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[期刊] 商业经济与管理
[作者]
焦志伦 金红 刘秉镰 张子豪
基于共享单车项目的多维度大样本数据,以套索回归、岭回归、随机森林和迭代决策树等机器学习模型,探讨了共享单车短期(基于小时)需求预测的主要影响因素,并对不同模型预测效果进行了比较分析。研究结果发现,影响共享单车小时需求的主要因素包括特定的位置因素、时间因素以及天气条件因素。同时,相比普通线性回归、套索回归和岭回归模型,随机森林和迭代决策树模型对共享单车短期即时需求预测的结果更精确,在样本内部拟合和样本外推预测中的拟合优度(R2)更高,标准误差(RMSE)更低,是共享单车行业短期实时需求精准预测的更有效手段。
关键词：
共享单车 大数据 需求预测 机器学习
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
段莉琼 宫辉力 刘少俊 刘泽华 李勇永 葛军莲
大多数旅游需求预测研究是基于目的地游客总数或消费总量开展的,尚未按不同的旅游目的或客源地细分进行预测。以天津欢乐谷主题公园为案例地,选择2014年第40周到2015年第26周为研究时段,利用通信大数据,提出了一种面向客源地的聚类-ARIMA组合预测模型。通过对不同客源地的时序数据进行聚类,选取各类别中的代表性客源地分别构建ARIMA预测模型。结果表明:对欢乐谷主题公园各客源地分别建模与聚类后通过6个代表客源地建模得到的结果一致;后者可以降低80%的预测成本。该方法具有较高的预测精度和较低的计算成本,适合面
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
段莉琼 宫辉力 刘少俊 刘泽华 李勇永 葛军莲
大多数旅游需求预测研究是基于目的地游客总数或消费总量开展的,尚未按不同的旅游目的或客源地细分进行预测。以天津欢乐谷主题公园为案例地,选择2014年第40周到2015年第26周为研究时段,利用通信大数据,提出了一种面向客源地的聚类-ARIMA组合预测模型。通过对不同客源地的时序数据进行聚类,选取各类别中的代表性客源地分别构建ARIMA预测模型。结果表明:对欢乐谷主题公园各客源地分别建模与聚类后通过6个代表客源地建模得到的结果一致;后者可以降低80%的预测成本。该方法具有较高的预测精度和较低的计算成本,适合面向客源地的短期旅游需求预测,可为旅游目的地提供更具针对性的旅游需求管理、分析与决策支撑。
[期刊] 财经科学
[作者]
许立平 罗明志
2008年国际金融危机以来,国际黄金价格呈现了V型反转走势,已创下每盎司1400美元的历史最高纪录。黄金价格一路走强,对国家、企业、个人的投资决策都将产生深远影响。本文以1973年1月—2010年11月伦敦现货黄金月度价格为依据,通过建立ARIMA模型,对2011上半年的黄金价格走势进行预测分析,并得出短期内国际黄金价格将继续上涨的结论,为我国调整外汇储备结构、增加黄金储备提供了政策依据。
关键词：
黄金价格 ARIMA模型 短期预测
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
赵静娴 詹原瑞
在CKLS框架下,采用GMM估计方法,使用我国银行间同业拆借市场、国债回购市场和交易所国债回购市场上的利率数据,对各短期连续时间利率模型进行了参数估计和模型比较。实证结果表明,我国三个市场上的利率波动存在极为显著的均值回复特征。就模型对短期利率变化的解释能力和捕捉利率波动的能力而言,各模型也存在着显著的差异。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
韩雅萱 石梦舒 黄元生 刘敦楠 段文军
针对电力系统对短期电力负荷预测精确性的需求，以长短期记忆算法为基础，采用差分自适应进化算法对其进一步改进，从而提出一种基于机器学习的混合算法（SaDE-LSTM）对电力负荷进行短期预测。基于我国2004—2018年间月度社会用电负荷数据，对改进后的混合算法进行性能测试，首先利用差分进化算法的自适应变异和交叉因子来优化长短期记忆算法的初始参数，在此基础上，运用寻优得到的参数训练长短期记忆算法从而得到优化后的预测结果。为证明其优越性，对同组数据采用支持向量机（SVM）、反向传播神经网络、自回归积分滑动平均等算法分别预测。各方法预测结果和真实结果对比分析证明，SaDE-LSTM算法对时间序列数据量要求较低，同时相比其他传统算法有更高的预测精度。该改进算法能够为参与电力系统调度的虚拟电厂、负荷聚合商等对小样本和高精度预测有需求的主体提供参考。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
刘锋 王鹏飞 谭祥勇 康新梅
黄金价格的变化受到众多因素的影响,总体呈波动上涨趋势。为了拟合我国黄金现货价格的非线性趋势,本文基于局部线性估计理论,建立了我国黄金现货价格的非参数自回归预测模型NAR(P)。文中结果表明,NAR(P)模型能够较好的拟合黄金价格的非线性趋势,预测误差较小。该模型具有较高的应用价值。
关键词：
黄金价格 非参数自回归模型 局部线性估计
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
周应堂 贾馥蔚 温焜
由于受到供需、政策、流通等多重因素的影响,我国小麦价格呈现典型非线性特点,尤其在2017年夏季我国小麦价格出现了大幅回落,对种植农户和粮食安全造成了一定影响。本文分析了近些年我国小麦市场价格波动的原因,并采用一种自适应粒子群算法(APSO)优化的支持向量回归(SVR)模型来预测我国小麦价格。结果表明:因受小麦市场供需形势以及政策重心下移的影响,我国小麦价格短期内不会重回高位,近一年内走势会呈现先降后升的趋势,预计2018年中期会达到最低峰,后期小麦价格虽稳中上涨,但整体价格稳中偏弱,全面回暖的压力较大,缺乏利好因素的支撑。
[期刊] 财经问题研究
[作者]
王旖旎
人均收入水平是影响汽车拥有率的决定性因素。本文在前人研究的基础上,运用Gompertz模型研究汽车拥有率和人均收入之间的非线性关系。本文选取的研究对象既包括当今的发达国家,又包括众多发展中国家,尤其是亚洲的欠发达国家。通过对各国的时间序列数据和多国的横截面数据做回归,并对汽车拥有率及其收入弹性做国际比较,研究发现Gompertz方程能够很好地解释各国汽车拥有率发展共有趋势:在一国经济发展过程中,汽车拥有率先加速增长,在经历了一个拐点后,减速增长,最后无限趋近于共有的餍足点,本文设为0.62;而收入弹性呈先上升,在达到最大值后下降的状态。本文重点分析了近年来中国的汽车拥有率问题,并预测出中国的汽...
