导读:本文包含了经济预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:经济,模型,因子,崇礼,流化床,概率论,冬奥会。
经济预测论文文献综述
孔新兵,蒯强,汪红霞[1]（2019）在《高维L_1稳健因子分析及其在宏观经济预测中的应用》一文中研究指出本文提出了一种稳健的构建高维宏观经济数据公共因子的方法。通过采用基于L1矩阵范数的优化方法,在存在大量缺失值和离群值的宏观数据集中得到更好的因子载荷和因子估计。在我国117维宏观月度数据集的基础上,利用静态近似因子模型对一些经济指标进行了预测。实证结果表明,由L1方法得到的因子相比主成分方法有更好的预测精度,从而给宏观经济研究者和决策者提供更为准确和稳健的参考。(本文来源于《吉林工商学院学报》期刊2019年06期）
杨润田,徐腾达[2]（2019）在《冬奥会背景下崇礼滑雪旅游产业的发展规模——基于经济预测的视角》一文中研究指出冬奥会背景下崇礼滑雪旅游产业的发展规模不仅关乎产业发展的可持续性,也对投资具有较强的现实指导价值。从总量、分量、分类角度出发,综合应用回归分析法、类推分析法、专家评估法和调查分析法等预测未来5年崇礼滑雪旅游产业的收入总量,并以各种方法的平均值作为最终结果。研究结果显示,到2022年崇礼滑雪旅游产业规模将达到43亿元人民币,年均保持11%左右的增长率。基于上述研究,对崇礼滑雪旅游产业的健康发展提出相关建议。(本文来源于《沈阳体育学院学报》期刊2019年06期）
邢晏,冯长焕[3]（2019）在《基于GM(1,1)模型残差修正的经济预测》一文中研究指出为提高我国国内生产总值GDP总量预测精度,更好地为宏观经济政策提供参考信息,在传统灰色GM(1,1)预测模型的基础上,进行残差修正,建立GM(1,1)残差改进模型。经过实证分析,结果表明:GM(1,1)残差改进模型具有较好的可行性与精确性。(本文来源于《渭南师范学院学报》期刊2019年11期）
厦门大学宏观经济研究中心"中国季度宏观经济模型"课题组[4]（2019）在《减税降费的重心应转向企业和居民并重》一文中研究指出2019年与2020年经济增速都将保持在合理区间2019年，在全球经济复苏乏力，贸易保护主义抬头，外部环境不确定性增强的环境下，中国经济在坚持做好“六稳”的前提下，始终保持在合理区间运行，上半年实际国内生产总值（GDP）同比增长6.3%。当前经济(本文来源于《经济参考报》期刊2019-10-28）
杨晓光,程建华[5]（2019）在《经济预测的认知与定量方法》一文中研究指出经济预测是人类依据对经济活动运行规律的认知,对经济运行相关领域未来发展方向与所处位势的可能性进行推断.经济预测对运行规律的尊重表现为需要从数据和历史事实出发,应用合乎逻辑的方法构建经济预测模型.由于经济活动运行规律时间不变性较短,而且运行规律本身就包括着随机性,经济预测不是一个确定性的预测,而是一种可能性的预测.因经济活动主体运行规律各有不同,经济预测方法丰富多样.文章从预测方法的技术属性角度,按照时间序列方法、结构方程方法、信号特征方法、机器学习方法和组合预测方法等几种分类对经济预测主要定量方法的原理进行了系统的梳理,简单评价了各类定量预测方法的适用范围,并对经济预测定量方法进一步发展进行了展望.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2019年10期）
朱佳俊[6]（2019）在《量子测量、概率论与经济预测》一文中研究指出历史的必然是由无数的偶然事件的发生来实现的,历史的必然是大概率事件,而那些无法准确预测的偶然事件便是那测不准的因子。生物进化史中既有遗传又有变异,本质上的原因,就是必然是由无数偶然实现的,偶然是必然中的具体体现。宏观经济与企业管理,一个代表了宏观、一个反应了微观,宏观经济有其历史规律,微观具体的企业管理却有诸多不确定因素。当前,我国经济发展进入了新常态,在总体向上向好发展的形势里,却存在一些企业业务不景气甚至濒临破产的情况。怎么样正确看待这种现象,眼下的经济到底如何评估?我们可以从概率论,甚至在量子物理中找到答案。(本文来源于《价值工程》期刊2019年28期）
姜向荣[7]（2019）在《季节性预测建模及其在短期宏观经济预测中的应用》一文中研究指出文章构建了利用时间序列的季节变化规律进行短期预测的季节性预测模型。该模型的基本原理是对季节性建立基于已知观测值的季节末总量的条件分布,采用极大似然法对历史数据进行季节性参数估计;利用预测周期的部分观测值和已估计的季节性参数进行总量预测。通过实证分析,该模型对稳定季节性的时间序列具有较高的预测效率。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年16期）
