市场需求Logit组合预测的研究

首先阐述了网络市场营销和传统市场营销的区别，分析了在该环境下市场需求的变化和相应的特点。其次，研究了一种利于计算机建模的市场需求组合预测方法，即采用Logit回归法训练数据的市场需求组合预测模型。最后，将该方法用于家用电冰箱市场需求趋势预测的示例研究，采用信息熵的方法，检验了组合预测模型的预测效果。实例表明，该方法可以通过调整组合权重提高预测精度。     

确定组合预测和变权重组合预测权重的一种确定性方法

采用灰色系统理论可的关联分析方法，提出以给定预测模型与被预测对象关联系数和关联度的大小为依据，确定组合预测和变权重组合预测权重的方法，并给出相应的预测模型。该方法较目前普遍采用最小一乘和二乘法求权重的方法简便。由于该方法注重给定预测模型与被预测对象发展态势之间动态相关性的分析，因此，对提高中长期预测精度效果更为显。     

基于灰色神经网络组合模型的故障预测

针对装备故障预测存在有效样本少、模型预测精度低等问题,集成灰色理论和神经网络方法,提出基于灰色神经网络的故障预测组合模型。基于新信息优先原理和重构背景值方法优化灰色GM（1,1）模型的初始值与背景值,利用Levenberg-Marquardt算法改进反向传播神经网络模型;采用组合预测思想,将多方法融合改进灰色模型和神经网络模型,分别构建基于权重分配、基于误差修正和基于结构优化的3种灰色神经网络组合模型。以某雷达发射机的故障预测为例,验证上述方法在故障预测中的有效性。结果表明,灰色神经网络组合模型的预测精度优于单一预测模型,可用于装备的故障预测和预测性维修。     

组合预测贝叶斯方法研究

本文研究了组合预测的基本理论，提出了有效的最优权重确定方法。基于贝叶斯理论分析，在相当一般的条件下，本文推导了非线性组合预测方式。该组合具有相当一般性并将传统算术加权平均、几何加权平均等组合预测方式作为特例。实例分析证实了本文方法的有效性。     

季节性预测的组合灰色神经网络模型研究

对于季节性时间序列具有增长性和波动性的二重趋势性 ,本文提出了季节性预测的组合灰色神经网络模型 ,研究了同时考虑两种 (非线性 )趋势的复杂季节性预测问题 ,给出了一个应用实例 ,为季节性预测提供了一种新的、有效的方法 .     

灰色系统理论在T-501市场需求预测中的应用

对 T-50 1市场需求的预测 ,以前一直是在市场分析的基础上 ,采用经理评判法、专家预测法、市场调查法等定性方法进行预测 .本文尝试采用灰色系统的理论 ,建立 GM( 1 ,1 )预测模型 ,并用残差检验、关联度检验、后验差检验等方法验证了模型的正确性 ,对 T-50 1今后几年市场需求量作出了合理预测.     

陕西省国民经济发展的组合预测研究

探讨组合预测方法及其在陕西省国民生产总值和工农业总产值预测中的应用,同时对预测结果进行了相应的分析与讨论。     

技术市场成交预测的研究

根据1992年～1996年的全国技术市场成交额建立GM(1,1)模型,对1997年技术市场成交额进行了预测,进而建立等维新息模型,得到1998年～2002年技术市场成交额的预测数据,为有关部门根据国家建设调整有关决策提供了依据。表1,参3。     

组合预测建模中单项预测模型筛选研究

组合预测模型本身是一个对单项预测模型的信息进行选择利用的过程。分析了如何判定和检验参与组合预测的单项预测需满足何种条件,并运用了协整理论对模型进行筛选,从三方面综合地提出了筛选组合预测单项模型的方法和步骤,以期提高组合预测精度,简化计算。在初选的单项预测模型中,除选用较为常见的预测方法外,还加入了一些具有代表性的的单项预测方法,如状态空间模型、神经网络模型等。这些良好预测模型的选用,在一定程度上提高了组合预测的精度。     

山西省粮食产量的预测

本文分析了灰色ＧＭ（１，１）预测模型与马尔柯夫预测模型的应用条件，并将粮食产量分解为趋势产量与随机产量两部分。从而提出了一个较优的粮食产量预测模型－－灰色马尔柯夫链预测模型。并对山西省１９９２年、１９９３年的粮食单位产量进行了预测。     

多个分户验收组织的人员配置

提出了基于层次分析(AHP)和数据包络分析(DEA)的多个分户验收组织人员配置的方法.以验收组织的各种专业人员数与其权重系数的乘积,验收项目的验收合格率、对应的层次分析法的组合权系数及验收组织负责验收的建筑面积的乘积(顾客满意度)分别作为DEA模型的输入项和输出项,通过模型求解和灵敏度分析,得出了下一阶段分户验收组织的人员配置数.弥补了传统的组织人员配置与调整方法仅考虑组织的工作效率;而忽略了组织的工作效果的不足.     

