众数回归森林模型及其在收入分配研究中的应用

为解决传统非参数众数回归模型没有考虑解释变量间复杂交互影响的局限，文章将众数回归与机器学习方法相结合，提出了一个新的非参数众数回归模型：众数回归森林模型。该模型一方面充分考虑了各个解释变量之间的交互影响；另一方面采用Bagging技术汇总多个众数回归树的结果，提高了预测性能。数值模拟结果表明：第一，与线性众数回归模型和众数回归树模型相比，众数回归森林模型极大地提高了估计和预测精度；第二，当数据为偏态分布时，众数回归森林模型的估计和预测精度显著优于中位数回归森林和均值回归森林模型。此外，将众数回归森林模型应用于收入分配研究中，得到了与中位数回归森林和均值回归森林模型不同的结果。     

税收收入模型预测精度的比较

文章建立了四个预测税收收入的有效模型,利用1985～2004年的样本数据进行实证分析。结果表明:半对数模型预测税收收入偏差较大;当把经济因素作为外生变量引入自回归模型时,模型预测精度也较差;如果把政策因素这一外生虚拟变量加入自回归模型,模型预测精度明显提高;而采用主成分分析法消除了多个经济因素之间的复共线性以后,建立的对数线性回归模型预测精度较高,适合用来预测税收收入。     

基于小波分析的AR-GREY预测模型及其应用

文章介绍了小渡分析、自回归模型和灰色预测模型,建立了基于Maliat小波分析的AR-GREY预测模型.将非平稳时间序列用小波分解到不同尺度上以减少原始序列的随机性.然后再利用灰色模型对低频信息(趋势)进行预测,对于高频信息(短期波动)则建立自回归模型,从而在充分拟合趋势的同时,避免了短期波动的过拟合:通过BDI预测算例验证了预测模型的实用性和精度.因利用了MATLAB软件和Eviews软件,模型构建、修改方便,可在实际中应用.     

2005年中国税收收入预测模型比较

为探索一种较为有效的工具来提高税收收入预测精度，利用1985-2004年的样本数据，建立了五个模型来预测中国2005年的税收收入。结果表明：ARMA（1，1）模型中，以GDP为外生变量的自回归模型、以政策因素为虚拟外生变量的自回归模型以及对数线性移动平均模型都是预测税收收入的有效模型，但以GDP为外生变量的自回归模型在预测2005年税收收入时，预测值与实际值的预测偏差仅有1．23％，此模型在预测税收收入时预测精度最高，是预测税收收入的一种较为有效的工具。     

国内生产总值回归预测新探

文章通过对我国2012年国内生产总值回归预测实证分析,研究了国内生产总值的主要影响因素及回归预测的新方法.在研究中首次提出了多个一元回归模型组合运用、组合模型权数按各相应模型误差率大小进行分配,以及一元回归组合模型与多元回归模型再组合运用的思想和方法.这对于完善回归预测理论和方法,拓展预测研究思路,增强预测方法的选择性和应用性等,具有重要意义.     

运用最小二乘支持向量回归机和CARRX模型对股市波动率的预测

条件自回归极差模型(CARRX)是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度,文章将最小二乘支持向量回归机(LSSVR)应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式,再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计(LSSVR-ARMAX)。通过对沪深300指数的预测实证分析,发现无论是采用直接预测还是迭代预测,LSSVR-ARMAX模型的样本外预测能力均优于Perez-Cruz(2003)提出的方法;LSSVR的估计方法能够在长期预测中捕捉到极差波动率的变动趋势,而CARRX类模型对中短期极差波动率的预测准确度较高。     

大样本线性回归模型的子抽样及变量选择

文章考虑了大样本下线性回归中同时进行快速估计和变量选择的问题,即针对一个存在稀疏解的大样本线性模型,根据重要性抽样分布从全数据集抽取少量子样本,对该子样本进行自适应Lasso估计。通过随机模拟研究,将该算法分别应用在几种不同的数据集中,并从模型预测精度和可解释性两个方面比较了四种子抽样方法在该算法下的表现。模拟结果表明,所提出的算法具有良好表现,在计算开销上也具有一定优势。     

基于回归方法的灰色包络带预测模型改进

传统灰色包络带预测模型在上(下)界函数构造上有其不足,从而造成对预测精度影响。文章利用回归分析的方法构建上缘点连线的逼近曲线,并由此构建上缘点的序列点的上界函数。利用GM(1,1)模型得到时间响应式,并由时间响应式得到改进包络带预测模型。通过比较传统包络带模型、改进包络带模型和中位线序列模型预测精度,以说明改进的包络带模型在预测精度上得到了显著提高。     

Logistic模型预测的新思路

预测是Logistic模型的一个重要功能,文章在研究运用对数回归模型进行预测的问题基础上,进一步对Logistic模型在预测过程的由于模型随机项的非正态性、异方差性而引起的问题进行分析研究,研究发现,传统的预测方法会使得预测结果的精度不高,在考虑到模型随机项的存在及其具体特征后,通过分析推导,构造出新的预测思路和方法。     

