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。     

对三点预测法中两个问题的认识

三点预测法，是我国统计学界提出的估计二次曲线方程参数的一种简化方法，由于该方法具有计算简便的优点，在实践中得到了较广的应用，并且还被推广到对直线、指数曲线等趋势方程中未知参数的求解，成为一种独立的拟合趋势方程的方法，本文拟就这一预测方法中存在的两个问题谈谈我们的看法。一、“三点法”中三个点的坐标问题国内已版的许多统计预测方面著作在介绍“三点法”求解二次曲线方程的三个未知数时，都认为：从时间数列的首、中、尾各取五项或三项数据，分别计算出各组的时间变量加权算术平均数（分别记为）和实际观察值加权算术平…     

三点法预测中参数估计质疑

三点法预测中参数估计质疑□文／陈茂奇三点法是统计预测中常用的参数估计方法，其基本原理是：根据曲线方程中有三个参数，可从动态数列中首、中、尾分别取３项或５项数据，求出三个加权平均数作为趋势线上三个数据点，并代入选定的趋势预测方程，最后推导出方程参数的估...     

用三点法配合趋势曲线时怎样求得必需的参数

三点法是一种计算简便效果较好的统计预测方法。它的基本原理是:把时间数列分为间隔相等的三段,每段各取三项或五项数值分别计算加权算术平均数,以首尾两段或首中尾三段的加权平均数作为长期趋势曲线上的点代入趋势方程,建立求解长期趋势方程参数的联立方程组,解出所求参数,得出长期趋势方程,用于外推预测。用三点法求解直线方程与二次曲线方程参数的公式如下表:     

折扣最小二乘法的研究方法及其预测应用

折扣最小二乘法的研究方法及其预测应用文／涟水县统计局孙冬如一、“近大远小”原则的方法通常我们知道一些求解模型参数的方法很多，如最小二乘法、半数平均法、三点法等。应用这些方法建立模型进行预测，虽然是可以的，但是，若要求得较好的预测效果，还必须考虑到预测...     

基于李雅普诺夫指数的临近点选取方法

混沌时间序列的局域法预测以其计算量小、适用性强等优点,得到了广泛应用.但是其预测效果受制于临近点的选取,尤其是“伪临近点”的存在将降低预测精度,所以合理选取临近点至关重要.考虑到相点各维分量对预测的影响不同,相点的演化趋势与其前S步相点存在相关性,文章利用最大李雅普诺夫指数构造权系数提出了基于李雅普诺夫指数的临近点选取方法.通过Lorenz方程产生的混沌时间序列进行检验,结果表明改进方法的预测效果明显提高.     

趋势预测模型选择与估计的一种算法

趋势预测模型选择与估计的一种算法辽宁大学经济管理学院马树才陈瑾玫在经济预测中，时间序列趋势预测是常用的一种模型，对于其模型的选择与估计，目前，大多数文献中所介绍的有两种方法：一种是常用的精细的最小二乘法；另一种是比较粗糙的“三点法”。前者虽然精确，但...     

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...     

科技进步定量统计测度的研究

文章在总结分析国内外关于定量测度科技进步有关理论方法优缺点的基础上,主要论述了以下几方面内容:放弃了传统的“R.M.Solow 速度方程”与“时间序列数据回归法”;改进了“基本增量方程”;引入了“抵抗性算法”的概念与一种优秀的抵抗性算法——“三组抵抗线拟合法”,并给出了“横截面数据回归法”的一个改进方案;提出了“新分配份额法”     

折扣最小平方法简介

最小平方法亦称最小二乘法,是时间序列长期趋势分析和预测中常用的方法.一般认为,用最小平方法配合的趋势线是“最佳”的趋势线.但是,同许多的预测方法一样,最小平方法也存在着一定的缺陷.这就是在运用最小平方法计算时间序列的趋势方程时,将时间序列的各个时期的信息都     

基于偏最小二乘法的情报组合预测法

情报组合预测是用两个或两个以上不同的情报预测方法对同一个情报预测对象进行预测,然后对各个单独的情报预测结果适当地加权后求和作为情报预测结果的预测方法.     

