数据波动性增大、预测结果影响因素增多等问题,结合自适应建模技术,提出了一种基于动态关系辨识算法的统计类短期预测方法。该方法首先根据预测问题提出动态关系模型,然后结合不断更新的业务数据和最佳预测精度值,对模型参数和模型结构系数进行动态调整,从而使得决策者能够始终基于模型的最优状态获得预测结果。研究结果表明:针对波动性较大的业务数据,该方法自我调整能力较强,对近期数据的跟踪性较好,鲁棒性强,易于推广应用。     

Logistic方法在财务困境预测中的应用

财务困境预测已成为国内外广泛关注的研究领域.财务困境预测方法主要包括多元线性判别法、逻辑回归法等参数方法以及神经网络等非参数方法,本文对各主要方法的优劣进行了评价,阐述了逻辑回归模型在财务困境预测领域的应用现状,并应用Logistic模型对我国上市公司进行了分类预测,在T-2年上取得了较好的预测精度.     

基于CART和自适应Boosting算法的移动通信企业客户流失预测模型

客户流失问题一直以来都受到企业的重视,如何有效预测流失客户是一个重要课题。本文通过对某通信企业原始数据进行严格的数据预处理,以及利用直方图检验和卡方检验相结合的方法对模型变量进行筛选,同时采用抽样的方法选取出模型的训练样本和测试样本,并利用分类回归树算法和自适应Boosting算法生成相应的强分类器模型,仿真实验结果表明本文使用的模型在预测该通信企业的离网客户中具有较高的准确性,从模型的ROC曲线可知,该模型是一个比较理想的分类模型。另外,本文通过与其他两个模型的预测结果进行比较发现本文的集成模型具有更好的预测性能。     

浅析统计在企业经营管理中的作用

随着企业管理制度的建立和经营管理的发展,企业统计工作已逐步从信息咨询、监督、服务等职能进一步转向预测、监测和参与企业决策等职能的发展,统计在企业经营管理决策中的作用也更加明显。本文笔者结合企业的实际,浅析统计在企业经营管理决策中的作用。     

考虑影响因素的隐马尔可夫模型在经济预测中的应用

定量预测方法分为因果预测法和时间序列预测法,因果预测法利用预测变量与其他变量之间的因果关系进行预测,时间序列预测法是根据预测变量历史数据的结构推断其未来值。由于因果预测法只利用某个变量与其他变量之间的因果关系,但缺少描述变量自身时间序列结构的功能;而时间序列预测法只能描述变量自身序列的结构,但没有考虑其他相关因素的影响,因此本文提出基于观测向量序列的隐马尔可夫模型(HMM)预测方法,该方法能同时考虑变量自身序列结构以及相关因素的影响。首先介绍HMM基本理论;其次,在模型训练、隐状态序列估计的基础上,提出基于观测向量序列HMM预测算法;最后分别进行仿真实验和实证研究,结果表明该方法的有效性。     

时尚服装销量BP神经网络预测模型研究

本文针对传统时尚服装销量预测方法难以满足新情况下预测的需求,对神经网络技术在时尚服装销量预测的应用方法研究,如何使用在服装销量的预测上。针对某时尚运动品牌公司的具体情况,使用BP神经网络对其销量进行预测实验。从影响因素确定到建立相应的网络模型,最终在MATLAB中实现,得到预测结果。最终结果显示BP神经网络法预测,高于传统预测方法的预测精度。     

浅谈统计在煤炭企业中的运用

统计不仅为决策提供事实依据和咨询意见,服务于决策之前,而且在决策之后通过掌握的反馈信息,对决策的执行效果进行监督,修正错误或者做出新的决策。对煤炭企业而言,它是编制生产规划和经营计划以及进行经济分析的依据;是经济核算的基础;是企业经济反馈的重要渠道;是领导掌握情况的重要手段。因此进一步改进统计方法,把统计工作运用到企业管理中,真正体现统计的"信息"、"咨询"、"监督"三大职能成为重中之重。     

电信运营企业人员效率编制模型

本文以电信运营企业战略和经营计划为主要依据,通过采取科学的人员总量编制方法,建立了人员效率编制模型。电信运营企业通过人员总量控制,可有效控制人员增长速度,提高人员工作效率,推进科学管理,增强人力资源竞争优势,提高可持续发展能力。     

实物资金流量表的预测方法研究

资金流量表是国民经济核算体系中的重要组成部分。然而,由于在编制过程中需要采集大量的数据,通常情况下,很多国家的资金流量表都会有较长时间的滞后。在编制实物资金流量表的延长表时,已有方法通常是基于基期与预测期交易收支结构保持不变的假定条件。然而,经济结构发生显著变化时,该类方法就会失效。基于上述问题,研究弱化模型的假设条件,并提出了新的实物资金流量表预测方法( 简称 FPTF方法)。根据表中元素必须满足的约束条件,该方法通过建立数学模型解除约束,其次基于历史数据的动态趋势,采用适当的时间序列分析方法来预测目标年份的实物资金流量表。通过仿真分析,验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,基于中国1992年～2014 年的实物资金流量表数据进行实例分析,取得了满意的分析结果。     

基于资本市场信息的上市公司财务危机动态预测模型研究

预测上市公司财务危机是投资者、债权人及证券市场监管机构所广泛关注的课题。本文运用期权定价理论,以企业“资不抵债”作为上市公司陷入财务危机的标志,利用资本市场的信息指标———股价建立起上市公司动态财务危机预测模型,克服了统计预测方法利用财务报表信息预测的时期性和滞后性的缺陷。     

基于时变稳健加权最小二乘法的股市收益率预测

提出一类时变参数稳健加权最小二乘法(TRWLS),并将其用于预测标准普尔500指数收益率.该方法将时间相关权重与稳健估计权重相结合,既能捕捉参数时变性,又能降低数据噪声的影响.TRWLS模型组合揭示了经济和统计意义上均显著的收益率可预测性,而且预测能力明显高于普通最小二乘法.TRWLS模型的预测表现也好于传统时变参数模型和稳健回归模型.其预测能力主要来源于时间权重和稳健性权重的互补性以及超参数的学习能力.预测结果在调整多元信息组合方法、权重核函数和验证集长度的情况下均具有稳健性.     

SPC系统与企业ERP的集成与应用

统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)作为质量管理的重要工具,对生产过程的质量信息具有重要的分析与预测作用,企业资源计划(ERP)体现了当今最先进的企业管理理念。本文介绍了统计过程控制(SPC)与企业ERP质量系统的结合应用,既给SPC分析提供了丰富的数据,也弥补了ERP对质量数据分析的不足。     

制造企业多品种成批型生产经营计划的编制方法

本文首先分析了制造企业多品种成批型生产经营计划编制问题的特点，提出了将知识模型、数学模型和决策者相结合编制生产经营计划的方法。在此基础上，建立了年出产计划数学模型，以求解产品出产量和产品组持续出产期优化问题，提出了一种启发式的优化方法，并研究了由年出产计划制订月出产计划的方法。实际应用结果表明该计划编制方法是实用有效的。