灰色gm,模型在经济预测中的应用

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1、个人收集整理勿做商业用途灰色GM(1,1)模型在经济预测中地应用江亮(哈尔滨工业大学实验学院2005级机械设计制造及其自动化专业)摘 要:本文针对经济预测数据少,作用机理复杂地特点,利用灰色GM(1,1)模型时间序列预测理论对中国经济收缩年份、过热年份、经济周期3个经济运行要素进行建模预测,并分析了该预测模型在经济预测中地应用.资料个人收集整理,勿做商业用途关键词:灰色GM(1.1)模型;经济增长率;经济预测Greypredictionofeconomybasedongm(1,1)modelJiangLiang(Mechanica

2、lEngineering,2005,HonorsSchool,HarbinInstituteofTechnology)资料个人收集整理,勿做商业用途AbstractAccordingtothecharactersoffeweconomicforecastingdataandcomplicatedactionmechanism,thispapermakesuseofthetimesequencepredictiontheoryofgreygm(1,1)modeltopredictChina’seconomiccontractiony

3、ears,overheatingyearsandeconomiccycle,andanalysestheimportantfunctionofgreypredictionmodelintheeconomicforecasts.资料个人收集整理,勿做商业用途Keywords:greygmmodel;economicgrowthrate;economicforecasting资料个人收集整理,勿做商业用途个人收集整理勿做商业用途经济是国家地命脉和基础,经济预测对整个经济系统地控制、运行和规划具有极其重要地作用,经济运行地安全性、平稳性

4、和高效性很大程度上都依赖于经济预测地精确程度.从国家长远地发展来看,经济预测也是我国建设事业稳步前进地必要条件.资料个人收集整理,勿做商业用途经济增长率预测地核心问题是预测地数学模型,经济预测方法分为经验预测和定量预测.前者主要有专家预测法、类比法和主观概率法等;后者有单耗法、弹性系数法、回归分析法、时间序列法、人工神经网络法及灰色模型法等.资料个人收集整理,勿做商业用途灰色GM(1,1)模型法由于具有所需数据少、计算量小地优点而得到了广泛地应用.部分信息已知、部分信息未知地系统称为灰色系统,灰色系统理论广泛地应用于机械、农业、电

5、力和经济.灰色系统理论把一切随机过程看作是在一定范围内变化地、与时间有关地灰色过程,将离散地原始数据整理成具有规律性地生成数列,然后再进行研究.对灰色过程建立地模型称为灰色模型,即GM.资料个人收集整理,勿做商业用途经济系统是一种典型地灰色系统,具有预测数据少,作用机理复杂地特点.因此,利用灰色GM(1,1)模型对经济收缩年份、过热年份、经济周期3个经济运行要素进行建模预测不失为一种可取地方法.资料个人收集整理,勿做商业用途1GM(1,1)模型建模机理1.1GM(1,1)定义型地形式GM(1,1)是最常用、最简单地一种灰色模型,它

6、是由一个只包含单变量地微分方程构成地模型,是GM(1,N)地一个特例.资料个人收集整理,勿做商业用途由文献1可知,设已知历史经济增长率地原始数据序列为GM(1,1)建模序列,,(1)利用一次累加生成1-AGO,设为地AGO序列,,;,(2)令为地均值(MEAN)序列,,(3)则GM(1,1)地定义型,即GM(1,1)地灰微分方程模型为(4)灰导数发展白化灰作用量系数背景值1.2GM(1,1)模型参数辨识GM(1,1)地定义型为(5)以代入上式,有个人收集整理勿做商业用途(6)上面地方程可以转化为下述地矩阵方程,,,(7)其中为数据

7、矩阵,为数据向量,为参序号123456789101112年份197119721973197419751976197719781979198019811982增长率7.0%3.8%7.9%2.3%8.7%-1.6%7.6%11.7%7.6%7.8%5.2%9.1%序号131415161718192021222324年份198319841985198619871988198919901991199219931994增长率10.9%15.2%13.5%8.8%11.6%11.3%4.1%3.8%9.2%14.2%14.0%13.1%序号

8、252627282930313233343536年份199519961997199819992000200120022003200420052006增长率10.9%10.0%9.3%7.8%7.6%8.4%8.3%9.1%10.0%10.1%10.

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