我国房地产开发的灰色预测和分析

正确预测房地产的发展情况可从指导房地产业有序开发。本文利用灰色系统理论建立预测模型，预测未来4年我国房地产的发展和销售情况，为政府管理部门、房地产开发企业、金融部门和其他房地产业相关部门的决策提供科学依据，并对预测结果进行了分析和评价，结果表明房地产开发过热已经成为事实，并且，至少近2—3年这种趋势会更加明显，必须引起房地产相关部门的高度重视。     

我国房地产开发的灰色预测和分析

正确预测房地产的发展情况可从指导房地产业有序开发.本文利用灰色系统理论建立预测模型,预测未来4年我国房地产的发展和销售情况,为政府管理部门、房地产开发企业、金融部门和其他房地产业相关部门的决策提供科学依据,并对预测结果进行了分析和评价,结果表明房地产开发过热已经成为事实,并且,至少近2-3年这种趋势会更加明显,必须引起房地产相关部门的高度重视.     

国际资本投入对我国房价的影响分析与预测

以上海房地产市场为研究对象,深入分析了国际资本投入对我国房地产市场的影响,建立了ARMA模型,并作短期预测,最后提出相应的政策建议.指出我国房地产业引入外资的力度相对不大,应在适当限制条件下,加大引进的力度.     

基于ARIMAX模型的我国GDP预测分析

基于我国1980-2018年间的GDP和全社会固定资产投资总额数据,以全社会固定资产投资总额为自变量,利用SAS软件,首先建立动态回归模型对我国2019-2021年的GDP进行预测研究。然后建立ARIMA模型对GDP进行预测,预测结果与ARIMAX模型进行对比,发现ARIMAX模型预测更为准确。预测结果显示2019-2021年我国GDP总量稳步增长,我国经济发展前景良好。     

房地产上市公司Z值模型财务预警分析

本文针对我国房地产业的重要地位,通过Altman的Z1和Z3模型进行实证研究,分析财务预警的有效性。结果表明,两个模型结合使用,可提高判别精度。企业管理者、债权人、投资者等可用其评价企业,识别财务风险和危机。     

长记忆条件下我国房地产业的风险测量——基于GARCH和FIGARCH模型的动态VaR计算

从股票市场风险管理的角度分析房地产业指数,基于GARCH和FIGARCH模型对房地产业指数日收益率序列进行建模,在此基础上分别计算其VaR的值,并对二者进行比较。实证研究表明:房地产业指数收益率序列的波动具有长记忆性,FIGARCH模型的拟合效果优于GARCH模型;并且基于FIGARCH模型计算的VaR比基于GARCH模型计算的VaR能更有效地度量风险。     

GM(1,1)模型和Verhulst模型在人口预测中的应用

为提高我国人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Verhulst预测模型的特点,并分别利用GM(1,1)和Verhulst模型对我国人口的变化情况进行了预测,发现灰色Verhulst模型有更高的预测精度和可靠性,更适合于我国人口的预测.     

我国同业拆借市场的时序研究——基于Vasicek模型

同业拆借利率是我国金融市场的主要利率。为了更好的描述我国短期利率的动态特性,本文以我国同业拆借利率作为研究对象,构造了我国同业拆借利率期限结构的基础模型。本文首先通过马尔科夫链蒙特卡罗法对Vasicek模型进行参数估计,并对模型的拟合效果进行分析。然后采用时间序列模型对我国的同业拆借市场中的七日同业拆借利率进行实证研究,得出了我国银行同业拆借市场利率数据序列整体较为平稳的结论,这也说明了其均值回复现象较显著。最后,通过检验发现同业拆借利率的样本内预测存在明显的ARCH效应,样本外预测的研究表明其不存在ARCH效应,由样本内预测建立的GARCH(1,1)模型的拟合效果较好。     

经济转型期我国房地产业的关联效应分析

厘清房地产业与其他关联产业之间的关系不仅有利于房地产业的长期规划,还有利于经济转型期下我国房地产业的针对性调控。本文以我国1997年—2012年的7张投入产出表为数据来源,采用投入产出分析法,测算房地产业与宏观经济中其他产业的关联效应,分析房地产业与其他产业之间的关系变化,以期对未来房地产业的规划调控提供参考。     

