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[期刊] 物流技术  [作者] 毛敏  刘建  
基于多元线性回归思路,以历史数据为基础,以总误差之和最小为目标函数,提出一种求取组合预测中不同预测方法权重的定量方法,并以实例说明了基于多元线性回归组合预测的合理性与先进性。
[期刊] 物流技术  [作者] 江雪  
基于多元线性回归的方法,运用SPSS软件,建立线性规则模型,并以山东省为例,对其物流需求情况进行了预测与分析,证明该模型科学、全面,可作为预测区域物流需求、评估物流业对区域经济发展的贡献、制定物流业发展政策等的有效工具。
[期刊] 工业技术经济  [作者] 孙建丰  向小东  
灰色线性回归组合模型是在GM(1,1)模型和线性回归模型基础上建立的一种隐型灰色组合模型,考虑到该模型在泛化能力方面存在不稳定现象,本文借鉴灰色线性回归组合模型的建模思想,提出了一种相应的改进算法,并通过实例对其进行了验证。最后,本文以改进模型对福建省未来几年的物流需求进行了预测。
[期刊] 物流技术  [作者] 杨祺煊  王敏  
围绕供需两方面分析了区域经济指标与区域物流量的关系,建立了基于广义回归神经网络的预测模型,算例表明,该模型较传统预测模型在预测精度和可靠性方面有较大优势。
[期刊] 物流技术  [作者] 谈成薇  朱贺  赵晓敏  
选取货运量作为物流需求水平的指标,通过对上海市2000年至2013年的GDP、三大产业产值、进出口贸易总额、居民消费水平、社会消费品零售总额等经济数据进行实证分析,运用EviEws构建多元线性回归模型,且研究发现进出口贸易总额对上海货运量的影响最为显著。因此,大力发展进出口贸易将推动上海市物流需求水平的大幅提高。
[期刊] 统计与决策  [作者] 卢阳  
建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值。文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型。针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法。最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 卢阳  
建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值。文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型。针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法。最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张相斌  梁啸  
文章针对运用多元线性回归进行预测时,对自变量的预测一般只考虑单一的可能性,忽略了由于未来的不确定性导致自变量存在多种可能的取值,提出了概率排序型的预测方法,将不同的自变量取值对预测值的影响考虑了进来,并用期望值的最大最小值和方差的最大值作为预测的指标,描述预测的结果并衡量预测结果的波动性,最后通过示例验证模型应用的可行性和有效性。
[期刊] 物流技术  [作者] 周晓娟  景志英  
尝试运用多元线性回归模型对河北省物流需求进行预测分析。在借鉴前人研究成果的基础上,选取研究指标,并且根据统计对数据的严格要求,选取了1990-2009年河北省统计年鉴上的相关指标作为数据来源,并对数据进行了逐步回归,以消除多重共线性,最后得出回归模型,并对模型进行了相关检验,验证模型是适合进行预测的。最后提出基于货运量是物流需求预测的关键,从三个方面提出加快河北省物流产业发展的政策建议。
[期刊] 物流技术  [作者] 秦俭  
采用粗糙集理论的属性约简化处理,选取社会消费品零售额、第二产业产值、进出口贸易总额这三个指标作为物流需求的解释变量,将货运量作为被解释变量,建立物流需求预测模型。然后运用多元回归的方法分析我国物流需求并进行预测,为我国现代物流产业的发展提供一定的指导。
[期刊] 物流技术  [作者] 骆达荣  
物流需求预测的效率和精度直接影响物流系统的有效规划、管理,考虑到大多区域经济变量具有非线性与波动性的特征,传统的线性建模和预测技术难以适应物流需求预测的精度要求。因此,提出基于SVR残差修正自回归的区域物流需求预测模型。首先采用残差自回归模型拟合序列的线性部分;然后对拟合后的残差序列采用SVR方法再次提取其非线性信息,从而提高模型的预测精度;最后以广东省公路货运量的预测为例说明模型的有效性。为满足社会物流需求,有效地进行物流规划、管理,提供了良好的决策支持。
[期刊] 山西财经大学学报  [作者] 黄滨  
分析过去的物流需求状况进而能科学预测未来的物流需求,对推进成都的现代化物流产业发展有着重要意义。通过选取成都市国民生产总值、人均可支配收入、社会消费品零售额、进出口总额为自变量,构建多元线性回归模型,预测成都市未来物流需求。为未来成都市物流产业发展策略的制定以及基础设施的规划、设计提供一定的数据支持与参考借鉴。
[期刊] 商业时代  [作者] 孙淑生  罗宝花  
物流成本被称作"第三利润源泉",在物流领域降低成本有很大的潜力,特别是在物流水平不高的国家,物流成本在企业销售成本中占了很大的比例,降低物流成本已经成为物流管理的一项重要任务。如何有效地预测物流成本成为当前企业面临的重大问题。本文以国家宏观物流成本数据为研究对象,应用多元回归分析理论对其进行分析,通过选取研究指标建立合理的多元线性回归方程,并对其进行了统计性检验,结果表明方程符合实际,可以用来预测宏观物流成本,为企业的成本预测提供了思路与建议。
[期刊] 物流技术  [作者] 张步阔  
结合统计学理论的研究成果,主要探讨了最小一乘法及其性质和求解,为最小一乘回归模型的应用奠定了基础,同时通过区域物流需求预测问题的研究,证明了最小一乘法的回归结果非常好,预测误差小,取得了可以接受的预测效果,并具有很好的稳健性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 曾艳  
区域物流需求的预测关系到整个区域经济的宏观政策的制定和可持续发展。文章在利用能充分保留单一预测模型所包含信息的变异系数法确定组合权重的基础上,建立了区域物流需求组合预测模型。最后选择能充分反映区域物流需求的年货运量建立了区域物流需求组合预测模型,实例验证了文章所建立组合预测模型不仅比单一预测模型精度高,而且组合预测模型精度比单一预测模型的精度有较为显著的提高。
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