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前移回归分析方法克服了以往时间序列预测只是自身拓展而不考虑多项因素(变量)的不足,也弥补了回归分析预测法必须已知同时期各个自变量值才能预测的缺陷。近两年应用前移回归分析方法对湖北、云南、福建等省多项经济指标进行的预测,效果令人满意。本文分析了此方法在上述省份应用的效果,进行了新的预测,并提出了改进方向。 相似文献
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为了研究几种组合预测方法的预测效果,文章首先利用GM(1,1)、BP神经网络、支持向量机(SVM)三种单一预测方法对2008年的上证工业股指数、上证商业股指数、上证地产股指数、上证公共事业股指数作了预测,然后分别利用最优权重线性组合预测模型、基于SVM和基于BP神经网络的非线性组合预测模型对上述股指作了预测.通过对各种预测方法的预测效果进行对比分析,发现:在进行组合预测时,选择其中预测效果最好的一种方法作为二次组合预测的模型可以大大提高组合预测的效果. 相似文献
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在竞争激烈的市场经济舞台,总有一些企业因失误而陷入危机,但任何危机都有一个逐步显现、不断恶化的过程,也最终都会通过财务指标数据反映出来。管理人员希望能从企业的财务预测中预先了解企业所面临财务危机的原因,发现企业财务运营体系隐藏的问题,以提早做好防范措施并提出相应的排警对策的财务分析系统。本文拟用现金流量表数据建立神经网络模型来预测企业财务状况。 相似文献
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文章讨论了神经网络用于非线性经济系统建模与预测的问题和方法.主要探讨了如下几个问题:(1)相关变量的选择;(2)运用改进遗传算法学习神经网络连接权值;(3)模型阶数确定准则;(4)观测数据的可预测性与模型的有效性检验;(5)缺损值的处理. 相似文献
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改进粒子群优化算法及其在CVaR模型中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
文章基于CVaR模型进行投资组合优化,并利用粒子群算法对其进行求解.在具体应用过程中,为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,并与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较,结果表明,改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的,且优于标准粒子群算法和遗传算法. 相似文献
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支持向量机已经被成功应用于解决非线性回归和时间级数等问题。文章运用自适应遗传算法对支持向量回归进行最优参数设置,得到一种新的预测模型——AGASVR模型,并且将该模型应用于经济系统的和预测。实验结果表明,提出的模型相对神经网络模型、小波神经网络模型和灰色系统模型而言,运算精度高,是一种有效的经济系统预测方法。 相似文献
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本文采用主成分分析方法确定模型变量,建立多元判别分析(MDA)、Logistic回归和改进型BP神经网络模型进行财务困境预测。结果表明,神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型,而后两者的判别效果接近,神经网络模型更适合于财务困境预测。但三种模型的长期预警能力不够理想,提出建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测新方法。 相似文献
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针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,文章提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。将该预测模型运用于股票指数预测,实证结果表明:该模型预测精度高,平均预测误差为0.52%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的使用价值。 相似文献
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神经网络模型对大样本时间序列的拟合效果优于传统时间序列模型,但对于年度、月度、日度等低频时间序列的预测则难以发挥其优势。鉴于此,本文应用传统时间序列模型和神经网络模型,建立Holtwinters-BP组合模型,利用Holtwinters模型分别拟合各解释变量序列,利用BP模型拟合解释变量和自变量的非线性关系,基于某社交新闻类APP的日广告收入数据进行互联网企业广告收入预测研究。通过与循环神经网络(RNN)模型、长短期记忆神经网络(LSTM)模型等预测结果的对比发现:Holtwinters-BP组合模型的预测精度和稳定性更高;证明多维变量对于广告收入的显著影响,多变量模型的预测准确性高于单变量模型;构建的Holtwinters-BP组合模型对于低频数据预测有较好的有效性和适用性。 相似文献
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文章提出指数加权移动平均(EWMA)组合模型克服了传统组合方法没有考虑时序数据间时隔远近而相互影响不同的动态关联缺陷.对汇改后人民币汇率实证分析,结果发现EWMA组合模型比被组合的广义自回归条件异方差(GARCH)模型和均值回复(Mean Reversion)模型有更好的预测精度,能够更加逼真把握金融时序的未来走势. 相似文献