资金因素对A股指数变化影响的实证分析

股价指数短期变动的原因是资金的推动,找到与股票市场相关的资金面因素指标并建立模型,就可以通过监测各个因素的变化来预测股指的变化。通过筛选和实证分析,认为A股指数与货币净投放、人民币汇率、国债指数、隔夜国债逆回购利率、上海银行间隔夜拆借利率之间存在显著量化关系。     

基于灰色理论-马尔可夫模型对畜禽粪便量增长的预测

结合灰色GM(1,1)模型和马尔可夫模型构建一种合理的灰色马尔可夫预测模型.按相对值的方法进行状态划分,先用灰色GM(1,1)模型预测,再用马尔可夫模型对预测结果进行优化,并将由此建立的灰色马尔可夫模型运用于1997～2005年衡阳地区畜禽粪便数据来预测2006年畜禽粪便量.结果表明,这种模型的预测精度高达98.455 4%,明显优于单独使用GM(1,1)模型的预测结果.     

基于VAR模型的我国当前货币政策利率传导机制

选取2003～2012年共40期季度数据,通过在货币供应量（M2）、货币市场利率（CHIBOR）、贷款利率（LR）和产出水平（GDP）之间构造VAR模型,对我国的货币政策利率传导机制进行分析发现：目前我国货币政策仍以数量调控为主,利率传导机制只在货币供应量向货币市场利率传导环节通畅,货币市场利率和金融机构存贷利率之间并不存在长期稳定的均衡关系,政府通过制定贷款利率来直接干预经济的渠道也不畅通.完善货币政策调控需要优化货币市场结构,推动利率市场化改革,确立金融机构完全市场主体地位,促进民间金融发展,为金融发展提供一个公平竞争的环境.     

灰色马尔科夫模型在旅游人数预测中的应用

对我国2004-2015年国内游客数据建立模型,用2016年和2017年的数据检验模型的预测精度.首先对其建立灰色GM(1,1)模型并预测,模型精度为97.465%,预测平均绝对残差为182.986 4.利用无偏灰色模型对其进行修正,与灰色模型相比,预测平均绝对残差减少了0.629 4.然后又建立了传统灰色马尔科夫模型和无偏灰色马尔科夫模型,两种模型的精度都达到了99%,预测平均绝对残差分别为11.022 3和7.105 6,因此,两种模型的拟合和预测效果都大大提高.最后利用相对最优模型无偏灰色马尔科夫模型预测我国2018-2020年的国内游客数分别为:5 639.366 8百万人次、6 363.854百万人次、7 181.415 7百万人次.     

利率市场化条件下中小商业银行的对策研究

利率市场化是指利率的数量结构、期限结构和风险结构等均由经济交易主体根据自身营成本自主决定，央行调控基准利率间接对市场利率实施影响，实现货币政策目标，引导资金流向。从1993年明确了利率市场化改革的基本设想后，央行将利率市场化作为一项重要内容提上金融体制改革的日程，目前我国的某些利率如外币利率和银行间市场利率已经开始在一定范围内浮动。2002年扩大农村信用社利率改革试点范围。央行对利率市场化改革方向是先扩大贷款利率浮动幅度，然后逐步实现存款利率控制上限、贷款利率控制下限，最后实现银行利率随市场供求和中央银行的基准利率而波动。该文通过分析中小商业银行在承受利率市场化影响的基础上，提出中小商业银行面对今后利率市场化进程应采取的对策。     

基于ARIMA模型的河南省GDP指数分析

将时间序列模型应用于2005年第一季度至2018年第三季度的历史GDP指数数据并进行分析.构建ARIMA模型和残余自回归模型,并在此过程中进行白噪声测试和参数测试.结果表明, ARIMA(0, 1, 4)模型是一个相对优化的模型,适用于短期内预测河南省GDP指数的未来趋势.在此基础上作出短期预测结果,显示未来四个季度的河南省地区生产总值指数值呈现稳步减缓的趋势.     

基于时间序列方法我国2005年进出口总额预测分析

本文利用1998—2004年中国进出口总额的季度数据，通过自相关函数和单位根检验其平稳性，并应用季节调整和差分方法对该数据进行平稳性处理，在此基础上，选择一个最适合的ARMA模型，对2005年我国进出口总额数据进行了预测。     

山西人口预测模型

通过数据拟合揭示山西人口增长率与人口总量存在线性关系,由此建立山西人口模型,并将模型离散化得到差分形式模型.采用差分形式模型对山西人口进行预测分析,预测精度达到99.99%,并借助统计软件对未来十一年的山西人口总量进行了预测.     

两种短期电力负荷预测模型的比较

负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作,电力负荷是影响电网寿命和可靠度的一个重要因素。结合某省电网近五年来总电力负荷数据,对电力负荷数据进行分析与预处理,分别运用ARIMA模型与灰色GM（1,1）模型针对该省的电力总负荷分别做未来3天和10天两种情况下的短期预测,重点比较了所用两种方法的优缺点和精准度,得到3天的预测精度上GM（1,1）模型效果高于ARIMA模型,10天的预测精度上ARIMA模型相对较好。     

泰勒规则检验及其适用性分析——基于我国1998-2014年金融数据的实证研究

以1998年第1季度至2014年第4季度中国货币政策的相关数据为样本,对原始泰勒规则的四种形式及前瞻性泰勒规则进行了检验,并通过协整进一步考察了泰勒规则中变量间的长期均衡关系。研究发现,中国存在类似的泰勒规则,但却是不稳定的,基于中国货币政策的多目标制、央行的独立性不高以及不完善的利率市场化与金融体系现状,泰勒规则在当前是不适用的,将泰勒规则作为工具规则以及将利率作为货币政策操作变量只能是中国货币政策的未来选择。     

