基于邻近度的安徽省人均GDP组合预测模型*
2019-08-27李燕飞郭海艳
重庆工商大学学报(自然科学版) 2019年4期
李燕飞, 吴 涛,2**, 郭海艳
(1.安徽大学 数学科学学院,合肥230601;2.安徽大学 计算机智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039)
0 引 言
尽管目前中国经济下行压力有所加大,部分企业经营困难较多,长期积累的风险隐患有所暴露,但习近平主席明确表示,对中国经济发展前景,大家完全可以抱着乐观态度。安徽省作为中部大省,对安徽未来几年人均GDP合理预测可窥得中国经济发展一斑。单一的预测方法得到的结果不够准确,而将预测结果加权组合则会得到更好的预测结果。Bates J M和Granger C W J[1]在1969年首次提出了组合的概念,而后国内外许多学者开始研究组合预测模型。唐小我[2]用组合预测误差平方和极小化来确定最优加权系数,并导出了简单平均预测是最优组合预测的条件。陈华友[3]基于预测方法有效度的概念,建立了改进的组合预测模型,并给出其线性规划的解法。谢开贵等[4]给出了基于最小二乘和最小一乘准则的线性回归组合预测模型, 然后应用最小二乘原理得到权系数最小二乘估计值。
介绍了组合预测邻近度的概念并证明了邻近度的相关性质,随后引入了一种新的组合权系数求解方法MEM算法[5-6]建立了基于邻近度的组合预测模型。组合预测的关键问题是求出各单项预测加权平均系数,普通的组合预测模型是以误差平方和离差绝对值最小为准则建立起来的,然而这些组合预测模型对于不遵循大多数样本所显示的相同关系的离群值不具有鲁棒性,且在不对称分布情况下,由于限制了权系数和为1,因此在各单项预测的结果一致偏大或偏小时,难以得到精确的预测结果。……
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