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《組合預(yù)測模型時間要素研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、第２３卷第３期運籌與管理Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．３２０１４年６月ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＳＣＩＥＮＣＥＪｕｎ．２０１４組合預(yù)測模型時間要素研究１２，３１沈斌，崔祥民，王天東（１．浙江農(nóng)林大學(xué)經(jīng)管學(xué)院，浙江杭州３１１３００；２．江蘇科技大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江２１２００３；３．南京大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京２１００９３）摘要：為了分析時間因素對組合預(yù)測模型預(yù)測精度的影響，基于對長期內(nèi)各預(yù)測方法預(yù)測精度穩(wěn)定性的考慮，借鑒一維ＡＲ（p）模型建模思路，提出了基于時間因素的組合預(yù)測模型建模方法。實例驗證表明：相
2、對于單個預(yù)測方法，考慮時間因素的組合預(yù)測方法的預(yù)測精度更高，且樣本時間跨度越長，預(yù)測精度也越高。關(guān)鍵詞：組合預(yù)測；時間要素；ＡＲ（p）模型；精度中圖分類號：Ｃ９３４文章標(biāo)識碼：Ａ文章編號：１００７-３２２１（２０１４）０３-０１９０-０７StudyonFactorofTimeabouttheVariableWeightofCombinedForecasting１２，３１ＳＨＥＮＢｉｎ，ＣＵＩＸｉａｎｇ-ｍｉｎ，ＷＡＮＧＴｉａｎ-ｄｏｎｇ（１．SchoolofEconomics＆Management，ZhejiangA＆FUnive
3、rsity，Hangzhou３１１３００，China；２．SchoolofPublicAdministration，JiangsuUniversityofScienceandTechnology，Zhenjiang２１２００３，China；３．SchoolofBusiness，NanjingUniversity，Nanjing２１００９３，China）Abstract：Ｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｆａｃｔｏｒｏｆｔｉｍｅｗｈｉｃｈａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ’ｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ｂａｓ
4、ｅｄｏｎａｌｌｏｆｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄ’ｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｔｈｅｍｏｄｅｌｉｎｇｔｈｏｕｇｈｔｏｆｏｎｅ—ｄｉｍｅｎ-ｓｉｏｎＡＲ（p）ｍｏｄｅｌ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆａｃｔｏｒｏｆｔｉｍｅ．Ｔｈｅｅｘａｍｐｌｅｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆａｃｔｏｒｏｆｔｉｍｅ
5、ｉｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈｅｓｉｎ-ｇｌｅｆｏｒｅｃａｓｔｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｉｆｔｈｅｔｉｍｅｓｐａｎｏｆｓａｍｐｌｅｓｉｓｌｏｎｇｅｒ，ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓｈｉｇｈｅｒ．Keywords：ｃｏｍｂｉｎｅｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ；ｆａｃｔｏｒｏｆｔｉｍｅ；ＡＲ（p）ｍｏｄｅｌ；ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ０引言相對于單個預(yù)測方法而言，組合預(yù)測模型的預(yù)測精度往往更高。很多學(xué)者運用多種方法對組合預(yù)測模型進行了研究。在研究的過程中，得出了很多較為有益的結(jié)論。目前，對組合運用模型，較多地是采用貝葉斯極大似然估計法，權(quán)函
6、數(shù)逼近系數(shù)與最小二乘相結(jié)合的方法，自適應(yīng)組合預(yù)測方法，基于ＡＲ模型參數(shù)估計的最小二乘法等。在以往有關(guān)組合預(yù)測的研究中，往往在對過去多期單項預(yù)測方法預(yù)測值進行賦權(quán)的基礎(chǔ)上，得出本期的變權(quán)組合預(yù)測值。但在進行賦權(quán)時，沒有單獨考慮時間因素的影響，在本文中，將對基于ＡＲ模型參數(shù)估計的最小二乘法進行改進，以分析時間因素對組合預(yù)測模型權(quán)重確定的影響。１文獻綜述［１］李學(xué)全，李春生通過改進模糊變權(quán)重組合預(yù)測算法（ＦＶＷ方法），分析了預(yù)測對象變化趨勢對加權(quán)系數(shù)的影響，在文中，作者引入灰色關(guān)聯(lián)度求變權(quán)組合預(yù)測模型的權(quán)重。曹長修，王景，唐小我對模糊變
7、權(quán)重組合預(yù)測方法進行了研究，模糊判決算法包括３種：（１）最大隸屬度方法；（２）加權(quán)平均判決法；（３）取中收稿日期：２０１２-０８-２８基金項目：國家自然科學(xué)基金（７０７７３０５１）；江蘇省教育廳高校哲學(xué)社會科學(xué)基金（２０１１ＳＪＤ６３００５２）作者簡介：沈斌（１９７９-），男，江蘇省建湖縣人，博士，講師，研究方向為會計預(yù)測。第３期沈斌，等：組合預(yù)測模型時間要素研究１９１位數(shù)方法。在此基礎(chǔ)上，作者提出：為了簡化分析，可以設(shè)計一種對照表來求得權(quán)重的精確值。鄂加強，王［２］耀南等引入預(yù)測相對誤差、預(yù)測對象的變化趨勢、灰色基本權(quán)重和自適應(yīng)
8、調(diào)節(jié)系數(shù)等概念，建立了模糊自適應(yīng)變權(quán)重非線性組合預(yù)測模型。在該模型中，并沒有在開始設(shè)定權(quán)重限制條件，而是在最后對求得的［３］模糊自適應(yīng)權(quán)重進行歸一化處理。周傳世運用基于兩種目的建立目標(biāo)函數(shù)，即：以相對誤差最大值達到最小為目標(biāo)建立目標(biāo)函數(shù)；以絕對誤差
