基于IOWHA算子的区间预测模型及应用

针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,把区间数的左右端点作为两个独立的时序数列,通过引入诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子,分别建立以区间数左右端点的倒数离差相关系数最大化为准则的IOWHA算子的变权系数最优组合预测模型,再通过引入偏好系数把多目标最优化模型转化为单目标最优化模型,并尝试给出各模型最优解的性质.最后利用数据进行分析,并和其他单项预测方法或组合预测方法相比较,从而证明该方法确实能够提高区间预测的精度.     

基于组合预测方法的安徽经济发展预测

利用最优加权组合法,对时间序列模型、灰色预测模型和神经网络模型进行组合,通过计算确定其权重,得出未来五年安徽省的GDP,同时根据平均绝对百分误差、均方根误差以及泰尔系数,将组合预测模型与单一的预测模型进行比较,得出组合预测模型的精度比单一预测模型预测精度高,并根据组合预测结果可以看出在未来五年安徽省的经济会持续稳定的发展。     

指数样条和有理插值在零息票债券定价中的应用

文章介绍了贴现函数的定义,对贴现函数性质进行了研究,综述了逼近它的几种方法;然后,在相关研究的基础上,针对贴现函数性质,引入指数样条和有理插值,提供了一种逼近和计算贴现函数的新方法,并给出一个实例说明方法的有效性。     

基于IOWA算子的安徽省物流需求组合预测

使用安徽省1988-2011年物流货运量的历史数据,分别采用多元回归、多项式拟合回归及指数曲线回归预测方法建立了安徽省物流需求的预测模型.在此基础上,建立了基于IOWA算子的组合预测模型和预测误差评价指标体系,最后应用此模型对安徽省未来10年的物流需求进行了预测.结果表明,该组合预测模型可作为安徽省物流需求预测的有效工具.     

我国区域经济可持续发展效率影响因素实证分析——基于面板数据分位数回归模型

运用我国28个省(市)的面板数据,利用分位数回归模型实证分析了我国区域经济可持续发展效率的影响因素。研究结果表明:经济规模、对外开放程度、地方财政支出比重和自主创新能力对经济可持续发展效率均呈现显著正向促进作用;工业比重上升和人口密度的增加对经济可持续发展效率的改善有负面影响;另外,各影响因素在不同分位点对我国区域经济可持续发展效率的影响程度差别较大。最后,文章对如何提高我国区域经济可持续发展的效率,提出了相应的政策建议。     

基于IOWA算子的安徽省固定资产投资的组合预测

以1990～2011年安徽省固定资产投资为样本区间,运用VAR预测模型、指数预测与二次移动平均预测3种单项预测方法,以预测误差平方和最小准则,建立IOWA算子组合预测模型。对该模型的预测有效度进行评价,结果表明:该组合预测模型能有效提高预测精度。     

科技投入对经济增长贡献的计量分析——基于安徽省数据的实证研究

通过协整检验、Granger因果关系检验、脉冲响应函数及方差分解等计量经济分析方法,利用1991—2008年度安徽省经济数据对科技投入与经济增长的关系进行了实证分析。分析表明：科技投入与经济增长之间具有双向的Granger因果关系;科技投入冲击对经济增长有正向的脉冲响应影响;对经济增长的贡献率平稳增加。     

建模分析制约中国未来农业发展的各因素权重

针对四个制约中国未来农业发展的因素,利用层次分析方法构建了农业发展层次分析模型,得出在当下中国,解决"仍有两亿人口的粮食不能自给"最为迫切;其次是解决"农村贫困人口的生活问题";"缺水、地少"和"城镇化与农转非"问题可暂缓,但也应尽快解决。后续具体分析了各种问题的现状并给出相关改善意见。     

基于一类损失函数的组合预测模型构建

组合预测的关键问题就是确定各单项预测的权系数,通过构造一类损失函数,以损失函数最小为目标来确立组合预测模型中各单项预测的权系数.比较了损失函数中的参数取不同值时对应的组合预测的预测效果,得出了在变权组合预测中,并非只有一组权系数能使预测效果达到最优.     

马尔可夫调制的随机时滞微分方程解的算法分析

一般地,对于马尔可夫调制的随机时滞微分系统来说,很难求出其精确解.即使近似解被求出来,因为其复杂的原因也不方便使用.因此,很多数学家引入了很多方法,例如:EM逼近、离散近似逼近、随机泰勒展式等等.由于近似方法不同而有不同的收敛速度.主要研究当漂移系数和扩散系数满足随机泰勒展式时近似解的收敛速度,得出优于EM逼近的方法.