基于BP神经网络方法的财务预警模型研究

本文通过BP神经网络方法来建立我国上市公司财务失败的预警模型,该模型对检验样本的预测正确率为85%,实证研究表明,该模型具有较好的预测效果。     

基于ARMA模型和VAR模型的中国债券市场信用价差预测比较研究

选取上海证券交易所企业债和国债月度数据,利用遗传算法对静态利率期限结构NSM参数模型进行求解,进而拟合较为精确的企业债和国债的利率期限结构,据此计算出企业债的信用价差。数据一部分作为样本内拟合区间,另外一部分作为样本外预测区间以检查模型的预测精度。通过建立自ARMA样本外预测模型和VAR样本外预测模型分别对我国债券市场信用价差进行预测,最后比较两种模型的预测精度。结果表明VAR模型对于信用价差短期预测较为准确,而ARMA模型对于较长期预测较为准确。     

中国与世界房地产发展比较研究

文中通过对我国房地产业的发展与世界典型国家、地区房地产业发展的分析比较,找出了我国房地产发展存在的问题,预测了今后房地产发展的前景。     

中国人均GDP的FAR模型

针对我国人均GDP的非平稳特征，根据1949-2005年我国人均GDP的统计资料，建立我国人均GDP的函数系数自回归模型（FAR模型），并将模型用于我国人均GDP的预测分析．计算结果表明，FAR模型能较好地解决我国人均GDP的估计和预测问题，预测精度较高、     

中国人均GDP的FAR模型

针对我国人均GDP的非平稳特征，根据1949-2005年我国人均GDP的统计资料，建立我国人均GDP的函数系数自回归模型（FAR模型），并将模型用于我国人均GDP的预测分析．计算结果表明，FAR模型能较好地解决我国人均GDP的估计和预测问题，预测精度较高、     

基于组合模型的新生儿数量预测

近几年我国新生儿数量持续下降的现象已引起政府有关部门的高度重视,科学预测未来几年我国新生儿的数量,已成为政府制定相关政策的关键所在.基于2000—2020年新生儿出生量数据,分别采用时间序列预测模型与灰色预测模型进行单项预测,并使用均方误差倒数法构造对应权重,对我国未来3年的新生儿数量进行组合预测.为适应三孩政策带来的...     

滑坡预测预报的非线性动力学模型探讨

我国是一个深受滑坡灾害困扰的国家,每年由滑坡所造成的经济损失异常惨重。因此,滑坡的预测预报已成为人们研究的一个热点问题。本文对滑坡的研究现状进行了总结,重点探讨了滑坡的预测预报模型和方法,对滑坡定量预报的非线性动力学模型进行了探讨。     

物业税开征在即试析各方影响

近年来我国房地产业的迅速发展以及大背景的变化,迫使开征物业税势在必行。本文着重对物业税开征后,对政府,房地产业,金融业及消费者的影响进行分析和预测。     

基于灰色马尔可夫模型的路面状况指数预测

随着公路使用年数的增加,路面使用性能的衰减不可避免。为延长道路使用寿命,公路养护管理单位需要在适当的时间采取合适的路面养护措施。近年来,我国多个地区开展了预防性养护时机和养护措施的研究。路面使用性能的预测作为预防性养护的基础,可以给公路管理部门提供决策依据。本文运用灰色马尔可夫模型对路面破损状况进行预测。模型兼有灰色预测和马尔可夫预测的优点,预测精度较高。实例表明,与其他模型相比,该模型有较高的实用性。     

灰色马尔可夫模型在航空事故征候预测中的应用

航空事故征候是航空安全管理的核心内容之一,对其进行科学的预测是预防事故发生的关键。鉴于航空事故征候受多种因素的影响及具有较大随机波动性的特点,结合灰色预测和马尔可夫预测的优点,建立了航空事故征候的灰色马尔可夫预测模型,并应用该模型对我国航空事故征候进行了具体的预测。结果表明,建立的航空事故征候灰色马尔可夫预测模型是可行的,可以作为我国航空事故征候预测的有效工具。     

中国上市公司经营状况预测的Markov模型

首先将中国上市公司经营状况划分为6种状态，然后使用Markov方法建立了一个预测中国现有上市公司未来经营状况的分析模型，利用此模型对中国现有上市公司经营状况的演化和发展情况进行了科学地分析和预测，对研究我国的证券市场，规范证券市场管理有一定的参考价值。