基于并联灰色神经网络的陕西省宏观经济预测

结合灰色GM（1,1）预测模型和BP神经网络2种预测模型的优点,提出了一种并联灰色神经网络模型,并用该模型对陕西省宏观经济进行预测.结果表明,并联灰色神经网络预测精度高于单一的灰色GM（1,1）预测模型或BP神经网络.     

基于GM-ARMA模型的中国粮食产量预测

鉴于粮食生产系统的复杂性和信息不完全性,本文针对我国粮食产量时间序列特征,结合灰色预测模型和ARMA模型的优点,建立了GM-ARMA预测模型。预测结果表明该模型较好地反映出粮食生产系统的动态变化特征,模型的预测精度高于单一的灰色预测模型。     

能源需求的灰色预测方法

讨论了用灰色GM(1,1)模型预测能源需求的基本方法和过程,并根据我国能源实际消费统计数据进行了实际计算.计算结果表明,灰色GM(1,1)模型可用于能源需求的短期预测.     

政策冲击影响下中国能源消费预测分析及控制策略

本文运用缓冲算子和灰色GM（1,1）模型,对中国能源消费总量和单位GDP能耗进行了模拟和预测,在能源消费预测结果的基础上,构建了两种控制策略模型,并以中国单位GDP能耗预测为例进行了算例分析。研究结果表明,灰色模型较好地模拟和预测了中国能源消费总量和单位GDP能耗。中国在“十二五”期间的节能潜力很大,能顺利完成能源消费总量的指标。“十二五”安全控制策略为[0.48,1）,即国家在“十二五”期间的控制力度应调整为“十一五”控制力度的0.48~1倍之间。     

灰色模型在中国股票市场预测中的应用

股票价格和股价指数的准确预测有利于投资者获得高额的市场回报和政府对市场的有效监管.本文将灰色模型应用于股票市场,构成灰色预测模型,对未来时刻的股票价格及股价指数的阳变和阴变周进行预测.实证研究表明,将灰色系统理论应用于股票市场,对股票价格及股价指数进行预测是完全可行的、合理的,而且达到了较高的精确度.     

中国能源消费、经济增长与能源需求预测的研究

本文利用历史数据并运用灰色技术对其进行改进,采用C-D生产函数扩展模型,揭示了GDP和能源消费增长之间的内在比例关系。通过对能源需求预测方法的比较,发现采用能源消费弹性系数法用于测算和预测能源消费的增长率比较理想,由此测算了未来几年的能源消费量。得出结论,为了可持续发展的需要,一是必须实行节能降耗;二是调整能源消费结构;三是加大对不可再生能源的替代能源的科研开发,有序发展清洁能源。     

基于灰色参数组合优化新模型的生活垃圾清运量预测研究

准确的生活垃圾清运量预测是环保部门制定生活垃圾处置政策措施的重要依据。为此,文章首先在新结构多变量灰色预测模型基础上,对自变量驱动项、累加阶数、背景值系数进行组合优化,推导并构建了适用于生活垃圾清运量预测的新型多变量灰色系统模型。然后,应用该模型对江苏省垃圾清运量进行实例分析,结果显示该模型综合误差仅为0.996%,其性能优于同类其他多变量灰色预测模型(1.933%、4.894%)。最后,应用该模型对江苏省未来清运量进行了预测,并提出了相关的对策和建议。本研究成果为环保部门制订相关政策措施提供了参考依据,同时为生活垃圾清运量预测提供了一种有效的建模方法。     

基于灰色系统理论的我国物流发展规模的预测研究

物流发展规模预测对于制定宏观经济政策和促进经济发展具有重要意义。在我国现代物流产业统计指标体系尚未健全的情况下．运用灰色系统理论思想与方法,能够在一定程度上解决物流产业量化研究的瓶颈问题。灰色系统预测模型GM（1,1）模型,为单序列建模。能够弱化序列随机性,挖掘系统演化规律．因此本文应用该模型对我国货运量进行预测,以此反映未来物流的发展规模．为国家规划物流产业和制定物流政策提供决策依据;同时研究结果表明该预测模型精度等级较高．效果较好．在基于灰色系统思想的中国现代物流产业的量化研究过程中．GM（1,1）预测模型的应用起到了抛砖引玉的作用。     

