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一、绪论在经济预测中运用的预测方法,不外乎逻辑判断和数学模型两大类。而数学模型又可大体上分成因果模型和时序模型二种类别。揭示经济变量间内在因果联系的数学校型称为因果模型;不考虑经济变量间的相互关系,只考察单个变量在时间方面上的发展变化规律,从 相似文献
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由于中国海洋经济相关指标月度数据和季度数据未定期公布,所以以年度低频海洋经济样本数据进行分析时会因样本数据过短而结果不精确。本文构建了海洋经济增长混频MF-VAR模型,根据2005-2013年中国海洋经济增长实时数据对模型进行最优选取和参数估计,与基准模型进行测度对比,探索混频数据模型在海洋经济领域的应用。研究结果表明：①MF-VAR模型在测度中国海洋经济增长方面误差相对较小,且多变量MF-VAR模型拟合效果优于GOP与CIFA、GOP与VFH的单变量MF-VAR模型,说明海洋经济的周期波动受到各方面因素的影响,仅是影响程度大小不同;②相对于基准模型,MF-VAR模型在短期预测方面具有精准性的比较优势,随着预测步数的增加,估计和预测精度下降;③不论是单变量还是多变量MF-VAR模型,估计和预测的MSE均低于对应同频数据基准模型,因此混频数据模型不仅可以解决样本长度较短的问题,而且在提取海洋经济高频数据信息方面具有显著优势,可提高海洋经济分析的准确度和及时性。 相似文献
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季节模型预测的定基比率法 总被引：4，自引：0，他引：4
一在经济预测中,常常遇到对具有明显季节性变动规律的经济变量进行预测的问题,即季节变动预测。在季节变动预测中,常用的方法之一是把经济变量的季节波动时间序列进行分解,测定其长期趋势T、季节变动S、循环变动C和不定变动I等组成因素,并利用乘法模型X=T·S·C·I,计算表征该变量季节变动一般规律的指标——季节指数SI,用以进行预测。依据乘法模型进行季节变动预测,其关键在于计算季节指数。计算季节指数通常是依据三年以上分季(月)的季节波动时间序列,按同期平均法求各该季(月)水平的平均值(?)k,然后除以各季(月)水平的总平均值(?),即可得到季节指数: 相似文献
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时间序列起源于预测,特别是市场经济预测,而在经济预测中所运用的预测方法不外乎定性分析(如德尔菲法、历史数比法等)和定量分析两大类。而定量分析又可大体分成因果模型(如回归分析法、经济计量法、投入产出法等)和时间序列模型(如移动平均法、加权平均法、指数平滑法以及博克斯——詹金斯法、动态数据系统法等)。因果模型着重揭示 相似文献
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在分析已有质量经济效益理论的基础上,提出了基于投入产出技术的制造企业质量经济效益分析的新方法,力求从总体上对质量经济效益进行分析、预测与评价。给出了各类质量费用间投入产出关系图,探讨了应用投入产出技术的可行性并建立了质量经济效益分析投入产出模型。揭示了经济系统内部各组成部分之间通过质量管理活动所表现出的数量依存关系。 相似文献
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通过构建基于离差最大化的制造业科技创新能力综合评价体系,发现制造业科技创新能力总体得到提高,但是技术创新投入产出系数却呈现出波动下降的不良趋势,投入产出能力与科技创新综合能力出现明显的背离。采用动态GN(1,1)模型对2015-2017年中国制造业科技创新能力进行预测分析,结果显示投入产出能力依旧与科技创新综合能力相背离。中国在发展制造业的同时,也应关注技术创新投入产出系数,努力提高科技创新的产出效益。 相似文献
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将随机森林融合支持向量机(RF-SVM)模型引入个人信用评估问题中,利用随机森林的特征选择算法,对实验样本进行属性特征选择,将得到的结果作为输入变量构建模型,以获得更高的预测精度。通过对大量SVM分类模型研究,发现传统SVM模型中无法有效筛选预测指标。通过对实验样本实证研究,并验证该模型的预测结果可信度,将其与单独的全变量SVM模型结果比对,结果证明,该方法能获得较好的预测效果。 相似文献
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基于灰色关联分析与主成分分析的BP网络模型及其应用研究 总被引：4，自引：0，他引：4
如何提高BP神经网络算法的预测精度与效率,始终是人们关注的一个重要问题。本文利用灰色关联度分析与主成分分析对BP神经网络的输入变量进行了预处理,提高了BP算法对于复杂经济问题的预测精度与效率。本文最后以中国房地产总量的预测问题为例,验证了模型的有效性。 相似文献
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以Dragon软件计算的Burden特征值作为变量,采用多元回归的方法对18个黄酮化合物的抗氧化活性建立定量结构-活性相关模型,所建模型的相关系数为0.950,用该模型对黄酮的抗氧化物活性进行预测,估算值和文献值接近。通过Jackknife法和交互检验证明该模型具有总体稳健性和良好的预测能力。 相似文献
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