中国宏观经济分析与预测模型-CMAFM模型
附录一
中国宏观经济分析与预测模型—CMAFM模型
（一）CMAFM模型的结构设计和变量体系
中国宏观经济分析与预测模型（China’s Macroeconomic Analysis and Forecasting Model—CMAFM模型，以标准IS-LM-AS模型为理论核心，依次估计中国消费需求函数、固定资产投资需求函数、存货投资需求函数、净出口需求函数和货币需求函数而建立中国IS-LM模型，拟合附加预期的中国菲利浦斯曲线而建立卢卡斯函数形式的中国AS函数。CMAFM模型建立中国税收政策规则和货币供应规则，并且以政府支出与狭义货币供应输入中国需求管理政策冲击。
在表1(a)的SNA体系原始变量基础上，定义如表1(b)所示的CMAFM模型变量，进而使用GDP平减指数缩减CMAFM模型（国内）名义变量而核算相应真实变量, 最终形成如表1(c)所示的CMAFM模型直接输入变量体系。表1的基础数据来源，包括中国国家统计局（NBS）《中国统计年鉴》、国际货币基金组织“International Financial Statistics”（IFS）与世界贸易组织（WTO）统计数据“https://www.wendangku.net/doc/ff5903366.html,/statistics”。
表1(a) SNA体系原始变量
表1(b) CMAFM模型变量定义
表1(c) CMAFM模型变量体系
（二）CMAFM模型的单方程估计
使用OLS方法在1981-2010年间单方程估计CMAFM 模型，取得其2011年版计量模型。定义离散型时间变量T，1981年 T = 1，2010年 T = 30；定义虚拟制度变量DUM，从通货膨胀第一峰值年1988年至第二峰值年1994年DUM = 1，其他年度DUM = 0，以体现中国经济从计划经济向市场经济快速过渡的结构跃迁影响。
（1）居民可支配收入定义式
PDYR
t = YR
t
- GTXR
t
（2）居民消费需求函数
logPRIVCR
t = 0.544863 + 0.518480·logPRIVCR
t-1
+ 0.398955·logPDYR
t
(4.547775) (4.396416) (3987010)
+ [MA(1) = 0.567104]
(3.072457)
R2 = 0.999081，adj R2 = 0.998975，SE = 0.023080，DW = 1.811843。（3）固定投资需求函数
logFCIR
t = - 3.101784 - 0.006635·(R3
t
- INFL
t
) + 1.205078·logYR
t-1
(-11.22306)(-3.595096) (43.36692) + [MA(1) = 1.227950，MA(2) = 0.235609]
(409.9068) (1.921974)
R2 = 0.997953，adj R2 = 0.997626，SE = 0.050528，DW = 1.888332。
（4）存货投资需求函数
INVR t /YR t = 0.091070 + 0.866837·(INVR t-1/YR t-1) - 0.85419·DUM·(INVR t-2/YR t-2)
(4.936805) (10.96565) (-4.745440)
- 0.002345·(R3t - INFL t )+ 0.003222·DUM·(R3t - INFL t ) - 0.008245·logYR t (-6.102240) (5.933692) (-5.229284) + 0.006871·DUM·logYR t-1 + [MA(1) = - 0.934982]
(4.309259) (-11.09233) R 2 = 0.917829，adj R 2 = 0.891984，SE = 0.008756，DW = 2.004016。
（5）净出口需求函数
NEXR t /YR t = - 0.871202 + 0.490560·Δ(NEXR t-1/YR t-1)- 0.222879·ΔlogYR t (-6.628577) (4.424622) (-2.788683)
- 0.071994·logYR t-1 - 0.131861·log(SDRE t /P t ) + 0.141218·log(WT t ·USDE t /P t ) (-3.748605) (-6.203498) (5.193592) R 2
= 0.893110，adj R 2
= 0.870841，SE = 0.010442，DW = 2.093231。 （6）国民收入平衡方程
YR t = PRIVCR t + FCIR t + INVR t + NEXR t + GR t
（7）货币需求函数
R3t - INFL t = 3.490945 - 0.878294·ΔINFL t - 0.642412·INFL t-1 + 0.145358·INFL t-2
(5.922416)(-18.61669) (-9.119648) (2.728386)
- 3.554025·log(M2R t /YR t ) + [MA(1) = 0.878709，MA(2) = 0.373702] (-4.095526) (6.742820) (2.363363)
R 2 = 0.953801，adj R 2 = 0.941750，SE = 0.933644，DW = 1.993795。
（8）菲利浦斯曲线
ΔINFL t = - 3.138770 - 0.554348·DUM·INFL t-1 –0.484700·INFL t-2 + 50.71158·ΔlogYR t
(-3.019363)(-2.901378) (-11.42152) (4.591716)
+ 54.39335·DUM·ΔlogYR t-1 + [MA(1) = - 0.966402]
(11.68839) (-24.72524)
R 2 = 0.819313，adj R 2 = 0.781670，SE = 1.935943，DW = 2.293635。 （9）税收制度方程
GTXR t /PDYR t = 0.241032 - 0.010969·DUM - 0.008492·T + 0.000206·T 2
