学文网经济预测论文篇1
1.1以全过程经济效益为主，结合阶段性经济效益预测
建筑工程有效地开展，需要进行以下几个工作环节，分别是：对项目目标的确定、技术方案的提出、方案的筛选、工程的实施以及经济效益的分析等等。每一个工作环节都发挥着重要的作用。当然这些流程中也有所重点，经济预测要突出全过程的经济效益。然而，在以前的建筑工程经济预测中，往往忽视了工程技术的经济效益，只重视施工阶段，从而导致主次不分，很难有效的提升建筑工程技术经济效益。所以，建筑工程技术经济预测的首要原则就是立足于全过程经济效益的预测。
1.2最优化预测与满意度预测的结合
在进行建筑工程技术经济预测的过程中，要遵守原则最优化的处理方案，这种思想由美国经济学家西蒙所创造，其中关键词汇为“满意程度”，因为人们在对建筑工程技术问题进行分析、解决环节时自身处理问题的容量与问题本比较十分渺小，所以要想在实际生活中做到科学、有效的实施途径十分困难。为此该经济学家提出满意程度一词，用满足度来替换最优化，在预测建筑工程技术经济效益期间合理的结合最优化与满意度，这样便能够降低盲目追求高效率，却事倍功半发生的几率。
1.3以主动预测为主，结合被动分析
建筑工程技术的经济预测就是要将系统处理问题时即将面临的状况进行评估，从而确保工程实施的高效性。以往的操作方式是将实际值与预期值进行对比，倘若实际值较预期值相差甚远，便分析其内部因素，并采取进一步的改进措施。这种预测方式被称之为被动分析，只能对已经出现问题的系统评估和改进，无法达到预测的效果。如今，建筑工程技术人员已经将控制理论与体系理论融入到经济预测的内容中，事前主动的分析施工状况，避免不必要的损失。以主动预测为主，结合被动分析将成为今后实施途中的主要原则之一。
2建筑工程技术经济预测的方法
2.1定量预测方法
定量预测方法主要包含以下三种具体方法，分别是：平均移动法、平均简单法和平均加权移动法。平均移动法对实际发生的数据信息进行求平均值，一般在时间周期方面要移动一个周期左右，所得数值即作为下一个周期的经济预测值。平均简单法通过对以往的数据信息分析来预测未来的经济效益值，这种方法的操作较为简单，适合处理短期的经济预测情况。第三种平均加权移动法利用加权来反应数据信息之间存在的区别，该方法的经济预测平均值比较准确。
2.2定性预期方法
定影预期方法主要由专家分析法与德尔菲法组成。专家分析法的经济预测评估对象为专家所提出的建议，专家通过自身的丰富经验和所掌握的建筑工程技术知识，来从以往的项目中寻求规律，并对未来的发展走向做出判断。判断提出之后，还需要进行进一步的分析、整理以及归纳环节。专家分析法还分为个人分析与集体分析，个人分析的优势在于可以充分调动专家的创造性和主观能动性，集体分析的优势在于专家能够提出大量的数据信息，所涉及到的影响因素较为全面，有利于专家之间的沟通交流，经济预测结果精准程度较高。德尔菲法通过匿名的形式对专家的建议进行分析、整理，可以算作专家分析法的一种延续。
3建筑工程技术中的决策方法
3.1非确定性决策
非确定性决策主要包含以下几种决策方法：第一，最大最小后悔值法，首先需要选定一种建筑工程技术的施工方法，从而其最优化方法便得到确定，倘若一开始决策方法并不是最优化方案，实施人员便可能会后悔，为了避免这中现象的发生，在作抉择时便应该采用最大最小后悔值法，后悔数值即为所应用方案的效益值与最大化效益值的差值。第二，最小最大效益值法，首先寻找出各个决策方案的最小效益值，然后在这其中选择出效益值最大的方案，并将其作为最优化方案，这种方法在实施过程中一般不会出现操作失误等问题。第三，最大最大效益法，顾名思义，该方法与最小最大小效益法正好相反，选取效益值最大的决策方案，即各个方案中处于自然状况下收益值最大的方案。
3.2风险性决策
风险性决策也包含两种决策方法，第一种决策方法为等概率方法，又称之为合理性标准，该方法的实施条件一般是在统计数据资料不足或是参考资料缺失的情况，该方法假设正常状态下的自然概率均相等。第二种决策方法为标准期望值法，通过对每个方案进行期望值的计算，选择出损失最小或是效益最大的方案。期望值即某种方案在自然条件下所出现的损失值。由于该数值无法获得准确性的数据，便将其称之为期望值。
4结论
经济预测论文篇2
1、引言
2000年下半年，美国经济结束了自1991年3月以来长达10年的高速增长期，步入了低速增长时期。2001年的经济增幅逐季下降，突如其来的“9.11事件”更是严重打击了消费者和投资者的信心，加快了美国经济的下滑速度。2001年第三季度，美国经济出现了1.3％的负增长。美国***府为挽救经济采取了一系列***策措施，包括：紧急拨款400亿美元用于反恐和经济重建计划，并向航空、保险业提供150亿美元的援助；四次调低联邦基金利率（2001年美联储共11次降息）；提出了1000亿美元的经济刺激计划等各种方案用以挽救美国经济。经过多方干预，美国经济重现曙光：2001年第四季度GDP止跌略升，经济增长率达到1.4％，各项经济指标也似乎表明美国经济出现了触底反弹的迹象。然而美国经济是否确实复苏，复苏的力度有多大，仍然是众说纷纭。本文以此*美国经济衰退的原因入手，分析影响美国经济运行的各种因素，并对美国经济的发展趋势做出预测。
2、美国经济衰退的主要原因
总的来说，美国此*经济衰退是经济发展周期性调整的结果，是美国经济经过10年的高速增长后进行的一次结构性修复。自1991年走出衰退后，美国经济开始高速扩张并持续了10年之久。但是，经济周期的内在规律客观上要求美国经济必须进行适度的调整，因此在高新技术行业进行产业调整之时美国经济陷入周期性波动也就显得十分必然了。
2.1“新经济”不但无*消除周期波动，而且自身也需要结构性调整
