高 思 凡

(安徽大学 经济学院，合肥 230601)

0 引 言

在经济社会中，对同一指标数列通常可以采取多种单个预测方法实现建模预测过程，但如果选择的预测方法不一样，往往会出现差异性的表现，其预测精度也会不尽相同。若简单的将预测误差大小作为衡量该方法是否适合该指标数列的标准，即仅仅保留预测精度高的单个预测方法，对于预测误差大、精度低的方法删除或抛弃，可能会造成有用信息的丢失。对于如何避免预测中有效信息的丢失，以及如何更加高效地吸取每种单个预测模型的优秀特质，Bates和Granger[1]在1969年率先给出了解决方案，即通过创建组合预测模型达到充分结合每种单个预测模型所能得到的有效结果。组合预测模型是通过加权的形式将组合中的每种单个方法结合起来，以达到充分利用每种单个预测模型预测值的目的。自从组合预测的观念出现后，国内外许多学者相继提出了多种求解准则下的组合预测模型，其中Clemen[2]提出了以约束最小二乘方法为准则建立模型以提高预测结果的准确性；孙李红等[3]提出以相关系数为准则并通过加权几何平均的形式建立模型。这些文献均验证了组合预测的结果具有更高的稳定性和更高的预测精度。

在组合预测中，不同的权重会带来不同的预测结果，因此权重的确定在组合预测至关重要。组合预测主要分为固定加权和变加权组合预测，方法的不同主要依赖于权重值求解方法的不同。……