面向灾害应急物资需求的灰色异构数据预测建模方法

多源信息集结对提高自然灾害环境下统计数据可信度具有重要作用,但信息渠道的多源性极易导致集结信息数据类型不一致、不兼容,形成灰色异构数据序列。本文应用灰色系统建模技术对灰色异构数据预测建模方法展开研究,首先,基于"核"和"灰度"对灰色异构数据进行规范化处理;然后,建立灰色异构数据"核"序列的DGM(1,1)模型,并以"核"为基础,根据灰度不减公理,以灰色异构数据序列中最大灰度值所对应的信息域作为预测结果之信息域,推导并构建了灰色异构数据预测模型;最后,将该模型应用于某地震帐篷需求量的预测。本文研究成果将传统灰色模拟及预测模型建模对象从"同质数据"拓展至"异构数据",对丰富与完善灰色模拟及预测模型理论体系,提高自然灾害救援效率具有积极意义。     

船闸通过量预测模型对比研究

船闸通过量作为衡量内河航运繁荣程度的一个重要指标已被广泛的使用,通过以秦淮河船闸历年的通过量为研究对象,综合了目前常用的几类预测模型即线性模型、非线性模型、灰色系统理论模型对秦淮河船闸的通过量进行了短、中、远期的预测分析.通过对分析模型的对比研究得出了灰色系统理论模型的预测效果最好,发现船闸所在地的社会经济因素和自然因素对船闸的通过量影响较大,并根据各预测模型的预测量指出,秦淮河复线船闸应早日建设.     

要素产出弹性与技术进步贡献率的测算

技术进步对推动中国当前经济的快速发展有着举足轻重的作用,技术进步贡献率则是对这种作用的有效衡量.测算技术进步贡献率首先需要确定要素产出弹性,针对当前要素产出弹性和技术进步贡献率估计存在的分歧问题,利用参数方法,借助经济增长与技术进步关系的计量经济模型,在对C-D生产函数进行扩展的基础上,改进了要素产出弹性的估计方法,提出利用灰色理论和非参数局部线性估计相结合对要素产出弹性进行动态估计的方法,并用该方法估算了1986年一2006年中国制造业贫本和劳动的产出弹性,测算中国制造业分时期的技术进步贡献率.研究结果表明,中国制造业技术进步贡献率小于50%,经济增长主要还是靠增加要素投入驱动,属于粗放型增长方式.用本研究的方法估计的产出弹性来测算的技术进步贡献率对非技术因素具有一定程度的过滤作用,有效消除了索洛余值中的非技术进步因素,为技术进步贡献率的测算提供了参考依据.     

Evidence-based versus tinkerable knowledge as strategic assets: A new perspective on the interplay between innovation and application

Organization success depends, at least in part, on a firm's ability to wisely manage what it knows in order to capitalize on technical achievements, develop new products and services, realize the benefits of innovation, achieve effective scale economies, and continuously advance and control its operations. This paper departs from familiar approaches to categorizing knowledge resources to distinguish between knowledge resources that are appropriate to replicate ‘as is’ (evidence-based knowledge resources) and those that are best suited to contribute to innovation and creative activity (tinkerable knowledge resources). A set of criteria for classifying different types of knowledge flow mechanisms is also introduced. We propose a framework for determining effective fit between knowledge resources and the mechanisms used to move and apply those resources. We discuss the benefits of achieving fit and the liabilities of misfit and illustrate these ideas with examples drawn from a variety of sources. The paper concludes with a discussion of implications for future research.     

