湖北省GDP预测的数学模型及其影响因素分析

运用灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型,以湖北省2006-2013年的GDP总量数据为例,对未来四年湖北省的GDP总量状况进行科学预测,并且系统地分析了影响湖北省GDP发展的主要因素,求出了各主要因素对于湖北省GDP发展的关联程度,为湖北省相应的政策、决策提供了科学的理论依据.     

牡丹江GDP的GM(1,1)预测及其影响因素的灰色关联分析

运用灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型,以牡丹江市近六年来的GDP数据为例,对其未来几年的GDP状况进行了科学预测,并对影响GDP发展的主要因素进行了系统分析,确定了各因素相对于GDP发展的关联程度,为相应的决策部门提供科学依据.     

基于GM(1,1)与主成分回归的海南GDP预测及其影响因素分析

以海南省年度GDP为衡量经济增长指标变量,以旅游业总收入、农林牧渔业增加值、建筑业增加值、固定资产投资总额、社会消费品零售总额及对外贸易进出口总额六个指标作为影响因素,采用多个标准对1987-2014年数据进行筛选,建立GM(1,1)模型对海南GDP及其影响因素进行5年预测,来分析海南经济结构变动趋势.利用灰色关联分析定性分析了六个行业对GDP的影响程度;从定量分析角度,利用线性主成分回归模型和对数主成分回归模型分别对海南GDP进行边际、弹性分析.发挥了灰色系统科学理论和计量经济模型各自长处,为建设海南国际旅游岛相关政策的制定提供参考.     

基于GM(1,1)黑龙江居民储蓄存款预测的数学模型

运用灰色系统理论中的GM(1,1)灰色预测模型,以黑龙江省近6年来的城乡居民的储蓄存款额为例,对其未来几年的储蓄额状况进行了科学预测,为相应的决策部门提供科学依据.     

基于GM(1,1)的贵州省GDP预测及产业结构的灰色关联分析

以贵州省2012-2018年GDP数据建立GM(1,1)灰色预测模型,用2019年GDP数据对模型预测精度进行误差检验,并对未来三年GDP的增长状况作了科学预测.运用灰色关联分析方法,通过关联度比较分析贵州省GDP与产业结构之间的关系,研究得到未来三年贵州省的GDP仍会以较快的速度增长,第二产业对贵州省GDP的影响最大...     

牡丹江旅游人数预测研究的灰色动态数学模型

运用灰色系统理论中的GM(1,1)灰色预测模型,以牡丹江市近6年来的旅游人数为例,对其未来几年的旅游人数进行了科学预测,得到了牡丹江旅游人数的规律,从而可为相应的决策部门提供科学依据.     

我国研究生教育规模影响因素分析及预测

灰色关联度方法对我国研究生教育规模相关影响因素的定量分析结果表明,高等教育规模、科技教育投入和经济发展水平因素与我国研究生教育规模存在显著的影响关系,而就业状况和人口总规模并未对我国研究生教育规模变化产生显著影响. GM(1,1)模型对未来研究生在学人数和每千人在学研究生数的预测结果显示,在保持现状的情况下,研究生教育规模在未来一定时期内仍将低速稳定增长.实证研究结论给我们以一些重要启示.     

基于小波变换的组合预测模型在南京市GDP预测中的应用

随着南京经济的快速发展,产业结构逐步优化,南京市三次产业未来发展趋势如何?对南京市2000-2015年的GDP数值进行小波变换,对变换后的高频信息用AR模型进行预测,对低频信息用新陈代谢GM(1,1)模型进行预测,两种预测结果组合后可知"十三五"期间南京市GDP及三次产业产值.结果表明,组合模型预测精度更高.在对计算结果进行分析的基础上,科学探讨产业结构转型的路径与对策,旨在给决策部门提供参考.     

基于变权GM(1,1)组合模型的喀什GDP预测

利用离散GM(1,1)模型,新息GM(1,1)模型以及复合函数预测模型建立了一类变权重组合预测模型.并将该组合预测模型应用于喀什地区GDP预测,建立了喀什地区GDP的变权重GM(1,1)组合预测模型.计算结果表明变权GM(1,1)组合预测模型在时间序列数据的预测中具有一定的优势.     

