浙江省交通运输物流公共信息平台建设与发展战略思考

交通运输物流公共信息平台是交通运输部和浙江省人民政府牵头共推,16省交通运输行业管理部门共建,行业协会、软件开发商、物流供应商多方合作的一个开放、共享、免费的物流信息和服务电子交换基础网络.为了打造国内领先,国际知名的物流公共信息平台,把物流公共信息平台建成“世界物流信息中心”,需要采取“一步领先,步步领先”的领先战略.     

公共信息产品与股票市场失灵

本文通过模型分析得出了一个结论,企业投资者与管理者之间的信息不对称程度可以通过与一个观测成本为零且与该企业外部经济环境的不确定性有关的信息变量的比较而降低。本文进一步分析得出股票市场平均净资产现金利润率是符合上述模型要求的信息变量,但该变量是一个公共信息产品,应由政府定期提供。     

统计预测中的指数平滑法

运用最小平方法求出时间数列的趋势线进行预测时,时间数列所反映的过去各个时间的经济信息都是相等地影响预测值的。它不能正确地反映近期的经济信息要比远期的经济信息影响趋势变化重要得多的客观事实。在预测中如何正确处理这个问题呢?一般是采用合理的加权法,即对过去的近期数据比对远期数据给以较大的权数。指数平滑法就是目前普遍应用的一种趋势预测法。现就指数平滑法的由来、计算方法和应用介绍如下:     

海洋经济预测模型的创新研究

组合预测法综合运用多种预测理论,最大可能地利用可用信息,预测精度高于基于单一模型的预测方法.组合预测模型主要有两种方式:串联型组合预测法和并联型组合预测法.文章以海洋经济的发展趋势预测为例,分别采用不同的预测方法进行实证检验,结果表明串联型组合预测法的预测精度要高于并联型组合预测法.     

寿险保费收入的灰色预测和分析

保险市场预测是在市场调查的基础上,运用科学的方法,测算并预测其发展趋势。保险公司最关心的是未来保险费收入的变化趋势。虽然影响保费收入的因素很多,但是其变化呈现一定的规律性,根据相关的统计资料,可以采用时间序列法来进行预测,最常用的包括移动线性趋势法、平均预测法、指数平滑法等。但是这些方法均属于长期趋势预测方法,因此要求以较长     

基于指标独立性的景气指数构建赋权方法

经济景气指数常使用独立性权数来合成.以往的研究中,只使用一种相关系数作为指标间信息重复程度的代表,并且未能突显出指标的预测能力.文章提出了复合独立信息赋权法.其原理是使用复相关系数,时差相关系数,自相关系数,用时差进行修正,再进行归一化得到权重.以广东省经济数据为例,使用简单相关系数法、复相关系数法等常见的独立信息赋权方法进行了比较.认为复合独立信息赋权法具有能够突显具有优良预测能力指标的能力.     

饱和指数曲线的拟合方法新论

在徐国祥教授主编的《统计预测和决策》一书中，徐教授用分段求和法据说 合修正指数曲线（即饱和指数曲线）。分段求和法适用于时间序列第一阶差的环比大体相同的情况，但是，它计算量大，并不能赋以必要的权数，相比较而言，三点预测法计算量小，大大降低了平均绝对误差，并且近期残差较小，可以提高预测精度。     

中国农村民间借贷市场融资约束环境下利率定价模型分析——以广东农村实地调查数据为例

通过对广东农户民间借贷行为实地调查的问卷进行数据分析,了解农村民间借贷中的资金供求关系,发现存在的融资约束问题,进而对融资约束环境下民间借贷资金利率定价过程进行实证分析;着重考察农村民间借贷利率受公共信息和私人信息影响的程度,从借款人和贷款人的角度分别建立定价模型进行经验分析。结果显示,定价模型在F检验1%水平上显著,其他模型具有R2的统计显著性;反映借款用途的变量在10%水平上显著,其他变量均在5%水平上显著。这说明该市场利率能够反映公共信息的影响,借款人和贷款人的利率定价也反映了各自私人信息中相关风险和财务能力因素的影响,得到的经验结论主要是:第一,农村民间借贷市场是自主交易的金融市场;第二,其利率定价过程基本市场化。     

信息服务业成为福建现代服务业的新引擎

本文利用统计资料,同时结合企业调研情况,对福建省信息服务业发展情况、存在问题作以分析。一、发展特点从电信和其它信息传输服务业、计算机服务业、软件业3个行业大类来看,信息服务业主要有以下发展特点:1.信息服务业发展迅猛,公共信息网络初步形成。2010年,我省信息服务业实现增加值344.19亿元,比上年增     

基于PLS-GA-SVR的区域经济预测模型及实证

文章提出了一种将偏最小二乘法（PLS）、遗传算法（GA）和支持向量回归（SVR）相结合的预测算法。首先,为了解决多元回归中存在的多重共线性问题,采用偏最小二乘法选取回归变量的主成分;然后,利用支持向量回归预测模型对数据进行训练,利用遗传算法获得更好的预测模型参数,以解决传统支持向量机预测模型中的参数选取困难的问题;最后,利用优化的预测模型对区域经济发展进行预测。结果表明,该算法在预测精度上优于其他预测模型,能够准确预测未来区域经济发展趋势。     

