普通克里金插值法在建设用地土壤污染范围预测中的应用——以某金属加工厂为例

以某金属加工厂为例,对地块土壤进行污染状况调查,针对调查结果中的超标因子镍,应用普通克里金插值法进行污染范围预测。根据预测结果,土壤中镍浓度超标区域主要分布在地块南侧,叠加不同深度采样层的超标范围后,地块镍含量超标区域面积为2. 1918hm2,占地块总面积的40. 59%。为消除克里金插值法平滑效应引起的预测结果偏差,在实际应用中,应在预测的污染边界线两侧进行补充采样监测,提高地块污染范围的准确性。     

证券分析师性别、盈余预测偏差与纠偏能力

证券分析师个人特征是其能力的重要表征.文章选取2007-2014年我国资本市场相关数据,研究了证券分析师的性别对盈余预测偏差的影响,以及盈余预测偏差的时间序列特征,实证结果显示:第一,整体上男性分析师的盈余预测偏差大于女性分析师;第二,男性分析师对于盈余预测偏差的纠正能力高于女性分析师;第三,随着对公司跟踪时间的增加,男性分析师的盈余预测偏差下降速度更快.研究结果说明,对于分析师跟踪时间较短的公司,女性分析师的盈余预测偏差较小,而对于受分析师长期跟踪的公司,男性分析师的盈余预测结果更准确.研究结论对投资者依据分析师性别判定其盈利预测准确性具有重要意义.     

基于人体膳食均衡视角下的我国果蔬消费趋势预测与结构优化

水果和蔬菜是为人体提供矿物质、维生素、膳食纤维等营养元素的重要农产品,我国居民饮食中普遍存在着能量相对过剩、果蔬摄入量不足的问题。以人体膳食均衡为研究视角,研究我国果蔬消费趋势和结构优化问题,结果表明：按照当前的消费趋势发展,我国居民营养摄入不足与过剩同在的问题依然无法得到解决;我国政府在制定水果和蔬菜战略布局的决策中,应综合考虑人体的膳食营养均衡和未来市场营养需求,以实现我国果蔬产业布局优化;消费者在进行水果和蔬菜消费购买行为时,应在营养膳食均衡的基础上进行合理消费。     

重庆市主要电子废弃物产生量预测研究

以电视机、电冰箱、洗衣机、空调器和家用电脑为主要测算对象,利用BP神经网络模型预测重庆市电子产品的保有量,在此基础上利用市场供给A模型预测重庆市的电子废弃物产生量.结果表明:未来10年,电视机、电冰箱、洗衣机、空调器、家用电脑等重庆市主要电子废弃物产生总量呈现出快速增长趋势,但个体差异明显,且废弃物产生量远远超出现有企业的处理能力.建议重庆市针对各类电子废弃物未来增长趋势和特征对应发展专业化电子废弃物处置企业,重点关注电冰箱和空调器的回收处理,考虑不确定性因素的影响.     

基于BP神经网络的重庆市房价验证与预测

利用2000—2014重庆市人均地区生产总值、总人口数、房地产开发投资等相关数据,建立BP神经网络模型,通过与实际数据进行比较和误差分析,验证该模型在房价预测中的有效性。并预测重庆市2015、2016年的房价,以期给政府部门制定房价宏观调控措施提供参考依据。     

基于市盈率的股票因素投资策略研究

市盈率是衡量股票风险进行价值投资的重要指标之一,股票投资应选择动态市盈率为决策指标。对市盈率影响因素的研究有定性分析和定量分析,归纳研究者对市盈率影响因素的共识和分歧,确定影响市盈率的关键因素包括利润增长率、盈利能力、风险因素、行业因素、股本大小及股本结构。依据市盈率和因素的关系,单因素投资应选择动态市盈率较低以及预期动态市盈率有较大上升预期的股票作为投资对象,多因素投资应通过综合考虑多个因素对市盈率的影响确定要投资的股票。     

基于SARIMA-GMDH的CPI组合预测模型

文章以2001年1月至2015年2月的我国CPI定基指数为样本数据,首先构建季节乘积SARIMA模型与GMDH自回归模型对CPI进行预测;然后通过自组织数据挖掘理论构建SARIMA-GMDH组合模型再次对CPI进行预测;最后通过模型拟合优度检验与预测能力分析综合评价这3个预测模型,探索各个模型预测效果的差异性,总结评价组合预测法在经济现象中的预测优势.     

基于动态贝叶斯网络的舆情预测模型研究

随着新兴媒体的出现,为了提前并更加准确地判断突发事件网络舆情的发展演化方向,以便做出比较合理的预测监控.文章基于动态贝叶斯网络模型,建立了关于突发事件的网络舆情预测监控模型.通过关联概率的计算,对动态贝叶斯网络中存在因果关系的节点变量进行预测.并以分析2014年上海踩踏事件为例,确定此事件对象中的节点变量,并通过10位专家评分的方式给出了对突发事件网络舆情进行预测的具体操作方法,得到比较合理的预测结果,证明了该方法的可行性和实用性.     

基于Vague集的可信度预测模型

预测技术是现代企业管理中一种重要的辅助决策工具.作为一种管理手段,准确客观有效的预测结果能够指导和优化经营生产活动;作为一种辅助决策手段,能够帮助管理者选对方向.文章利用Vague集理论定义并证明了多项集成算子和运算法则,提供了一种优化的客观准确的获取可信度权重系数算法.并在文献[1]基础上构建了一种优化的基于可信度预测模型的解决方案.     

基于非参数分位数方法对金融风险的研究

文章提出了使用非参数密度分位数方法来计算VaR模型.此方法完全由数据驱动,不需要设定新息项的分布,并同新息项服从正态分布、T分布和GED分布计算的VaR进行对比,得到了比较理想的结果,从而为金融风险研究提供了较有效的参考方法.