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组合预测方法简介及其实证分析

王凤飞  
【摘要】:在实际的预测中,当所要预测的问题是一个复杂系统时,如果我们只选用某一传统的单预测方法,只能从某个角度来反应一些信息,而忽略了其他方面的信息。因此,J.M. Bates和C. W. J. Granger提出了一种较为科学的预测方法,即组合预测,就是对同一问题用不同的预测方法,并加以适当的组合,这样就充分利用各方法提供的有用信息,达到提高预测精度的目的。 本文主要讨论了组合预测的基本原理和方法,并对其进行了应用。首先,概述了预测的基本理论知识,对预测的基本概念,步骤进行了细致的学习。其次,对一些传统的单预测方法进行论述,如:多元回归预测法、时间序列预测法、灰色模型预测法和人工神经网络模型预测法,并且分析对比了各自的优缺点,引出了组合预测思想,进一步对组合预测方法及其权重的确定进行了深入的讨论。然后,通过实际的预测问题,选取了线性回归预测、三次指数平滑预测和GM(1,1)模型预测三种方法进行了预测,以文中提到的最小误差平方和为准则来求得单预测在组合预测中所占的权重系数,就可对三种单预测方法进行线性组合预测,构造了组合预测的模型并进行预测。最后,分析结果,结果表明该模型可以作为预测的有效工具。


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