(16.57380)(-3.117679) (-5.645057) (4.496345)
+ 0.181747·ΔlogYR
t
+ [MA(1) = 0.989870]
(1.917668) (49168.21)
R2 = 0.926933，adj R2 = 0.911711，SE = 0.008325，DW = 1.97135。
（10）货币调整方程
log(M2R
t /YR
t
) = 0.027580 + 0.971921·log(M2R
t-1
/YR
t-1
) + 0.631081·Δlog(M1R
t
/YR
t
)
(3.563824) (69.10753) (6.904695)
+ [MA(1) = 0.748068]
(6.279505)
R2 = 0.998200，adj R2 = 0.997992，SE = 0.021398，DW = 2.131475。
CMAFM模型不包含ARMA过程的可计算结构方程体系如表2所示，包括IS 曲线、LM曲线、AS函数与政策规则板块，各结构系数C均为正值形式。
（三）CMAFM的历史模拟误差和动态乘数分析
依据表2的结构方程体系，CMAFM模型同时静态预测和动态预测1981-2010年间主要内生变量的历史数据，其历史模拟误差如表3所示。在动态预测基础上，CMAFM模型动态模拟国民收入在30年调整时期内对政府支出持久增加和狭义货币供应暂时增加的冲击—响应过程，其时间路径如图1所示。
表3 CMAFM模型历史模拟误差
静态历史模拟
动态历史模拟
图1 中国政府支出与货币供应动态乘数
中国政府支出动态乘数ΔYR
t /ΔGR
t-i
和狭义货币供应动态乘数ΔYR
t
/ΔM1R
t-i
均呈现稳定收敛趋势；其中，狭义货币供应的暂时冲击导致国民收入在过度调整（over-shooting）后可能向负值收敛，蕴含非中性的长期货币政策需求管理效应。为去除收入变量和政策变量的时间趋势，图1跟踪动态乘数的弹性形式Δ
logYR
t /ΔlogGR
t-i
和ΔlogYR
t
/ΔlogM1R
t-i
。
多元线性回归模型的案例分析
1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ，鸡肉价格P 1，猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/千 克 X/ 元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/千克 X/元 P 1/(元/ 千克) P 2/(元/ 千克) P 3/(元/千克) 1980 2.78 397 4.22 5.07 7.83 1992 4.18 911 3.97 7.91 11.40 1981 2.99 413 3.81 5.20 7.92 1993 4.04 931 5.21 9.54 12.41 1982 2.98 439 4.03 5.40 7.92 1994 4.07 1021 4.89 9.42 12.76 1983 3.08 459 3.95 5.53 7.92 1995 4.01 1165 5.83 12.35 14.29 1984 3.12 492 3.73 5.47 7.74 1996 4.27 1349 5.79 12.99 14.36 1985 3.33 528 3.81 6.37 8.02 1997 4.41 1449 5.67 11.76 13.92 1986 3.56 560 3.93 6.98 8.04 1998 4.67 1575 6.37 13.09 16.55 1987 3.64 624 3.78 6.59 8.39 1999 5.06 1759 6.16 12.98 20.33 1988 3.67 666 3.84 6.45 8.55 2000 5.01 1994 5.89 12.80 21.96 1989 3.84 717 4.01 7.00 9.37 2001 5.17 2258 6.64 14.10 22.16 1990 4.04 768 3.86 7.32 10.61 2002 5.29 2478 7.04 16.82 23.26 1991 4.03 843 3.98 6.78 10.48 （1） 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型： 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ （2） 请分析，鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析，过程如下： 输出结果如下：
第八章 干预分析模型预测法
第八章 干预分析模型预测法 基本内容 一、干预模型概述 （1）干预模型简介 ①干预的含义：时间序列经常会受到特殊事件及态势的影响，称这类外部事件为干预。 是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与 历史实际值拟合程度的优劣。 ②研究干预分析的目的：从定量分析的角度来评估政策干预或突发事件对经济环境和经济过程的具体影响。 （2）干预分析模型的基本形式 ①干预变量的形式： 干预分析模型的基本变量是干预变量，有两种常见的干预变量：一种是持续性的干预变量，表示T 时刻发生以后, 一直有影响，这时可以用阶跃函数表示，形式是： ???? ?≥<=）干预事件发生之后（ ）干预事件发生之前（ T t T t S T t ,1,0 第二种是短暂性的干预变量，表示在某时刻发生, 仅对该时刻有影响, 用单位脉冲函数表示， 形式是： ?? ?? ?'≠'==' ）其它时间（）干预事件发生时（ T t T t P T t ,0,1 ②干预事件的形式 干预事件虽然多种多样，但按其影响的形式，归纳起来基本上有四种类型： a. 干预事件的影响突然开始，长期持续下去 设干预对因变量的影响是固定的，从某一时刻T 开始，但影响的程度是未知的，即因变量的大小是未知的。这种影响的干预模型可写为 T t t S Y ω= ω表示干预影响强度的未知参数。t Y 不平稳时可以通过差分化为平稳序列，则干预模型可 调整为 T t t S Y B ω=-)1( 其中B 为后移算子。如果干预事件要滞后若干个时期才产生影响，如b 个时期，那么干预模型可进一步调整为 T t b t S B Y ω= b. 干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去 有时候干预事件突然发生，并不能立刻产生完全的影响，而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。这种形式的最简单情形的模型方程为 10,1<<-= δδωT t t S B B Y
