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[期刊] 统计与决策
[作者]
陈继光
文章应用自适应模糊网络系统进行CPI经济序列数据预测,并给出此类混沌数据列预测的ANFIS系统结构形式,自适应模糊网络系统模型充分利用经济数据中的先验信息,预测结果精确、可靠。最后通过实例应用证明该方法的可行性和有效性,取得较为满意的结果。自适应模糊网络模型应用于CPI数据预测具有较高的精度和良好的泛化能力。
关键词：
统计模型 数据挖掘 神经网络 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯晓龙 张瑞旺 张艳
GDP的增长具有内在的规律性,它不仅受内在经济系统体制的影响,还受到外在机制的冲击,这种冲击在数学上表现为随机的。文章以某地区1955~2000年GDP各季度时间数据资料为依据,建立随机模型。利用原始数据对模型的参数进行估计,并将该模型应用于该地区GDP的预测中。结果表明,预测的相对误差较小,表明随机模型在时间序列数据的预测中有应用的价值。
关键词：
随机模型 GDP 参数估计
[期刊] 经济研究
[作者]
刘汉 刘金全
季度GDP的走势与波动不仅会影响政府的财政收支、企业的盈利和财务状况,甚至还会影响家庭和个人的收入与支出,是宏观经济总量预报、预测与分析的重中之重。传统的宏观经济总量预测模型是基于同频数据进行的,高频和超高频数据必需处理为低频数据,这不仅忽略了高频数据信息的变化,还影响了模型预报和预测的及时性,降低了模型的预测精度。本文将混合数据抽样模型(MIDAS)用于中国季度GDP的预报和预测,实证研究表明,出口是造成我国金融危机时期经济增长减速的主要因素,MIDAS模型在中国宏观经济总量的短期预测方面具有精确性的比较优势,在实时预报方面具有显著的可行性和时效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
南国芳 周帅印 李敏强 寇纪淞
传感器网络监控系统属于大型复杂系统,由感知节点以一定的时间间隔向sink节点发送感知数据,以实现对应用环境的监控。由于网络本身及应用环境的影响,得到的感知数据往往存在不确定性。此外,周期性报告数据模式影响到实时监控数据的精确性。本文应用时间序列模型预测传感器数据以响应用户查询,可有效降低网络通信量。通过对无线传感器网络的数据分析,引入多属性模糊时间序列预测模型,充分考虑了无线传感器网络时间序列中存在的趋势因素,并提出了适合于传感器网络的修正预测模型。实验结果表明模糊时间序列模型可有效预测传感器网络数据,且能提高预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈继光
针对统计数据中小样本振荡序列建模和预测问题,文章利用GM(1,1)幂模型白化计算公式完成最小二乘准则下的参数计算,在此基础上构建非线性振荡序列统计数据预测计算模型,将其应用于城市用水量波动统计数据预测,并进行GM(1,1)幂模型参数变动影响预测精度探讨,计算结果验证了灰色预测GM(1,1)幂模型的有效性及实用性,为小样本振荡序列建模和预测提供了一种计算方法。
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
何倩 吴骋 王志勇 张筱 向春 秦婴逸 于菲菲 邬顺全 贺佳
目的:利用HIS系统信息,研究不同支付方式下医疗费用结构的变动规律,为制定医疗费用结构控制措施提供理论依据和方法学基础。方法:运用球坐标变换方法,以上海市某综合性三甲医院2007—2010年住院患者费用的变动情况为例进行分析。结果:不同支付方式下的药品费和手术费均占较大比重,且自费患者比医保患者更高。随时间变化,药品费构成呈下降趋势,手术费构成呈上升趋势。自费患者除输血费转换角与时间无线性回归外,其他各项费用均有统计学意义;医保患者除治疗费和输血费转换角与时间无线性回归外,其他各项费用均有统计学意义。结论:可以通过HIS系统进行数据挖掘。采用球坐标变换用于医疗费用成分数据资料是可行的。社会医疗保险体系正逐步步入正轨,医保患者住院费用得到了一定的控制。
关键词：
住院费用 支付方式 成分数据 球坐标变换
[期刊] 技术经济
[作者]
张庆民 薛恒新 吴春梅
为提高分销链企业的预测水平,优化分销链中各级企业库存管理,提出了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的单级预测模型和成本目标函数的多级预测模型。利用ANFIS模糊推理机制实现了其输入层与输出层间的非线性映射及该神经网络的信息存储和学习能力。从分销链整体成本优化的角度建立了多级预测模型并应用遗传算法(GA)进行求解。仿真结果表明,ANFIS与BP神经网络相比具有较高的准确性;在一定程度上改善了分销链中订货信息多级放大的现象。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
