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文章构建了基于组合预测模型的粮食价格预测模型,并实例分析了基于组合预测模型的粮食价格预测模型要比基于单一预测模型的粮食价格预测模型精度高.文章分析了现有的粮食价格预测模型的研究成果,并指出研究成果中存在的缺陷,接着建立了基于组合预测模型的粮食价格预测模型,推导出确定组合权重的计算公式,最后通过实证对比分析了基于组合预测模型的粮食价格预测能有效提升粮食价格预测精度,说明所建立模型的可行性和有效性. 相似文献
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本文提出用预测收益率代替均值,在新的经济周期下投资者重视对偏离预测收益率的风险度量,更重视最新的样本数据;并通过建立模型来预测收益率,提出了新的风险度量函数,在此基础上建立了新的投资组合优化模型,解决了样本数目不足的投资组合优化问题.本文建立的模糊环境下的投资组合可以完全转变成线性规划求解,减少了协方差的计算量,使得处理大型证券组合优化问题成为可能. 相似文献
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文章提出了一种基于最小二乘准则下的乘积模型的相对误差估计方法.该方法的目标函数是光滑的凸函数,所得到的估计量具有强相合性和渐进正态性,估计量的渐进方差可以用插入法直接估计.模拟结果显示所提方法与其他同类方法比较具有一定的优势. 相似文献
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文章通过预测中各数据按指标无量纲化处理,提出了贴近度等新的概念,构建了基于新的相关性指标的算术平均最小贴近度的组合预测模型。针对该模型,探讨了非劣性组合预测、优性组合预测、冗余预测方法的存在性和冗余信息的判定,从理论上研究了该模型的有效性。最后进行实证分析,表明该方法是可行性和有效性的。 相似文献
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在不确定环境组合预测中,用模糊权重系数更能体现各单项预测方法的客观表现.文章提出一种新的权重系数为三角模糊数的组合预测方法.首先建立以组合预测精确度指数最小为准则的模糊加权组合预测模型,为了避免样本数据中极端值对模型的影响,对模型进行改进,提出带有0-1变量的模糊加权组合预测模型.进一步考虑到单项预测方法在不同时刻的表现有所差异,建立基于诱导有序模糊加权平均(IOFWA)算子的模糊变权组合预测模型,该模型不仅能克服极端值的影响,而且具有更高的预测精确度.并实证验证了该方法的适用性和灵活性. 相似文献
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文章将区间数的中点及半径分别看作实数序列,考虑组合预测区间数的中点及半径序列与实际值中点及半径序列之间的误差平方和,建立多目标最优化模型,通过引入偏好系数将多目标转化为单目标规划问题求解得到组合预测的权重.接着对所建立模型的有效性进行研究,并给出模型的相关性质.通过实例计算验证模型有效性. 相似文献
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文章针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,将区间数的左右端点作为考虑问题的出发点,引入诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子,以对数误差平方和为准则,分别建立左、右端点的IOWGA算子的变权系数最优组合预测模型,并通过引入偏好系数把多目标最优化模型转化为单目标最优化模型,给出各模型间最优解的性质. 相似文献
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灰色关联分析是通过对时间序列数据几何关系的度量来比较系统中多因素的紧密程度的量.在组合预测技术中,通常利用灰色关联度最大化的方法来确定各单项预测模型的权重系数.文章在分析灰关联度模型的基础上,得到结论即组合预测离差平方和最小与灰色关联度在确定优性组合预测模型中具有一致性,实例分析证明结论正确、有效。 相似文献
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对预测模型误差的分析——相对误差与绝对误差 总被引:4,自引:0,他引:4
文章介绍了预测模型的相对误差和绝对误差,对于常用的线性预测模型和非线性预测模型的线性化和由此产生的误差类型进行了分析,并分别介绍了在两种误差情况下预测模型无偏性调整的方法。 相似文献
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结合景气指数的GDP组合预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章首先对中国季度GDP序列建立了AR-GMDH预测模型;然后加入对GDP相关性较大的景气指数,建立了ARCH模型;最后利用GMDH自组织建模方法提出新的组合预测模型.对比分析各模型预测结果表明:两种单一模型预测误差均在可接受范围之内,基于GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测效果比单一模型更优. 相似文献
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为更加准确预测第三产业发展水平发展趋势,文章在探讨单一预测模型建模原理的基础上,基于灰关联度能有效刻画曲线间相似程度的原理,给出了基于灰关联度的第三产业发展趋势的组合预测权重确定模型,实证分析了基于灰关联度的第三产业发展趋势组合预测模型要比单一预测模型的预测精度高. 相似文献
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文章在预测有效度和IOWGA算子等概念的基础上,建立了基于IOWGA算子的误差平方和的组合预测模型,预测误差结果分析表明文中的方法比原文方法更能提高预测精度,是一种优性组合预测,最后探讨了模型在公路客运量预测中的应用。 相似文献
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组合预测是综合利用各种预测方法,以加权系数进行线性组合而给出的预测模型.由于它具有利用信息多、预测精度高的特点受到了国内外预测工作者的关注. 相似文献
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基于DFA方法的自组织组合预测模型的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
文章运用消除趋势波动分析(DFA)方法,计算了四川省工业增加值季度数据的标度指数,该指数表明四川省工业增加值的时间序列值具有长程相关特性,其预测模型有较好的拟合效果.在此基础上根据自组织数据挖掘的理论与方法,提出了自组织组合预测模型.模型预测结果及与ARIMA、GMDH自回归、SPSS曲线估计等三个单项预测模型及最优线性组合、人工神经网络组合等常用的组合预测模型的对比表明,自组织组合预测模型不仅改善了对数据样本的拟舍精度,而且显著提高了模型的预测能力. 相似文献