预测模型分类
预测模型分类及优缺点分析 灰色(系统)预测模型 神经网络预测模型 趋势平均预测法 1 微分方程模型 当我们描述实际对象的某些特性随时间(或空间)而演变的过程、分析它的变化规律、预测它的未来性态、研究它的控制手段时,通常要建立对象的动态微分方程模型。微分方程大多是物理或几何方面的典型.问题,假设条件已经给出,只需用数学符号将已知规律表示出来,即可列出方程,求解的结果就是问题的答案,答案是唯一的,但是有些问题是非物理领域的实际问题,要分析具体情况或进行类比才能给出假设条件。作出不同的假设,就得到不同的方程。比较典型的有:传染病的预测模型、经济增长预测模型、正规战与游击战的预测模型、药物在体内的分布与排除预测模型、人口的预测模型、烟雾的扩散与消失预测模型以及相应的同类型的预测模型。其基本规律随着时间的增长趋势是指数的形式,根据变量的个数建立初等微分模型。微分方程模型的建立基于相关原理的因果预测法。该法的优点:短、中、长期的预测都适合,而.既能反映内部规律,反映事物的内在关系,也能分析两个因素的相关关系,精度相应的比较高,另外对初等模型的改进也比较容易理解和实现。该法的缺点:虽然反映的是内部规律,但是由于方程的建立是以局部规律:的独立性假定为基础,故做中长期预测时,偏差有点大,而且微分方程的解比较难以得到。 2 时间序列法 将预测对象按照时问顺序排列起来,构成一个所谓的时间序列,从所构成的这一组时间序列过去的变化规律,推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律,就是时间序列预测法。时间序列预测一般反映三种实际变化规律:趋势变化、周期性变
化、随机性变化。考虑一组给定的随时间变化的观察值,t=1,2,3,?,n},如何选取合适模型预报,t=n+1,n+3, n+k}的值。 上面的模型统称ARMA模型,是时间序列建模中最重要和最常用的预测手段。 事实上,对实际中发生的平稳时间序列做恰当的描述,往往能够得到自回归、滑动平均或混合的模型,其阶数通常不超过2。时间序列模型其实也是一种回归模型,属于定量预测,其基于的原理是,一方面承认事物发展的延续性,运用过去时间序列的数据进行统计分析就能推测事物的发展趋势;另一方面又充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性,为了消除随机波动的影响,利用历史数据,进行统计分析,并对数据进行适当的处理,进行趋势预测。优点是简单易行,便于掌握,能够充分运用原时间序列的各项数据,计算速度快,对模型参数有动态确定的能力,精度较好,采用组合的时间序列或者把时间序列和其他模型组合效果更好。缺点是不能反映事物的内在联系,不能分析两个因素的相关关系,常数的选择对数据修匀程度影响较大,不宜取得太小,只适用于短期预测 3 灰色预测理论模型 灰色预测的基本思路是将已知的数据序列按照某种规则构成动态或非动态的 白色模块,再按照某种变化、解法来求解未来的灰色模型。它的主要特点是模型使用的不是原始数据序列,而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型(GM),即对原始数据作累加生成(或其他方法生成)得到近似的指数规律再进行建模的模型方法。优点是不需要很多的数据,一般只需要4个数据就够,能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题;能利用微分方程来充分挖掘系统的本质,精度高;能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成数列,运算简便,易于检验,具有不考虑分布规律,不考虑变化趋势。缺点是只适用于中长期的预测,只适合指数增长的预测,对波动性不好的时间序列预测结果较差。 4 BP神经网络模型
一元线性回归模型案例分析
一元线性回归模型案例分析 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
弹簧质量块模型过程分析
过程分析之弹簧 如图11所示，两个木块质量分别为m 1和m 2，两轻质弹簧的劲度系数分别为k 1和k 2，上面木块压在上面的弹簧上（但不拴接），整个系统处于平衡状态，现缓慢向上提上面的木块，直到它刚离开上面的弹簧，在这过程中下面木块移动的距离 A ． 1 1k g m B. 22k g m C. 2 1k g m D. 22k g m 如图所示，劲度系数为2k 的轻弹簧B 竖直固定在桌面上．上端连接一个质量为m 的物体，用细绳跨过定滑轮将物体m 与另一根劲度系数为1k 的轻弹簧C 连接。当弹簧C 处在水平位置且没发生形变时．其 右端点位于a 位置。现将弹簧C 的右端点沿水平方向缓慢拉到b 位置时，弹簧B 对物体m 的弹力大小为 mg 3 2 ，则ab 间的距离为________。 如图所示，两根轻弹簧AC 和BD ，它们的劲度系数分别为k1和k2，它们的D 端分别固定在质量为m 的物体上，A 、B 端分别固定在支架和正下方地面上，当物体m 静止时，上方的弹簧处于原长；若将物体的质量增加了原来的2倍，仍在弹簧的弹性限度内，当物体再次静止时，其相对第一次静止时位置下降了 （ ） A ． B ． C ． D ． 如图10所示，劲度系数为k 1的轻质弹簧两端分别与质量为m 1 、m 2 的物块1、2拴接，劲度系数为k 2的轻质弹簧上端与物块2拴接，下端压在桌面上（不拴接），整个系统处于平衡状态。现施力将物块1缓慢地竖直上提，直到下面那个弹簧的下端刚脱离桌面，在此过程中物块2的重力势能增加了多少？物块1的重力势能增加了多少？ m 1 m 2 K 2 K 1 图11 m 1 m 2 1 2 k 1 K 2 图10
多元线性回归模型案例分析
