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[期刊] 统计与决策  [作者] 姜明辉  曹懿  
[期刊] 统计与决策  [作者] 边廷亮,张洁  
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 龙会典  严广乐  
本文以灰色系统理论的GM(1,1)模型和随机过程理论的Markov链模型为基础构建了一个动态GM(1,1)-Markov链组合预测模型。该模型同时利用了GM(1,1)模型对序列趋势因素良好的拟合能力和Markov链模型对残差序列信息的提取能力。为进一步提高该模型的预测精度,用泰勒(Taylor)近似方法和新信息优先的思想对该模型进行了改进。最后,以1991-2014年广东省单位GDP能耗数据实证了该模型的预测效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 丁宏术  
文章根据1990年1月~2013年4月我国社会消费品零售总额的数据,在GM(1,1)预测基础上采用马尔科夫链方法对预测结果进行了修正,结论显示修正模型能够较好的降低预测误差,提高精度,并且预测了2014年底社会消费品零售总额将达到23759.27亿元,居民消费潜力巨大。
[期刊] 商业经济研究  [作者] 席元凯  
本文利用2008-2013年闽赣粤三省货运量,通过灰色预测模型中的GM(1,1)预测模型对闽赣粤三省2014-2016年货运量进行预测,经过后验差比值和小误差概率检验,得出模型预测精度为优。同时,利用Markov模型对灰色模型予以改进,构建新的GM-Markov模型,对三省2014-2016年货运量进行预测,并将前后模型预测结果与实际值对比,指出GM-Markov模型比单纯的GM(1,1)预测模型预测更为精确。最后,以GM-Markov模型对闽赣粤三省2017-2021年物流需求量进行预测,得出未来这些地
[期刊] 商业经济研究  [作者] 席元凯  
本文利用2008-2013年闽赣粤三省货运量,通过灰色预测模型中的GM(1,1)预测模型对闽赣粤三省2014-2016年货运量进行预测,经过后验差比值和小误差概率检验,得出模型预测精度为优。同时,利用Markov模型对灰色模型予以改进,构建新的GM-Markov模型,对三省2014-2016年货运量进行预测,并将前后模型预测结果与实际值对比,指出GM-Markov模型比单纯的GM(1,1)预测模型预测更为精确。最后,以GM-Markov模型对闽赣粤三省2017-2021年物流需求量进行预测,得出未来这些地区物流需求总量呈现缓慢增长态势,并指出闽赣粤三省物流业的发展应重点做好产业结构调整,做好基础设施的建设和人才的引进培养等。
[期刊] 价格理论与实践  [作者] 胡创荣  张阳东  吴宗法  
本文通过建立预测天然气期货价格走势的Markov模型,对纽约商业交易所天然气期货价格走势预测进行实证研究。结果表明,与市场价格对比后可以确定符合期货市场的模型参数,并且模拟数量越大,价格产生的波动率越小,风险中性概率下期货价格具有鞅性质。通过修正的Markov模型可以预测天然气期货价格的长期走势,预测结果具有可靠参考性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 叶雪强  桂预风  
过闸货运量的预测是确定船闸建设规模的重要依据,同时,在长江三峡船闸的规划设计中,是一项重要的工作内容。为了准确合理预测三峡船闸过闸货运量,文章在单项预测模型的基础上,建立了熵值法组合预测模型;并针对熵值法确定组合预测权系数的不足,提出了改进熵值法组合预测模型;并分别对三峡船闸过闸货运量进行预测。结果表明,改进熵值法组合预测模型的预测精度更高。最后采用Markov链模型对改进熵值法组合预测模型的预测结果进行修正,从而增强预测结果的可信度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 彭乃驰  党婷  
文章介绍了ARMA、GM(1,1)模型并建立了ARMA-GM-BP组合预测模型;通过对中国2005~2013年GDP的预测和检验,表明该组合预测模型的拟合及测试效果比单独利用ARMA、GM(1,1)模型的效果有很大改善;最后运用ARMA-GM-BP组合预测模型,对中国2014年、2015年的GDP作出了预测。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张鹏  
针对时间序列数据的噪音性,文章提出ARIMA-GM-SVR非线性组合模型,进而提出PSO优化ARIMA-GM-SVR的集成模型;通过对已知GDP的训练和测试,表明经PSO优化的非线性组合预测模型更优;最后对GDP短期发展做出了预测。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈有为  
文章设计了一种由三次指数平滑预测模型和离散GM(1,1)预测模型通过加权进行组合的预测模型,并选取了相关实例进行预测和比较。比较结果显示,由组合预测模型得到的预测结果在预测精度上优于三次指数平滑预测模型和离散GM(1,1)预测模型,因此该组合预测模型在一定程度上比单项预测模型具有可行性和精密性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨小力  杨林岩  冯宗宪  
经济数据在其生成过程中,常常受到外生冲击,产生结构突变。在突变期内,样本数据表现为既有趋势因素,亦有随机波动的变化的特征。为了解决对这类结构突变期内的数据预测,本文提出GM(1,1)和ARMA组合预测模型,并通过实际案例数据运用,表明该组合模型不仅融合了时序模型和灰色系统的优势,同时又克服了单一方法不能更好地反映数据变化的缺点。
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