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[期刊] 统计与决策  [作者] 曾波  
影响居民消费价格指数(CPI)的因素很多,难以通过回归模型来预测其未来走势。在一个较长的时间序列内,CPI变化具有较强的规律性,这满足使用GM(1,1)建模并用于预测的基本要求。文章通过创建CPI的GM(1,1)模型,并对该模型可用性进行了验证;在验证通过的情况下进行了CPI的模拟及预测。事实证明,使用GM(1,1)模型来预测CPI未来的走势,且具有较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 潘静  张颖  刘璐  
居民消费价格指数反映一定时期内我国城乡居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数,是宏观经济分析与决策、价格总水平监测与调控的重要指标,同时也是反映通货膨胀的重要指标。文章运用历史数据,结合数学模型对CPI进行了科学合理的预测。在此基础上运用ARIMA模型和GM(1,1)模型对居民消费价格指数进行了预测的对比分析。
[期刊] 统计与决策  [作者] 邓海云  周莹  刘辉  程碧辉  张同全  
文章研究了我国农村居民总消费价格指数与各类消费价格指数的相关性。首先利用SPSS统计软件对总消费与各分类价格指数进行多元线性回归分析,应用Stepwise(逐步回归)方法建立MLR模型,其次,在此基础上建立总消费价格指数与相关消费价格指数的灰色系统模型。同时,对比分析了两模型的实效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王慧红  林洛阳  
文章以中国入境旅游客流量和GDP数据为例,探讨灰色GM(1,1)模型预测精度及应用特点相关问题。通过分析,发现剔除异常值后建立的中国入境旅游客流量GM(1,1)模型预测精度最高;当样本量较少时灰色模型能显示其优越性。
[期刊] 统计研究  [作者] 达瓦  
本文以近9年西藏自治区农村居民人均生活消费支出为研究对象,应用灰色系统理论建立了人均消费支出指标发展趋势的GM(1,1)预测模型,分析得出:在未来四年中西藏农村人均生活消费支出平均年增长率预计达到14.2%。运用关联度分析方法确定了反映农村居民消费水平的8项主要统计指标因素相对于消费支出的关联程度,对影响消费支出的主要指标因素进行了系统分析。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张俊深  袁程炜  
随着我国经济社会的进一步发展,能源需求逐步增大,且消费量的增长与多种因素相关。能源消费预测存在与多因素的关联。文章在基础GM(1,1)模型框架下,以重新累积生成累加后序列预测值的方式进行GM(1,1)的无偏化修正,并按照加权平均背景值重设进行pGM(1,1)模型修正;并以各种非线性参变量间的映射纳入组合BP神经网络的能源消费预测。结果证实,无偏GM(1,1)、pGM(1,1)模型有效降低了GM(1,1)的预测平均相对误差,再与BP神经网络组合预测,形成了较好的能源消费预测精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 邢珺  张婷  
文章基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1990年1月至2013年12月的居民消费价格指数月度数据进行建模预测,并采用2014年1月至2014年6月数据进行样本外预测,利用Eviews6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明SARIMA模型随着预测时间的增加,其预测精度下降,而X-12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效,预测值与实际值的估计误差控制在2%以内。
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱颜杰  樊顺厚  雷怀英  
文章以1990~2011年我国居民消费价格指数(CPI)定基指数为样本数据,构建了基于SARIMA的CPI模型,并对2012年1月至2013年2月的CPI定基指数进行了短期预测,并把预测的定基指数转化为同比指数与真实值进行比较,通过分析表明该模型有着较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨颖梅  
自回归单整移动平均模型(ARIMA)是目前较为广泛应用的时间序列建模方法之一,文章以北京市1998年1月~2013年5月的CPI月度数据为样本,采用Eviews6.0软件,建立了ARIMA(12,18)模型,模型对样本内数据拟合较好,预测误差较小,用该模型对北京市2013年6月~2013年12月的CPI指数进行了预测。
[期刊] 统计与决策  [作者] 苏术锋  潘坤友  
客流量是经济活动的晴雨表,为了研究客流量的发展规律,文章构建了一个全新的一参数寻优GM(1,1)模型,此模型直接从GM(1,1)模型的白化微分方程出发,以预测值与原序列值的累加误差最小为目标,用参数寻优与解析法相结合求解白化方程的参数;模型通过稳定数据、非稳定数据和指数数据的验证,以及其他客流预测方法比较其平均相对误差值(MAPE)都小于其他客流量预测模型的值。最后,将其用于某省交通客流量的预测,预测效果较好。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张鑫  肖新平  
文章根据灰色系统建模方法和原理,在GM(1,1)建模思想上给出了一种逐步优化的非等间距GM(1,1)模型,该模型是在背景值优化和向前差商和后向差商的加权平均值代替灰导数基础上,应用累积法来估计模型参数,并基于一次累加序列与其模拟值之间误差平方和最小的准则,确定时间响应函数中的常数值,以此来优化非等间距GM(1,1)模型,实例表明该模型具有较高的精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 罗贺  胡笑旋  牛艳秋  梁峥峥  
文章分析了GM(1,1)模型改进方法,针对低次插值容易失真和增加插值节点会带来Runge现象的问题,提出一种使用高次插值构造背景值的方法,通过生成背景值节点的一阶导数值,构建高次插值多项式来逼近背景值函数,实现对背景值的重构,建立基于高次插值的GM(1,1)模型。最后分别对稳定型数据、波动型数据和缺失型数据进行实例验证。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王惠珍  
文章基于对原时间序列进行加速平移、几何平均变换,形成累加法的新序列建立改进后GM(1,1)模型,并基于残差值、相对误差判断预测精度,结果显示,经改进后的GM(1,1)灰色预测模型,有助于削减企业原始数据波动对项目成本预测结果的干扰,基于随机震荡序列构建的改进GM(1,1)灰色模型提升了企业成本预测的精度,随着企业开采工程项目的逐步口占,利用改进后GM(1,1)比对拟合曲线进行相应成本预测及控制,具有更理想的统计效果。
[期刊] 林业经济问题  [作者] 吴潇  陈绍志  赵荣  
为探究未来5年中国油茶产业发展趋势,判断其优势,利用2007—2014年中国总油料、木本油料及油茶籽油料产量的数据,采用GM(1,1)预测模型,运用MATLAB软件实现了预测算法并进行了精度检验,对2015—2020年中国总油料、木本油料及油茶籽油料产量进行预测。预测结果表明:油茶籽产量未来5年增幅明显,始终占木本油料总产量中主要地位,油茶在今后一段时期内有较好的发展趋势。
[期刊] 统计与决策  [作者] 闫海波  陈敬良  
房价问题是当前理论和现实的热点问题。而地价是房价的核心构成要素。文章运用基于灰色系统理论的GM(1,1),选用小样本,预测了近年的地价增长率。模型的预测值与实际情况拟合较好。
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