“新经济”虽然有高增长、低通货膨胀、全球化导向和倍速发展等新特征，但由于其脱胎于传统经济并与传统经济长期共存，所以在这一发展过程中，传统经济周期规律仍将发挥作用。同时，由于信息技术及网络化的发展，使整体经济的联系更加紧密，经济调整从一个部门向另一个部门的传导速度加快，从而导致整体经济的变化速度与增幅较以往的经济变动更为灵敏。“新经济”对经济波动的放大作用是此*美国经济陷入衰退的主要原因之一。
随着信息产业投资热的蔓延，美国在90年代后期吸收了国际资本市场上的大量外资，从而造成美国股市的大规模膨胀。1999年外国在美国的直接投资和证券投资（不包括美国***的国债）为6070亿美元，2000年为7824亿美元。由于信息不对称，争先恐后的群体效应造成了投资需求的过度膨胀，出现了大量重复建设。一旦经济出现波动，技术投资造成的供给过剩就立刻显现出来，其直接后果就是网络公司大批倒闭。据美国网络兼并公司调查，到2000年底约有210家上市的网络公司停止营业，约占上市网络公司总数的60％左右。
2.2股市泡沫破灭后，财富效应变为负效应，使过度消费骤然下挫到谷底
据美国税收署估算，1995年-1999年美国股市处于牛市时期，实际资本收益的年均增长率达到34％，为居民增加了1.7万亿美元的收入。股市的财富效应刺激了消费的空前高涨，带动经济每年多增长约1个百分点。然而1999年以后，股市暴跌使金融资产大幅缩水，财富效应由此走向了反面。同时，受经济不景气的影响，大批公司纷纷裁员或降低雇员薪金，消费者收入水平明显下降。
前几年过度消费使美国储蓄率由1992年的8.9％下降到2000年的—1％，这是美国1933年以来首次出现负储蓄率。从1995年到1999年，消费贷款增加了34％，达到6.2万亿美元。如今，为了偿还超前消费欠下的债务，众多消费者开始减少消费增加储蓄，于是消费降温造成了美国经济下滑。
2.3油价上涨对美国经济减速起到了推波助澜的作用
现在美国石油进口比例高达54％，国际油价从1998年底的每桶不到10美元上升到每桶14.9美元（2000年9月），这使相关企业的经营成本和消费者在能源方面的开支大幅增加，严重地抑制了经济增长。据美国制造协会估计，1999年—2000年间的油价上涨使美国经济损失了1150多亿美元，相当于美国GDP的一个百分点，油价上涨对美国的经济衰退产生了负面影响。
2.4美国经济还存在着三个没有解决的问题
对外贸易巨额逆差、美元汇率超值和个人储蓄负增长是当前困扰美国经济的三个主要问题。美国经济增长主要依靠内需，一般情况下对外贸易巨额逆差对经济的负面影响不大。但是当内需大幅下滑，经济不景气时，巨额逆差则会加速经济的衰退。美元保持强势会影响出口，进一步扩大贸易逆差；个人储蓄负增长则会导致货币市场萎缩，在资本市场特别是股市下挫时，货币市场无*发挥应有的作用，在一定程度上会影响经济的发展。
2.5“9.11事件”加剧了美国经济的衰退程度，对美国经济造成了直接与潜在的影响
“9.11”事件之前，美国经济的减速仅限于信息产业以及与之相关的产业，占美国GDP很大比重的第三产业及航空业等还在勉力支撑。而遭受“9.11”事件打击最重的恰恰是当前美国经济的优势领域，如航空、保险、金融、旅游和商业等。另外“9.11”事件与自然灾害相比，它对人们造成的心理影响更为深远，美国民众对经济及***治的安全感被严重削弱。
3、现阶段影响美国经济运行的各因素分析
3.1影响美国经济运行的积极因素分析
3.1.1企业和消费者的信心有所恢复
2001年第四季度，受汽车无息贷款促销和消费预期有所改变的影响，耐用品消费增长了38.4％，增幅比第三季度提高了36.5个百分点，成为拉动私人消费增长的主要动力。据美国会议委员会公布的数据显示，目前美国消费者信心较“9.11”事件发生时有所恢复，美国2002年1月份消费者信心指数升至97.3，比去年12月份上升了2.7个百分点。同时，TheConferenceBoard的最新调查也显示，企业界的商业信心也出现跃升，公司的行***主管对行业和经济的信心普遍较以前有明显的增强，纷纷对公司未来的发展前景看好。
3.1.2制造业有走出持续衰退之势
2002年1月美国供应管理研究所的经济统计数据显示，2001年12月份美国的“购买经理指数”在11月份增长的基础上进一步上升到48.2，此后便持续上升，至2002年2月份该指数达到54.7，自2000年7月份以来首次超过50.由美国供应管理研究所公布的“购买经理指数”是衡量美国制造业是否增长的核心数据，如果该指数在50以下，即表明制造业处于衰退之中。此外，2002年2月份美国的生产指数也急增至61.2，尤其是计算机业与半导体业的工业生产值分别于2001年的10月份与8月份开始回升，其上升趋势持续至今。根据美国***公布的数据显示，2002年3月份美国工业增长0.7％，为2000年5月份以来的最大涨幅，这些数据进一步证明美国制造业已逐步开始复苏。
3.1.3设备和软件投资降幅缩小，企业存货调减已接近尾声
2001年以来，信息产业投资锐减，全年设备和软件投资下降4.4％，按年率计算，各季分别下降4.1％、15.4％、8.8％和5.2％。从第二季度开始降幅逐季减小，这表明美国信息产业继续调整的空间在缩小。同时，由于企业加速消化库存，使库存水平持续降低。根据美国商务部公布的数据，今年2月份美国企业的库存比1月份下降了0.1％，已连续13个月下降。而且目前美国企业非农业部门库存与销售之比已降至1997年第四季度的水平。前两年过度生产引发的泡沫已经大幅消化，PC库存天数已降至5年来的新低，部分产品（如零售业）甚至必须提高库存水平才能满足市场需求。
3.1.4进口降幅缩小，有利于国际市场需求的回升
美国进口额约占全球进口总额的20％，美国进口下降会导致国际市场需求疲软，影响其他国家的经济发展，从而减少对美国产品和服务的需求，引起美国出口下滑。2001年第四季度美国进口降幅开始大幅缩小，加上国内需求止跌转升，有利于扩大国际市场需求，增加美国出口，促使美国经济加速上升。
3.1.5个人可支配收入增长较快，消费潜力增大
