基于生长曲线、ARIMA模型和神经网络的企业数短期预测和比较——以深圳为例
2013-09-15分类号:F279.27;F224
【部门】中山大学地理科学与规划学院 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室 深圳市财政委员会
【摘要】企业是市场的主体和产业的载体,目前阶段企业数的增长是衡量地区创新活力的重要标志。基于1988~2008年深圳企业数据,运用Logistic生长曲线、ARIMA模型和动态神经网络对2009~2011年深圳企业数进行短期预测,论证了企业数短期预测的可行性,并在预测结果的基础上分析了三种预测方法的优缺点。企业数短期预测的实现可以为相关政策的制定提供参考。
【关键词】Logistic曲线 ARIMA模型 动态神经网络 短期预测
【基金】
【所属期刊栏目】经济问题
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