【摘 要】
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针对GM(2,1)模型对长时间序列预测不理想的问题,等维新息GM(2,1)减少了样本容量,加强了信息的更替,对解决复杂变化的长时间序列的预测有很好的效果。运用等维新息GM(2,1)模型
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目“社会主义新时代财税体制改革和创新研究”(编号:18FZX066)
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针对GM(2,1)模型对长时间序列预测不理想的问题,等维新息GM(2,1)减少了样本容量,加强了信息的更替,对解决复杂变化的长时间序列的预测有很好的效果。运用等维新息GM(2,1)模型对工行每股收益进行了预测,得到了满意的效果,结果显示:平均预测误差为2.5355%,比传统灰色GM(1,1)模型的平均预测误差11.5967%减小了78.1360%。根据等维新息GM(2,1)模型预测得到工行2018年每股收益为0.7925元。
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