本文關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

"經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策" 分類下的詞條創(chuàng)建該分類下的詞條 粗糙集 詞條創(chuàng)建者:ste創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:粗糙集 Tough set粗糙集理論，是繼概率論、模糊集、證據(jù)理論之后的又一個(gè)處理不確定性的數(shù)學(xué)工具。作為一種較新的軟計(jì)算方法，粗糙集近年來越來越受到重視，其有效性已在許多科學(xué)與工程領(lǐng)域的成功應(yīng)用中得到[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: DPI 詞條創(chuàng)建者:hurain1001創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽: DPI：個(gè)人可支配收入

摘要:個(gè)人可支配收入（personaldisposable income），是指一國(guó)在一定時(shí)期（通常為一年）內(nèi)所有個(gè)人可以隨意支配的全部收入，它等于個(gè)人收入扣除個(gè)人所得稅后的余額。[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: Overlapping Generation Model 詞條創(chuàng)建者:劉志斌創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽: 代際迭代模型

摘要:代際迭代模型[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 市場(chǎng)調(diào)查方法 詞條創(chuàng)建者:liufeihanjun創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:市場(chǎng)調(diào)查的步驟，方法，案例分析[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 時(shí)間序列數(shù)據(jù) 詞條創(chuàng)建者:gykcx創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:引自百度（Baidu.com） 在不同時(shí)間點(diǎn)上收集到的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)反映了某一事物、現(xiàn)象等隨時(shí)間的變化狀態(tài)或程度。如我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值從1949到2009的變化就是時(shí)間序列數(shù)據(jù)。 　　 時(shí)間序列數(shù)據(jù)可[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 居民基本生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù) 詞條創(chuàng)建者:金色青柚創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:我國(guó)于2006年開始了對(duì)城鎮(zhèn)居民(尤其是低收入居民)生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù)的基礎(chǔ)研究，探討出了一種能夠反映生活必需品價(jià)格變動(dòng)對(duì)城鎮(zhèn)居民影響的價(jià)格指數(shù)，稱為城鎮(zhèn)居民生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù)(COLI)。[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 動(dòng)態(tài)傳遞函數(shù)模型 詞條創(chuàng)建者:川頁創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 殘差自回歸模型 詞條創(chuàng)建者:夏螢創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:Auto-Regressive模型： 構(gòu)造思想 首先通過確定性因素分解方法提取序列中主要的確定性信息 。然后對(duì)殘差序列擬合自回歸模型，以便充分提取相關(guān)信息 。[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 簡(jiǎn)單季節(jié)模型 詞條創(chuàng)建者:夏螢創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:簡(jiǎn)單季節(jié)模型是指序列中的季節(jié)效應(yīng)和其它效應(yīng)之間是加法關(guān)系. Xt=St+Tt+It 簡(jiǎn)單季節(jié)模型通過簡(jiǎn)單的趨勢(shì)差分、季節(jié)差分之后序列即可轉(zhuǎn)化為平穩(wěn).[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 疏系數(shù)模型 詞條創(chuàng)建者:夏螢創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:ARIMA(p,d,q)模型是指d階差分后自相關(guān)最高階數(shù)為p，移動(dòng)平均最高階數(shù)為q的模型，通常它包含p+q個(gè)獨(dú)立的未知系數(shù)如果該模型中有部分自相關(guān)系數(shù) 或部分移動(dòng)平滑系數(shù) 為零，即原模型中有部分系數(shù)省缺[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 不確定型決策 詞條創(chuàng)建者:libing099創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:1.簡(jiǎn)介 　　不確定型決策所處的條件和狀態(tài)都與風(fēng)險(xiǎn)型決策相似，不同的只是各種方案在未來將出現(xiàn)哪一種結(jié)果的概率不能預(yù)測(cè)，因而結(jié)果不確定。 2.準(zhǔn)則及選擇方法 a.等可能性法 　　也稱拉普拉斯決策準(zhǔn)則。采用[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: Malmquist指數(shù) 詞條創(chuàng)建者:宋凌峰創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:Malmquist指數(shù)，由Malmquist（1953）在分析消費(fèi)的過程中首次提出，Caves et al（1982）首次用它作為生產(chǎn)效率指數(shù)，此后該指數(shù)與DEA理論相結(jié)合，在生產(chǎn)率測(cè)算中的應(yīng)用日益廣泛[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 平滑指數(shù) 詞條創(chuàng)建者:liujiqing創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽: 指數(shù)平滑法