受减税、降息和***府转移支付增多等因素的影响，2001年美国个人可支配收入增长了3.6％，比2000年提高0.1％。收入的增加增强了消费者的购买能力，，消费需求有望继续回升。
3.2影响美国经济运行的不利因素分析
3.2.1美国企业与宏观经济的表现不同步
至2001年第四季度，美国非金融公司的税前利润继续下降，其中制造业、运输业和服务业利润下降的幅度最大。2001年第三季度，非金融公司税前利润下降了577亿美元，第四季度非但没有止跌反而加快了下降速度，达到612亿美元。再考虑到***府减税等因素的作用，第三季度企业税后利润下降347亿美元，而第四季度企业税后利润下降额则达到540亿美元。如果美国公司的利润无*在短期内真正实现止跌转升，那么企业投资就无*真正恢复，势必会影响总需求的增长。
3.2.2美国固定资产投资（包括住宅投资在内的各类投资）仍在继续大幅度下降
在2000年第二季度，固定资产投资（包括住宅投资在内的各类投资）的增长速度为19.5％，此后固定资产的投资速度便逐季度下滑。事实上，在2001年第四季度，当个人消费需求恢复增长的同时，固定资产的投资下降幅度却达到了自2000年以来的最大值。从2000年第三季度到2001年第四季度固定资产投资的增长幅度分别为：—2.8％，—2.3％，—12.3％，—12.1％，—10.5％和—23.5％。其中，2001年第四季度非居民固定投资下降了3.8％（第三季度下降8.5％），非居民建筑投资下降了33.6％（第三季度下降7.5％）。
3.2.3美国就业形势并未明显好转
美国劳工部公布的就业数据表明，2002年3月份美国的失业率比前两个月还略有回升，由2月份的5.5％回升到5.7％，与步入衰退后5.8％（2001年12月份）的最高失业率相差无几。失业率回升表明美国经济在复苏过程中存在不均衡性。
3.2.4美国金融体系已暴露出一系列问题
这些年，美国公司和会计师事务所合谋创造了许多关于虚增利润的办*.例如：用股票期权代替工资，工资成本为零，利润自然也就大幅度增加。许多大公司受利益驱使，违背了基本的商业道德，大造假账。近期发生的安然公司事件可能仅仅是美国金融体系不良运作中的冰山一角。今后，投资者看待盈利报告的眼光会变得格外挑剔和仔细，一旦再发生类似安然事件的金融丑闻，那么对美国经济的打击将会是十分沉重的。
4、对美国经济的中、长期预测
美国经济的未来走势不大可能经过短暂的调整就恢复正常增长。尽管美国的CEO们普遍认为“经济最坏的时期已经过去”，但是近期公司财务报告中显示的盈利好转主要是由于去年大幅削减成本所致，需求增加的因素并不明显。从中长期来看，一国的经济增长速度是由该国的劳动生产率和劳动力供给增长速度之和决定的。根据英国金融时报的报道，从1990年第三季度到2001年第一季度，美国劳动生产率的增长速度为2.4％。美国***统计数据表明，美国劳动生产率的增长速度在2％-2.5％之间。1996年美国经济界基于美国劳动生产率和劳动供给增长速度的实际情况，认为美国潜在GDP增长率为2.5％，近几年由于经济泡沫的存在调整为3％。因此，笔者预测即使美国经济短期内反弹，经济增长速度也仅可能保持在3％左右，乐观估计也不会超过3.5％。除非有新的技术突破使劳动生产率达到较高的增长速度，否则美国经济不会恢复到90年代后期的高速增长态势。
但是，美国经济也不会重蹈日本经济泡沫破裂后持续萧条10年之久的覆辙。因为美国股市泡沫和经济现状与90年代初的日本经济相比虽有一些类似之处，但总体形势要明显好于当时日本经济的状况。另外，美联储和美国领导人拥有更多的经验、手段和更大的回旋空间来调整经济，使之在经过一段低速回落和衰退之后尽快恢复增长。
相关文献：
[1]邱瑞俊。2002美国经济走出泥淖[N].中国证券报，2002—1—7.
经济预测论文篇3
【关键词】灰色GM（1.1）模型；经济增长率；经济预测
经济是国家的命脉和基础，经济预测对整个经济系统的控制、运行和规划具有极其重要的作用，经济运行的安全性、平稳性和高效性很大程度上都依赖于经济预测的精确程度。青海地处青藏高原东北部，是一个农牧结合的高原省份。受高海拔气候条件以及严酷自然环境等多种因素制约，青海省的社会经济发展长期滞后。国家西部大开发战略的实施为青海省的经济发展带来了前所未有的机遇，过去长期落后的交通、通信、电力等基础设施建设开始走上了一条高速发展的道路，石油、盐湖、天然气等一大批优势资源得以快速开发。从青海省长远的发展来看，经济预测也是青海省建设事业稳步前进的必要条件。经济预测方法分为经验预测和定量预测。第一类方法，如专家调查法、民意调查法等。后一种方法是向消费者、生产者调查他们对未来发展的意见或意向，考虑他们的心理因素的预测方法。它适用于了解居民的消费需求和购买意***、市场的动向以及投资的趋向等问题。第二类方法，如时间数列法、指标分析法、因素分析法等。[1-3]
灰色系统是指既含有已知信息又含有未知的或非确知信息的系统。[13]灰色系统理论提供了在贫信息情况下解决系统问题的新途径。表征灰色系统行为的离乱观测数据，按生成原理处理后，可建立系统的灰色模型，当寻求不到系统的概率特性时，灰色模型显现出突出的优越性。[4-6]
3.结论
针对青海省经济预测数据少，作用机理复杂的特点，利用青海省1981-2010年经济增长率数据，建立灰色GM（1，1）模型预测理论，对青海省经济收缩年份、过热年份、经济周期3个经济运行要素进行建模预测。预测得出青海省经济收缩第一年发生在2028年，而后相继为2050年和2082年；经济过热将出现在2014年，2018年、2023年、2028年和2033年；经济周期未来出现在2022年和2042年。
参考文献：
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[4]陈洁，李玉双，韩峰.湖南省第三产业就业人数预测—基于灰色系统GM（1，1）模型[J].经济数学，2009，26（4）：104-110.
