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[期刊] 软科学
[作者]
何跃 张峰 霍叶青
以往预警未来经济运行状态大都基于信号或景气指数的单预警方法,而论文从预测综合指数角度出发,以综合指数为因变量,以预警指标和一致及先行合成指数为自变量,采用不需要对自变量预测的AC模型,将信号预警和景气指数预警结合做组合预警,预警未来宏观经济运行情况,取得了较好的效果。
[期刊] 商业研究
[作者]
哈尔滨商业大学商业景气指数研究团队 姚凤阁 隋昕 张世颖
商业景气指数是反映商业活动运行的周期状态和行业变动趋势的一种综合指数。它为商业运行提供客观分析与预判信号，更好地实现市场运行管理和监控，对于各类市场主体进行经济决策意义重大。本研究通过建立商业景气指标体系，构建先行指标、一致指标及滞后指标，完成了商业景气合成指数及预警信号设计；以黑龙江省为例，选取代表行业检验了本文的商业景气合成指数及预警设计的科学性及可操作性。
关键词：
商业景气 景气指标 预警
[期刊] 浙江金融
[作者]
吴卫华 王红玲
本文通过构建工业企业景气指数和监测预警信号系统，对江苏省工业企业景气状况和未来走势进行了分析和预测。结果表明，先行合成指数自２０１４年４月份进入下降通道，至２０１４年底景气动向综合指数图显示预警指数已回落至过冷的＂蓝灯区＂，预警指标信号图显示景气综合分值低位徘徊，各预警指标信号显示＂蓝灯＂，景气指数和监测预警信号系统表明到２０１５年６月底江苏省工业景气下行压力仍较大，但部分指标已率先回暖预示向好的积极因素正在培育。
关键词：
工业企业 景气指数 预警信号系统
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯韵 何跃
文章首先对中国季度GDP序列建立了AR-GMDH预测模型;然后加入对GDP相关性较大的景气指数,建立了ARCH模型;最后利用GMDH自组织建模方法提出新的组合预测模型。对比分析各模型预测结果表明:两种单一模型预测误差均在可接受范围之内,基于GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测效果比单一模型更优。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周德才 刘尧杰 陈雪娇
为了充分利用混频实时数据信息，文章使用新构建的多频率MF-MS-DF模型，对由11个年、季、月三种频率保险指标组成的混频样本数据进行实证建模与估计，首次提出并构建了中国混频非对称保险景气指数（中国MFAIBI）进行预警分析，并与同频指数比较分析。结果表明：中国MFAIBI是保险业更优的一致指数，能够刻画我国保险景气状态的实时周期变化，并能进行预警。
[期刊] 物流技术
[作者]
朱东红 钱叶霞 陈东清
物流景气指数反映了一个国家物流业发展运行的总体情况,是衡量物流业活跃程度的关键指标,它与货运量、港口货物吞吐量、快递业务量等众多物流相关指标有着密切联系。对于物流景气指数的预测分析,有助于一国宏观经济政策的制定和实施。以物流景气指数为对象,使用GM(1,1)预测、BP神经网络预测和ARIMA预测三种模型对物流景气指数进行建模分析,通过三种模型的误差比较,结果发现ARIMA模型预测拟合度最佳,LPI的预测值通过二次差分转换后几乎落入到95%的置信区间内,真实值和预测值吻合度最高,很好地拟合了物流景气指数在时间序列上的变化趋势,最后以该模型预测分析2018年8月到12月的LPI数值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张大斌 彭森 凡华农
为了消除经济景气指数系统中指标冗余及非线性预测困难等问题,文章利用粗糙集约简原理及支持向量机非线性预测特性,提出一种粗糙集与最小二乘支持向量机混合预测模型RS-LSSVM。模型运用粗糙集约简样本数据空间的维数,加快LSSVM的训练速度和模型的精度,又能弥补粗糙集方法在实际应用过程中噪声敏感问题。最后通过我国工业企业景气指数实证分析及与BP神经网络预测相比较,验证了该预测模型的有效性。
[期刊] 经济问题
[作者]
陈俊梁 陆静丹 张雅文
就业景气程度是衡量地区经济和社会发展的先导性指标,对指导和制定就业经济决策具有重要意义。通过对就业存量变化情况(流入量、流出量、总量)、人力资源市场供求变化情况(市场需求量、供给量、成交量、求人倍率)、非就业存量变化情况(长期失业率、登记失业率)的连续监控及指数化处理,构造出一组从不同侧面反映就业市场活跃程度的分量指数,在此基础上,用AHP和DELPHI方法提炼出一个能够反映监控区域就业市场兴衰变化过程的指数——就业景气指数(EPI)。