张倞[8]（2019）在《试论大数据背景下的金融统计和经济预测的发展》一文中研究指出在互联网时代,数据逐渐成为促进社会工作、日常生活快速发展的重要动因,近年,随着全球大数据平台和数据库的建立,我国也建立了相关的数据库中心,特别是2015年在贵阳市成立了中国的大数据交易中心(GBDEx),也是经贵州省政府批准成立的全国第一家以大数据命名的交易所,该交易所的建立为资本市场提供了规模信息和分类资源,极大地满足了金融主体对密集信息的需求,为金融主体提供了关键的基础分析资源,成为金融主体进行统计及预测的新渠道。文章通过对大数据技术进行定义,围绕如何利用、提炼大数据信息,提出相关统计实施策略和建议,增强金融行业中数据的价值预测的准确性和指导性,发掘资本市场蕴含的经济规律。(本文来源于《经济师》期刊2019年08期）
何德峰,张永达,李廉明,仇翔,俞立[9]（2019）在《循环流化床燃烧系统无终端约束字典序经济预测控制》一文中研究指出针对循环流化床锅炉(CFBB)燃烧系统非线性、约束、多变量耦合等过程特性和多目标燃烧优化要求,提出一种无终端约束字典序经济模型预测控制策略。基于字典序多目标优化思想,将CFBB稳定燃烧工况作为最重要控制目标,将燃烧系统经济性能作为次重要目标,构建分层滚动时域优化控制问题。引入稳定燃烧性能指标关于终端域条件,建立无显式终端约束的稳定字典序经济模型预测控制策略,不仅降低了控制器的在线计算量,同时并行实现CFBB燃烧系统的稳定控制和经济性能优化。最后通过仿真对比试验验证本文提出方法的有效性。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
邬琼,邹蕴涵[10]（2019）在《动态因子模型在我国经济预测中的应用研究》一文中研究指出本文在构建158维经济数据集的基础上,利用动态因子模型对我国季度GDP增速进行预测。实证结果表明,我国宏观经济运行特征可由2个因子刻画,而这2个因子存在动态相关性。如果不考虑因子的动态相关性,则会高估因子个数。在进行样本外预测时发现,与ARMA模型、VAR模型以及指数平滑模型相比,动态因子模型具有较高的预测精度,从而可以为宏观管理部门以及经济决策者提供一定的参考依据。(本文来源于《中国物价》期刊2019年08期）
经济预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
冬奥会背景下崇礼滑雪旅游产业的发展规模不仅关乎产业发展的可持续性,也对投资具有较强的现实指导价值。从总量、分量、分类角度出发,综合应用回归分析法、类推分析法、专家评估法和调查分析法等预测未来5年崇礼滑雪旅游产业的收入总量,并以各种方法的平均值作为最终结果。研究结果显示,到2022年崇礼滑雪旅游产业规模将达到43亿元人民币,年均保持11%左右的增长率。基于上述研究,对崇礼滑雪旅游产业的健康发展提出相关建议。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
经济预测论文参考文献
[1].孔新兵,蒯强,汪红霞.高维L_1稳健因子分析及其在宏观经济预测中的应用[J].吉林工商学院学报.2019
[2].杨润田,徐腾达.冬奥会背景下崇礼滑雪旅游产业的发展规模——基于经济预测的视角[J].沈阳体育学院学报.2019
[3].邢晏,冯长焕.基于GM(1,1)模型残差修正的经济预测[J].渭南师范学院学报.2019
[4].厦门大学宏观经济研究中心"中国季度宏观经济模型"课题组.减税降费的重心应转向企业和居民并重[N].经济参考报.2019
[5].杨晓光,程建华.经济预测的认知与定量方法[J].系统科学与数学.2019
[6].朱佳俊.量子测量、概率论与经济预测[J].价值工程.2019
[7].姜向荣.季节性预测建模及其在短期宏观经济预测中的应用[J].统计与决策.2019
[8].张倞.试论大数据背景下的金融统计和经济预测的发展[J].经济师.2019
[9].何德峰,张永达,李廉明,仇翔,俞立.循环流化床燃烧系统无终端约束字典序经济预测控制[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[10].邬琼,邹蕴涵.动态因子模型在我国经济预测中的应用研究[J].中国物价.2019
论文知识图