AR(p)与指数平滑组合预测算法

本文提出一种对铜铳品位进行预测的新方法，以采集的现场数据为基础，采用系统辩识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型，AR（p)模型要求数据对象是平衡时间序列，而三次指数平滑型的数据对象具有随机性，考虑到铜锍品位的波动性，本文将二模型按最小二乘法原理，以组合预测误差平方和为目标函数，通过使误差平方和极小化来确定两种预测方法的优化，建立了一种新的组合模型，在三种模型中其预测误差最小。     

推进利率市场化完善货币政策传导机制

由于我国当前货币市场不健全、利率市场化进程比较慢等诸多因素，使得利率在我国货币政策传导中的作用比较有限，改革势在必行。利率市场化的前提是货币市场的高度发展，而货币市场的发展也受到利率市场化进程的制约。可通过加快货币市场体系建设，稳步推进利率市场化，为利率渠道发挥作用创造必要的条件。     

基于灰色BP网络的GDP总量组合预测模型应用研究

将GM(1,1)模型与BP算法相结合建立灰色人工神经网络组合模型应用于GDP总量的预测.以安徽省1992-2007年的数据为例,对2005-2007年的GDP总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络组合模型大大提高了预测精度.     

基于IGOWLA算子的中国粮食生产价格预测研究

为探究我国粮食价格波动规律及预测其值,选取2005-2016年中国各季度粮食生产价格数据,首先对其波动性进行描述分析;其次建立一种基于IGOWLA算子的组合预测模型:选择ARMA模型、Holt-Winters乘法模型、残差自回归模型这三种单项预测模型,并通过5种误差评价指标来判断预测模型的效果,结果表明组合预测模型的预测效果较好、准确性较高;接着利用所建立的组合预测模型对2017年各季度粮价进行外推预测,结果表明2017年粮食价格有所上升但相对波动较稳;最后提出政策建议。     

基于ARIMA模型的传染病疫情计量研究

通过自回归移动平均模型(ARIMA)曲线拟合乙型肝炎疫情的发病数,以此为依据对传染病行业的需求进行分析和预测。选择2009～2018年乙型肝炎发病数据,通过时间序列分析法进行处理,采用序列平稳化、模型估计、模型检验拟定ARIMA季节性模型。并使用2013年1月-2016年12月我国乙型肝炎发病数据来进行模型验证,再预测未来一年的乙型肝炎月发病数,可得知2009-2018年乙型肝炎的发病数据可以被ARIMA(3,1,2)(1,1,1)12模型很好地拟合。根据模型预测得到,2019年我国乙型肝炎的发病数为1224591例,总体呈上升趋势,在3、7、8月份逐月增加,随后又有所减少。     

基于灰色系统预测GM(1,1)模型的商洛市人口预测

商洛市作为关中-天水经济区的重要城市,它的人口规模直接决定了在经济区域中城市的建设思路和发展政策,因此对城市人口的准确预测就显得非常重要。为了提高对商洛市人口的预测精度,根据2008—2016年的商洛市人口数据,采用灰色系统预测GM(1,1)模型建立商洛市人口变化的数据模型,并与实际数据进行了拟合。结果表明,该模型与实际数据的拟合性较好,预测得到的数据与实际数据差距较小,满足相应的验证精度,可以用来预测未来的商洛市人口趋势,为城市的建设思路和发展政策提供参考。     

新陈代谢GM(1,1)模型在火灾预测中的应用

灰色模型具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的特点.据此,可以应用新陈代谢的灰色预测GM(1,1)模型对我国近年发生的火灾统计数据进行分析预测.而预测结果表明,该模型简单实用,精度较高,在短期预测中有广阔的应用前景.     

个人住房信贷政策对房地产价格的影响

文章分析了个人住房信贷政策对房地产价格的影响机制,并选取2006-2019年季度数据,建立向量自回归(VAR)模型,实证研究了个人住房信贷政策对房地产价格的影响。研究发现,房地产价格会随着个人住房信贷政策的调整而有所波动,个人住房信贷政策的扩张会推动房地产价格的上涨,与贷款利率相比,个人按揭贷款规模对房地产价格的影响更加明显。     

高层建筑物沉降观测与预测

对北京工业职业技术学院综合楼沉降观测点和水准基点测量精度进行了方案设计与合理性研究。利用观测的原始资料,采用灰色GM(1,1)模型对封顶前、封顶后进行预测,并和精密水准测量的结果进行了对比,预测结果与实际结果吻合较好,所建预测模型精度高,在实际工程中有一定应用价值。并给出了完整的沉降观测的最终成果。     

新冠疫情前后中国三大股指收益率联动性变化

为克服VAR、SVAR模型拟合优度较低的问题，选取中国股市三大股指(上海证券交易所综合股价指数、深圳证券交易所成份股股价指数及创业板指数)的日收益率平稳时间序列进行研究；选取中国新冠疫情大爆发期间的2020年1月20日作为分界点，分段研究疫情前后股市收益率的联动性变化。研究发现：在99%的置信度上，中国三大股指日收益率之间仅有当期影响；通过Chow突变点检验发现，疫情前后中国三大股指日收益率联动性发生了显著的变化，表明疫情对中国资本市场的影响是显著的、持续的；疫情发生后，上海证券交易所综合股价指数、深圳证券交易所成份股股价指数对其他两个指数的影响均加强，但创业板指数对上海证券交易所综合股价指数、深圳证券交易所成份股股价指数的影响减弱。