重庆国营建设厂摩托车销量预测

自从企业生产由过去的生产型转移到生产经营型的轨道上来,销售就成为企业的重要环节之一。而企业销售是离不开市场的,企业生产满足市场需要,同时市场也引导着企业生产。从而市场需求预测被提高到一个重要的位置上,它成为企业计划、决策的依据,也是传递市场信息的重要方式。市场需求预测中最重要的就是销售量的预测,它决定未来市场上用户对该产品所需的规模大小,以及对该产品的偏好程度。本文试图对建设厂摩托车的销售量进行深入的分析,采用龚伯兹曲线模型和多元回归模型对1991～1993年销售量加以预测,并提出自己的见解。     

两点判断外延预测法及其应用的研究

1 问题的提出时间序列预测方法,如移动平均法、指数平滑法、自适应过滤法、趋势曲线外延法等,由于模型简单,需要的资料少,计算容易,在工业企业产品销售短期预测中广为使用。在与某机械制造厂销售计划部门共同研究产品销售预测过程中,我们根据该厂1982年以来的产品销售统计数据,分别用移动平均法、指数平滑法和自适应过滤法对未来年度的产品销售量做了预测研究。有关预测结果如表1所示。     

主成分分析在汽车技术参数分析中的应用

文章采集了我国汽车销售量排行榜中入围的各款汽车的技术参数、车身配置参数等数据,应用主成分分析对汽车的技术参数、车身配置参数等数据进行主成分提取,并利用所提取的主成分寻找汽车的各类参数之间的关系以及评价汽车部分性能和综合性能的指标取向.     

马尔科夫模型与时间序列法组合预测产品销量

在现代企业管理中,营销管理、目标管理、成本管理已广泛应用,但这些规律理论应用的基础是对来年销售量的预测。文章根据个体消费者的消费随机性特点、空调年销售规律变化特点,根据马尔科夫模型随机性、稳定性特点以及时间序列法对短期预测和变化规律稳定的预测精确度较高的特点,提出对空调的销售量进行预测的马尔科夫模型与实践序列法相结合的方法。     

复合神经网络模型在汽车配件销售预测中的应用

针对汽车零部件销售量的预测开展了预测模型建模的研究,从销售历史数据特征研究入手,建立、选择并优化预测模型。利用BP神经网络、RBF神经网络和基于差分进化的BP网络,分别建立3个不同的预测模型。采用基于最小二乘准则,将取得的3个预测模型合成为一个复合模型HANNFM。由此建立的复合模型,具有稳定性好、精度较高等特点。试验验证了它是一种有效的汽车零部件销售量预测的预测方法,对决策者有一定的参考价值。     

基于计量理论的我国汽车销量分析

我国汽车销售量的影响因素是多方面的,文章采用实证分析法,即通过收集数据,建立计量模型,然后对所建模型进行检验,从而判断哪些因素比较显著,哪些因素是比较次要的,经过分析就可以更加深入地理解这些影响因素,进而可以对以后年度的汽车销量进行理论预测,为今后的发展规划提供强有力的理论指导。     

博克思——詹金斯预测方法简介

在经济预测中涉及到的时间序列大多数都是由随机过程产生的。也就是说,这些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量,其中,单个序列值的出现具有不确定性,但整个序列却呈现出固有的规律性。本文介绍的博克思—詹金斯(Box—Jenkins)预测方法可有效地用于这类随机时间序列的预测。博克思—詹金斯方法的基本思想大致是:把所研究的时间序列,比如某商品的月销售量,看作一个随机过程:把它们的观察值,如5年的该商品月销售量数据,看作是该随机过程的一个样本。根据这样本建立模型来逼近所研究的随机过程,并据此进行预测。其中,线     

《技术经济预测案例选评》

案例目录及预测方法提要1.普及型小轿车需求前景预测(专家调查法,国际类比,市场细分,市场集成)2.2000年载货汽车需求预测(回归模型,弹性分析,类比分析)3.我国轿车需求预测(恩格尔曲线,吉尼系数,数据问题)4.我国拖拉机发展预测(吉尔斯曲线,Dclphi法)5.普通车床需求预测(长、中、短期预测综合模型)     

基于GM(1,1)模型的上海市职工工资水平的预测

工资水平的变化对职工的生活,工作以及政府的政策有很大影响,同时也给政府制定相关的财政政策提供帮助。本技术根据上海市2007~2016年职工平均工资的数据,结合灰预测GM(1,1)模型对数据进行预测。检验结果表明,该模型具有较高的精度,可以较好的预测未来几年上海市职工的工资水平的变化趋势。     

常德市塑料二厂全塑鞋销售量的中短期预测

本文根据湖南省常德市塑料二厂全塑鞋销售量的历史资料及有关信息和数据,通过定性分析,采用时间序列分析法,对该厂全塑鞋销售量进行中短期预测,并对预测值的可靠程度进行了分析,同时,对该厂经营决策提出了建议。     

