基于灰色区间GM(1,1)模型的振荡序列预测——以上海市消费者信心指数为例

作者：李志超; 刘升

来源：统计与决策, 2020, 36(14): 145-148.

DOI：10.13546/j.cnki.tjyjc.2020.14.032

• GM(1,1)模型
• 最优维度GM(1,1)
• 灰色区间GM(1,1)模型
• 消费者信心指数(CCI)

文章对传统的GM(1,1)模型进行了改进,用来预测上海市消费者信心指数(CCI)这种小样本振荡序列。首先建立了最优维度GM(1,1)模型,模型的维度根据方差比C和小残差概率p综合得到,但结果显示最优维度GM(1,1)模型不能提高预测精度。其次建立了灰色区间GM(1,1)模型,在区间上下界序列加权时采用了归均和线性规划的思想,求出最优权重对上下界序列预测值加权得到灰色区间GM(1,1)模型预测值,结果表明灰色区间GM(1,1)模型可以显著提高预测精度,所以这种灰色区间GM(1,1)模型更加适合于小样本振荡序列的预测。

• 单位
  上海工程技术大学