多元线性回归模型案例分析 ——中国人口自然增长分析一·研究目的要求 中国从1971年开始全面开展了计划生育,使中国总和生育率很快从1970年的降到1980年,接近世代更替水平。此后，人口自然增长率（即人口的生育率）很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系，与经济生活息息相关，为了研究此后影响中国人口自然增长的主要原因，分析全国人口增长规律，与猜测中国未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。 影响中国人口自然增长率的因素有很多，但据分析主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。 二·模型设定 为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表；选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。 从《中国统计年鉴》收集到以下数据（见表1）： 表1 中国人口增长率及相关数据
， 设定的线性回归模型为： 1222334t t t t t Y X X X u ββββ=++++ 三、估计参数 利用EViews 估计模型的参数，方法是： 1、建立工作文件：启动EViews ，点击File\New\Workfile ，在对 话框“Workfile Range ”。在“Workfile frequency ”中选择“Annual ” (年 年份 @ 人口自然增长率 （%。） 国民总收入 （亿元） 居民消费价格指数增长 率（CPI ）% 人均GDP （元） 1988 15037 1366 1989 … 17001 18 1519 1990 18718 1644 1991 【 21826 1893 1992 26937 2311 1993 . 35260 2998 1994 48108 4044 1995 — 59811 5046 1996 70142 5846 1997 ~ 78061 6420 1998 83024 6796 1999 【 88479 7159 2000 98000 7858 2001 [ 108068 8622 2002 119096 9398 2003 ： 135174 10542 2004 159587 12336 2005 、 184089 14040 2006 213132 16024
案例分析 一元线性回归模型
案例分析报告 （2014——2015学年第一学期） 课程名称：预测与决策 专业班级：电子商务1202 学号： 2204120202 学生姓名：陈维维 2014 年 11月 案例分析（一元线性回归模型） 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用，居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲，消费需求的具体内容主要体现在消费结构上，要增加居民消费，就要从研究居民消费结构入手，只有了解居民消费结构变化的趋势和规律，掌握消费需求的热点和发展方向，才能为消费者提供良好的政策环境，引导消费者合理扩大消费，才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调，才能推动国民经济平稳、健康发展。例如，2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为11242.85元，?最低的青海省仅为人均8192.56元，最高的上海市达人均19397.89元，上海是黑龙江的2.37倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定?
我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费，由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异，并不是城镇居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。 为了与“城镇居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 以下是2008年各地区城镇居民人均年消费支出和可支配收入表
灰度预测模型详解举例分析
灰色系统预测 重点内容：灰色系统理论的产生和发展动态，灰色系统的基本概念，灰色系统与模糊数学、黑箱方法的区别，灰色系统预测GM（1，1）模型，GM（1，N）模型，灰色系统模型的检验，应用举例。 1灰色系统理论的产生和发展动态 1982邓聚龙发表第一篇中文论文《灰色控制系统》标志着灰色系统这一学科诞生。 1985灰色系统研究会成立，灰色系统相关研究发展迅速。 1989海洋出版社出版英文版《灰色系统论文集》，同年，英文版国际刊物《灰色系统》杂志正式创刊。目前，国际、国内200多种期刊发表灰色系统论文，许多国际会议把灰色系统列为讨论专题。国际著名检索已检索我国学者的灰色系统论著500多次。灰色系统理论已应用范围已拓展到工业、农业、社会、经济、能源、地质、石油等众多科学领域，成功地解决了生产、生活和科学研究中的大量实际问题，取得了显著成果。 2灰色系统的基本原理 2.1灰色系统的基本概念 我们将信息完全明确的系统称为白色系统，信息未知的系统称为黑色系统，部分信息明确、部分信息不明确的系统称为灰色系统。 系统信息不完全的情况有以下四种： 1.元素信息不完全 2.结构信息不完全 3.边界信息不完全 4.运行行为信息不完全 2.2灰色系统与模糊数学、黑箱方法的区别 主要在于对系统内涵与外延处理态度不同； 研究对象内涵与外延的性质不同。 灰色系统着重外延明确、内涵不明确的对象，模糊数学着重外延不明确、内涵明确的对象。 “黑箱”方法着重系统外部行为数据的处理方法，是因果关系的