2005年汇改后人民币汇率多次结构突变检验分析——基于循序检验方法

采用最新的多次结构突变循序检验方法,对2005年7月21日汇改后人民币汇率时间序列趋势项是否具有多次结构突变进行研究,并在多次结构突变检验结果的基础上对消除趋势后的人民币汇率数据进行分析,结果发现：人民币汇率时间序列是围绕着4个结构断点的分段趋势平稳的;人民币汇率服从分段趋势平稳的结论对汇率政策有效性、汇率与其他经济总量关系研究及汇率预测具有重要意义。     

基于Markov切换模型的中国CPI指数波动特征分析

文章引入Markov切换模型探讨中国CPI指数波动的持续性、波动幅度以及波动频率等特征.通过ADF方法和JB统计量检验CPI时间序列的平稳性和非对称性,通过CUSUM方法检验时间序列的机制转移特征,采取极大似然估计方法确定Markov切换模型的相关参数.结果表明,CPI时间序列的低波动性持续的时间最长,并且三种波动状态之间的切换主要集中于低波动状态和高波动状态之间;CPI时间序列的波动主要稳定于低波动率,并且存在明显的“聚集波动”和“分段波动”现象.     

卡尔曼滤波在高频金融时间序列模型预测中的应用

时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响.文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正.结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度.     

天然气产量季节预测模型的比较与选择

随着气田企业规模的扩大和竞争的加剧,需要建立一套完整的短期天然气产量预测方法及模型,以预测未来的产量发展趋势,故提出三种基于时间序列预测模型:布朗指数平滑法(Smooth)、季节系数法时间序列的预测、用于时间序列的灰色系统预测方法.但是普通时间序列预测模型的参数难以估计并且模型较难预测具有季节特征的时间序列问题,根据天然气产量的季节性、周期性特点,实验结果表明:季节系数法时间序列的预测能够对带有季节特征的历史数据进行有效预测,对进行气田企业的安全生产都具有一定的理论和实践价值.     

灰色预测在股票价格指数预测中的应用

一、灰色系统的产生和灰色预测法 灰色系统理论是邓聚龙教授在８０年代初首先提出了灰色系统的概念，并在而后的十余年间逐步对该理论进行发展和扩充，使其形成为一套完善的体系。灰色预测是以ＧＭ（１，１）模型为基础所作的预测，是该体系重要的组成部分，迄今已被广泛的应用于农业、经济、水利等多个领域，取得较好的经济效益。 灰色预测法根据其功能可以分为以下几种： １．数列预测：对系统行为特征指标观测值所形成的序列的灰色预测。 ２．灾变预测：对超出某一界限的异常值出现时间的预测。 ３季节灾变预测：对系统行为特征指标异常…     

基于混合时间序列模型的粮食产量预测

粮食产量的预测是保障粮食安全的重要组成部分.文章结合河南省许昌市粮食产量的历史数据,首先建立趋势外推预测模型,并对模型进行相应的分析;然后运用趋势外推与ARIMA模型(求和自回归移动平均模型)结合起来的混合时间序列模型对趋势值和真实值之间的离差序列即残差进行分析,得到混合时间序列模型的预测结果;最后通过比较得出的混合时间序列模型预测的精度较高,可作为粮食总产量预测的有效工具之一.     

GM(1,1)灰色预测方法的改进

文章对传统的灰色预测方法进行了改进,建立了灰色预测代数递推方程,以代替原始的灰色预测微分方程或白化方程.然而由于其预测精度依然偏低,又将其紧邻生成公式做了改进,并根据自动寻优方法确定了相应权重.以2010年4月16日至2014年1月10日的交易日内的股指期货的收盘价为例,利用改进前后的两种预测方法进行模拟对比分析.模拟对比表明,改进后的预测方法不仅预测精度显著提高,而且更能体现灰色预测以小样本空间、“贫信息”的不确定系统为研究对象的特征.     

确定GM(1,1)模型白化响应式中常数C的一种新方法

在形成GM(1,1)模型的预测公式时,白化方程的时间响应函数中任意常数C的确定对模型的精度有重要的影响。文章在分析了现有的常数C的确定方法后,提出了确定常数C的广义最小偏差法,给出了广义最小偏差法的遗传算法求解,从而得到了提高预测精度的预测模型。     

国民收入流量矩阵的编制与预测方法研究

本文首先在国家统计局公布的资金流量（实物交易）表的基础上编制了1992-2008年的“部门×交易(S-by-T)”和“部门×部门(S-by-S)”国民收入流量矩阵,设计了一个国民收入流量组合预测模型（The combination forecasting model for national income flow. NCFM）,表述了编表的内容、方法、步骤,配合该模型又设计了国民收入动态均衡模型（The dynamic equilibrium model for national income flow. NDEM）和单方程模型对主要控制总量进行预测,采用状态空间模型对所预测的总量进行了部门和交易分解,用DRAS法编制了2009和2010年的“S-by -T”国民收入流量矩阵的延长表,用“部门收入转移法（SITM）”编制了各年度的“S-by-S”表。最后用Theil’s U、SWAD和STPE三种方法分别对数据质量进行了检验。