利用非齐次指数函数构造GM(1,1)模型背景值的新方法

文章以灰色GM(1,1)模型背景值的优化为研究目的,讨论了传统背景值构造方法适用于低增长指数序列、对高增长指数序列拟合产生滞后误差的原因,提出了利用非齐次指数函数x(1)(t):A.eBt+C在区间[k-1,k]上与横坐标轴所围实际面积来构造背景值的新方法,并对其合理性进行了证明;在不同发展系数a条件下,比较了背景值构造方法对模拟和预测精度的影响,给出了新背景值条件下GM(1,1)模型的适用范围;大量的数据模拟和模型比较表明,新背景值构造方法提高了背景值的精确性及灰预测模型的拟合精度和预测精度.     

基于等维新息递补GM(1,1)幂模型的GDP预测

针对灰色模型在GDP预测中精度较低的问题,文章提出一种基于等维新息递补GM(1,1)幂模型的预测方法.为反映数据的非线性特征,在GM(1,1)模型的基础上引进拓展的非线性GM(1,1)幂模型;进一步利用最新信息优先的原则,建立等维新息递补灰色幂模型.将改进的模型应用到我国“十三五”时期GDP的预测中,验证了此模型在拟合和预测上的优势.     

经济景气指标与实际GDP增长率的混频预测

文章通过构建月度景气指标与季度实际GDP增长率之间的混频动态向量自回归模型,并采用期望最大值算法和卡尔曼滤波来实现混频数据和缺失数据的估计和迭代预测.大量月度景气指标的MFVAR模型的伪实时数据的多步滚动迭代样本外预测结果表明:虽然不同类别的月度景气变量在不同预测期的预测结果存在一定的差异,但实时预报、短期预测,以及组合预测结果均表明混频动态向量自回归预测模型对我国季度实际GDP增长率的实时预报和短期预测具有精确性、有效性与适用性.     

湖北碳市场价格形成机制及价格预测

文章通过EMD-SVM模型考察湖北碳市场碳价格形成机制并进行碳价格预测.结果表明:碳市场供需不均衡和碳市场发展过程中的重大事件对碳价格产生了较大的影响;同时,EMD-SVM模型也被证实具备良好的预测能力,期望能为市场决策者和参与者提供碳资产管理和风险规避保证.     

专家声音：2010年四川经济预测

2009年12月,中央经济工作会议召开,提出2010年全国经济工作的主要任务。在经历了2009年一系列经济调整后,2010年四川将面临怎样的形势？又应采取怎样的措施？近日,本刊记者采访了多位专家学者,请他们对这些热点问题进行了解答。     

城镇居民消费结构演变的聚类分析与灰色预测

文章将灰色关联分析方法和灰色预测方法结合运用,建立我国城镇居民消费结构阶段性演变的GCA-GM模型.在聚类分析的基础上,计算不同时期我国城镇居民消费支出的构成要素与消费结构的灰色关联度,并进行比较分析,总结其阶段性演变的规律.根据GM(1,1)模型对2007～2014年的城镇居民消费发展趋势进行预测,通过对预测结果的关联性分析,揭示我国城镇居民消费结构的演变方向.     

中国能源消费的ARIMA模型预测分析

文章利用Box-Jenkins法的ARIMA模型,对1953～2007年中国能源消费总值数据序列进行分析,建立了1953～2005中国能源消费的自回归移动平均模型ARIMA(3,1,3).检验结果表明,ARIMA(3,1,3)模型对原始数据序列有着较好的似合效果,模型的预测效果良好,可用于短期内中国能源消费量的预测.根据建立的模型预测结果,中国能源消费量仍将保持较高的增长.     

中国城市化水平时间序列模型分析:1949～2007

文章采用1949～2007年的中国年度数据,建立了一个中国城市化水平的时间序列模型.模型显示,中国城市化水平的提高主要受到模型滞后一期和滞后五期的随机误差的影响,具体为,滞后一期和滞后五期的随机误差分别增加1个单位,则城市化水平的提高就会相应增加0.6706个单位和0.3236个单位.通过该模型对2003～2007年中国城镇人口比重进行预测.得出预测结果的所有预测误差的绝对值都小于1%.而且,用该模型预测未来3年的中国城市化水平,从对2010年的预测结果46.59%来看,预测结果与国家统计局提出的在2010年前后中国城镇化水平将接近45%的预期目标基本一致.     

基于周易与博弈论的股价拐点预测模型

文章在分析现有股票价格预测方法不足的基础上,通过周易理论与博弈论分析股票价格波动规律,建立了股票价格短线波段拐点预测模型,对股票价格运行的顶点和底点产生时刻的预测有很强的操作性和准确性.该模型对于经济管理部门通过资本市场来调控宏观经济有积极意义.     

基于MCD估计的稳健Fisher判别分析及其实证

为有效解决存在异常数据时传统Fisher判别分析(FDA)方法误判率高的问题,文章提出了一个简单而稳健的FDA方法.该方法首先用最小协方差行列式(MCD)稳健估计技术获得稳健的样本均值和协方差估计;然后再用FDA进行判别分析.为验证方法的有效性,文章将此方法应用于我国上市公司财务困境的预测问题.实证研究表明,在没有异常值的情况下,基于MCD的稳健FDA判别和传统的FDA判别结果基本一致;而在有异常值的情况下,新方法明显优于传统的FDA,不仅可有效抵御异常数据的干扰,而且仍保持较低的误判率.