一个基于Sidrauski宏观经济动力学模型的分析

Abstract. This paper formulates a kind of dynamical macro-economic model based onSidrauski‘s work,then presents the sufficient and necessary conditions of the stability of modelat equilibrium states ,and shows some results for special production functions.     

基于Theil不等系数的加权几何平均组合预测模型的性质

加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法。本文提出了基于Theil不等系数的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件;给出了一个冗余预测方法出现的判定定理。     

宏观经济均衡发展的数学理论(Ⅲ)

研究了前向延迟型动态投入产出模型X(t)=AX(t 1) B[X(t 1)-x(t)]和X(t)=AX(t 1) B[X(t 1)-X(t)] S(t)的解向量和A B的系数对经济发展的影响，证明了使经济崩溃的向量集合的存在性．对X(t)=AX(t 1) B[X(t 1)-X(t)]前向延迟型动态投入产出模型，给出了经济发展的最快速度；证明了降低消耗系数和投资系数将提高经济效率和经济发展速度．     

基于多Agent的宏观经济智能预测决策支持系统研究

在分析智能决策支持系统的发展基础上，将人工智能思想，特别是Agent应用于构建智能宏观经济预测决策支持系统。提出面向任务的Agent设计思想，以任务为核心设计多种类型Agent共同完成预测决策任务，给出基于多Agent的系统组成结构，并给出系统中不同类型Agent的具体实现结构，同时探讨了整个系统的运行机制以及系统中多Agent之间的合作。整个系统的构建过程也是面向Agent的程序设计的过程。     

基于对数灰关联度的加权几何平均组合预测模型的有效性

基于对数灰关联度的加权几何平均组合预测是一种新的非线性组合预测。针对该方法提出新的优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念,给出优性组合预测存在的充分条件,最后证明冗余预测方法的一个判定定理。     

国民经济系统宏观调控模型设计尝试

本文以CGE模型为基础，结合我国实际情况，综合运用投入产出分析、最优化理论，现代控制理论，设计出一个国民经济系统宏观调控模型，并探讨了该模型的调控问题。     

宏观经济监测预警系统(V)

§5.同步、先行、滞后指标的判断和选取 从前几节的讨论可见,建立宏观经济监测预警系统的基础,是选择先行、同步、滞后这三类指标组,§2中给出的同步、先行、滞后指标的定义,提供了通过对历史上各峰谷日期比较而判断的直接选择方法,这种方法直观可信,但要求较长的数据序列以反映经济波动规律,而我国改革刚开始不久,可供分析的数据时间长度较短,用直接法判断往往有一定困难,因此需要探寻更合适的方法,本节将向大家介绍如下几种选择同步、先行、滞后指标的方法: 1.K—L信息量法 4.灰色关联法 2.聚类分析法 5.时序相关法 3.循环方式匹配法 6.…     

季节-谐波油价预测模型研究

油价预测是能源市场研究的一个重要领域.本文基于季节调整技术和周期性分析技术,提出了一个新的预测模型-季节-谐波模型,其思路是分解-组合.通过对五种油品(WTI原油、Brent原油、无铅汽油、柴油和取暖油)价格的实证分析,与其它五种方法(ARIMA模型、指数平滑、Winters方法、EGARCH模型和逐步自回归)相比,季节-谐波模型取得了最好的预测效果.     

投入产出反问题的优化模型及算法

本文从反问题的角度讨论了修订直接消耗系数的几种优化方法，通过引入“投入产出反问题”的概念，建立了拉格朗日优化，二次规划，熵优化等三个优化模型，同时给出了算法和算例，并且比较了各种方法的计算结果。     

利率期限结构与宏观经济变量的相互关系研究

本文研究了利率期限结构与宏观经济变量之间的相互关系。运用利率期限结构与宏观经济变量的无套利模型,对向量自回归模型进行了扩展,将其引入到状态空间模型框架中,基于卡尔曼滤波并结合EM算法对模型参数进行了有效估计,结合实际数据对利率期限结构与宏观经济变量的相互影响关系进行了实证研究。结果表明:利率期限结构与宏观经济变量的双向影响关系显著;宏观经济变量对利率期限结构具有一定的解释力;研究利率期限结构时,宏观经济变量的影响作用不能忽略。     

正交尺度小波网络及在非线性经济系统预测中的应用

本文提出一种用正交尺度函数代替RBF网络中的激活函数的小波网络，给出相应小波网络学习算法；并以天津市国内生产总值为样本进行宏观经济模拟预测，预测结果表明该模型预测误差低于普通BP网络。     

基于多分辨率分析的股票市场预测模型研究

采用多分辨率分析技术将深证成指收盘数据序列分解为多个子序列,然后采用神经网络技术对每个子序列分别建立预测模型,将各个预测结果叠加后得到最终预测结果.研究首先发现多分辨率技术可以有效提高预测模型的预测精度,表明分析我国股市波动时应该按照不同因素对股市影响大小及周期的差异分别研究,才能更有效分析股市运行状况及对其预测;其次结果表明不同类型神经网络预测模型预测性能差异明显,在选择股市预测模型的神经网络类型时应该注意其学习算法及收敛过程,以便能更好捕获股市变化规律.     

自组织理论和BP人工神经网络在税收预测中的应用研究

针对BP人工神经网络的结构特性,提出了将自组织理论与BP人工神经网络相结合的思想,不仅解决了输入待定的神经网络输入维数难确定的问题,而且加快了神经网络的收敛速度,增强了神经网络的适应能力.并将新建立的模型应用到税收预测中,得出了比常规经济学模型更优的效果.     

电力负荷预测的遗传神经网络模型研究

根据电力负荷预测的特点,提出遗传神经网络负荷预测模型,有效地克服了人工神经网络学习速度慢、存在局部极小点的固有缺陷,经实例验证,该方法能有效地提高预测精度和速度。     

基于PLSIM模型的住房建筑物能耗分析

采用牛津大学Angeliki Xifara使用Ecotect系统模拟的768个不同建筑物数据,尝试将半参数中的部分线性单指标模型(PLSIM)用于住房建筑物负荷的预测研究中。同时采用BP神经网络以及迭代加权最小二乘法分别建立热负荷、冷负荷预测模型,将3种方法所得结果进行比较。研究结果表明部分线性单指标模型在建筑物负荷预测中相对误差均在0.00104以内且更直观,可以为国家调整住房结构、节约能源提供有力的模型支持。     

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     

基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测研究

本文深入分析了单整自回归移动平均(ARIMA)模型与神经网络(NN)模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA模型和NN模型集成的GDP时间序列预测模型与算法。其基本思想是充分发挥两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势,据此将GDP时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARIMA模型预测序列的线性主体,然后用NN模型对其非线性残差进行估计,最终集成为整个序列的预测结果。仿真实验表明:集成模型的预测准确率显著高于单一模型的预测准确率,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性。     

最优组合预测模型的构建及其应用研究

由于证券价格是随机游走的,在证券定价研究中RBF神经网络模型、灰色GM（1,1）模型、ARIMA模型不具备时效性,通过对上述三个模型进行综合分析,结合三者中有用的信息集合,构建一个最优组合预测模型．在此基础上选取了深发展A在2007年全年的收盘价作为研究样本对这四个模型进行实证研究,研究结果发现,最优组合预测方法对证券价格进行预测具有很好的预测精度和很高的可靠性．     

神经网络优选组合预测模型在电力负荷预测中的应用

针对以往的组合预测模型中，最优权重不能保证非负性的问题，引入了神经网络优选组合预测模型。实例验证表明，此模型具有很强的自适应性和较高的预测精度。