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经济预测论文篇4
为了说明用经济学知识无法预测的经济现象，可以列举股票市场上交易的股票价格和不同货币间的相对汇率变动的例子。如果经济知识能拿来预测这些变量的变化，那么当今的很多经济学家都会成为富豪。事实上，经济学理论告诉我们，这些都属于无法预测的变量。经济学的有效市场假说认为，一旦市场上存在能通过贱买贵卖赚钱的机会，交易员就会立刻用这些机会牟利。当所有的交易员都能高效地利用套利机会的时候，套利交易就无利可***了。如果一名交易员掌握了其他交易员不了解的内部信息，那么这名交易员仍然能够在特定的股票或外汇交易上获利。企业的管理人员有可能掌握某些内部信息，比方说本企业的特殊发明，并据此预见到企业的股价将上涨。当然，如果他利用这样的信息去买股票，就会触犯法律。某些***府官员可能知道本国货币短期内将升值，但是法律禁止他利用这样的消息卖空外币，买入本币。
同样，我再列举一些微观经济学和宏观经济学的例子，以说明能用经济理论加以预测的领域。在微观经济学里，消费需求理论能解释和预测对消费产品的需求。例如，在汽车需求上，经济学理论告诉我们汽车的相对价格和消费者的实际收入是决定汽车需求的主要变量。汽车需求常用汽车保有量来衡量。汽车需求的收入弹性告诉我们当消费者收入变化1个百分点时汽车需求变化多少个百分点；汽车需求的价格弹性与此类似，告诉我们当汽车价格变化1个百分点时汽车需求变化多少个百分点。我们可以用某个经济体的历史数据和计量经济学方法来估计这些弹性。如果一个人能够比较准确地估算出未来几年中国收入的增速，那么他就能用模型计算出来的收入弹性预测中国的汽车需求。鉴于中国过去多年间收入增速的平均值都相当稳定，我们就完全能用模型计算的收入弹性估计未来几年的中国汽车需求。以美国为例，我曾在1958年使用这种方法准确地预测出1968年的汽车销量，该于1960年。近年来，中国的汽车需求快速增长，也能用这一方法预测未来的汽车需求量。
另一个宏观经济学的例子是对通货膨胀的预测。解释通货膨胀有三个重要变量：货币供给相对产出的比率、去年的通胀率和去年的纠错变量。计算纠错变量时，要先对价格指数和货币供给与产出比率分别取对数，并计算两个经过对数化处理的变量之间的关系。实际的价格对数和用这关系求出的价格对数之差就是纠错变量。我于2010年在《经济通信》发表了《中国通货膨胀水平的实证研究》，文中详细记录了这个等式。我曾在2002年到2010年间用这个等式成功地预测了中国的通货膨胀。而这个等式最早在1985年就估算出来了。1984年中国的货币供给大幅增长，流通中货币增加了50%，当时的中国***很关心通货膨胀的形势，并要求我估算1985年的通货膨胀，我在1985年7月估算了这个等式。我后来又使用2009年及以往年度的数据修正了这个等式，并发现自1978年的经济改革以来，等式中的参数一直没有发生过变化。这些在上面提到的文章里都有记载。
总的来说，当经济理论能解释我们关注的现象时，经济学家就能做出准确的预测。正如良医能成功治愈病人的疑难杂症一样，好的经济学家也能够做出精准的经济预测。
经济预测论文篇5
随着我国市场经济的不断发展,交通运输业已发展成为国民经济的基础产业,特别是铁路运输,在整个综合运输网络中发挥着至关重要的作用。但目前,铁路运输面临着运输数量和质量的双重压力,为解决铁路运输的“瓶颈”问题,促进我国经济的快速发展,我国铁路管理部门己立足于现有基础扩充运力,在既有路线上进行技改提速。运量一直是衡量提速成效的一项重要指标,也是铁路提速项目可行性研究的核心内容之一。本文就是在分析了国内外研究现状的基础上,对客运量预测进行了深入和系统的理论与方法研究,并开展了实际应用。
文章在借鉴已有研究工作的基础上,分为四部分对提速后的客运量进行研究,主要做了如下工作:
①第一部分即绪论,首先分析了国内外对客运量预测的研究现状,并从中找出预测方法中存在的问题与缺陷,从而确定了文章的研究方向。
②第二部分包括第二、三两章,主要对我国既有线铁路提速的状况以及提速的必要性进行了介绍,分析了提速后运输需求产生的原因以及影响运输需求的因素,同时也阐述了提速后客流的形成和预测的基本原理。
③第三部分为第四章,也是本文的核心部分。提速后的客运量由趋势客运量、转移客运量、诱发客运量三部分构成。由于其产生的机理各不相同,所以需采取不同的模型进行预测。首先建立了时间序列模型对趋势客运量预测,并应用多目标决策理论和计量经济学方法来计算铁路提速前与提速后客运市场的占有率,最后建立转移客运量与诱发客运量的预测模型。
④第四部分即第五章。将预测模型应用到了实例当中,以京秦线为例进行了实例分析,对客运量进行预测,通过预测结果与实际结果的比较说明模型的合理性。为今后提速项目可行性研究提供一套科学、合理、可行的客运量预测方法。
关键词:提速;客流预测;运输需求;既有线
结论及展望
经济预测论文篇6
Abstract： The contribution rate prediction to economic growth for the tertiary industry in Henan province is focused in this paper. An improved grey prediction model is applied in the practical prediction. The initial value in the improved model is from the final values in the first accumulated generation results. Then the new information could be used effectively. From the experimental prediction we find that the presented model in the paper could simulate the original data information well and obtain good prediction result. And the presented method could provide a good path for small sample data prediction in practice.