基于潜在发展态势的我国政府节能政策绩效动态多尺度评价

运用我国1998年至2005年的相关指标数据,研究我国节能政策实施效果,建立我国节能政策绩效评价的指标体系。通过专家调查法和信息熵相结合的方法确定相关指标的权重,对我国节能政策绩效水平进行了评价。基于GM(1,1)模型,对我国节能政策绩效的相关指标进行了潜在态势预测,进行动态评价。     

基于GM(1,1)模型的Kano质量要素分类动态预测方法

针对目前缺乏对Kano模型质量要素的分类结果进行动态预测研究的问题,结合灰色系统理论在处理不规则数据方面的优势,提出基于GM(1,1)模型的Kano质量要素分类动态预测方法。针对传统Kano模型分类结果过于主观的缺点,设计模糊Kano模型实现质量要素的客观化分类;结合GM(1,1)模型能处理少数据、贫信息,具有高预测精度的优点,利用GM(1,1)模型研究Kano质量要素分类动态预测问题;最后通过在快递业的实证验证模型的可行性和有效性。     

会计电算化专业工学结合人才培养模式的建设——以商丘职业技术学院为例

本文提出了会计电算化"3+1+1+1"工学结合的人才培养模式,并指出只有通过加强教学团队、课程体系、ⅱ实训基地等教学环节的具体建设,才能实现培养人才的目标.     

基于幂律型分布的动态VaR模型及实证研究

针对金融资产回报时间序列的尖峰厚尾性和波动集聚性,提出了基于AR(1)-GARCH(1,1)模型与幂律型分布相结合计算VaR的方法。用GARCH模型对时间序列建模刻画波动集聚性,用基于幂律型分布的扩展形式拟合GARCH模型的残差分布尾部,刻画回报时间序列的厚尾特征,二者结合更好地描述回报时序的动态波动现象。对上证综指进行实证分析,结果表明本文提出的方法比基于正态分布的GARCH模型和静态幂律尾法更精确。     

基于新改进GM(1,1)模型的中国企业债券融资发展预测

我国企业债券市场明显滞后于整个资本市场的发展,加快发展企业债券市场的呼声日高。但是去除企业债券发展的束缚是一个渐进的过程。在此背景下,本文对我国企业债券融资发展进行定量预测。考虑到影响我国企业债券发展的因素较多且不确定,笔者采用灰色系统GM(1,1)模型进行预测。GM(1,1)模型是有偏差的灰指数模型,其精度取决于背景值的构造形式和初始条件的选取。已有的研究文献均是从一个侧面单独改进GM(1,1)模型,这里,笔者提出一种同时优化背景值和初始条件的新GM(1,1)模型。笔者发现新优化GM(1,1)模型比单独优化背景值或单独优化初始条件有更高的模拟精度。在此基础上,利用新改进GM(1,1)模型对我国2010年之前的企业债券余额进行了预测。     

基于二次插值的GM(1,1)模型预测方法的改进

从理论上分析了GM(1,1)模型中背景值的计算,指出文[11]利用Newton-Cotes公式构造模型背景值的方法是不可靠的,提出用二次插值构造模型中的背景值,同时用最小二乘法对预测公式中的初值进行改进,并用改进的方法进行了短期预测.其理论分析及仿真结果均表明本文所提出的方法有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径.     

基于VaR-EGARCH-GED模型的深圳股票市场波动性分析

本文应用模型EGARCH(1,1)-GED和GARCH(1,1)-N计算了深圳股票市场成份指数的日对数回报VaR值。通过后验测试和统计分析表明,对深圳成份指数的波动性分析,模型EGARCH(1,1)-GED优于GARCH(1,1)-N。在此分析结果基础上,文中进一步分析了深圳股票市场的系统性风险并提出了相关结论与政策建议。     

组合投资的非均衡性研究

本文对资本市场均衡理论、资本资产定价模型(CAPM)和套利定价模型(APT)的经验检验、有效市场假设的检验进行了分析；研究了固定持有成本和随机折扣因素所造成的非均衡中的上界和下界；阐述了资本市场非均衡的趋势,并提出了将均衡与非均衡的共性与个性相结合的三个研究原则.