关键词：
汽车拥有率 餍足点 拐点 收入弹性
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
席旭文
现阶段M0运行规律发生的深刻变化客观上对预测模型提出了更高要求。通过构建ADLMIDAS模型,从不同权重函数形式和预测方法的组合模型中得出最优预测模型,运用包含更多信息的混频数据对我国M0进行短期预测。预测结果显示,2018年M0增速将维持在5%以下,M0总量将处于7万亿—7.4万亿的区间,未来四年M0运行趋势依赖于宏观经济走势和非现金支付发展,M0增速和总量将在3%—8%以及7万亿—10万亿之间大幅波动。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
严慧峰 黄定疆 谢垚 程霄 谢吉洋 朱晓蒙 马占宇
为了解决提高电力负荷预测精确度这一问题,越来越多的人工智能方法应用于能量功率预测.为此利用湖南省2014年至2017年的电力负荷数据,比较自回归(AR)模型、BP神经网络(BPNN)和指数平滑(ES)模型在预测日度电力负荷和月度电力负荷上的性能,并运用统计学知识来分析三种模型之间的差异.最终根据实验结果得出两个结论:AR模型对日度数据预测的结果优于其他两个模型以及ES模型对月度数据预测的结果优于其他两个模型.
[期刊] 统计与决策
[作者]
周展 王文强
文章针对我国铁路客运量进行短期预测,首先分析现有常见预测模型的优点与不足,然后试图通过构造新的组合或修正模型,从而实现提高预测精度。在构建年度数据组合模型时,发现以偏最小二乘回归、主成分回归和岭回归为基础进行组合时,预测精度达到了最优;在构建季度数据模型时,首先通过修正的时间序列分解法与季节周期回归模型显著地提高了预测精度,然后以这两个模型为基础构造组合模型,预测精度进一步得到提高。
关键词：
铁路客运量 预测 修正 比较
[期刊] 当代财经
[作者]
刘宽斌 张涛
消费者价格指数(CPI)对国家宏观经济运行监测及管理具有十分重要的作用,及时有效预测其未来走势有利于国家及时采取合理调控措施。为此,从价格决定理论出发,构建商品价格波动与个体网络搜索行为之间关系的逻辑框架,并建立利用网络搜索指数日频率数据实现对月度CPI预测的混频抽样数据模型(MIDAS)。模型模拟结果表明:(1)利用网络搜索高频数据的预测方法能提高CPI样本内拟合及样本外预测的精度;(2)利用网络搜索高频数据能够提高捕捉CPI趋势中"拐点"的成功率;(3)利用网络搜索高频数据能够在早于官方公布数据前大约半个月时间提供具有较高预测精度的CPI预测值。
[期刊] 中国注册会计师
[作者]
张玉缺
随着科学技术的发展,大数据管理、社交媒体、移动应用等数字新技术的快速发展,企业在创新管理思想、实施流程再造、完善经营模式、提升管理效率等方面取得了较好的成效。作为企业管理的重要组成部分,财务管理也迎来了创新性变革,财务共享服务中心的建设应运而生。随着技术越来越成熟,平台也日益完善,这在一定程度上帮助企业节约成本、信息共享、加强内控和提高效率。
[期刊] 经济问题探索
[作者]
唐成千 莫旋
宏观经济的运行关乎国家稳定和发展的大局，对于一个国家具有举足轻重的影响。投资、出口和消费作为拉动经济增长的＂三驾马车＂，其走势和波动对于宏观经济的运行影响重大。由于ＧＤＰ的增长率是按季度度量的，而投资、出口和消费的增长率都是按月度度量的，因此本文利用混合频率数据抽样模型（ＭＩＤＡＳ），并结合中国经济有巨大波动性的事实，对中国宏观经济进行分析和短期预测。研究结果表明，ＭＩＤＡＳ模型在对中国宏观经济的短期预测精确性方面具有一定的优势，投资增速的放缓和出口增速的下滑是引起当前中国宏观经济下行的重要原因。因此，我们需要反思传统的＂三驾马车＂思路，推进供给侧改革，以保持中国宏观经济＂又好又快＂的增长。
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