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《基于最大-最小貼近度的最優(yōu)組合預(yù)測模型》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、第19卷第2期2010年4月運(yùn)籌與管理OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEV01．19，No．2Apr．2010基于最大一最小貼近度的最優(yōu)組合預(yù)測模型袁宏俊，楊桂元(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院。安徽蚌埠233030)摘要：本文通過引進(jìn)最大一最小貼近度，建立了一種新的相關(guān)性指標(biāo)的最優(yōu)組合預(yù)測模型。針對最大一最小貼近度準(zhǔn)則下的組合預(yù)測模型，理論上研究了它的基本性質(zhì)，即該模型的非劣性組合預(yù)測、優(yōu)性組合預(yù)測、冗余預(yù)測方法的存在性和冗余信息的判定，最后進(jìn)行實(shí)例分析，表明該方法能取得比較好的預(yù)測效果
2、。關(guān)鍵詞：組合預(yù)測；最大一最小貼近度；優(yōu)性組合預(yù)測；冗余方法中圖分類號：0224文章標(biāo)識碼：A文章編號：1007-3221(2010)02一Oll6-07TheCombinationForecastModelBasedontheBiggest—smallestApproachDegreeYUANHong-jun，YANGGui-yuan(SchoolofStatisticsandAppliedMaths，AnhuiUniversityofFinanceandEconomics，BengbuChina，233030)Abstract
3、：Inthispaper，throughtheintroductionofthebiggest-smallestapproachdegree，weestablishanewin—dicatoroftherelevanceoftheoptimalcombinationforecastingmodel．Inviewofthecombinationforecastingmod—elbasedonthebiggest—smallestapproachdegreecriterion，wehavestudieditsbasicproperty
4、theoretically，anddiscussedtheexistenceofnoninferiorcombinationforecasting，superiorcombinationforecasting，rudundantfore—castingandtheredundantinformationdetermination．Finallywemakeananalysisofanexample，．a(chǎn)nditindicatesthatthismethodcanbeeffectiveforbetterforecast．Keywor
5、ds：combinationforecast；biggest—smallestapproachdegree；superiorcombinationforecast，redundantmethod0引言為了有效地利用各種預(yù)測方法所提供的信息，分散預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn)，1969年BatesJ．M．和GrangerC．W．J．首次系統(tǒng)提出組合預(yù)測的理論和方法。由于組合預(yù)測方法可以取得比各單項(xiàng)預(yù)測方法更好的預(yù)測效果，即具有比各單項(xiàng)預(yù)測模型更高的預(yù)測精度，能增強(qiáng)預(yù)測的穩(wěn)定性，一直是國內(nèi)外預(yù)測界研究的熱點(diǎn)課題之一，并取得了大量的研究成果¨’2、4““。
6、目前傳統(tǒng)的組合預(yù)測方法均是直接從改善某種擬合誤差角度提出來的，文獻(xiàn)[5]針對無非負(fù)約束的以誤差平方和達(dá)到最小的最優(yōu)組合預(yù)測模型，提出了劣性組合預(yù)測、非劣性組合預(yù)測、優(yōu)性組合預(yù)測的概念，并利用組合預(yù)測絕對誤差信息矩陣的性質(zhì)判斷簡單平均方法是非劣性組合預(yù)測、優(yōu)性組合預(yù)測的條件。文獻(xiàn)[6，7]討論了組合預(yù)測誤差平方和最小為目標(biāo)的非負(fù)權(quán)重組合預(yù)測模型的性質(zhì)、結(jié)論與求解方法。文獻(xiàn)[9]給出了研究組合預(yù)測方法的另一新途徑，即提出了四收稹日期：2009．06-22基金項(xiàng)目：安徽省教育廳人文社會科學(xué)研究項(xiàng)目資助(2009skl30)作者簡介：衷宏
7、俊(1978．)，男，安徽廬江人．講師．碩士，研究方向：數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)；楊桂元(1957．)，男，安徽蕭縣人．教授，碩士生導(dǎo)師．研究方向：預(yù)測理論與方法、金融計(jì)量分析。第2期袁宏俊，等：基于最大一最小貼近度的最優(yōu)組合預(yù)測模型117種基于相關(guān)性指標(biāo)的最優(yōu)組合預(yù)測模型的研究，與傳統(tǒng)的組合預(yù)測方法有較大的差別。文獻(xiàn)[10一13]給出相關(guān)性指標(biāo)的最優(yōu)組合預(yù)測模型的有效性理論。本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，提出一種新的相關(guān)性指標(biāo)的組合預(yù)測方法，嘗試將模型中各數(shù)據(jù)按決策屬性指標(biāo)無量綱化處理，根據(jù)最大一最小貼近度建立最優(yōu)組合預(yù)測模型，并對該模型進(jìn)行有效性
8、理論研究，提出了非劣性組合預(yù)測、優(yōu)性組合預(yù)測存在的充分條件，冗余預(yù)測方法的存在性及冗余信息的判定，最后給出實(shí)例，表明該方法的有效性和合理性。1基于最大一最小貼近度的組合預(yù)測模型的幾個(gè)概念設(shè)龕。=∑fl茗。為實(shí)際觀測值石。的組合預(yù)測值，z，，z：，?
