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.     

近似非齐次指数序列预测的新融合模型构建

DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型都是针对小样本进行预测的方法,文章根据DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型结构特点上的相似性,将LS-SVM算法引入DDGM(1,1)模型,构建了一种基于DDGM(1,1)与LS-SVM算法融合的预测模型.该模型基于DDGM(1,1)模型作为建模原型,利用LS-SVM算法优化了DDGM(1,1)模型的参数估计方法,增强模型的推广性.实验表明,新模型充分发挥两种小样本预测技术的各自优势,实现了优势互补,对近似非齐次指数时间序列的预测具有较高精度.     

网络上走来播客

刚刚进入2007年,互联网上就制造出新轰动:新浪网推出播客频道不久,视频内容的上传量就跃居视频网站之首。有人预测,正如前两年的博客一样,2007年很可能会成为“播客”年。谁都可以做主持人,将自己的声音或视频内容广为传播;谁都可以在网上收听收看其他网民提供的播客内容……这就是在互联网上新出现的被称为广播下一代的播客,有时候,人们也将开设播客服务、制作播客节目的人称为播客。     

十大趋势影响企业卓越绩效

<正>埃森哲咨询公司最近完成了一项综合分析与预测项目,确定了十种趋势对企业未来绩效的要性,并通过对企业的研究发现,卓越绩效企业能根据不同的趋势对其市场聚焦与定位、独特能力及绩效解析等“高绩效三大基石”的不同影响,采取行动塑造自己的     

中国动态FCI构建及预测能力测度

首先从产出对通货膨胀的影响渠道出发,构建了金融变量、产出与通货膨胀之间的后视型经济模型。接着利用双伽马先验下的贝叶斯方法,估计了中心化参数状态空间模型,测度了不同金融变量通过产出渠道对通货膨胀的动态影响,并以此为基础构建了中国动态金融状况指数。最后,基于谱分析测度了所构建中国金融状况指数的预测能力。实证结果表明：第一,双伽马先验下的中心化参数的状态空间模型,在估计模型对应参数时可以较好地识别时变参数和非时变参数。第二,不同金融变量对中国金融状况指数的动态影响存在较大的差异性。货币供应量和房地产价格对金融状况指数的影响相对较大,而股票价格、利率和汇率对金融状况指数的影响权重相差不大,其中股票价格对金融状况指数的影响权重波动大于利率和汇率。第三,从金融状况指数的变动趋势来看,货币政策传导机制的实现仍然依赖数量型传导渠道,但是相比21世纪初,中国货币政策对价格型传导渠道的依赖有所上升,反映出中国近年来的金融改革是有成效的。第四,谱分析结果和滚动式外推预测结果显示,所构建的金融状况指数对宏观经济一致指数和价格具有较好的预测能力。总之,构建的中国金融状况指数较好地捕获了相关金融变量对金融市场状况...     

能源价格波动对中国物价水平的潜在与实际影响

目的/意义原油作为重要的工业原料、大宗商品和战略储备物资,其价格波动对全球经济发展具有重大影响,对原油价格进行预测是能源经济领域的热点研究课题。对国际原油价格预测的主要方法进行系统梳理并展望未来研究方向,有助于该研究领域的纵深发展。设计/方法基于295篇国际期刊文献,对国际油价预测的发展阶段、发表期刊、研究机构等进行归纳总结,然后对近二十年油价预测领域的主要研究方法进行系统梳理和分析,最后对油价预测工作进行评述和趋势展望。结论/发现自2008年金融危机后,油价预测研究快速发展,相关文章主要发表于能源经济领域的权威期刊《Energy Economic》。现有油价预测方法主要包括计量模型、机器学习和混合预测模型。展望未来,利用高频日内交易数据,融合计量和机器学习前沿方法,对原油价格进行区间预测或概率密度预测是值得探索的方向,此外还应深化油价预测结果的实际应用价值。     

政府卫生支出规模对居民健康的影响研究

医疗卫生体制改革以来,中国政府卫生支出快速增长。本文利用2001-2017年中国30个省(市、自治区)的面板数据,深入分析政府卫生支出规模与两项居民健康指标——孕产妇死亡率和围产儿死亡率之间的关系。研究结果表明:一是政府卫生支出规模的扩大能显著提高居民健康水平;二是政府卫生支出对于孕产妇死亡率的影响依西部、中部、东部的顺序递减,而围产儿死亡率的降低对于医疗卫生技术的依赖较大,对该指标的影响仅在东部地区显著;三是政府卫生支出规模存在门槛值,当政府卫生支出超过221.4亿元时,政府卫生支出的边际效应递增,而当政府卫生支出低于该水平时,可以通过提高女性的教育水平以及城市化水平来有效促进居民健康水平的提升。     

分年龄组死亡率变动对人均期望寿命影响的实验研究——以甘肃省为例

人均期望寿命是分析、评价人口健康状况,衡量社会经济发展及医疗卫生服务水平的重要指标。从2014年开始人均期望寿命的提高被纳入卫生计生系统考核内容,受到各级政府的重视。为了有效地甄别和评价政策实施对人均期望寿命提高的贡献程度,需要精确地估计和判断各年龄组死亡率变动对人均期望寿命提高的影响。在实践中,针对某一年龄组或某一特定人群死亡率的变动以及相关政策实施对人均期望寿命的影响鲜有较为精确的定量解答或快速有效的估算办法。本研究通过数据实验方法和计算机辅助计算建立一套可以较为精确地估算某一区域内某一年龄组死亡率变动对人均期望寿命影响的计算方法和结果集,利用这种方法可以开展不同类型、不同区域内人口死亡率变动对人均期望寿命影响的快速估算。利用估算结果可以对区域内政策实施效果进行较为科学的评估或评价。文章以中国2010年人口普查数据中甘肃省各年龄组分性别死亡率数据为基础对上述研究进行实证分析和验证。     

概率人口预测方法及其应用——《世界人口展望》概率人口预测方法简介

对于人口未来变动趋势的准确判断一直是人口学领域的研究重点。概率人口预测方法近年来得到逐步发展,其中,联合国人口的贝叶斯分层模型最为典型。该方法基于各参数的先验分布确定其未来的变化区间。与传统的队列要素法等人口预测方法相比,概率人口预测能够获得更加客观的人口预测结果。本文对联合国人口司《世界人口展望》2019年的修订版所使用的贝叶斯分层模型概率人口预测方法进行介绍。内容包括总和生育率和出生预期寿命的贝叶斯分层概率预测模型构建的理论基础和方法,年龄别生育率和死亡率、总迁移率、年龄别迁移率的预测方法,总人口的概率预测方法以及确定性人口预测方案等。以中国为例对贝叶斯分层模型概率人口预测方法的应用进行研究。联合国概率人口预测方法充分考虑不确定性对未来人口发展产生的影响,丰富了现有的人口预测方法。但是,联合国人口司现有的贝叶斯分层概率人口预测方法仍有待进一步完善,比如,在人口迁移预测和对艾滋病高发国家预测的应用方面,如何建构较稳健和可信的预测模型仍然存在挑战;在现有的总和生育率和出生预期寿命的预测模型中,如何考虑各种危机、冲突、灾害、疾病大流行等不可预测事件对未来人口发展的影响,科学地解决不确定性...     

我国制造业电力消费预测——以GM(1,1)模型为例

电力是人类生存和社会进步不可缺少的重要物质基础,制造业是国民经济的支柱和电力消费的主力军,因此对制造业电力消费进行预测具有十分重要的意义。本文通过GM(1,1)模型对中国制造业电力消费进行预测分析,并提出了相应的建议。