“京十二条”房地产调控政策的影响——基于TEI@I方法论

北京市政府为落实国务院坚决遏制房价过快上涨的通知,在2010年4月30日发布了十二条具体调控措施,北京房地产交易市场因此受到严重的打击.本文基于TEI@I方法论,使用集成了文本挖掘、经济计量模型和神经网络的分析框架,对本次北京房地产调控政策的影响强度及持续时间进行分析,并将其与国家调控政策对其他一线城市的影响进行对比.结果发现本次"京十二条"调控政策对北京市期房和现房交易额的影响显著,而国家统一的调控政策对上海、深圳的房地产交易市场影响较小.

基于TEI@I方法论的香港集装箱吞吐量预测方法

本文以汪寿阳(2004)提出的TEI@I方法论为指导,提出了香港集装箱吞吐量预测的一种研究框架。采用季节AR IMA和VAR等计量经济模型、径向基神经网络技术,以及不规则事件的量化方法,建立了一个香港集装箱吞吐量的综合集成预测模型。数据实证显示这种预测模型具有较好的预测精度和稳健性。此外,通过VAR模型的建立和G ranger因果检验,指出沿海港口的发展对香港有重要的影响,香港港口发展应该注意区域竞争和协作问题。

港口物流预测研究:基于TEI@I方法论

基于TEI@I理论框架,本文提出了适用于港口物流货运复杂系统的TEI@I的综合集成预测模型,并基于青岛港集装箱吞吐量数据,预测和分析了TEI@I的港口物流货运量的集成预测理论框架的各部分.预测结果表明,基于TEI@I集成预测模型的效果远远优于单独模型的预测结果,方向变化统计量(Dstat)的评价结果从66%-77%提高到了100%,对主要决策者方向性的判断更有实际意义.其次,TEI@I方法论中将数据"先分解后集成"的思想,引入了对数据的非线性部分的分析和预测,该方法不仅提供了分析外部冲击对具体数据序列的影响程度,影响周期的分析思路,而且将分析后的序列集成,对不同模型的预测精度有了很大的提高.

TEI@I方法论及其在外汇汇率预测中的应用

基于TE I@I方法论的理论框架,构建了一个基于TE I@I方法论的外汇汇率预测模型。在此模型中,传统的经济计量模型用于处理外汇汇率的主要趋势,人工神经网络技术用于分析外汇汇率的非线性,而文本挖掘和专家系统用于处理外汇市场中的突现性和不稳定性。最后,基于集成的思想,利用支持向量回归技术对上述3个部分进行非线性集成,从而获得一个更为精确的预测结果。通过实证方法验证了基于TE I@I方法论的外汇汇率预测模型的有效性。

新疆能源需求总量预测——基于TEI@I方法论

新疆未来的发展迫切需要能源工业的支撑。掌握能源需求的预测方法,通过正确的方法提高能源需求预测的准确性,对于新疆能源资源的规划与配置、新疆能源发展战略的制定以及促进新疆经济社会发展意义重大。本文以TEI@I方法论为基础,提出新疆能源需求预测的研究框架,通过建立ARIMA模型、灰色GM(1,1)模型以及BP神经网络对新疆"十二五"期间能源需求总量进行预测;并以各种方法误差率的相对大小作为方法精确度的衡量标准,得到各种预测方法的组合预测权重,对新疆未来能源需求进行集成预测。结果表明,集成预测方法所得到的结果更加稳定和准确。

基于TEI@I方法论框架的我国房地产市场供需均衡价格预测模型

基于模糊集和小波神经网络理论分析了影响中国房地产市场价格的主要供需因素及其相对重要性;利用TEI@I方法论量化分析了潜在需求和供给随价格变化的函数,根据经济学基本原理建立模型,预测房地产市场的均衡房价及成交量;最后,建立了当前政府干预下的均衡房价形成机制模型。

基于TEI@I方法论的防城港港口吞吐量预测

针对防城港港口吞吐量的波动趋势,基于TEI@I方法论,提出一种预测防城港港口吞吐量的框架。采用多元线性回归拟合其线性特征,采用三层BP神经网络模型拟合其非线性特征,并将其结果集成相加得到防城港港口吞吐量的预测模型。实际预测结果表明,这种预测方法有较高预测精度,优于单一的预测方法,平均绝对百分比误差从9.33%下降到1.52%,该方法可为未来防城港的发展规划提供数据支撑。

基于TEI@I方法论的后勤物资需求量预测系统设计

为实现后勤物资精确预测,提升精确保障能力,针对当前后勤物资需求预测主要依靠经验、主观因素影响大、预测精度低等问题,设计基于TEI@I方法论的后勤物资需求量预测系统,重点构建综合集成预测模型,分析预测系统的基本架构和功能,为后勤物资需求预测系统研发奠定理论基础。

基于TEI@I方法论的通货膨胀问题分析与预测

基于TEI@I方法论提出了通货膨胀预测的研究框架.首先对通货膨胀的相关影响因素进行了分析,然后建立了因子预测模型、ARIMA模型、向量自回归模型以及马尔可夫状态转移模型,并分别进行了预测.然后采用Boostrap方法进行了集成,得到了每种预测方法的权重,并利用载止2007年12月的数据对2008年的月度通货膨胀率进行了集成预测,实证结果表明新的集成方法使预测结果更为稳定.

