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时间序列预测模型的比较研究——基于湖北省人均GDP的实证分析 总被引：1，自引：0，他引：1
该文以湖北省1987-2010年的人均GDP时间序列数据建立了3种时间序列预测模型,然后通过一系列预测精度指标对比分析,选出ARMA模型为最优预测模型。并以2008-2010年的数据作为检验数据对其预测效果进行了检验,证实了其预测效果非常理想,最后对湖北省2011年和2012年人均GDP值进行了短期外推预测。 相似文献
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将组合预测法应用于我国GDP的预测,以提高预测精度。通过赋予合理权重,将指数平滑模型、拟合模型、ARIMA模型和支持向量回归模型加权组合。对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RESE)和希尔不等系数(Theil IC)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度。 相似文献
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建立高精度水量预测算法模型,有利于水资源充分利用。以北京市2002-2015年需水量为例,对数据进行相关性分析后选出主要影响因素,然后采用主成分回归法、逐步回归法、灰色模型以及BP神经网络共4种方法进行建模,并用北京市2016年和2017年数据进行模型精度验证。结果表明：4种方法都适合用于城市需水量预测,其中主成分分析和逐步回归分析两种方法主要考虑了多元线性回归存在多重共线性,但是逐步回归模型优于主成分回归模型。将4种模型进行对比验证,BP神经网络模型预测精度最高,平均相对误差达到0.79%,用来预测2016-2017年需水量,预测结果分别为38.66亿m3、39.49亿m3,适合作为城市需水量预测方法。 相似文献
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组合模型在我国GDP预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
将组合预测法应用于我国GDP的预测,以提高预测精度.通过赋予合理权重,将指数平滑模型、拟合模型、ARIMA模型和支持向量回归模型加权组合.对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RESE)和希尔不等系数(TheilIC)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度. 相似文献
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人口问题是制约中国经济发展的重大问题之一,实行计划生育以来,我国的人口增长水平虽然放缓,但由于人口基数庞大,人口的增长数量仍然相当的可观,因此,准确的预测未来总人口数量对于制定相应的政策法规以保证经济的快速发展具有重大意义。基于过去年份的人口数据,利用ARIMA模型和回归模型来预测未来中国的人口数量,并利用联合预测将两种预测结果进行加权平均,以达到更高的预测精度,为人口预测提供了一种简单高效的预测模型。 相似文献
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龙俊炜 《兰州石化职业技术学院学报》2014,(3):32-35
研究表明,大多时间序列可分解为线性部分和非线性部分的组合。融合ARMA模型在捕捉线性关系的优势和神经网络模型强大的非线性映射能力。介绍一种ARMANN集成模型,并对上证指数月收益率进行预测。结果表明集成模型的预测能力显著优于传统单一模型,对指数收益率预测比较准确,有很强的应用价值。 相似文献
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《宜宾学院学报》2019,(12):110-116
对我国2004-2015年国内游客数据建立模型,用2016年和2017年的数据检验模型的预测精度.首先对其建立灰色GM(1,1)模型并预测,模型精度为97.465%,预测平均绝对残差为182.986 4.利用无偏灰色模型对其进行修正,与灰色模型相比,预测平均绝对残差减少了0.629 4.然后又建立了传统灰色马尔科夫模型和无偏灰色马尔科夫模型,两种模型的精度都达到了99%,预测平均绝对残差分别为11.022 3和7.105 6,因此,两种模型的拟合和预测效果都大大提高.最后利用相对最优模型无偏灰色马尔科夫模型预测我国2018-2020年的国内游客数分别为:5 639.366 8百万人次、6 363.854百万人次、7 181.415 7百万人次. 相似文献
