厦门市第三产业增加值增长预测——二次曲线指数平滑模型在第三产业增加值预测中的应用

服务业又称第三产业,根据世界银行公布的数据,目前全球第三产业增加值占GDP比例的平均值超过60%,一些发达国家接近或超过70%。从吸纳就业来看,服务业已成为吸纳就业的主要渠道,本文旨在提出一种第三产业增加值预测的平滑预测方法,即根据厦门市改革开放以来第三产业增加值的时间序列趋势,确定二次曲线指数平滑预测模型,通过比较预测均方误差大小确定合适的α值求解模型动态参数,并对2010年厦门市第三产业增加值做出预测。

大坝变形的二次曲线指数平滑法预测

指数平滑法是最常用的预测方法之一，它一般包括移动算术平均法、单指数平滑法、线性指数平滑法、季节性指数平滑法及二次曲线指数平滑法等。不同的平滑法适用于不同的时间趋势序列，而本文所提及的二次曲线指数平滑法则适用于非稳定的时间序列。

重庆市GDP值的趋势预测分析——基于指数平滑法

基于指数平滑法,结合重庆市近10年每年的第一季度的GDP值,预测未来一两年中第一季度重庆市在正常情况下的GDP值,分析2018年下半年重庆市开展首届智博会后GDP的变化情况。结果表明:重庆市开展智博会对GDP的增长情况稍有影响。该模型适用于短期预测,效果明显,有一定的参考价值。

二次指数平滑法中确定初始值的简便方法

在利用二次指数平滑法建立趋势预测模型时,必须合理确定初始平滑值.确定初始平滑值比较复杂繁琐 用初期指标值替代初始平滑值是一种简便的处理方法.通过推导,论证了这一方法的可行性,并给出了适用条件.

人口总数预测的二次曲线模型

利用指数平滑法,结合本溪市1990～1999年人口总数的统计资料建立了本溪市人口总数预测的二次曲线模型,并利用此模型给出了未来几年内本溪市人口总数的预测值。

经济预测中的指数平滑法

指数平滑法是回归分析和时间序列相结合的一种预测方法。华伯泉同志在《统计研究》1986年第2期中介绍了这种方法,但没有解决平滑常数和初始统计量的合理确定问题,也没有提到模型和实际数据是否适合的检验问题;并且以普通回归方程中y的预测区间代替指数平滑法中Z的预测区间,这是不合适的。本文试图解决这些问题,并研究K个观测值总和的预测区间。 -、以时间为独立变量的回归模型 设Zn+j表示在时间n+j的观测值,考虑如下形式的模型:

基于灰色关联度和Shapley值的区间组合预测模型及其应用

在不确定环境下,区间数是复杂系统一种信息表达形式.论文在单项区间预测的基础上,提出单项预测方法与实际值序列之间的灰色关联度作为精度的度量准则,构建区间型组合预测模型.考虑模型求解的复杂性,从对策论的角度出发,把组合预测方法视为一个合作对策,单项预测方法视为合作对策的局中人,灰色关联度作为度量合作对策的收益函数,按照合作对策中Shapley值法在各单项预测模型中进行分配,从而给出组合预测权系数确定的新思路.为了验证模型的有效性,利用西德克萨斯中质原油现货价格,针对论文提出的组合模型进行比较分析,计算结果验证了论文提出的模型的可行性与有效性.

指数平滑预测法研究新结果

指数平滑预测法研究新结果合肥经济技术学院汪琥庭指数平滑预测法，由于具有简单易懂、计算和存储费用低廉、模型分量和参数对使用者具有较直观的含义等优点，因而近年来在我国的许多研究领域获得了广泛的应用。“预测方法和技术的应用研究”课题组的一项研究表明，在各种...