关键词：
就业 就业景气 指数设计
[期刊] 统计与决策
[作者]
李博 王建国 李静文
为提高神经网络自回归预测模型的精度,文章构建了基于神经网络的景气预测模型。主要运用景气预测判断先行指标,以及其相对基准指标的先行期数,结合神经网络非线性适应能力、自适应能力强等特点,构建了基于RBF神经网络、广义回归神经网络、BP神经网络、Elman神经网络的四种景气预测模型。对比分析这四种基于神经网络的景气预测模型和神经网络自回归预测模型,发现基于神经网络的景气预测模型均取得良好的预测效果,其中,基于RBF神经网络的景气预测模型最佳。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李静文 刘刚
文章以先行指标作为模型的输入层,以基准指标作为模型的输出层,构建了基于BP神经网络模型的景气预测模型。模型结合了BP神经网络模型和景气预测模型的优势,以高新技术行业的总收入进行实证研究。对比了二次指数平滑模型和BP神经网络模型的预测结果,从三种模型的拟合度以及预测指标评价体系的计算结果可知构建的模型拟合度得到了很大的提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
桂文林 程慧
文章基于改进的动态probit模型对中国经济景气进行预测。首先对月度数据进行季节调整和H-P滤波处理以分离出循环成分，然后根据McFadden R~2最大化原则构建出最优模型，并对各种probit模型进行样本内分析和样本外预测。样本内分析结果表明，动态probit模型的预测效果优于静态probit模型，不论是模型预测评估还是转折点预测，一般动态probit模型和动态自回归probit模型的预测能力都显著高于静态probit模型或自回归probit模型；样本外预测结果表明，动态probit模型的预测效果优于静态probit模型，四种probit模型都能够提前发出预警衰退信号，并对经济景气状况给出合理的信息。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何跃 马海霞
本文将景气数据与统计数据相结合作为预测时的原始数据,建立了GMDH自回归模型与AC模型相结合的预测模型。该模型克服了传统的预测模型在做宏观经济预测时,只考虑统计数据的片面性;将景气数据与统计数据相结合做预测,不仅改善了模型对数据样本的拟合精度,而且显著提高了模型的预测能力。本文中的实证分析证明了这一结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王虹 袁东学
文章在经济景气分析方法的基础上,遴选出40个对物流业运行景气变动有显著影响的指标,基于多变量时间序列方差分量分析模型(MTV)构建了物流业运行景气变动指数,并根据景气指数满足的模型预测了物流业在2010~2014年的景气状况。分析结果表明,模型化的物流业景气变动状况同宏观经济大势是吻合的,显示出MTV模型对错综复杂的物流业的景气变动分析具有很高的应用价值。这对推动建立能够科学、系统、综合、及时监测反映物流发展运行的指标体系及物流水平的提升和发展具有不可替代的基础性作用。
关键词：
物流业 景气分析 MTV模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
李博 王建国 李静文
为提高神经网络自回归预测模型的精度,文章构建了基于神经网络的景气预测模型。主要运用景气预测判断先行指标,以及其相对基准指标的先行期数,结合神经网络非线性适应能力、自适应能力强等特点,构建了基于RBF神经网络、广义回归神经网络、BP神经网络、Elman神经网络的四种景气预测模型。对比分析这四种基于神经网络的景气预测模型和神经网络自回归预测模型,发现基于神经网络的景气预测模型均取得良好的预测效果,其中,基于RBF神经网络的景气预测模型最佳。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王燕茹 王凯凯
企业景气指数作为随机的变量,在每个季度统计过程中会存在着比较大的不确定性和不精确性的特点。文章以北京市1999—2013年共60个季度企业景气指数的数据资料作为实例,结合加权马尔可夫数学模型进行具体的应用。论证该模型在给定提供的时间序列中的实践效果,最后获得的结果与实际情况基本吻合,为以后对企业景气指数的预测提供新的研究方法和预测依据。
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