变权组合预测模型中最优权系数估计问题的研究

在现有文献研究的基础上, 对变权组合预测模型中最优权系数估计问题又作了进一步探讨, 给出了两种估计方法, 即线性规划法和非线性规划法。     

变权组合预测模型研究

给出了一种变权重组合预测模型权系数估计的新算法 .该算法通过广义逆矩阵的循环迭代 ,形成收敛的权系数 ,进而进行组合预测 .文中还给出了算法收敛性的证明 .实例分析效果是显著的——变权重方法比普通方法预测精度高 ,拓广了组合预测的范围.     

一类n维互联网市场竞争模型研究

为了研究网站间的竞争对于网站成长及互联网市场特性的影响及互联网市场中广泛存在的赢家通吃现象,构建了区分用户和访问者的互联网市场竞争模型.对模型所有网站参数一致情况下的稳定性进行了解析分析,并采用数值仿真的方法对网站参数各不相同的情况下的模型进行了研究.给出了的竞争结果评价的标准.分析结果显示:随着参数集取值的变化,系统会由多个网站共同分享市场向“赢家通吃”的局面转变.这一结果与对电子市场特性的测量结果一致.     

Nonlinear Combination Forecasting Model and Its Application

Ｔｈｅｂａｓｉｃｍｅａｎｉｎｇｏｆｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｓｃｏｍｂｉｎｉｎｇｍａｎｙｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｓｔｏｇｅｔｈｅｒｔｏｆｏｒｅｃａｓｔ,ａｎｄｉｔｉｓｕｓｕａｌｙｌｉｎｅａｒｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎａｇｏ．Ｉｎｆａ...     

多属性决策中基于离差最大化的组合赋权方法

依据多属性决策中属性权重的确定方法有多种,每种赋权方法有其各自的特点,为了综合利用各种赋权法的优势,基于离差最大化的基本原理,提出了一种组合赋权方法。该方法通过一个最优规划模型来确定组合权重。研究了模型的求解,给出权重的计算公式,探讨组合赋权方法的检验,确保组合权重能反映主观信息和客观信息,并总结该方法的计算步骤。最后进行实例分析,结果表明该组合赋权方法是有效性的。     

市场势力对新建商品住房溢价的影响:基于北京市微观样本的实证检验

对于市场结构的微观研究一直是住房市场研究的重要方向之一, 而国内新建商品住房市场由于开发商集中供应的特点, 决定了研究卖方市场势力程度及其影响规律的重要性. 论文利用北京市新建商品住房市场微观数据, 测算了1029个新建商品住房项目的需求价格弹性和其中494个弹性项目的Lerner指数, 得到了北京市新建商品住房市场垄断程度的空间分布情况, 并在此基础上实证检验了新建商品住房项目市场势力对住房交易溢价水平的影响. 实证结果表明, 市场势力每提高1%, 新建商品住房的交易溢价将平均提高0.83%, 且该结果对不同子市场具有良好的稳健性. 此外, 论文还从需求价格弹性角度解释了开发商"捂盘惜售"现象.     

判断矩阵凸组合的两个性质

给出了判断矩阵凸组合最大特征值的一个性质及该凸组合的一个概率性质.     

基于GD-FNN的股票市场泡沫模型

针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性, 构建一种基于预测的股票市场泡沫模型. 以上证指数为研究对象, 在价格和成交量的基础上, 将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入泡沫模型指标体系, 并对指标体系中各变量之间长期均衡关系和因果关系进行数量分析. 在此指标体系下, 构建向量自回归模型(VAR)模型衡量股票市场基础价值, 并据此分析宏观经济指标对市场的影响; 同时构建基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型(GD-FNN)对上证指数进行拟合预测作为股票市场的市场价值, 并通过GD-FNN模型提取的模糊规则对股票非线性系统运行模式进行分析. 最后, 根据预测的股票市场市场价值与基础价值之间的偏差计算泡沫度, 并提出相应的预警策略.