基于改进灰色模型的工业品出厂价格指数预测

发布时间：2021-08-23 22:10

　　工业品出厂价格指数是反映一定时期内全部工业产品出厂价格总水平的变动趋势和变动幅度的相对数。通过工业品出厂价格指数能观察出厂价格变动对工业总产值的影响。本文在优化的近似非齐次指数序列的灰色模型（ONGM （1,1））的基础上,使用原始序列的第一项数据前插入任意常数来改进传统的灰色预测模型。文章选取2019年1月—2020年2月的工业品出厂价格指数的数据来检验本文中改进的灰色模型的精确度,进行比较改进后的灰色模型与其它灰色模型（GM （1,1）,DDGM （1,1）,IDGM （1,1））的平均绝对百分比误差。结果表明,改进的灰色模型具有更好的预测性能。因此,利用改进的灰色模型可以提高短期内的工业品出厂价格指数的预测,对制定相关的经济政策和国民经济核算具有重要的价值。 

【文章来源】：广西质量监督导报. 2020,(12)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
一、引言
二、文献综述
三、改进灰色预测模型
四、结果分析
五、讨论与结论


【参考文献】：
期刊论文
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[3]我国制造业PMI指数与PPI指数的相关性分析[J]. 唐德才,刘昊,华兴夏.  统计与决策. 2016(07)
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[5]近似非齐次指数数据的灰色建模方法与模型[J]. 战立青,施化吉.  系统工程理论与实践. 2013(03)
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本文编号：3358685