神经网络方法在股票投资中的应用

日益膨胀的股票市场信息远超出人们的处理能力，股票价格变得越来越难以预测。神经网络方法可以模拟人工智能处理海量信息。提高对股票市场的预测水平。运用中国1998-2005年股票市场数据，利用梯度下降法拟合了一个BP神经网络模型，在实证过程中重点讨论预测过程中出现的分类标准、过抽样、过度训练等问题。认为正确运用神经网络方法可以提高预测分析效果，神经网络模型可以谨慎地作为一种股票投资分析方法加以运用。     

基于IGOWLA算子的最优组合预测模型及应用

OWA算子及其拓展后的信息集成算子已被广泛应用于组合预测中。文章在有序加权对数平均算子基础上提出诱导广义有序加权对数平均算子(,IGOWLA)的概念,讨论它的几种特殊情形,同时研究它们的一些性质。然后给出一种基于IGOWLA算子的组合预测模型,并探讨权系数求解方法。     

具有非参数趋势的残差自回归模型的预测方法

为了探寻具有非参数趋势的残差自回归模型的较为合适的预测方法,文章考虑了基于多项式样条的两种方法:直接法和两步法,模拟算例表明两步法拟合与预测的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)都小于直接法拟合与预测的MSE和MAE,此外,还对人民币/美元的日度汇率数据进行了拟合与预测的实证分析,得到了与模拟算例相类似的结果,这说明两步法优于直接法,两步法是一种较好的预测方法.     

基于改进的优化组合方法的旅游需求预测

目前对于旅游需求的预测一般均是采用单一预测方法,然而受众多因素的影响,各单一预测方法往往不能囊括旅游需求的全面有效信息,从而大大降低预测结果的准确性。为进一步丰富和完善旅游需求预测研究,文章基于改进的优化组合预测方法对天津市城市居民国内旅游需求规模加以预测,研究结果表明,两种方法较其他各单一预测方法均取得了良好的预测效果,而在不同时期有着不同权重值的变权重组合预测方法会获得更好的预测结果。     

基于非对称分布散点分位数的区间数据回归分析

许多经济变量(如GDP)水平序列随着时间变化具有单调趋势,截面数据(如各地区GDP)之间存在差异,为了研究经济变量在一段时间内的平均发展水平和相互关系,文章基于区间型符号数据的研究视角,提出了一种基于分位数思想的Bayesian回归方法,用以分析内部存在非对称分布散点的区间数据,既可以估计数据的区间,也可以预测数据在此区间内的偏度和离散程度。在模拟研究中,通过对评价指标数值的假设检验分析了该模型相对于上、下限和中点半径模型的效果,并根据真实数据中存在异常信息的现象,在模拟数据中加入异常值,进一步验证分位数方法的优势和稳健性。在实证研究中,运用提出的分位数方法,上、下限法和中点半径法对我国各地区GDP和工业生产总值年度数据进行区间回归分析,评价指标显示分位数模型Bayesian方法具有更优的拟合和预测效果,在GDP发展水平不同的地区,工业增长的贡献存在差异。     

指数平滑预测法研究新结果

指数平滑预测法研究新结果合肥经济技术学院汪琥庭指数平滑预测法，由于具有简单易懂、计算和存储费用低廉、模型分量和参数对使用者具有较直观的含义等优点，因而近年来在我国的许多研究领域获得了广泛的应用。“预测方法和技术的应用研究”课题组的一项研究表明，在各种...     

基于CM(1,1)模型的江苏省民间投资规模预测

一、CM(1,1)灰色预测模型 灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法.灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测,就是对在一定范围内变化的,与时间有关的灰色过程进行预测.灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度,即进行关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来的发展趋势的状况.CM(1,1)模型是常用的一种灰色预测模型.     

官方统计的基本要求——《官方统计基本原则》解读

主持人导语(中国人民大学高敏雪教授):政府统计在国际语境中称为官方统计。"官方统计是民主社会信息系统的一个不可或缺的组成部分,它为政府、经济和公众服务,提供有关经济、人口、社会和环境情况的数据。为此,官方统计机构应公正地编集和提供证实具有实际用途的官方统计,让公民行使其获得公共信息的权利。"这是来自联合国《官方统计基本原则》     

中国证券市场的ACD-GARCH模型及其应用

一、引言随着计算机技术的飞速发展 ,人们可以获得采样频率越来越高的股票、汇率等金融数据 ,甚至可以获得股票市场、外汇市场实时的每笔成交数据。这些数据称之为高频数据。高频数据的获得使人们可以进一步研究市场的微观结构和运行机制。Easley ( 1996 )、Diamond和Verrecchia ( 1987)、Glosten和Milgrom ( 1985 )、Hasbrouck( 1998)和O’Hara( 1995 )等在研究市场微结构时指出 ,在交易中、价格变化中和买卖指令期间的等待时间对了解金融市场的私人和公共信息具有关键性的作用。为了利用交易到达时间和买卖价更新时间对金融市场微观结…     

基于改进BP神经网络的现金流预测

运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法.为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,为管理层制定出生产及销售任务等提供量化依据.