关键词： 第三产业；河南；改进灰色预测模型；预测
Key words： the tertiary industry；Henan province；improved grey prediction model；prediction
中***分类号：N945.1 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）04-0163-02
0 引言
随着经济的不断发展，三次产业结构也在不断地发生着变化，第三产业作为国民经济中的重要部门，它的发展对于衡量一个地区国民经济发展状况、产业结构的调整以及促进地方经济的发展具有重要的意义。格鲁伯[1]从宏观经济学的角度对第三产业对经济增长的贡献进行了研究，形成了比较系统的第三产业经济理论分析框架；万华运用生产函数模型和索洛增长速度方程测算了不同要素对江西经济增长的贡献度[2]；丁元以广东省为例，分析了第三产业对GDP增长的贡献，并根据得到的结论，提出了加快发展第三产业的***策建议[3]；张子默基于时间序列数据，从国内生产总值、固定资产投资额、三次产业就业比例以及城市化水平等方面，系统研究了我国第三产业在GDP中所占比重受到何种因素的影响[4]；彭志龙研究了我国第三产业在整个国民经济中的比重的发展趋势问题，通过研究认为，从长期看第三产业比重应当上升，但是在某一个特定时期，第三产业比重回落也是有可能的[5]。
根据一个国家或地区产业结构优化升级的路径来看，第三产业在三次产业中的比重占据有非常重要的地位。在目前的产业结构下，如何制定适合于未来社会经济发展的产业结构优化升级***策以及衡量三次产业在国民经济中的比重关系显得尤其重要。而从现有的文献来看，有关根据第三产业对国民经济贡献率的历史数据预测未来的贡献率的文献以及相关工作还需要进一步的研究研究和探讨。本文正是基于这样的实际需求背景下，根据河南省这样一个经济处于快速发展阶段的省份，运用改进的灰色预测模型，一方面可以很好地处理小样本数据的建模问题，另一方面也充分体现了新信息优先原理在灰色预测模型中的重要性，以取得更好地预测效果。
从表2以及***1中的结果我们也可以看出，由于受到经济波动的影响，河南省第三产业对经济增长的贡献率的波动较大，没有一定的规律性。采用论文中提出的改进灰色预测方法得到的数据的平均拟合误差为6.19%，并且越靠近最新的时间点，误差越低，2010年的拟合误差为2.4381%，说明了该模型还是比较好的拟合了原始的数据并可以用来对未来的数据进行预测，得到2011-2013年河南省第三产业对经济增长的贡献率分别为27.5892%、27.5204%以及27.4519%。增速逐渐呈现出下降的趋势，需要引起相关决策部门的重视。
3 结论
本文分析了在外界经济环境复杂变换的局势下，河南省第三产业对经济增长的贡献率的预测问题。通过采用改进的灰色预测模型，可以很好的体现灰色系统理论中的新信息优先的原理。根据实际数据得到的预测结果可以看出，河南省未来第三产业对经济增长的贡献率呈现逐渐下降的趋势，在大力发展第三产业的今天，需要引起相关决策部门的重视，及时调整相关产业***策，以促进当地经济又快又好的发展。
参考文献：
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经济预测论文篇7
【关键词】 小波神经网络； 物流运营； 运营成本； 成本预测
在物流企业物流运营过程中，随着时间的延续，物流运营成本呈现递增的趋势。因此，有效控制运营成本是物流企业的一项重要任务，而有效进行成本控制的基础是进行精确的运营成本预测。传统的物流运营成本预测以回归分析法为主，虽然这类预测方法简单、使用方便，但其预测的误差较大，不能满足现代物流运营过程中对成本控制的要求。由于技术进步和市场经济的发展，计算机在社会经济发展中的作用越来越大，计算机技术的发展给社会经济预测提供了快速、有效的计算工具，一些较为复杂但其精确性较高的预测方法便不断得以应用，小波神经网络预测便是一种能够满足企业高精度预测要求的方法。为满足物流企业对成本控制的要求，本文引入小波神经网络方法，通过建立适合物流企业物流运营成本变化规律的小波神经网络预测模型，并将其应用于物流企业的运营成本预测，以探索物流企业成本控制的新路子。
一、小波神经网络预测模型的建立
为了建立小波神经网络模型，首先从介绍小波和小波变换的概念。如果用f（t）表示时间信号或函数，t为时间域自变量，习惯上以时间域为变量的变尺寸函数用?渍（t）表示，以频率域为自变量的变尺度函数用?渍（?棕）表示，则小波是指在函数空间L2（R）中，满足下列条件的一个信号或函数。
鉴于时间序列的特点，变换仅限于实数域讨论。由上式可知小波基中参数b变化起着平移作用；参数a的变化不仅改变小波基的频谱结构，而且改变其窗口的大小形状。因此，a、b分别称为?渍ab（t）的伸缩因子和平移因子。对于函数f（t）其局部结构的分辨可以通过调节参数a、b，即调节小波基窗口的大小和位置来实现。与Fourier分析法类似，基于小波变换的小波分析同样是将信号函数分解成小波标准正交基，以此构成级数来逼近信号函数，所不同的是小波基是通过平移和伸缩构成的，具有较好的局部化性质，依据小波理论达到最佳的函数逼近能力。
在小波神经网络预测中，一般是采用复合小波神经网络进行的。复合小波人工神经网络是基于小波分析而构成的具有神经网络思想的模型，即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid函数，非线性时间序列表述通过所选取的非线性小波基进行线性叠加来实现，也就是用小波级数的有限项来逼近时间序列函数。实际上用小波基?渍ab（t）拟合时间序列f（t）的过程就是信号分解过程，即我们希望把待分析信号f（t）近似分解成若干正交归一的基本小波?渍n（t），上标（n）是小波类型的序号，作离散位移bk和尺度伸缩ak的加权和，即：
二、模型参数的确定
式中梯度?荦E（θk）为迭代步长，λ为迭代修正系数（或称学习率）。当n=1时，采用实数Morlet小波进行预测，其时间函数表达式为：
三、应用实例
把利用线性回归和小波神经网络两种方法预测的结果在同一直线坐标系中画出，可以明显地看出小波神经网络预测方法比线性回归预测具有更高的精确性，见***1。
分析以上预测结果可以明显地看出，小波神经网络的预测结果相对误差较小，预测的精度最高。由于运营成本关系到盈亏，是物流企业规模经济控制的一个重要指标。因此，选用小波神经网络法进行预测具有重要意义。
四、结论