两户方法，使扬外延而弃内涵的处理方法，而灰色系统方法是外延内涵均注重的方法。 2.3灰色系统的基本原理 公理1：差异信息原理。“差异”是信息，凡信息必有差异。 公理2：解的非唯一性原理。信息不完全，不明确地解是非唯一的。 公理3：最少信息原理。灰色系统理论的特点是充分开发利用已有的“最少信息”。 公理4：认知根据原理。信息是认知的根据。 公理5：新信息优先原理。新信息对认知的作用大于老信息。 公理6：灰性不灭原理。“信息不完全”是绝对的。 2.4灰色系统理论的主要内容 灰色系统理论经过10多年的发展，已基本建立起了一门新兴学科的结构体系，其主要内容包括以“灰色朦胧集”为基础的理论体系、以晦涩关联空间为依托的分析体系、以晦涩序列生成为基础的方法体系，以灰色模型（G ，M ）为核心的模型体系。以系统分析、评估、建模、预测、决策、控制、优化为主体的技术体系。 灰色关联分析 灰色统计 灰色聚类 3灰色系统预测模型 灰色预测方法的特点表现在：首先是它把离散数据视为连续变量在其变化过程中所取的离散值，从而可利用微分方程式处理数据；而不直接使用原始数据而是由它产生累加生成数，对生成数列使用微分方程模型。这样，可以抵消大部分随机误差，显示出规律性。 3.1灰色系统理论的建模思想 下面举一个例子，说明灰色理论的建模思想。考虑4个数据，记为)4(),3(),2(),1()0()0()0()0(X X X X ，其数据见下表： 序号 1 2 3 4
管理沟通之过程模型分析
海南大学 管理沟通课程论文 题目：管理沟通之过程模型分析 作者：你大爷 学号：20124525083100 56 学院：***学院 专业：&&&&&&&&&&& 时间：201……年****
管理沟通之过程模型分析 ----以“笔头沟通”技能为例【摘要】：管理沟通对于每一个管理者来说都至关重要，如影随形，无处 不在，它是管理者职业生涯中最重要的组成部分。它解决的是现实管理 活动中发生的组织与组织之间、人与人之间、人与组织之间的沟通问题。 管理沟通区别于其他类型的沟通就在于它强调沟通是一个系统的过程， 这一过程主要涉及信息的编码，译码和沟通渠道等关键步骤。本文以“笔 头沟通”这一沟通形式为例，分析了在管理沟通过程模型下的不同环节所 承担的任务和注意事项。旨在提高对管理沟通的认识，提高沟通技巧。 【关键词】：管理沟通、过程模型、面谈、技巧 一、过程模型简述： 管理沟通是沟通主体向受众传递信息并获得对方反馈的过程，该过程是受众、信息源、信息、目标、环境、媒介和反馈等七个基本要素的系统 整合，其中，编码、译码、沟通渠道是沟通过程取得成功的关键环节，它 始于主体发出信息，终于得到反馈。所以，一个完整的沟通其实是一个信 息传递和反馈的过程，只有当信息从信息源发出，经由信息传递渠道，到 达目标受众，并由目标受众反馈给信息源才算是一个完整的管理沟通过程。 因此，沟通过程中仅仅只有信息是远远不够的，只有当信息招致受众作出 你期望的反应时才算成功，这也是管理沟通最为关键的一点，是管理沟通 区别于其他类型沟通的本质区别。 管理沟通的过程模型的七大基本要素要求在沟通过程中必须要经历五个重要环节。一是：沟通客体分析；这一环节主要是针对七要素中的受 众要素，即要首先搞清楚信息受众是谁，要明确受众的需求、了解受众接 受信息的特点，尤其是受众作为信息沟通过程中的译码者，其译码能力直 接决定了他能否准确的理解信息（这一点对于采取何种沟通方式至关重要，例如，你不可能对一个不识字的受众采取书面沟通的方式）。二是：沟通 主体（信息编码任务的主要承担者）分析；主要是针对信息源要素和目标 要素，即信息发出者，这一环节中要明确沟通目标和信息是什么以及有着 怎样的特点（这是为信息组织做准备）。三是：信息组织分析；这主要是 针对信息本身，即如何对信息进行编码，以何种形式进行信息的编码。四 是：沟通渠道分析；这一环节主要是针对媒介和反馈这两个基本要素，沟 通渠道分析即是对信息传播媒介的选择，根据受众和信息的特点以及沟通 的目标正确的选择沟通渠道往往能够使沟通达到事半功倍的效果，而且，
预测模型
预测模型 预测模型就是根据实测的几个周期的数据的规律，来预测下一个周期的数据。 预测模型的应用十分广泛，有灰色预测模型、蛛网模型、层次分析法、熵权法、Leslie 模型、标准化/归一化、神经网络、蒙特卡洛算法、01型整数规划模型、遗传算法模板等方面 下面是“中国论文下载中心”的一篇文章“基于财务比率的自由现金流量预测模型研究” 来源：中国论文下载中心 [ 09-03-07 10:03:00 ] 作者：石伟蒋国瑞黄梯云 【摘要】本文构建了一个适用于企业价值估计的基于财务比率的自由现金流量预测模型。笔者根据自由现金流量的财务本质，通过重构自由现金流量表达式，将其表示成各相应财务比率及销售收入的运算关系式，然后根据计量经济学相关原理和方法，构建一个对下一期的自由现金流量进行预测的预测模型，并用汽车制造业上市公司的面板数据(1996-2006)对该预测模型进行了检验。结果表明，模型本身以及解释变量都具有很高的显著性和较强的预测能力。同时该模型还证明，除了滞后一期的财务比率自身之外，其滞后一期的一阶差分同样具有显著的预测能力，是预测自由现金流量不可或缺的解释变量。 【关键词】自由现金流量；预测模型；财务比率 一、引言 贴现现金流量（Discount Cash Flow, 以下简称DCF）方法是企业价值评估实务中最为广泛采用的估值方法。未来各期自由现金流量是决定企业价值的关键性因素之一。较好地预测企业未来自由现金流量是应用DCF估值模型进行企业价值估计的必要条件。 理论上，一般的预测方法，如移动平均、指数平滑、线性非线性回归、BP神经网络、灰色系统等等，均可以用来预测企业自由现金流量。Rappaport（1998）建立了一个自由现金流量预测模型（Rappaport模型），它通过对销售增长率、销售利润率、有效所得税率、边际固定资本投资和边际营运资本投资等五个变量进行恰当的估计，对未来一年的自由现金流量进行预测。王化成等(2005）构建一个基于BP神经网络的预测模型对自由现金流量进行时序预测。Leonard（2005）根据企业自由现金流量的计算规则，通过预测计算公式中的运算因子计算自由现金流量预测值。 Rappaport模型和Leonard模型，对下一期财务数据和比率的预测是基于实践中分析师的主观估计的，它们都是从自由现金流量的构成出发，估计相关财务变量，然后计算得出自由现金量的预测值。这里的研究，则从学术的角度出发，研究哪些财务变量与下一期自由现金流量具有统计上的相关性和显著性，进而具有内在的自由现金流量预测能力。研究结果表明，本期的销售增长率、毛利率、销售管理费用率、应收账款与销售收入之比率及其变化、应付账款与销货成本之比率及其变化、存货与销货成本及其变化、固定资产与销售收入之比率、固定资产折旧率等财务变量对下一期的自由现金流量具有较强的解释力和预测能力。笔者在本文的第二部分，基于财务比率分解自由现金流量的构成，然后得到自由现金流量的表