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合理的人口规模是实现经济可持续发展的一个重要前提,因此,建立合理的人口模型,准确预测未来人口的发展趋势,对贵州省未来经济的发展具有十分重要的意义。运用马尔萨斯人口模型、阻滞增长模型和GM（1,1）灰色模型,结合贵州省1978-2013年历年人口数据,用2010-2013年的实际数据作为检验标准,对贵州省2010—2020年的人口数作估计和预测。比较分析这三种人口模型,得出在正确选择人口增长率的情况下,马尔萨斯模型预测的结果更为理想的结论。 相似文献
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通过对温州1978年—2003年GDP增长的分析，用ARIMA模型进行拟合，在此基础上预测2008年前温州经济的发展趋势。未来5年，温州GDP将以15％左右的增长速度飞速发展，将于2007年突破2000亿大关。温州的蓬勃发展得益于其强大的民营经济。 相似文献
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基于人工神经网络的宏观经济预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
陈鸿 《重庆职业技术学院学报》2004,13(4):64-66
运用人工神经网络方法,提出了将神经网络用于宏观经济预测中的一般步骤和方法,并以我国的国内生产总值为例进行宏观经济预测建模,为经济预测提供了新的思想和途径. 相似文献
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李新东 《黑龙江教育学院学报》2012,31(3):198-200
将过程神经网络应用于GDP预测,可以将时间序列中的时间累积效应充分考虑到预测中,能较好地解决传统GDP预测方法中的一些不足。运用黑龙江省1981年至2010年GDP与其影响因素数据,结合相关理论,建立了基于过程神经网络的GDP预测模型,对GDP进行了预测。结果表明,将过程神经网络应用于GDP预测问题中,可以得到较高的预测精度,预测效果较好。 相似文献
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研究生招生需要依据客观规律进行。本文从我国历年普通高等学校招生规模、国家预算内教育经费、国内生产总值GDP出发,分别建立不同的研究生招生预测模型,并作了初步的比较与预测,得出了与国内同类研究不一样的结论。 相似文献
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GDP预测由于其影响因素复杂、具有很强的非线性、是典型的“黑箱”模型,所以是一项非常重要而复杂的工作.建立在计量经济学理论基础上的线性方法,难以描述GDP预测中的非线性现象,容易造成预测误差过大.BP网络比传统的多元线性回归精确度要高,泛化能力也好.可以为相关部门制定发展战略、发展规划提供有效的技术支持. 相似文献
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根据上海1996年到2010年的生产总值（GDP）等相关统计数据,分别建立了上海GDP增长灰色预测模型和Logistic模型．通过matlab编程计算,得到了上海GDP增长的定量分析并进行了相关讨论． 相似文献
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多数经济时间序列存在惯性或迟缓性，通过对这种惯性的分析可以研究时间序列的内在规律并预测经济的发展。本文用BOX—Jenkins模型和指数平滑法对四川省人均GDP时间序列进行建模和短期预测分析，结果显示，四川省提出的“十一五”经济增长目标是可以实现的，但应防止新一轮经济增长周期带来的经济增长速度减慢， 相似文献
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通货膨胀的诱因、预测与控制是各国政府、学者乃至普通民众关心的热点问题。运用交叉相关分析法对GDP增长率、M2增长率、工业生产者购进价格指数等因素与通货膨胀间的关系进行了定量分析,确定了各因素与通货膨胀之间的领先、一致和滞后关系;然后结合人工神经网络原理,以先前确定的领先指标作为输入信息建立了基于BP神经网络的通胀预测模型,最后根据模型预测结果,提出了控制通货膨胀的相关政策建议。 相似文献
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本文通过建立空间自回归模型,探讨了我国各地区教育经费与GDP、受教育年数与GDP的空间关系。研究结果表明:教育经费、受教育年数与GDP都存在明显的空间聚集效应;教育经费关于GDP存在边际效应递减的特性,地区教育经费支出对GDP的增长具有长期的促进效应;受教育年数关于GDP存在边际效应递增的特性,我国已进入了受教育年数对GDP增长产生长期促进效应的发展阶段;最后提出了一些针对性的政策建议。 相似文献