景气指标分类方法的理论研究与实证

发布时间：2018-06-30 16:44

本文选题：景气指标 + 峰谷对应　；参考：《统计与决策》2017年06期

【摘要】：景气指标分类是景气预测法中至关重要的环节、在以往的文献中,一般采用一种方法对备选指标进行景气分类,但其结果还存在优化的空间。文章采用四种典型的景气指标分类方法:峰谷对应法、时差相关分析法、K-L信息量法、灰色关联度指标分类法对同样的多个指标进行分类。按照初定方案对四种方法的结果进行综合分析,对结果进行优化调整,应用实例表明:四种方法的优化调整结果比单一方法的结果更合理、更有效、更具有科学性。
[Abstract]:The classification of boom index is an important link in the method of climate prediction. In the previous literature, a method is generally used to classify the climate of alternative indicators, but there is still room for optimization of the results. This paper adopts four typical classification methods of boom index: peak and valley correspondence method, time difference correlation analysis method and K-L information method, grey correlation index classification method to classify the same multiple indexes. The results of the four methods are analyzed synthetically according to the initial scheme, and the results are optimized and adjusted. The application examples show that the results of the four methods are more reasonable, effective and scientific than the results of the single method.
【作者单位】：华南理工大学数学学院;广东工贸职业技术学院机械工程系;
【基金】：教育部人文社会科学规划基金项目(13YJCZH030) 2015年广东省高等学校质量工程教改项目华南理工大学中央高校基本科研业务费面上项目(2014XMS04);华南理工大学中央高校基本科研业务费重点项目(x2lxD2152360);华南理工大学校级教改项目(x2lxY1151210)
【分类号】：O213

【相似文献】