基于TEI@I方法论的房价预测方法

以汪寿阳等(2005)提出的TEI@I方法论为指导,提出房价预测的研究框架.根据研究框架中对小样本数据的处理方法,首先基于粗糙集理论对114个影响房价的指标进行筛选,采用时差相关分析得到先行指标,分别建立回归模型和灰色模型预测季度房价,最后用小波神经网络进行误差校正,得到2006年4季度和2007年1季度全国商品房销售价格将分别同比增长6.88%和6.64%.由于房地产投资是预测房价的重要指标,文中以"国八条"为例用标准事件分析法分析政策对房地产投资的影响,得到"国八条"对房地产投资和房价上涨均有显著的抑制作用.

基于TEI@I方法论的中国季播电视综艺节目收视率预测

本文以TEI@I方法论为指导,提出了一个季播电视综艺节目收视率预测的研究框架.季播电视综艺节目是中国电视行业近三年发展的新兴趋势,收视率预测研究对于其排编优化和广告资源科学定价具有重要的指导意义.本文在传统数据的基础上,加入了百度指数和新浪微指数,通过建立线性回归模型发现如下规律:首期收视率对后期收视率具有锚定作用;平均收视率呈现逐年下降趋势;每年冬季和每周周五易出现收视高峰;百度指数和新浪微指数与收视率存在显著正相关.除了线性回归模型外,本文还建立了RBF神经网络、支持向量回归模型,并进行了模型集成预测,实证结果表明:加入百度指数和新浪微指数能够提高预测精度,集成模型比单一模型更能有效地预测节目收视率的走势.

基于TEI@I方法论的玉米期货价格预测研究

玉米期货价格的预测预警工作在指导农业生产、调节农业下游市场发展中具有非常重要的作用。针对现有文献在玉米期货价格预测方法的不系统、不全面性,本文基于复杂系统管理方法论,采用TEI@I方法构建了玉米期货价格预测的研究框架,并通过实际数据开展了分析和预测。通过本文的研究结果可以看出,回归模型、VAR模型以及RPROP神经网络预测模型的单独预测效果差异较大且时序上不稳定,而通过Bootstrap集成方法后的TEI@I方法则呈现出较好的预测效果,且优于等权重的集成模型。

基于TEI@I方法的中国保险业保费收入预测

本文基于TEI@I方法论,使用集成经济计量模型、文本挖掘和机器学习的分析框架,构建中国保险业保费收入的预测模型。该模型首先运用季节调整SARIMA模型对保费收入的主要趋势进行拟合,再使用机器学习中的支持向量回归方法对SARIMA模型的残差进行拟合,并运用文本挖掘技术增加相关的百度指数作为解释变量以提升模型的拟合度,最后再次使用支持向量回归整合拟合结果形成一个集成模型,从而得到精度更高的保费收入预测模型。本文利用我国月度保费收入数据,通过模型比较研究,验证了TEI@I方法在我国保费收入预测中的有效性与稳健性。

基于TEI@I方法论的航空客运需求预测模型

本文以TEI@I方法论为指导,提出了一个航空客运需求预测的研究框架。首先对航空客运需求时间序列进行EEMD分解,从数据驱动的角度出发,对各子序列的复杂性、平稳性、长程相关性等特征进行分析,并根据其不同特征选择合适的计量经济学模型或者人工智能模型进行预测,然后采用专家系统处理航空客运市场中的突现性和不稳定性,最后将上述几部分进行集成从而获得一个更为精确的预测结果。实证研究表明,基于TEI@I方法论的航空客运需求预测模型的预测效果远远优于其他基准模型。

基于TEI@I方法论的系统管理预测技术研究综述及展望

随着世界经济、产业格局的变化,市场经济的不确定性和风险性日益提高,具有预警作用的预测技术成为众多学者的研究热点。但随着大数据时代的到来,复杂系统中的行为变得难以控制和预测。本文通过文本挖掘及文献计量的方法,从系统管理方法论的角度对预测技术的发展及应用进行了梳理和评述。首先,在对主要预测技术现有文献广泛调查的前提下,总结与评价了系统管理预测方法的发展。同时,对系统管理中TEI@I方法论及其衍生预测方法的原理与应用做出综述。其次,利用文献计量方法分析了国内外近20年相关文献的趋势以及热点预测技术。最后,总结全文并对系统管理预测技术在未来大数据背景下的发展提出展望。