多元线性回归模型案例
我国农民收入影响因素的回归分析 本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。?农民收入水平的度量常采用人均纯收入指标。影响农民收入增长的因素是多方面的，既有结构性矛盾因素，又有体制性障碍因素。但可以归纳为以下几个方面：一是农产品收购价格水平。二是农业剩余劳动力转移水平。三是城市化、工业化水平。四是农业产业结构状况。五是农业投入水平。考虑到复杂性和可行性，所以对农业投入与农民收入，本文暂不作讨论。因此，以全国为例，把农民收入与各影响因素关系进行线性回归分析，并建立数学模型。 一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集 根据以上分析，我们在影响农民收入因素中引入7个解释变量。即：2x -财政用于农业的支出的比重，3x -第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重，4x -非农村人口比重，5x -乡村从业人员占农村人口的比重，6x -农业总产值占农林牧总产值的比重，7x -农作物播种面积，8x —农村用电量。
资料来源《中国统计年鉴2006》。 (二)、计量经济学模型建立 我们设定模型为下面所示的形式： 利用Eviews 软件进行最小二乘估计，估计结果如下表所示： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Sample: Includedobservations:19 Variable Coefficient t-Statistic Prob. C X1 X3 X4 X5 X6 X7 X8 R-squared Meandependentvar AdjustedR-squared 表1最小二乘估计结果 回归分析报告为： () ()()()()()()()()()()()()()()() 2345678 2? -1102.373-6.6354X +18.2294X +2.4300X -16.2374X -2.1552X +0.0100X +0.0634X 375.83 3.7813 2.066618.37034 5.8941 2.77080.002330.02128 -2.933 1.7558.820900.20316 2.7550.778 4.27881 2.97930.99582i Y SE t R ===---=230.99316519 1.99327374.66 R Df DW F ====二、计量经济学检验 (一)、多重共线性的检验及修正 ①、检验多重共线性 (a)、直观法 从“表1最小二乘估计结果”中可以看出，虽然模型的整体拟合的很好，但是x4x6
软件过程模型的优缺点对比
软件过程模型的比较 瀑布模型 瀑布模型（经典生命周期）提出了软件开发的系统化的、顺序的方法。其流程从用户需求规格说明开始，通过策划、建模、构建和部署的过程，最终提供一个完整的软件并提供持续的技术支持。 优点： 1. 强调开发的阶段性，各阶段具有顺序性和依赖性 2. 强调早期调研和需求分析，推迟编码实现的观点 3. 提供了一个摸板，这个摸板使得分析、设计、编码、测试和支持的方法可以在该摸板下有一个共同的指导 缺点： 1. 文档驱动，用户无法及时了解产品的情况 2. 依赖早期调研和需求分析，很难适应在许多项目开始阶段必然存在的不确定性。 3. 流程单一，必须要完成前一阶段的任务，才能进行下一阶段，开发过程中的成功经验无 法用于本产品。 4. 测试在后期引入，对于系统存在的重大缺陷，如果在可执行程序评审之前没有被发现， 将可能造成重大损失。 5. 组织庞大，人员闲置。 适用范围：需求确定，工作能够采用线性的方式完成的软件。 增量过程模型 增量过程模型包括增量模型、RAD模型。 （一）增量模型增量过程模型以迭代的方式运用瀑布模型，把软件产品作为一系列的增量构 件来设计、编码、集成和测试。每个构件由多个相互作用的模块构成，并且能够 完成特定的功能。使用增量模型时，第一个增量往往是核心功能。 优点： 1. 能在较短的时间内向用户提交可完成部分工作的产品。 2. 逐步增加产品功能可以使用户有充裕的时间学习和适应新产品，从而减少一个全新的软件可能给客户组织带来的冲击。 3. 规避技术风险 4. 可并行开发构件，加快开发的进度 缺点：
1. 没有考虑软件的整体质量和长期的可维护性。 2. 大部分情况是不合适的操作算法被采用目的为了演示功能，不合适的开发工具被采用 仅仅为了它的方便，还有不合适的操作系统被选择等等。 3. 由于达不到质量要求产品可能被抛弃，而采用新的模型重新设计 适用范围：项目在既定的商业要求期限之前不可能找到足够的开发人员； （二）R AD模型 RAD模型是一种侧重于短暂的开发周期的增量软件过程模型，它是瀑布模型的“高速”变体，通过基于构建的构建方法实现快速开发。开发团队能够在非常短的时间内创造出“全功能系统” 优点： 1 ?开发速度快，质量有保证。 2 ?对信息系统特别有效。 缺点： 1. 对于大型的可伸缩的项目，RAD需要大量的人力资源来创建多个相对的独立 的RAD团队 2. 如果开发者和用户没有为短时间内急速完成整个系统做好准备，RAD项目将 会失败。 3. 如果一个系统不能合理的模块化，RAD构件建立会有很多问题。 4. 如果系统需求是高性能，并且需要通过调整构件接口的方式来提高性能，不能采用 RAD模型 5. 技术风险很高的情况下 适用范围：1、不适合技术风险很高的开发，不适合系统需求是高性能，并且需要通过调整构件接口的方式来提高性能的产品开发。 2、适用于工期紧张，又可细分功能，还要有合适的构件 演化过程模型 演化过程模型包括原型开发，螺旋模型，协同开发模型。 （一）原型开发从需求收集开始，开发者和客户在一起定义软件的总体目标，标识已知的需 求并且规划出需要进一步定义的区域。然后是快速设计”，它集中于软件中那些对客户可见的部分的表示，这将导致原型的创建，并由客户评估并进一步精化待开发软件的需求。逐步调整原型使其满足客户的需求，这个过程是迭代的。其流程从听取客户意见开始、随后是建造/修改原型、客户测试运行原型、然后回头往复循环直到客户对原型满意为止。由于这种模型可以让客户快速的感受到实际的系统（虽然这个系统不带有任何质量的保证），所以客户和开发者都比较喜欢这种过程模型（对于那些仅仅用来演示软件功能的公司而言或从来不考虑软件质
