基于损失效用函数的预测模型评价方法

文章基于决策者风险态度及效用论的相关内容,提出了一种用以衡量预测误差对决策者产生影响的损失效用函数.并探究了损失效用函数在构建预测模型中的使用及其对预测方法进一步评判的通用方法.     

基于灰色关联度的广义IOWA算子组合预测模型

文章在广义诱导有序加权(GIOWA)算子的基础上,结合关联度指标之一的灰色关联度指标,建立了基于灰色关联度的GIOWA算子的组合预测模型.同时,讨论了该算子的相关概念和性质,给出了该算子权系数的确定方法,并对所建立的组合预测模型中的参数λ进行了分类讨论并给出实例检验,结果表明该组合预测方法的合理性和有效性.     

基于Theil不等系数的C-IGOWLA算子的区间组合预测模型

传统的组合预测方法通常是针对非区间数据在最优准则下来建立最优预测模型的,但实际,中在不确定环境下样本数据和预测值序列均以区间数形式给出,因此有必要研究区间组合预测模型.文章引进连续区间诱导广义有序加权对数平均算子(C-IGOWLA)的概念,以Theil不等系数作为最优准则,提出了一种新的基于Theil不等系数的C-IGOWLA算子的区间组合预测模型,并结合实例验证了模型的有效性.     

基于联系数贴近度的区间型组合预测模型及其有效性

利用区间数和二元联系数的相互转化关系,把区间数组合预测问题转换成二元联系数组合预测问题。在联系数贴近度的最优准则下,建立基于联系数贴近度的区间型组合预测模型,分析了该模型的有效性理论,包括:基于联系数贴近度的区间型组合预测模型是非劣性组合预测、优性组合预测的充分条件定理,基于联系数贴近度的区间型组合预测模型的冗余预测方法的存在性和冗余方法的判定定理。对某省社会保障水平适度区间值进行组合预测的实证分析,结果显示所建立的模型能有效提高预测的精度。     

基于新的相关性组合预测模型构建

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。     

基于相关性指标与广义IOWA算子的区间型组合预测模型

文章基于诱导有序加权平均算子构建了广义IOWA算子,结合相关系数、灰色关联度、夹角余弦、Theil不等系数四种相关性指标,建立了相应的广义单目标最优化模型,并分别对基于四种相关性指标的区间组合预测模型的优劣性进行了定义,提出了基于左右端点的区间型组合预测模型与区间组合预测效果评价指标,通过实例对所建立区间组合预测模型的有效性进行了验证与评价.     

ICOWA算子的区间组合预测模型

文章针对区间数的预测问题,将Theil不等系数和诱导连续有序加权平均(ICOWA)算子结合,建立了基于Theil不等系数的ICOWA算子的区间组合预测模型.针对该模型建立了评价体系,并提出了优性区间组合预测、非劣性区间组合预测和劣性区间组合预测等概念,最后通过实例分析,得出该区间组合预测是合理的和有效的.     

基于区间关联度的IOWGA算子的区间组合预测

文章利用诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子,将区间作为整体,以灰色区间关联度作为诱导准则,可以建立左右端点权重不相等的常规的区间组合预测模型,以及适用于左右端点较接近的左右端点权重相等的区间组合预测模型,避免出现左端点值大于右端点值的极端情形.通过实例分析说明左右端点相等权重和不等权重模型能有效提高预测精度以及模型的灵活性.     

基于一种贴近度的IOWA算子的优性组合预测模型

传统的组合预测模型中每一种单项预测方法在各个时点具有相同的加权系数,但实际上同一种单项预测方法在各个时点的预测精度有高有低,为了克服单项预测方法取固定权系数的缺陷,构建了基于一种贴近度的IOWA算子的变权系数的组合预测模型,并探讨模型的非劣性组合预测、优性组合预测存在性的充分条件,实例分析结果表明：该模型在预测效果评价指标体系中明显优于传统的组合预测方法。     

基于广义IOWA算子的安徽省税收组合预测模型

先引进广义IOWA算子，建立广义IOWA算子组合预测模型.该模型与一般的组合预测方法的不同在于组合预测的赋权系数与预测精度有着紧密联系而与单项预测模型关系不大.这是组合预测方法的一种新的可变赋权方法.在此基础上建立基于广义IOWA算子的税收组合预测模型，并通过与指数平滑方法、线性回归预测方法和灰色预测方法进行比较，发现组合预测模型既稳定又精确.