摘要:指數(shù)平滑法在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中很有用[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 平穩(wěn)性檢驗(yàn) 詞條創(chuàng)建者:crackman創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:在模型中含有非平穩(wěn)時(shí)間序列式，基于傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法的估計(jì)和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)計(jì)量將失去通常的性質(zhì)，從而推斷得出的結(jié)論可能是錯(cuò)誤的。因此，在建立模型之前有必要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。這就是平穩(wěn)性檢驗(yàn)。[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: logistic回歸模型 詞條創(chuàng)建者:anjingkeke創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: Johansen協(xié)整檢驗(yàn) 詞條創(chuàng)建者:ggx092900創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，又稱JJ(Johansen一Juselius)檢驗(yàn)，是Johansen和Juselius 一起提出的一種以VAR模型為基礎(chǔ)的檢驗(yàn)回歸系數(shù)的協(xié)整檢驗(yàn)，是一種進(jìn)行多變 量協(xié)整檢驗(yàn)的[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: Multi-Agent概念 詞條創(chuàng)建者:L15124891創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:Multi-Agent概念 Multi-Agent理論和技術(shù)是在復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)（CAS）理論及分布式人工智能（DAI）技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的[2]，目前已經(jīng)成為繼面向?qū)ο蠓椒ㄖ笥忠环N分析與模擬復(fù)雜適應(yīng)系[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 變差系數(shù) 詞條創(chuàng)建者:zaidecheng2008創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:變差系數(shù)又稱離差系數(shù)， 英文為：ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ 表示隨機(jī)變量對(duì)其均值的相對(duì)離散程度，用系列的標(biāo)準(zhǔn)差與其均值的比值表示。[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: Agent 詞條創(chuàng)建者:L15124891創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:Agent的概念最早出現(xiàn)在1977年Carl Hewitt的“Viewing control structures as patterns of Passing Messages”一文中。文中給出了一個(gè)[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: QMLE 詞條創(chuàng)建者:jxgzp創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:QMLE(Quasi-Maximum Likelihood Estimation)：Maximum Likelihood estimation but where the log-likelihood[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 回歸分析 詞條創(chuàng)建者:admin創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽: 回歸

摘要:回歸分析方法的歷史由來： “回歸”一詞起源于19世紀(jì)生物學(xué)家F.高爾頓(Francis Galton)進(jìn)行的遺傳學(xué)研究，他在研究子女身高與父母身高之間關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn)，下一代人身高有回歸于同時(shí)代人類平均身[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 網(wǎng)站分析 詞條創(chuàng)建者:xiaomi4288創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽: IT

摘要:網(wǎng)站分析(Web Analytics，國(guó)內(nèi)一般叫做“流量統(tǒng)計(jì)”) 是種網(wǎng)站訪客行為的研究。于商務(wù)應(yīng)用背景來說，網(wǎng)站分析特別指的是來自某網(wǎng)站搜集來的資料之使用，以決定網(wǎng)站布局是否符合商業(yè)目標(biāo)；例如，哪個(gè)登[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 應(yīng)用回歸分析 詞條創(chuàng)建者:嚴(yán)定容創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 核函數(shù) 詞條創(chuàng)建者:gssdzc創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:核函數(shù)方法簡(jiǎn)介 （1）核函數(shù)發(fā)展歷史 早在1964年Aizermann等在勢(shì)函數(shù)方法的研究中就將該技術(shù)引入到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，但是直到1992年Vapnik等利用該技術(shù)成功地將線性SVMs推廣到非線性SVM[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 灰色系統(tǒng)理論 詞條創(chuàng)建者:happy_287422301創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:灰色系統(tǒng)理論是20世紀(jì)80年代，由中國(guó)華中理工大學(xué)鄧聚龍教授首先提出并創(chuàng)立的一門新興學(xué)科，它是基于數(shù)學(xué)理論的系統(tǒng)工程學(xué)科。主要解決一些包含未知因素的特殊領(lǐng)域的問題，它廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、地質(zhì)、氣象等學(xué)科。[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策 詞條創(chuàng)建者:gloriaMM創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽: 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)決策

摘要:在一定的經(jīng)濟(jì)理論指導(dǎo)下，根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的歷史和現(xiàn)狀資料、客觀的環(huán)境條件以及主觀的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)對(duì)經(jīng)濟(jì)的未來發(fā)展預(yù)先做出科學(xué)的推測(cè)，而后根據(jù)此項(xiàng)推測(cè)為實(shí)現(xiàn)某一特定的目標(biāo)（對(duì)象），利用掌握的信息，運(yùn)用一定的方法，，對(duì)[閱讀全文:]

編輯:| 瀏覽: 庫存率 詞條創(chuàng)建者:lyxhzr創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

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編輯:| 瀏覽: HP濾波 詞條創(chuàng)建者:kokocc917創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

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編輯:| 瀏覽: 合同欣慰基礎(chǔ) 詞條創(chuàng)建者:laijuns創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

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編輯:| 瀏覽: 專業(yè)信賴度（Business confidence） 詞條創(chuàng)建者:linzer創(chuàng)建時(shí)間: 標(biāo)簽:

摘要:經(jīng)營(yíng)公司的人們對(duì)組織遠(yuǎn)景的感知程度。在很多國(guó)家會(huì)針對(duì)平均事業(yè)信賴度進(jìn)行衡量，此一信賴度可發(fā)出有用的關(guān)于當(dāng)前經(jīng)濟(jì)條件下，經(jīng)理人對(duì)企業(yè)前景樂觀與否的訊號(hào)，這代表政府可立即有效的知道公司經(jīng)理人對(duì)消費(fèi)市場(chǎng)的需求[閱讀全文:]

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  本文關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：82579