随着我国市场经济的发展，物流企业为加强内部控制，需要不断提高经济预测的精度。因此，在物流企业的成本控制中引入和采用高精度的预测方法，并应用计算机进行预测是一种必然趋势。本文从物流企业运营成本控制的要求出发，根据物流运营成本的变化规律，建立了小波神经网络预测模型，采用共轭梯度法应用计算机进行预测求解，编制的软件可通过加载宏的模式直接在Excel中使用，可满足物流企业成本控制中高精度成本预测的要求，在物流企业的实际成本资料进行了应用研究，收到了比较好的效果。其研究成果，对促进物流企业加强成本控制预测，提高预测精度，以最终提高管理效率和经济效益具有重要意义。
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经济预测论文篇8
关键词：失业预警；指标体系；实证分析；甘肃
中***分类号：F241.2 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）015-000-02
失业问题既是综合性的经济问题，又是复杂的社会问题。我国始终以实现充分就业作为国民经济宏观调控的四大主要目标之一，坚持把促进就业作为一项非常重要的社会民生事业来抓，千方百计促进就业，最大限度地开发人力资源，促进城乡居民收入增长。
当前，国际经济复苏进程缓慢，国内经济进入新常态，经济增速由高速增长转向中高速增长，同时经济发展发展方式由劳动密集型逐渐向技术密集型深度转换，其可能带来的失业问题值得关注，***府对此问题也高度重视。如何对失业状况进行科学预测，根据预测结果适时发出警报，并制定有针对性的预案，对之进行及时有效的调控，是我国在经济转轨时期必须认真对待解决的客观现实问题。
***的十六届三中全会第一次提出，要建立和健全各种预警和应急制度，提高***府应对突发事件和风险的能力。《中华人民共和国国民经济和社会发展“十二五”规划》提出：健全失业监测预警制度。***《促进就业规划（2011-2015）》、《社会保障“十二五”规划纲要》等，都明确提出要求建立健全失业监测预警制度，并将失业动态监测预警列为国家实施社会保障重大项目。建立一整套失业监测、预警和预案的体系，对于促进社会稳定与和谐发展，具有重大现实意义。建立失业监测预警系统，完善失业统计和预警制度，掌握劳动力资源和劳动力市场供求状况，对各级***府制定就业***策，兼顾效益与安定，控制失业规模，保持社会稳定具有重要意义。
一、失业监测预警系统的基本框架
（一）构建失业监测预警体系框架
开展失业预警，必须按照确定检测指标、开展失业监测、构建预警模型、警情分析、应对措施的路径搭建失业监测预警系统。首先，通过选择一系列与失业相关的经济运行指标和就业状况指标，构成失业信息指标体系。其次，通过失业统计调查体系，主要包括统计局的失业抽样调查和劳动局的城镇失业登记，收集失业信息指标的具体数据，为失业监测预警模型分析失业状况提供依据。然后，失业监测预警模型以一定方式将失业信息指标的分析结果用指数形式表示出来，再参照失业警戒线，将其纳入相关警戒区域，表明目前或将来的失业状况的严重程度。最后，失业预警专家委员会通过监测预警模型输出的信号了解目前失业状况，分析失业原因，提出相应对策建议供***府决策部门参考。失业监测预警体系的基本框架。
（二）明确失业监测指标体系
失业信息指标体系是失业预警系统的基础。参照人社部提供的监测指标体系，甘肃省构建了重点监测企业、就业失业监测指标、企业用工备案数据、人力资源市场数据、宏观经济指标等六个方面的监测指标体系。其中，重点监测企业数据包括在岗人数、增减人数、流失率三项指标；就业失业监测指标包括城镇登记失业率、城镇新增登记失业人数、城镇实有登记失业人数、长期失业人数、长期失业人数占比、城镇登记失业人数增幅、新增领取失业保险金人数、登记失业高校毕业生、高校毕业生就业率、失业保险基金可支撑月数、失业保险金发放率等12项指标；企业用工备案数据包括新签合同人数、解除合同人数、净增就业人数等3项指标；人力资源市场数据包括岗位数、求职人数、求人倍率等3项指标；宏观经济指标包括生产总值（GDP）、固定资产投资总额、进出口贸易总额、社会消费品零售总额、居民消费价格总指数（CPI）、商品零售价格指数等6项指标。
二、失业预警模型的构建及实证分析
在失业预警系统建模中，数据的预处理非常重要。本文借鉴了常用的缺失数据处理机制、数据归一化方法以及高维数据降维与数据去噪声技术。鉴于回归技术是失业预警建模的重要途径，本文采用回归技术对失业预警系统进行建模。
（一）失业预警模型的构建
按照指标体系获取企业、市场、宏观经济等六个方面基本数据，构建结构式、动态型失业预警模型。通过多元线性回归模型分析失业水平与各影响因素的关系
（二）实证检验及结果分析
本文采用定西市2007-2013年开展失业监测获取而得的数据，构建失业预警回归分析模型，利用SPSS软件的“Stepwise”方法进行线性回归分析。本方程中，因变量为城镇登记失业率，自变量为失业监测指标体系中的其他指标。
预测模型可以较好地对失业情况进行预判，为了更为直观地展示预测方程的准确性和更好地应用于实际工作，我们将原始数据带入预测方程，对实验得到的城镇登记失业率结果与正式结果进行对比。
尽管模型1可解释城镇登记失业率准确性的概率相对较低，但由于其使用的自变量相对较少，预测结果相对来讲较为准确。而且，在实际工作中相对便于操作，因而建议在实际工作中采用模型1进行失业预警的分析判断。
三、当前失业预警分析中存在的问题
（一）城镇登记失业率预测不能反映社会失业的真实状况
当前，世界上大多数国家都采用两种失业统计方法。一种是行***登记失业率，另一种是劳动力抽样调查失业率。两种失业率都是***府决策的重要依据。我国的失业率指城镇登记失业率， 也就是行***登记失业率。
采用城镇登记失业率进行失业统计，有着其自身的优势和特点，例如统计方法简单、方便，资料充分，实用性、可操作性较强。但是在我国目前户籍制度改革还没有全面完成的背景下，在登记失业人员之外，还存在大量隐性失业人员。这部分人群包括从农村经济体中转移而来的外来务工人员、刚毕业而未找到工作的大学生、或是一直处于失业状态而从未在劳动部门进行登记的人群。由于城镇登记失业率数据的统计主要依靠失业者自己在当地福利部门登记，因而大量的隐性失业人员没有纳入统计，所以它不能敏感反映就业状况，既备受公众质疑，又几乎丧失指标效用。数据显示，本世纪以来不论经济增速如何变化，中国的登记失业率长期保持在4.00%-4.30%之间。被称为“新世纪以来中国经济最困难”的2009年，中国城镇登记失业率为4.3%，而经济“过热”的2007年，这一数值为4%。2002年以来，失业率一直维持在4%左右。
