基于相关系数的IOWGA算子组合预测模型

本文将相关系数和IOWGA算子相结合,提出一种基于相关系数的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念,最后通过对我国税收收入进行组合预测说明该组合预测方法的有效性和合理性。     

基于对数灰关联度的IOWGA算子最优组合预测模型

本文将对数灰关联度和IOWGA算子相结合,提出一种基于对数灰关联度的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念,最后通过对税收收入进行组合预测说明该组合预测方法的有效性和合理性,且该模型存在优性组合预测。     

基于Theil不等系数的IOWHA算子组合预测模型及其应用

Theil不等系数是一种度量预测精度的另一种相关性指标,将Theil不等系数和IOWHA算子的概念相结合,提出一种新的基于Theil不等系数的IOWHA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念.利用该模型对税收收入进行了组合预测,结果表明该组合预测方法是可行和有效的,且该模型是一种优性组合预测.     

基于时间序列法的国税月度收入预测模型研究

研究了基于时间序列方法的国税月度收入预测. 通过采用Box-Jenkins的ARIMA模型, 结合国税月度收入数据, 分析并提出了一套针对月度税收收入的预测研究框架, 包括对税收预测模型的拟合、检验、预测、评价、动态修正等主要环节的处理方法. 在该研究框架的指导下, 以增值税、海关代征税和营业税为例, 对2006年各月的税收收入进行了模拟预测, 月度税收收入预测的平均相对误差分别控制在5.47\%, 8.63\%和2.37\%. 最后给出了在实际应用中动态修正税收预测模型的建议, 并简要讨论了时间序列方法在税收预测中面临的问题.     

基于最大—最小贴近度的最优组合预测模型

本文通过引进最大—最小贴近度,建立了一种新的相关性指标的最优组合预测模型。针对最大—最小贴近度准则下的组合预测模型,理论上研究了它的基本性质,即该模型的非劣性组合预测、优性组合预测、冗余预测方法的存在性和冗余信息的判定,最后进行实例分析,表明该方法能取得比较好的预测效果。     

基于最大——最小贴近度的IOWA算子最优组合预测模型

将最大一最小贴近度与IOWA算子相结合,建立了基于最大一最小贴近度的IOWA算子最优组合预测模型,并且定义了在最大一最小贴近度下非劣性组合预测、预测方法优超等概念.在此模型下,研究了模型的非劣性组合预测及优性组合预测存在的充分条件.最后给出实例分析,表明该组合预测方法的有效性.     

基于AGA-SVM的非线性组合预测模型

为提高预测精度,提出基于AGA-SVM的非线性组合预测模型.以组合预测模型的误差平方和最小为优化准则,用加速遗传算法对支持向量机参数进行优化选择,并利用支持向量机对单一模型的预测结果进行组合预测.算例结果表明,AGASVM综合利用了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差远远小于各单个模型的预测误差,其预测精度更高,模型的实用性更强.     

基于混频数据模型的税收收入预测研究——以河南省为例

税收收入在税收工作中具有重要意义.利用河南省税收收入数据,首先将采购经理人指数(PMI)等反映经济景气度和经济活动的经济指标引入到河南省税收收入的混频数据预测模型中.然后选择预测效果最好的PMI指数作为高频解释变量,构造指数Almon多项式权重的MIDAS (3,3,2)-AR (4)混频数据模型对河南省税收收入进行预测.最后与经典的时间序列预测方法对比,构造的税收收入混频数据模型具有明显的预测优势.     

神经网络优化组合预测模型在油气产量预测中的应用

采用组合预测方法对油气产量预测进行研究,首先选取油藏工程领域多种油气产量预测模型建立组合预测模型库,基于权系数的时效性,利用三层前馈BP神经网络建立油气产量变权组合预测模型,并进行实例分析,结果表明该方法能提高预测精度,增强预测模型的实用性.     

基于指数支撑度的最优组合预测模型及其性质研究

在支撑度定义的基础上,提出平均指数支撑度、平均离散度等概念,构建了平均指数支撑度最优组合预测模型,并考虑其等价的平均离散度最优组合预测模型.针对该模型,提出优性组合预测等概念,给出了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件、冗余预测方法的存在性和冗余信息的判定等结果,最后的实例说明了该模型的有效性.     

Automatic Box-Jenkins Forecasting

Many authors have demonstrated the superiority of the Box-Jenkins Procedure for forecasting. The only problem preventing more widespread use has been the skill and time needed to produce an acceptable model. This paper describes an approach to the automation of the modelling procedure, which combines a pattern recognition procedure and objective model order testing criterion. The results from an automatic Box-Jenkins modelling program are presented and compare favourably with results from manual analysis given in the literature.     

Forecasting Baseball Games

Abstract

The Assessment Challenge in Statistics Education edited by I. Gal and J.B. Garfield, Amsterdam, The Netherlands: IOS Press, 1997. Reviewed by Lawrence E. Jones

Cognition and Survey Research edited by Monroe G. Sirken, Douglas J. Herrmann, Susan Schechter, Norbert Schwarz, Judith M. Tanur and Roger Tourangeau, New York: Wiley, 1999. Reviewed by Seymour Sudman     

基于预测精度的多目标组合预测优化模型研究

考虑了组合预测精度的数学期望和预测精度的标准差这两个指标 ,建立了多目标规划组合预测最优化模型 ,并给出其数学规划的解法 .最后进行实例分析 ,结果令人满意 .该模型能反映不同时间序列预测方法有效性     

灰色预测模型在石油化工原料价格预测中的应用

以2012年9月至2013年8月某化工原料(CB原料)的周平均市场价格数据为研究对象,应用灰色预测理论,建立GM(1,1)预测模型,预测了2013年9至11月共三个月12组该化工原料的周市场价格数据,从定量分析角度研究了其市场价格的变化呈增加趋势,并对模型的灵敏性进行了分析,研究结果可辅助石化企业在采购化工原料过程中提供采购决策.     

Forecasting with imprecise probabilities

We review de Finetti’s two coherence criteria for determinate probabilities: coherence₁ defined in terms of previsions for a set of events that are undominated by the status quo – previsions immune to a sure-loss – and coherence₂ defined in terms of forecasts for events undominated in Brier score by a rival forecast. We propose a criterion of IP-coherence₂ based on a generalization of Brier score for IP-forecasts that uses 1-sided, lower and upper, probability forecasts. However, whereas Brier score is a strictly proper scoring rule for eliciting determinate probabilities, we show that there is no real-valued strictly proper IP-score. Nonetheless, with respect to either of two decision rules – Γ-maximin or (Levi’s) E-admissibility-+-Γ-maximin – we give a lexicographic strictly proper IP-scoring rule that is based on Brier score.