上海世博会经济贡献率灰色预测模型研究

"上海世博会经济贡献率的灰色预测模型" 这篇论文主要探讨了如何运用灰色预测模型来估算上海世博会的经济贡献率。灰色预测模型是一种适用于处理小样本、非线性、不完全信息的时间序列分析方法，特别适合于预测具有明显趋势变化的数据。在这个研究中，崔斌和翁文婷两位作者以上海世博会的经济贡献率为研究对象，旨在通过灰色模型来预测世博会对上海经济的影响。 首先，论文介绍了灰色模型的基本原理，即GM（1，1）模型，这是一种一阶一次微分的灰色模型。该模型通过构建原始数据序列的差分序列，然后进行线性化处理，最终形成预测模型。在建立模型的过程中，需要确定模型的参数，这通常通过最小二乘法来实现。 其次，论文详细阐述了模型建立的步骤，包括数据预处理、模型建立、模型检验和残差分析。数据预处理是确保模型准确性的关键，通过对时间序列数据进行差分处理，可以消除数据中的趋势和周期性。模型建立后，通过残差分析来检验模型的适应性，如果残差满足白噪声条件，则说明模型的预测效果较好。 接着，论文提到使用MATLAB编程实现了灰色预测模型，这种自动化工具使得预测过程更加高效和便捷。通过运行程序，可以得到不同时间段上海世博会的经济贡献率预测值。 最后，研究结果显示，上海世博会在7月份对上海的经济贡献率最高，5月和6月次之，而3月、4月和8月的影响相对较小。这一预测结果与实际状况相符，证明了灰色模型在预测世博会经济贡献率方面的有效性。 这篇论文展示了灰色系统理论在预测大型活动如世博会对经济影响方面的潜力。这种方法不仅操作简单，而且预测精度高，对于类似事件的经济影响评估提供了有价值的参考。关键词包括世博会、贡献率和灰色系统，表明该研究聚焦于利用灰色系统理论来评估世博会对经济的贡献程度。