在当前社会调查失业率还没有完全建立调查体系、城镇登记失业率不能反映社会真实失业状况的前提下，采用经济方法预测得到的失业率也就失去了其应有的价值，不能作为***府决策的参考，增加了失业调控的难度。
（二）缺乏预测社会调查失业率的数据支持
经过多年的发展，甘肃失业监测样本的数量不断扩大，监测范围和涉及行业也不断增加。以定西市为例，监测企业由原有41户扩大到52户，分布在市直和六县一区的12个行业，共涉及岗位用工10355人。但是，总体来看，当前失业动态监测中存在着范围小、监测企业数量少、监测样本代表性不强、样本企业正常退出及替换难等问题。从企业的性质来看，当前纳入监测范围的企业多为国有、集体或国有控股企业，而私营企业、个体企业纳入监测范围的相对较少，特别是缺乏一些劳动密集型、人员流动性高的企业样本。从监测人群来说，当前的纳入监测体系的仅为城镇登记失业人口，大学毕业生、农村流动人口、灵活就业者等人群的就失业状况尚未纳入监测体系。这些问题的存在，使得难以将理论失业预测模型转化为现实的失业率预测方程，从而难以为***府决策提供客观、准确的理论依据。
四、提升失业监测预警水平的对策建议
（一）坚持不懈地推进失业预警试点
建立失业预警指标体系和预测预警数据信息分析系统，是利用现代计算机技术和信息技术对失业状况进行预测的重要辅助手段，目前这仍是一个世界性难题。即使最发达的欧美国家主要还是监测相关数据，失业预警制度体系建立方面还没有成型。如何建立有效实用的指标体系、规范基础数据库、准确划分预警等级和构建科学的预测预警方法等，需要经过较长时间在实践中进行反复比对验证。只有持之以恒地推进监测预警分析，才能在实践中构建一套适合本地经济社会发展特征和趋向的监测指标体系和预测模型，更好地为当地***府决策提供理论参考。
（二）积极扩大监测样本范围
针对当前失业动态监测工作中存在的监测企业数量还不够多，企业样本在行业、区域等分布代表性不强的问题，要积极扩大监测样本覆盖行业和企业范围，提高失业动态监测数据合理性、科学性、有效性，更好地支撑就业形势分析和宏观决策提供参考。一是要充分考虑当地产业结构的特点，将支柱产业纳入监测范围。二是将在本地区就业总量中排名靠前的行业纳入监测范围。三是优化监测企业的规模结构，控制大型企业的数量，适度增加中小微企业类型。四是兼顾各类所有制企业，重点增加劳动密集型、人员流动性高的企业样本。
（三）完善监测指标体系，探索开展社会失业监测预警分析
密切结合各地经济发展特点，探索完善符合整体发展需要又各具特色的失业监测指标体系。同时，建议在企业监测指标中增加社会劳动生产率、生产用电量、材料采购率、产品销售率等指标，以便于企业能够建立自己的岗位流失率预测评价模型。顺应时展需要，积极探索开展社会失业率统计与监测，建议将社区实际失业人数、灵活就业失业人数、外来劳动力参加失业保险人数等指标纳入监测指标体系，为下一步开展社会失业预测提供数据支持。
参考文献：
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作者简介：陈 珍，甘肃省人力资源和社会保障厅失业保险处处长；张旭阳，甘肃省人力资源和社会保障厅失业保险处副处长；
经济预测论文篇9
关键词 盈利预测；自愿披露；经济动机
盈利预测是公司对未来会计期间的经营成果所做的预计和测算，属于预测性财务信息。吴联生(2005)调查显示，73.33％的机构投资者和80.00％的个人投资者表示“非常需要”未来信息，而只有10％的机构投资者和1.11％的个人投资者表示“非常需要”历史信息。这说明了投资者对未来信息的需求程度比历史信息高。而公司管理者是管理公司投资经营战略的专家，管理者可以通过正规教育、行业的工作经验以及对公司专用知识的投资等方式来获得这种专长。因此，他们比外界投资者能更好地理解公司目前的状况、预测未来的表现(Ross，1977；Miller andRock，1985；Majluf，1984)。由于我国盈利预测2001年3月15日，由强制性披露改为自愿性披露，管理者当局对信息的披露有选择权，基于信息披露成本与效益原则以及我国特有的制度背景，研究管理者披露盈利预测信息的经济动机具有现实意义。
一、国外盈利预测披露动机研究现状
国外资本市场成熟，盈利预测披露制度比较完善，对盈利预测经济动机的研究已趋于成熟，学者主要以委托理论、信息不对称理论以及信号理论等视角研究了管理者自愿披露盈利预测的经济动机。
以委托理论为研究视角，经营权与所有权分离问题引发了股票报酬激励机制的建立。Noe(1999)从股票内部交易的角度，Aboody＆Kasznik(2000)从CEO针对员工股票期权回报期与信息释放期限角度，Miller＆Piotroski(2000)从股票期权的风险角度，Nagar et al(2003)从股票期权比例角度，都证实了管理者会为了减少企业股票被低估带来的风险，会自愿披露盈利预测信息。
以资本需求为研究视角，新资本需求是影响公司管理层披露盈利预测信息的一个重要动因(lees，1981；Ruland etal，1990)。Frankel et al(1995)对纽约或美洲证券交易所上市的1980～1983年的1880家公司的盈利预测与外部融资进行了研究，结果表明在样本期间利用资本市场进行外部融资的公司，更有可能盈利预测，而且筹资频率越高，自愿披露的次数也越多。
而以信号理论为研究视角，披露良好信息能向相关信息使用者传递信号，树立良好的声誉，吸引更多的投资者，避免出现逆向选择的风险(Penman，1980；Trueman，1986；Lev＆Penman，1990)。Clarkson et al(1992)对加拿大IPO公司的研究结果表明，相对于不在IPO招股说明书中披露盈利预测信息的企业，自愿披露盈利预测信息的企业向外界传递了自身拥有更好的盈利前景的“好信息”。