基于灰色系统理论的两种房价预测方法比较

文章以灰色系统理论作为理论基础,分别构建了GM(1,1)模型和融入灰色理论的一元线性回归模型对房价进行预测。通过对上海浦东新区房市做实证分析发现:GM(1,1)模型的拟合程度和预测精度均优于灰色一元线性回归模型,并且GM(1,1)模型更加适应样本数据较少的情况。     

基于GMDH的宏观经济景气预测模型及应用

本文将景气数据与统计数据相结合作为预测时的原始数据,建立了GMDH自回归模型与AC模型相结合的预测模型。该模型克服了传统的预测模型在做宏观经济预测时,只考虑统计数据的片面性;将景气数据与统计数据相结合做预测,不仅改善了模型对数据样本的拟合精度,而且显著提高了模型的预测能力。本文中的实证分析证明了这一结论。     

基于逐步惩罚的动态多元线性回归预测模型

在采用回归方法进行数据预测时,对呈近似线性关系的因变量和自变量,并非要寻找到其对应的精确的非线性函数,而可在对数据进行修正后继续使用线性回归模型。文章讨论了一种引入惩罚因子的动态回归模型,该方法在传统的多元线性回归模型的基础上,在进行逐步回归的同时,通过不断调整因变量来实现实时更改其变化趋势以达到最佳预测结果的目的。该方法在对上海市历年外国游客人数进行分析和预测时得到了较理想的结果。     

基于回归神经网络的长期电力负荷组合预测模型研究

本文研究了用逐步回归、岭回归和偏最小二乘回归方法消除变量间的多重共线性,最后得到三个回归模型。单一预测方法的结果时好时坏,需要通过组合预测来提高预测精度。本文将神经网络技术与回归模型相结合,将预测值作为输入,实际用电量值作为输出,确定神经网络的拓扑结构,最后用训练好的BP神经网络预测江苏省全社会用电量。结果显示,组合预测的精度明显高于单个模型。     

基于百度指数的房地产价格相关性研究

文章以我国大中城市的新建住宅价格为研究对象,以均衡价格理论为基础,使用搜索关键词的百度指数开展研究,分别使用自回归移动平均模型(ARMA)和带搜索项的自回归分布滞后模型对上海市的新建住宅价格指数进行了拟合和预测.实证结果表明:百度搜索指数与价格指数之间存在协整关系,建立的自回归分布滞后模型的拟合度达到0.918,预测精度相较ARMA模型提高23.2％.与传统的预测方法相比,模型具有很强的时效性,能够比国家统计局提前一个月发布房屋价格指数数据.     

基于PSO-SVR的粮食产量预测模型

在粮食产量预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低.文章将支持向量机回归(SVR)与粒子群优化算法(PSO)相结合,提出了适用于小样本量学习的PSO-SVR粮食产量预测模型.实例结果表明,PSO-SVR模型预测误差率优于BP神经网络模型.     

在线预测的灰色支持向量回归方法

文章采取灰色系统和支持向量机相结合的方法,从预测精度和计算代价两方面讨论了经济时间序列数据的在线预测模式,提出了灰色自适应在线支持向量回归预测模型。两个经济时间序列的试验结果表明：该模型以稍高的计算代价能获得预测精度的明显提高,在选取合适灰色建模数据长度下,预测时间能迅速减少。     

基于模糊线性回归的电子商务交易额预测

由于外界环境的影响以及复杂系统本身的模糊性,经典线性回归不能解释这类不精确数据的问题.因此,文章建立因变量是对称模糊数的线性回归模型.根据中国电子商务交易额和互联网发展数据,考虑因变量在不同时期的差异隶属,计算出回归函数的估计表达式.通过与经典线性回归的结果进行比较分析,表明模型在描述数据间内在结构,以及提高预测的精度上有显著效果.     

自回归及logistic离散模型在中国人口预测中的应用

为了寻找更好人口预测方法,经济领域常用的自回归模型创新式的被应用到中国的人口预测中.通过结果预测结果分析,易知自回归的预测效果相当不错.进一步探索人口的预测理论,精典的logistic离散模型被用来和自回归模型做对比.由于自回归模型和logistic离散模型在形式上有很大的相似,对两者在建模原理上进行了对比分析,且对两个模型理论进行了推广.     

基于回归时序模型的售后服务资源计划系统设计

售后服务资源计划的科学性和准确性是降低服务成本及提高客户满意度的重要影响因素.文章根据H公司2005年售后服务业务的真实数据,通过构建由回归分析方法和时间序列分析方法组成的回归时序模型,提出售后服务资源计划问题的决策方法,并对2006年前两个月的数据进行了比较准确的预测.数据的计算和应用实例表明,文章提出的售后服务资源计划系统的核心算法能够很好地拟合返修量数据,提高预测的精度,提供科学的决策依据.     

平稳阈值自回归下的伪回归研究

 研究表明相互独立的平稳阈值自回归(TAR)模型之间的回归存在伪回归,且伪回归的产生与样本容量和随机干扰项的分布无关。通过一系列的MC模拟,不仅证实了理论结论,而且模拟结果还表明当持久性相同时,两机制TAR回归模型比三机制TAR回归模型具有更大的拒绝率,原因在于两机制TAR下,OLS法估计得到的标准误具有更厚的左尾。此外在模拟中也发现当随机干扰项服从TAR模型时,Newey-West(1987)的一致异方差估计法是不适用的。