SPSS线性回归分析案例
回归分析 实验内容：基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归分析 【研究目的】 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。影响各地区居民消费支出的因素很多，例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的经济模型去研究。 【模型设定】 : 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，现选用城镇居民消费进行比较。模型中被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。从理论和经验分析，影响居民消费水平的最主要因素是居民的可支配收入，故可以选用“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X，选取2010年截面数据。 1、实验数据 表1： —
2010年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
| 数据来源：《中国统计年鉴》2010年 2、实验过程 作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图1：
表2 模型汇总b — 模型 R R方调整R方标准估计的误差 - 1 .965a.932.930 ~ a.预测变量:(常量),可支配收入X（元）。 b.因变量:消费性支出Y(元) 表3 相关性 、 消费性支出Y (元) 可支配收入X（元） Pearson相关 性消费性支出Y(元)& .965 ！ 从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：Y=a+bX
SAP2000建模和分析过程资料
S A P2000建模和分析 过程
SAP2000建模和分析过程 在家一边做论文，一边把SAP2000建模和分析过程整理了下 1.轴网： a：文件---新模型---轴网。笛卡尔坐标可以定义立方体矩形，柱面坐标可以定义立方体弧形。 添加局部坐标系：单击鼠标右键---编辑轴网数据---添加新系统（原点位置：0、0、0；在快速绘制，第一个网格位置中可以输入局部坐标相对于总坐标的位置；不可以在一个视窗中同时显示整体坐标、局部坐标，可以通过屏幕右下方的选择区切换。 b:文件---导入：CAD文件、EXCEL等。 注：cad中定义不能使用0图层定义新的图层；在导入时，cad的铅垂方向和世界坐标wcs中X、Y、Z、轴的哪一个轴对应，相应的选择对应的轴（全局上方向），也可以在cad中进行旋转操作，也可以通过施加重力方向的荷载校核；结构导入模型时偏离整体坐标原点太远，可以在cad中将模型移到通用坐标系WCS原点，或在sap2000中进行模型整体移动； cad中采用的是浮动坐标，导入sap2000后会出现极少的位差，可在“交互数据编辑功能”里修改； cad中的曲线杆件不能导入sap2000中，可以利用cad的二次开发技术将圆弧、椭圆等线段修改成直线线段；由cad导入的线段必须为直线，不能为多段线。 c:程序自带的已定义属性的三维“框架”。 1.1：修改轴网： 转化为一般轴线：即可完成对整体坐标与局部坐标中轴线的编辑、修改。
编辑数据---修改显示系统----粘合到轴网线：某楼层层高不一样时，可在-修改显示系统修改z轴坐标，构件会随着轴网一起移动。. 2．定义材料： 定义---材料（有快速添加材料和添加新材料）。快速添加材料是程序已经定义好了的，可以定义钢和混凝土，当“快速添加材料”中没有要定义的材料时，则需要自己手动在“添加新材料”中定义。 3.定义截面: 框架单元：用来模拟梁、柱、斜撑、桁架、网架等。 面截面： Shell（壳）、plane（平面）、Asolid（轴对称实体） Shell: 膜（仅具有平面内刚度，一般用于定义楼板单元，起传递荷载的作用）；壳（具有平面内以及平面外刚度，一般用于定义墙单元,当h/L<1/10时为薄壳，忽略剪切变形） 板(仅具有平面外刚度，仅存在平面外变形，一般用来模拟薄梁或地基梁) 4:绘制模型： 一般是定义好某种截面后再绘制该截面。 绘图---绘制框架/索/刚束、快速绘制框架/索/刚束、快速绘制支撑、快速绘制次梁、绘制矩形面单元、快速绘制面单元… 或者点击sap2000左边的快捷键 可以切换不同立面，不同平面，再执行带属性复制命令:框选要复制的构件---编辑---带属性复制。 注：绘制xxx可以自己指点杆件的长度、板的大小而快速绘制xxx只绘制形成节点的杆件和板面。 改节点标高：编辑---编辑点---对齐点。
电波传播预测模型分析与研究
总第205期2011年第7期 舰船电子工程 Ship Electr onic Engineering V o l.31No.7 84 电波传播预测模型分析与研究* 刘 勇1) 周新力2) 金慧琴2) (海军航空工程学院研究生管理大队1) 烟台 264001)(海军航空工程学院电子信息工程系2) 烟台 264001) 摘 要 文章对O kumura H ata模型、CO ST231 H ata模型、Egli模型三种电波传播模型进行了简要分析。通过对某地的电波传播损耗进行测量得到实测数据,与预测模型仿真结果进行对比分析,对比结果显示COST231 Hate模型与实测值最接近,并且通过对COST231 H ate模型的修正,使得修正后的模型满足高精度电波传播模型的6dB要求,适合用于预测本地的电波传播。 