应用修正的指数平滑法进行文献流通量预测

本文通过文献流通量预测的实践,探讨了应用季节系数修正三次指数平滑预测值进行预测的问题。从而为拓展情报学研究方法进行了有益的尝试。

指数平滑预测法的运用

指数平滑预测法是用指数折扣加权平均的方法对一个动态数列进行递推预测的方法,在经济管理中有广泛的应用。本文着重研究了平滑系数α值和初始值S_0的确定问题,并以实例说明指数平滑预测法的运用。

基于二次指数平滑预测法的客车市场预测

客车行业的预测多停留在定性化。本文引入二次指数平滑预测法,对客车行业的市场需求量进行量化预测。

统计预测中的指数平滑法

运用最小平方法求出时间数列的趋势线进行预测时,时间数列所反映的过去各个时间的经济信息都是相等地影响预测值的。它不能正确地反映近期的经济信息要比远期的经济信息影响趋势变化重要得多的客观事实。在预测中如何正确处理这个问题呢?一般是采用合理的加权法,即对过去的近期数据比对远期数据给以较大的权数。指数平滑法就是目前普遍应用的一种趋势预测法。现就指数平滑法的由来、计算方法和应用介绍如下:

指数平滑法改进灰色模型及其在形变数据分析中的应用

基于指数平滑方法, 提出改造短形变观测值序列方法, 该方法既充分利用了观测序列中的有用信息, 又大大减少其随机性; 对灰色模型的背景值计算方法进行了改进, 将原始观测数据序列变换成规律性强的呈指数变化的序列. 实例分析表明, 指数平滑改进的灰色预测模型有较高的预测精度.

指数平滑法

在经济预测中,经常遇到的是一组按时间顺序排列的统计数据。例如,汽车配件的逐月销售量统计资料,历年汽车生产量,等等。这一类数据称为时间序列数据,有时又简称为时间序列,常用字母y1,y2,……,yT 表示,T 为数据长度（即数据个数）。

指数平滑常数的特性及其选择

指数平滑法是短期经济预测中一种极为有效的方法,尤其适用于没有季节效应的时间序列预测,效果尤佳。在应用指数平滑法预测时,平滑常数α的选择是否适宜,直接影响到预测效果的好坏,本文就平滑常数α的特性和选取原则进行有关的讨论,并介绍几种较为常用的选择方法。

指数平滑法在产量趋势预报中应用的探讨

时间趋势产量预报是作物产量气象预报中很重要的一部分。本文采用一种递推型模型——指数平滑法进行时间趋势产量的预报。它对近期样本给予较大权重,从而可以较好地拟合产量序列的历史演变,并具有一定的外推功能。大量产量资料的应用试验表明,我国多数地区使用该方法时可将初始时刻的产量实测值取为初始平滑值;若产量序列变化较平稳,则加权系数取值较小,样本可直接进行指数平滑,反之,加权系数变大,样本亦需进行适当的预处理。通过与其它常用方法的比较,认为该方法可作为一种作物趋势产量模拟及短期预测的方法加以应用。

对安徽省工农业总产值的預測

最近我们根据1952年至1982年我省工捷业总产值资料(按1980年不变价格换算为指数形式),采用时间回归的方法,对本世纪末的工农业总产值进行了趋势预测。在预测中,我们试用了可编程序的PC1211袖珍电子计算机,大大地提高了计算效率。预测结果,与我省国民经济发展长期规划的目标比较接近。

基于Shapley值的中国电力需求组合预测模型

针对中国1997-2013年的电力消费量，采用3次指数平滑模型和ARIMA模型分别进行了建模与拟合分析，通过合作对策理论中的Shapley值法求解了两模型所占权重，从而构建了所需组合模型，并用该组合模型预测了2015年和2016年的中国电力需求量．实例结果表明，组合模型有着更高的拟合精度，拟合相对误差平均值仅为1．52％．

指数平滑法中关于平滑系数的几点教学体会

指数平滑法在《市场预测与决策》这门课程中,属于经验判断分析法、时间序列预测法及相关分析法三大预测法中第二大类方法中的其中一种。这一方法与其它时间序列法相比由于不需要贮存 n 期的实际历史资料,在 t 期预测 t+1 期的数值时,只要有 t 期的实际值和 t 期的预测值两个数值,再由预测者选用一个较合理的平滑系数即可进行预测。正因为这一方法既简捷又方便,故它在实际预测中占有较重要的位置,在教学中也具有较重要的地位。