北京市道路交通事故致死率的分析与预测

根据北京市道路交通事故的统计资料,以交通事故致死率为指标,对北京市目前道路交通安全情况进行评价.并基于灰色预测理论,建立北京市道路交通事故死亡人数的灰色GM(1,1)预测模型.预测结果显示,北京市未来几年道路交通事故死亡人数虽处于下降趋势,但死亡人数仍在千人左右,平均每起事故死亡人数仍处于上升趋势,道路交通事故致死率仍然偏高.道路交通管理部门应加大惩治道路交通违法行为力度,以控制道路交通事故的严重后果.     

西藏GDP发展趋势的数学模型及其因素分析

以近几年西藏GDP为研究对象,应用灰色系统理论建立了一个GDP发展趋势的预测模型.应用该模型进行预测,得到了预测结果.对影响GDP发展的主要投资因素进行系统分析,确定了各因素相对于GDP发展的关联程度.     

西藏林芝地区城镇居民消费支出的G(1,1)模型预测及其影响因素的关联度分析

利用2006—2012年林芝地区城镇居民人均生活消费支出数据为研究对象,应用灰色系统理论建立了林芝地区城镇居民消费的G(1,1)预测模型,对其未来几年的人均生活消费进行预测,分析得出:在未来五年中林芝地区城镇居民人均生活消费支出呈现攀升的态势,平均年增长率预计达到7.93%.并运用灰色关联分析方法对影响林芝地区城镇居民消费支出的主要因素进行系统分析,确定了各因素相对于消费支出的关联程度.     

灰色GM(1,1)模型的改进模型在房地产价格指数预测中的应用

提出了一种结合非线性回归技术的灰色GM(1,1)模型的改进模型.利用我国的房地产价格指数预测作为研究对象,用以验证所提方法的有效性和准确性.根据实证结果,说明了新的改进模型有效提高了经典灰色模型的预测精度.     

基于灰色灾变模型的通货紧缩预测

针对未来期间通货紧缩是否存在的分歧以及通货紧缩可能存在的危害性,利用灰色灾变预测模型结合中国通货紧缩的小样本数据,预测未来通货紧缩发生的日期,预测结果显示通货紧缩约在2020年前后出现,预测结果一方面意味着当前应该审慎选择货币政策和财政政策,另一方面在2020年前后应该积极调整货币政策和财政政策,避免通货紧缩的出现可能给经济运行带来的负面性影响.     

基于灰色预测模型的2008北京旅游人口预测分析

在分析北京市统计局2001至2006年入境旅游人口以及国内旅游人口统计数据的基础上,为研究每年同期旅游人数的变化规律,构造以每年3至12月的数据为分量的年数据向量.应用基于双谐样条插值算法对原异常数据进行处理,采用灰色预测模型及回归模型对2008北京旅游人口进行预测分析,得出2008年每月来京旅游人口数量,为政府制定人口相关政策提供参考.     

基于等间距化的非等间距灰色GM(1,1)模型及优化

针对现有非等间距GM(1,1)模型存在的不足,借鉴分段线性插值将非等间距序列等间距化的思想,以非等间距的方法建立了一种新的非等间距GM(1,1)模型,模型不需计算插值数据,可直接利用原始数据建模.然后通过赋予原始数据下标序列变换系数,利用平均模拟相对误差最小的原则确定各参数,建立优化后的非等间距GM(1,1)模型.最后通过算例测试和应用实例表明提出模型的有效性和可行性.     

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.     

基于GM(1,1)水泥产量预测模型

运用灰色系统理论中的GM(1,1)灰色预测模型,以全国近7年来的水泥产量为例,对其未来几年的生产状况进行科学预测,为今后的生产提供科学依据.     

基于反余弦函数变换的灰色预测模型研究

提出了反余弦函数变换方法,证明了这种变换是级比压缩变换,能够提高序列光滑度,可以保持序列凹凸性,不会增大还原误差,满足数据变换的构造准则.通过具体算例表明,基于反余弦函数变换的GM(1,1)模型的预测精度优于传统GM(1,1)模型和基于幂函数变换的GM(1,1)模型,说明了该变换的有效性.