以信息不对称理论为研究视角，更多信息的披露能减少信息不对称，从而降低股权资本成本(Amihud＆Mendelson，1986；Diamond＆Verrecchia，1991)。因为，更多信息披露会增加股票流动性，降低交易成本，增加投资者对证券的需求，从而降低资本成本；信息披露较少时，投资者将承受预测未来效用的风险，对信息风险要求有更高回报，致使披露较少信息的企业资本成本更高。Clement et al(2000)采用事件研究法研究表明了盈余预测披露对资本成本的影响，而Baginski and Rakow(2009)则在控制诸如盈余质量、公司规模、风险因素后，Rakow(2010)则考虑前期盈余预测有交互影响下，研究都表明，盈利预测信息的披露能降低权益资本成本。此外，信息披露能降低一级市场的信息不对称，使新股定价更为真实反应公司的内在价值，从而降低新股发行抑价，可以在一定程度上缓解新股低价发行作为投资者投资补偿的压力，减少发行企业在抑价中的经济损失。学者针对信息披露对新股发行抑价的影响研究，结论表明信息披露有助于降低新股发行抑价(Ibbotson et al，1994；How et al，1995；Leeet al，1996)。以盈利预测信息披露的角度解释新股发行抑价问题，Jog and McConomy(2003)针对加拿大IPO样本公司，Keasey and McGuinness(2008)针对香港IPO样本公司，却得出了不同的研究结论。
二、国内盈利预测披露动机研究现状
国内由于IPO盈利预测信息披露制度2001年3月15日由强制性披露改为自愿性披露，现有研究针对盈利预测准确性及影响因素的文献很多(王鹏程，1997；徐宗宇，1998；宋凯歌，2007等)，且得到了较为一致的结论，而立足于自愿披露盈利预测动机的研究文献较少，现有关研究文献基本都是从信息自愿性披露角度进行的研究。
一类主要采用规范研究方***述自愿性信息披露的动机。比如，陈艳(2004)从理论、信号理论和资本市场的竞争性支持着会计信息的自愿性披露。王雄元(2005)从自愿性信息披露的信息租金与管制层面入手，得出经营者获利是经营者自愿披露信息的核心动机。洪剑峭(2009)提出信息披露成本模型和管理层初始信息不确定模型，是对管理层有选择信息披露问题的最重要的两个解释。
一类主要以建立自愿性披露水平指数来实证研究信息披露的动机。比如，汪炜、蒋高峰(2004)是最早检验中国上市公司自愿性信息披露对权益资本成本的影响，研究以2002以前在上海证券交易所上市的516家A股上市公司为样本，通过建立公司权益资本成本与披露水平、公司规模、财务杠杆率之间的回归计量方程实证分析，结果表明上市公司信息披露水平的提高有助于降低公司的权益资本成本。陈晓红和林莎(2009)以我国2004～2007年中小企业板上市公司为样本数据进行实证分析，研究结果显示，规模大的中小上市公司更注重自身社会形象的塑造，通过自愿披露更多的信息在投资者心目中塑造良好的形象；中小上市公司成长性越好，越倾向于主动披露信息。
近来，有学者基于国外已有研究，检验了中国证券市场盈利预测披露行为与新股发行抑价的关系。张雁翎(2004)选取2001.3～2002.12在沪、深两市上市的125家公司，研究了自愿性盈利预测披露对新股抑价的影响，研究结果显示：是否披露盈利预测与新股发行抑价显著负相关，表明市场能够接受盈利预测信息，盈利预测信息的披露有助于降低新股发行抑价。胡松(2007)以2001.3～2005.12的IPO－A公司为样本，也得出了同样的结论。
三、国内外盈利预测自愿披露研究启示
经济预测论文篇10
关键词：电力需求量；灰色系统；GM(1，1)模型；预测
中***分类号：F407文献标识码：A文章编号：1672-3198（2007）12-0058-02
0 前言
电力需求预测是指在充分考虑一些重要因素（如系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响）的条件下，研究或利用一套能系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的负荷数值。电力需求受到经济发展、产业结构、居民收入水平、气候、地理环境、国家***策(如电价)等诸多不确定因素的影响。这些因素有些是明确的，而有些则是不明确的，因此可以把它看作是一个灰色系统，用灰色系统理论和方法来解释和预测。灰色系统理论是由我国学者邓聚龙教授于20世纪80年代首创的一种系统科学理论，目前它已广泛应用于电力需求预测。
伴随着现代科学技术的快速发展，电力需求预测技术在不断地深化和发展，预测方法从经典的单耗法、弹性系数法、回归分析预测法、时间序列分析预测法，发展到了目前的专家系统法、模糊数学法、灰色预测法以及神经网络预测法。但是，在精度满足的条件下，灰色预测法因为其计算简单而得到广泛的应用。本文选取陕西省1997～2006年10年的电力需求数据，应用GM（1，1）模型对陕西省2007～2010年的电力需求量进行动态预测，为陕西省的电力发展提供科学决策依据。
1 陕西省的电力需求状况
近年来，随着经济的不断发展，陕西省的电力需求也呈现出不断递增的趋势。陕西省1997～2006年10年来的电力需求情况如表1所示。从表1可以看出，10年来，陕西省电力需求从1997年261.2亿KWH增长到2006年515.1亿KWH，几乎增长了一倍，平均每年以10%左右的速度增长。
2 陕西省的电力需求建模及预测
根据表1的统计数据，建立1997～2006年陕西省电力需求序列值得:
陕西省电力需求灰色预测模型建立之后，为保证其预测的可靠性，必须对该模型进行精确性检验。现利用后验差检验方法，详细如下：
残差平均值为：
按表3所示后验差检验标准中的c与p两个指标，可以综合评定预测模型的精度为一级。因此，可用此模型对陕西省电力需求进行预测。又由于后验差比值c远远小于0.35，所以本文应用GM（1，1）模型对陕西省2007～2010年电力需求进行动态预测是可行的。
应用得到的灰色预测模型，对2007～2010 年陕西省各年度的电力需求进行预测，结果见表4。
3 结语
根据以上对模型精度检验的结果可知，所得到的GM(1，1)模型是可靠的，可以用来预测陕西省的电力需求。由GM(1，1)模型预测结果可知，陕西省电力需求是逐年增加的，且以10%左右的速度增加。模型在一定程度上能反映出陕西省电力需求的变化规律，也符合陕西省的经济发展情况。
本研究的现实指导意义在于：通过对陕西省电力需求科学、准确的预测，为陕西省的电力发展提供了科学决策的依据。并对于保证陕西省电力工业的健康发展，乃至对整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。下一步的研究重点是如何安排生产力布局以在经济合理的条件下尽量满足社会经济发展对电力的需要，同时保障社会能以较低的电力成本得到充足良好的电力服务。
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