基于ARIMA模型的广州市商品房价格预测

商品房价格的变化极大地影响一个国家宏观经济的健康发展及国民的生活质量,对商品房价格的预测直接影响政府的宏观调控政策。同时商品房价格的研究,预测和控制是关乎国计民生的大事,通过建立ARIMA模型并运用它预测广州市商品房价格。

我国国际教育服务贸易逆差的统计分析

2006年7月21日，“国际教育博览会”在北京开幕，来自英国、美国、法国、加拿大等国数以百计的海外名校、教育机构齐聚北京设摊展示，争食中国留学潮的巨大“奶酪”，教育出口成为这些国家刺激经济增长的一种手段。一位英国大学校长曾坦言：“中国是一个很大的市场，而市场就意味着金钱。”虽然说得比较“露骨”，

在非统计专业的概率统计教学中融入统计建模

作者结合自身的教学实践,提出了在统计教学中融入统计建模思想以转变教学观念,改变教学方法,在教学过程中注重提高学生统计应用能力。

基于实码加速遗传算法改进TOPSIS法在房地产预警体系中的应用

采用实码加速遗传算法来解决传统TOPSIS算法在方案评选过程中存在方案距离理想解与负理想解同样近及指标权重选取主观两个问题,方便地获得了兼具决策方法适应性和决策者偏好的指标综合权重。应用实例证明了该方法的可行性和有效性。

CAPM与APT在Hilbert空间中的统一

引入随机向量的Hilbert空间,证明了CAPM与APT统一于线性定价法则.

基于新维无偏灰色Markov模型单位GDP能耗预测研究

能源消耗问题是全球关注的焦点,单位GDP能耗是反映能源消耗水平的重要指标,对其进行科学、准确的预测有着重大意义。由于GM(1,1)模型和Markov模型用于时间序列预测时优势互补,本文首先建立了无偏灰色Markov预测模型,然后进一步利用新信息优先的思想,建立了等维新息无偏灰色Markov预测模型。以1991年至2011年广东省单位GDP能耗实测值作为原始数据,构建预测模型,预测其2012年至2014年单位GDP能耗。结果表明:新维无偏灰色Markov模型的预测误差小,精度高,适合中长期预测。

浅谈欺诈性外汇交易的防范

欺诈性外汇交易造成的损失对金融机构来说可能是致命的,在当前资本日益国际化的今天,国内金融机构如何防范欺诈性外汇交易是急需解决的现实问题。

基于GM(1,1)和BP神经网络集成模型的我国人口数量时间序列预测研究

由于GM(1,1)模型和BP神经网络模型在预测具有趋势变动和波动二重特性的时间序列时能优势互补,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,得到模拟值及残差序列,然后建立BP神经网络模型对残差值进行预测,最后用加法模型对二者预测值进行集成。我国人口数量时间序列实证结果证实了集成模型用于人口数量预测是有效性,且预测效果显著高于单一模型。

一维燃烧自由边界问题

研究了燃烧自由边界问题一维的情况,应用Schauder不动点定理得到了此问题局部古典解的存在唯一性.

理论与实践一体化教学模式的探索与尝试——财经系教学改革初探

有效地提高学生的综合应用能力,是高职会计教学改革的热门话题。大学会计教学改革应该实现从以教师为中心、单纯传授会计知识与技能的"灌输型"教学模式,向以学生为中心,注重培养实际应用能力和自主学习能力的"启发型"教学模式的转变。而"立体化"教学作为一种启发型的教学模式,以其多层面、多方位的特点,在高职会计教学中日益显示出独特的优势。该文从教学理念、教学内容、教学手段、教学模式、教学管理等方面讨论了高职会计"立体化"教学模式及其措施。

关于包装物押金流转税税务处理的相关分析

如何合理的节避税成为税收实务中的热门话题。销售货物收取包装物押金是大多数企业的日常业务,但如何利用会计账务处理的不同为企业带来更大的税收利益,则是许多企业所关注的问题。该文从收取包装物押金缴纳流转税的入账方式、入账时间、入账科目的不同,引伸出不同的税务与会计结果以及这些结果对企业的影响。

自建生产用动产固定资产领用自产产品涉税会计处理的探讨

2009年1月1日，我国全面实行增值税转型改革，由生产型增值税转为消费型增值税，对固定资产取得及处置等环节的会计核算带来了很大变化。本文主要对消费型增值税下自建生产用动产固定资产领用自产产品涉税问题进行探讨，以期有助于消费型增值税实行后企业自建生产用动产固定资产税务处理的规范化核算。

一维燃烧自由边界问题

对一个一维燃烧问题的整体古典解进行研究 。

我国商业健康保险区域发展失衡影响因素分析——基于因子分析模型

医疗保障制度的完善,为我国商业健康保险发展提供了良好的环境。商业健康保险发展迅速,但仍存在着商业健康保险区域发展失衡的现象。为研究区域发展失衡的原因,本文从需求角度分析造成这一现象的影响因素,并用因子分析法计算各地区商业健康保险影响因子得分。结果表明,商业健康保险发展环境因子、居民购买能力因子和居民购买倾向因子对商业健康保险区域发展存在一定影响,且根据不同地区因子得分排名,针对性地对如何解决失衡状况提出了一些建议,即开展区域化商业健康保险公司,制定正确的商业健康保险经营策略;对不同经济区域实行不同的发展策略;逐步缩小商业健康保险区域发展的差距,满足居民对商业健康保险的多样化需求。

基于SARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成模型的GDP时间序列预测研究

本文深入分析了灰色预测模型、自回归移动平均(ARIMA)模型和BP神经网络模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成的时间序列预测模型。针对呈现趋势变动性和周期波动性二重特性的时间序列,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,然后建立基于ARIMA和BP神经网络的组合模型对序列的周期波动项进行预测,最后用乘积模型对二者预测值进行集成。GDP时间序列实证结果表明:集成模型的预测效果显著高于单一模型,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性.

基于改进的GM(1,1)-Markov链组合模型广东省单位GDP能耗预测

本文以灰色系统理论的GM(1,1)模型和随机过程理论的Markov链模型为基础构建了一个动态GM(1,1)-Markov链组合预测模型。该模型同时利用了GM(1,1)模型对序列趋势因素良好的拟合能力和Markov链模型对残差序列信息的提取能力。为进一步提高该模型的预测精度,用泰勒(Taylor)近似方法和新信息优先的思想对该模型进行了改进。最后,以1991-2014年广东省单位GDP能耗数据实证了该模型的预测效果。