基于TEI@I方法论的借款人信用品质转移概率计算及失联概率预测应用

本文基于TEI@I方法论的理论框架,首次提出研究借款人信用品质转移概率计算及失联概率预测应用。文本挖掘用来处理借款人信用品质的不稳定性,根据信用等级和信用评分划分等级,模糊分类信用品质等级,并定义了信用品质等级转移概率。条件概率计量模型推广到信用等级条件概率和信用评分条件概率,利用全概率计算方法得出信用品质条件概率计算公式。借鉴标准普尔信用转移矩阵的计算方法,同时再运用马尔科夫C-K方程对借款人信用品质等级转移概率进行预测,以此联合研究借款人失联的概率。研究结果表明:信用品质等级越高,借款人按时还款的概率越高,信用品质等级越低,借款人坏账的概率越高;越靠近“失联”等级的借款人,其失联可能性越大;随着借款期限的延长,信用品质等级保持原始等级的可能性不大,转向下一等级的转移概率会逐渐上升。

全球集装箱港口系统“四环”研究框架理论与实证研究:基于TEI@I方法论

本文借鉴汪寿阳教授2009年提出的“四环”集装箱港口系统的研究框架,以“一环”中国珠三角集装箱港口系统预测研究为例,具体介绍了基于该理论框架进行预测和分析集装箱港口系统货运需求的实证过程。实证研究表明,基于“四环”研究框架,从经济贸易、地理等不同维度来分析“一环”珠三角港口群系统,归纳和总结珠三角集装箱港口系统的发展现象和演化规律,识别影响集装箱货运需求的关键定量指标,结合并匹配TEI@I方法论的研究思路、方法和技术,科学地刻画了珠三角集装箱港口系统发展的各因素间的相互作用机制,显著地提高了集装箱港口系统的分析与预测能力。理论和实证研究表明,所构建的“四环”集装箱港口系统的研究框架,提供了解决全球各大集装箱港口复杂系统工程问题的分析和研究范式。

基于TEI@I方法论的台风物资动态配置时效性研究

灾情信息预测在台风灾害救援过程中的重要程度日益凸显。基于TEI@I方法论的理论框架,本文提出了适用于台风灾害救援物资储备需求的TEI@I综合集成预测模型,预测和分析了基于TEI@I的救援物资信息更新的集成预测理论框架的各个部分。结果表明,基于TEI@I的综合集成预测模型在预测精度和运算时间方面优于其他仿真模型,TEI@I方法论中对非线性预测结果调整后的NGA模型的运算时间从200s降低至99.92s,三项精准度预测目标均达到最小,提升了预测效率和精度。同时TEI@I方法论对救援时效性因素开展分析,引入了对灾害信息非线性需求的分析和预测,结合预测时间序列的集成,进一步提升了模型的预测精度。

基于TEI@I方法论的环渤海港口竞争合作策略研究

港口作为开放系统,内外部多重因素共同形成了港口复杂系统的运行结构,导致其稳定状态跃迁具有随机性。本文以TEI@I方法论为基本理论框架和指导思想,将复杂系统分析方法论中的突变理论和博弈论进行有机结合,分析和预测环渤海港口在竞争与合作中的策略选择。首先,基于TEI@I方法论框架,本文应用因子旋转修正了突变理论,克服了以往基于突变理论的脆弱性研究出现的指标信息重叠和意义不明确问题。在综合分析了9大港口脆弱性以及各影响因子影响程度的基础上,本文在9大港口中选择了脆弱性处于同一区间、影响因子相同且恰好地理位置均处于环渤海地区,在客观上具备竞争与合作博弈条件的三个港口作为进一步博弈分析的参与人,弥补了现有研究中普遍存在的博弈参与人选择主观性较强的缺陷。在此基础上,基于TEI@I先分解后集成的思想,建立了博弈模型。研究发现,港口建设规模竞争方面,其他跟随港口是否选择建设升级策略取决于区域内带头港口企业能否获得超额利润;港口市场竞争方面,差异化经营和特色经营是关键策略;港口合作方面,合作后,参与合作与未参与合作港口均提高垄断利润,不利于区域经济长期发展。最后,模拟结果支持了博弈模型结论。环渤海港口群在发展中应加大港口建设规模、差异化经营和港口运营能力建设。

基于TEI@I方法论的企业财务风险预警模型研究

在当前经济面临较大下行压力的背景下,企业频繁出现业绩暴雷,如何“识雷防雷”进而重塑投资者信心、防范金融风险成为迫切需要研究的现实问题。本文基于TEI@I方法论的理论框架,集成文本挖掘和深度学习构建企业财务风险预警模型。基于新的视角,提出了融合卷积神经网络和长短期记忆网络的财务风险预警动态建模方法,并以中国信息服务业上市公司为样本开展实证研究。由于在预测模型中有效地考虑了影响企业财务危机的各项财务因素和非财务因素,因此对企业未来财务困境的预测效果明显优于其他模型。该方法具有较好的应用推广性,对于政府和投资者及时掌握企业经营动态、降低投资风险以及防范金融危机具有积极的辅助决策价值。