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[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] 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] 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] 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。
[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] 广东商学院学报  [作者] 李星  
2000年以来我国工业景气指数经历了三轮景气波动,目前正处于第三次景气波动中。通过VAR模型对工业经济的先行合成指数、一致合成指数以及滞后合成指数的预测,结合各指标的数据特征分析,可以判断2012年我国工业景气指数仍将维持高位,短期内不会迎来这轮景气波动的波谷。
[期刊] 统计与决策  [作者] 腾格尔  何跃  
文章对中国季度GDP分别建立了ARIMA和ARCH模型,并利用GMDH自组织建模方法提出了新的组合预测模型。模型预测结果及对比表明,基于GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测效果,在经济正常增长或出现较大波动时都具有较高的可靠性与准确性。文章还使用Bon-ferroni-Dunn检验方法进一步验证了组合模型的拟合能力要优于单一模型。
[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] 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] 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] 中南林业科技大学学报  [作者] 黄快林  谭益民  张双全  
运用等权一致扩散指数模型,分析了四川生态旅游发展的市场前景和景气循环周期。结果表明:(1)四川省生态旅游业虽然经历了2008年的短暂低谷期,但从总体上看处于持续增长的态势;(2)2007~2012年四川省生态旅游业经历了"景气-不景气-景气-不景气-景气"的循环过程。短期内,四川生态旅游业会持续当前的景气状态。
[期刊] 统计与决策  [作者] 何跃  张秋菊  杨剑  徐玖平  
本文应用GMDH中的相似体合成预测方法,建立了工业增加值预测模型,对比分析了引入景气指数前后该经济预测模型的预测效果,实证分析结果证明引入景气指数做工业经济预测效果更好。
[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)。
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