关键词 电波传播;O kumura H ata模型;COST231 Hata模型;Eg li模型;模型修正 中图分类号 T N926 Analysis and Research of Radio Wave Propagation M odel L iu Y ong1) Z ho u X inli2) Jin Huiqin2) (Gr aduate Students Brig ade o f N AA U1),Y antai 264001) (Depar tment o f Electro nic and Informat ion Eng ineering of N A AU2),Y antai 264001) A bstract T hree radio w ave pr opagatio n models:O kumura H ata M odel,COST231 H ata M o del and Eg li M odel,are firstly pr esented in this article.O n site test pr opagat ion loss data ar e used to get simulat ions o n these mo dels,simulatio n re sults and actual data a re t hen co mpar ed,r esults show that COST231 Hata M odel has narr ow er err or band.T his art icle lastly modifies COST231 Hata M odel,to make the modified model has ev en hig her accur acy6d B w hen applied t o the pr ediction of local radio pr opagation. Key Words electromagnetic w ave pro pagation,Okumura Hata model,COST231 Hata model,Egli model,model cor rection Class Nu mber T N926 1 引言 随着军队信息化进程的加快,军事领域电磁应用日益广泛,电磁环境日益复杂,电磁空间的斗争会更加激烈并将对争夺未来战争主动权,乃至国家安全与战略利益拓展产生重大影响[1]。因此,在现代战争中,对战场电磁环境进行预测分析就显得极为重要。电波传播作为战场电磁环境预测分析领域中重要组成的一部分,因此开展对电波传播特性研究就显得格外重要。 2 电波传播预测模型 理想情况下,自由空间的电波传播损耗[2]为:L f=32.4+20lg d+20lg f,式中,f是载波频率,d 是发射机与接收机之间的距离。可以看出,自由空间传播损耗只与工作频率和传播距离有关。但是在现实环境中,由于传播路径上存在着各种影响,如高空电离层影响,高山、湖泊、海洋、地面建筑、植被以及地球曲面的影响等,因而电磁波具有反射、绕射、散射和波导传播等比自由空间复杂得多的传播方式。出于工程技术和军事应用上的需要,人们建立了很多复杂环境下的电波传播预测模型,目前常用的电波传播预测模型有Okumura H ata模型、COST231 H ata模型和Eg li模型。 2.1 Okumura H ate模型 Okum ura H ate模型[3~4]是根据测试数据统计 *收稿日期:2011年1月19日,修回日期:2011年2月23日 作者简介:刘勇,男,硕士研究生,研究方向:复杂战场电磁环境预测仿真。周新力,男,教授,博士生导师,研究方向:短波通信、战场电磁兼容。金慧琴,女,副教授,研究方向:短波通信、战场电磁兼容。
多元线性回归模型的案例讲解
多元线性回归模型的案 例讲解 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ，鸡肉价格P 1，猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/ 千克 X/元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/ 千克 X/元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/ 千克) 1980 397 1992 911 1981 413 1993 931 1982 439 1994 1021 1983 459 1995 1165 1984 492 1996 1349 1985 528 1997 1449 1986 560 1998 1575 1987 624 1999 1759 1988 666 2000 1994 1989 717 2001 2258 1990 768 2002 2478 1991 843 （1） 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型： 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ （2） 请分析，鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析，过程如下： 输出结果如下：
所以，回归方程为： 123ln 0.73150.3463ln 0.5021ln 0.1469ln 0.0872ln Y X P P P =-+-++ 由上述回归结果可以知道，鸡肉消费需求受家庭收入水平和鸡肉价格的影响，而牛肉价格和猪肉价格对鸡肉消费需求的影响并不显着。 验证猪肉价格和鸡肉价格是否有影响，可以通过赤池准则（AIC ）和施瓦茨准则（SC ）。若AIC 值或SC 值增加了，就应该去掉该解释变量。 去掉猪肉价格P 2与牛肉价格P 3重新进行回归分析，结果如下： Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C LOG(X) LOG(P1) R-squared ????Mean dependent var Adjusted R-squared ????. dependent var . of regression ????Akaike info criterion Sum squared resid ????Schwarz criterion Log likelihood ????F-statistic Durbin-Watson stat ????Prob(F-statistic)