杨翠，刘冲

（安庆师范大学数学与计算科学学院，安徽安庆246133）

改进的GM(1,1)模型在商品进出口贸易问题中的应用

杨翠，刘冲

（安庆师范大学数学与计算科学学院，安徽安庆246133）

针对我国近些年商品进出口额低增长的特性，利用最优平移变换优化原始序列，建立GM(1,1)模型进行预测分析，从结果可看出，优化的灰色模型计算简单，模型更加精确可靠，能对未来我国商品进出口额预测提供更有效的数据依据，具有很好的实际意义。

灰色预测；GM（1，1）模型；进出口贸易；平移变换

近几年来，进出口货物问题是大家最为关注的问题，也是经济学研究的重要课题。定量的对我国进出口货物进行分析和预测，有助于政府提出商品指导价格，平稳物价，同时也为厂商制定生产改革方案提供一定的参照。目前，国内有很多文献对此做过相应的研究，罗来军[1]等利用引力模型对双边贸易问题进行了分析，考虑不同的距离系数使得引力模型在不同区域贸易方面具有很好的应用。文献[2]考虑GMDH（GroupMethod of DataHandle）神经网络模型具有小样本数据的适用性，结合粒子群算法对中国贸易问题进行了预测。文献[3]利用非线性BP神经网络模型预测中国贸易问题，并采用贝叶斯正则化方法提高BP网络的泛化能力，使得模型比一般模型的预测精度更高。此外，采用统计回归改进形式的模型对中国进出口贸易问题进行了分析，预测结果也具有很好实用性[4-5]。这些模型的改进研究主要是针对模型自身的缺陷进行设计，很少有结合一定时期进出口贸易发展趋势来考虑问题。……