邹秋滢 纪建伟 李征明
为了提高日光温室小气候环境因子的预测精度,达到对温室内环境因子综合控制的目的,提出一种基于Takagi-Sugeno模糊模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对温室小气候环境因子进行辨识,建立温室小气候环境因子预测模型,并用所建立的模型对温室内的温度、湿度、光照等小气候环境因子进行预测。结果表明:预测值和实测值的拟合关系较好,尤其在光照环境因子的模拟上,相关度甚至达到0.9976,说明基于ANFIS网络进行温室小气候非线性系统辨识是有效的,且该成果对温室小气候智能调控的发展具有一定的参考价值。
关键词：
温室 模型 ANFIS 辨识
[期刊] 世界经济文汇
[作者]
王天一 赵晓军 黄卓
Hansen et al.(2012)提出了一种高频数据已实现测度与传统GARCH模型相结合的Realized GARCH模型。相对于传统的GARCH模型和EGARCH模型,本文着重考察Realized GARCH模型对于沪深300指数收益率分布以及波动率的预测能力,结果显示Realized GARCH模型在这两方面均超越了传统模型。另外,本文比较了Realized GARCH模型分布设定以及不同已实现测度对预测能力的影响,指出使用厚尾分布的Realized GARCH模型的预测能力最佳。使用不同抽样频率的已实现方差对模型预测有显著影响,其中使用剔除市场噪音的Realized Kernel可以...
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈继光
探讨灰色系统区间灰数预测的概念应用于电力负荷预测。将历史负荷增长数据,构造为区间灰数,通过区间灰数标准化,把历史负荷增长数据分解成基于实数形式的"白部"和"灰部",建立区间灰数预测计算模型,完成电力负荷预测。通过案例分析,结果证明这种模型有效地提高了预测精度,为电力负荷控制和预测提供一种新的计算方法。
[期刊] 调研世界
[作者]
陈梦根 任桃萍
本文基于新常态经济发展背景研究了居民消费价格指数(CPI)的预测模型,采用传统的方法和机器学习方法进行预测和对比分析,包括普通最小二乘回归、LASSO回归、岭回归、时间序列预测方法、神经网络、随机森林和支持向量回归。结果表明,神经网络的预测结果明显优于传统的回归方法和时间序列预测方法,而且也同样优于支持向量回归方法和随机森林方法。此外,在引入集成学习方法进行综合后,各模型的预测精度进一步提升。
[期刊] 统计与决策
[作者]
皮进修 赵清俊 彭建文
文章以2001年1月至2015年2月的我国CPI定基指数为样本数据,首先构建季节乘积SARIMA模型与GMDH自回归模型对CPI进行预测;然后通过自组织数据挖掘理论构建SARIMA-GMDH组合模型再次对CPI进行预测;最后通过模型拟合优度检验与预测能力分析综合评价这3个预测模型,探索各个模型预测效果的差异性,总结评价组合预测法在经济现象中的预测优势。
关键词：
CPI SARIMA GMDH 组合预测
[期刊] 当代财经
[作者]
梁泳梅 董敏杰
受多因素影响,基于传统方法的消费者价格指数(CPI)增速预测准确性有所下降,因此需要构建新的预测方法。新方法的不同之处在于:第一,把主流预测框架由"食品+非食品"二分法扩展为"食品+工业消费品+服务"的三分法框架,使预测的内容更为全面;第二,根据城镇居民消费支出结构、投入产出表等数据,调整了CPI分项的权重体系;第三,对春节因素客观化和具体化,细分为"节前""节中""节后"三种情形并量化,并考察其对各分项价格变化的影响。回溯检验显示,新方法对CPI增速的预测效果要明显优于传统方法,预测误差在0.1个百分点以内的分布频率接近80%,预测准确率也较现有方法平均高出近15个百分点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张丽
文章基于Box-Jenkins随机时间序列方法,对我国1990~2010年CPI指数季度数据进行了预测分析。通过建立数学模型对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,表明我国的物价水平在短期内不会回落到3%以内,政府应该继续加强通胀预期的管理。
[期刊] 财会月刊
[作者]
李力 冯涛
财务困境预测是现代金融领域的一个重要研究方向，人工智能技术的发展为该类研究提供了更多方法。鉴于单一预测模型的缺陷与低准确率，本文首先运用基于分类的神经网络模糊推理系统、马氏距离判别法和贝叶斯网络构建组合预测模型。然后，以我国制造业类上市公司为研究对象进行财务困境预测实证研究。研究结果表明，该组合预测模型克服了单一预测模型的一些缺陷，对ＳＴ公司的预测准确率明显高于其他几种模型，具有较好的预测性能。
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