灰色系统模型在铁路客运量预测中的应用

根据历史数据预测铁路未来年份客运量是铁路客运部门制定工作计划的重要依据。基于灰色系统GM(1，1)模型预测铁路客运量，可充分利用给定的少量数据所包含的信息，得到较高精度的短期预测结果。本文以广深铁路公司客运量为例进行了短期预测，并与其他方法相比较，证实了灰色预测模型的有效性。     

基于多源数据和改进链路预测的新能源汽车技术机会研究

[研究目的]在绿色低碳发展的背景下,旨在识别新能源汽车领域的技术机会,为未来新能源汽车的技术研发与商业化方向提供借鉴参考,助力新能源汽车的发展。[研究方法]搜集反映新能源汽车领域基础研究、应用研究和商业化的多源数据,采用三螺旋模型,将基于改进链路预测方法得到的预测结果“节点链”进行融合对比分析,得到最终细化的新能源汽车技术机会。[研究结论]验证了基于多源数据融合思想和改进链路预测的方法识别新能源汽车技术机会的可行性。研究结果表明：新能源汽车未来技术机会主要集中在动态无线充电技术、磁悬浮技术与自动驾驶技术的结合;通过碳化硅材料等改进的驱动技术;通过光催化等改进的电池技术;制氢与车载储氢等。     

燃料电池汽车PEMFC技术空间分布及其演变

近年来,PEMFC技术逐渐成为各国新能源汽车动力技术的研究热点.选取德温特专利数据库PEMFC技术相关专利数据,统计分析各国技术专利申请量变化.以PEMFC技术专利为载体,了解各国PEMFC技术发展特点,解析现有发展格局成因,并预测未来发展趋势.专利数据反映了各国技术研发实力的高低与市场容量的大小,可根据各国在该技术领域专利申请量差异及变化,识别PEMFC技术强中心与弱中心,描述发展速度变化,解释相互间关系.统计发现,日本PEMFC技术中心现象突出.根据PEMFC技术发展曲线,构建预测模型,可知中国未来有望成为该领域世界强中心.     

黑龙江省汽车维修业预测及发展对策研究

阐述了汽车工业的发展对汽车维修业的要求及带来的机遇,对黑龙江省未来的汽车维修业相关数据进行了预测分析,提出了黑龙江省汽车维修业发展的建议对策。     

基于乘法模型的内蒙古乌兰察布市卷烟总销量预测研究

以乌兰察布市2007年～2011年的卷烟销售数据为依据,进行散点图分析,判断出乌兰察布市卷烟销售变化的总体趋势,并建立乘法模型,对乌兰察布市未来5年的卷烟销售量进行预测,结果表明:乌兰察布市卷烟销量将保持稳定增长,且增长幅度控制在合理的范围之内,为乌兰察布市今后的卷烟经营工作提供可参考的依据。     

我国人口预测分析

一个国家或地区人口的准确预测,是制定相应宏观经济政策的重要依据。本文运用罗吉斯蒂曲线预测模型和灰色预测模型分别对我国未来人口进行了预测。同时,文章采用多元回归模型对两种预测结果进行了拟合．提出了预测我国未来人口发展趋势的新思路。     

基于GM(1,1)模型的北京市GDP预测

GM(1,1)模型是目前应用比较广泛的灰色预测模型。本文根据北京市经济发展现状,建立了基于GM(1,1)模型的北京市GDP预测模型,通过对模型预测数据的检验得知,该模型具有较高精度,可以较好的预测北京市GDP情况。因此利用该模型对北京市未来三年的GDP进行预测,进而为北京市相关部门制定政策提供参考。     

基于指数型模型的我国国内旅游收入预测

根据1990年~2012年我国旅游总收入的数据,利用eviews软件建立时间序列模型,对我国国内的旅游总收入进行了实证分析,并寻找合适模型对其进行拟合,最后预测了未来几年国内旅游各年总收入。     

基于Logistic和Gompertz模型的河南省人口预测

对三十年来河南省人口统计数据进行了时间序列分析,并基于Logistic和Gompertz模型利用Maflab软件根据1990—2008年河南省历年人口数据对河南省未来人口增长情况进行了预测。结果表明Logistic模型和Gompertz模型模拟结果有一定差异,Logistic模型均方误差（MSE）、平均残差都小于Gompertz模型,模拟效果最好,并据此预测河南极限人口为1．0735亿。对河南省人口增长的时间特征进行分析和对未来人口进行模拟预测对于制定科学合理的人口政策具有重要意义。     

利用Crystal Ball进行基于时间序列的财务预测——以武商集团为例

以预测武商集团未来销售量为例，阐述如何利用CRYSTAL BALL进行基于时间序列的财务预测，以降低财务预测风险，提高预测可靠度。