一种变权系数的区间数组合预测模型

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1、理论新探一种变权系数的区间数组合预测模型aba袁宏俊,胡凌云,杨桂元(安徽财经大学a.统计与应用数学学院;b.管理科学与工程学院,安徽蚌埠233030)摘要:文章针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,引入了相关系数和诱导有序加权平均算子的概念;将区间数的左右端点看作时间序列,分别建立了两端点的变权系数多目标最优组合预测模型,并通过偏好系数转化为单目标最优化模型。实例分析表明,所提出的方法在区间数预测误差指标上明显优于其它区间组合预测方法。关键词:组合预测;区间数;变权系数;相关系数;诱导有序加权平均算

2、子中图分类号:O212文献标识码:A文章编号:1002-6487(2011)23-0034-04都是针对预测值和实际值均为实数值的情形。文献[4]采用0引言区间数描述组合预测的系数,将确定组合预测系数转化成一个线性规划问题求解。文献[5]运用三角模糊数确定组合预1969年,Bates.J.M.和Granger.C.W.J.首次系统研究组合测模型的权重,以组合预测误差平方和最小为目标函数建立预测理论和方法[1]。由于组合预测模型能更加有效地提高线性规划模型求解。文献[6]提出了两种区间预测准确度分预测的精度和稳定性,

3、所以一直是国内外预测界研究的热点析的方法,通过估计预测结果的平均区间误差平方和及平均课题之一,并取得了大量的研究成果[1~3],但是这些方法一般相对区间误差和,比较了不同预测方法的优劣。文献[7~基金项目:国家自然科学基金资助项目(71071002);国家社科青年项目(11CJY080);安徽省教育厅人文社会科学研究资助项目(2011sk177);安徽财经大学科研项目(ACKYQ1151ZC)作者简介:袁宏俊(1978-),男,安徽庐江人,硕士,副教授,研究方向:预测和决策分析。∞1-θ∞ˉA(t)c(t)]1-θ

4、扣变化开始大幅提升,居民和政府开始控制经济发展对环境的-ρt[A(t)c(t)]-ρt[PΔU=∫eL(t)dt-∫eL(t)dtt=01-θt=01-θ破坏;当经济发展到比较高水平时,非环境消费的边际效用快在这样的均衡状态,经济体可以通过治理污染,提高环速下降,环境的微小恶化将引起有效消费的大幅度减少,因此,境质量来提高总体福利,减少无效率的生产和消费,以达到居民和政府更倾向于治理环境提升效用,而不是增加非环境消帕累托有效。费。本文的结论与经济发展现状较为相符“,先发展经济,在控2.3环境与经济增长谁优先制污染,

5、再治理污染”的发展路径确实有其合理性。但是,本文在不存在环境污染的情况下,稳定的经济增长将是还认为,必须将污染对消费折扣的比率控制在技术进步变化Ramsey-Cass-Koopmans模型下的均衡增长,经济系统将达水平之内;否则,发展将得不偿失。到帕累托最优。在存在污染时,如果污染对消费的折扣的变化率超过技术变化率时,经济的增长将是没有意义的,在经参考文献:过环境的折扣后,经济增长并不能使有效消费增加,不能带来[1]DavidRomer.AdvancedMacroeconomics[M].上海:上海财经大学出版社,

6、家庭福利的提升。当环境污染对消费的折扣的变化率小于技2001.术变化水平时,经济将达到一个比经典Ramsey-Cass-Koop-[2]陈超,王海建.环境外在性与“干中学”内生经济增长[J].预测,2002,mans模型更低的均衡水平,这样的均衡不是帕累托最优,整21(2).个社会可以通过治理环境来提升社会的福利总水平。[3]何一农,胡适耕.环境污染、内生人口增长与经济增长模型[J].华中通常,居民对污染的厌恶程度与消费水平相关,低消费科技大学学报(自然科学版),2004,32(9).[4]胡远波,杨丽乔,李连庆,

7、李上红.考虑环境污染的随机经济增长水平的国家对污染的厌恶程度低于高收入国家。社会发展模型[J].应用数学,2005,18(增).之初,非环境消费给家庭带来的边际效用比较大,环境对有[5]王海建.资源环境约束之下的一类内生经济增长模型[J].预测,效消费的折扣变化也不明显,因此许多国家在发展初期都容1999,18(4).易忽略环境问题的影响,当经济发展到一定水平后,非环境消(责任编辑/亦民)费给家庭带来的边际效用递减趋势明显,环境对有效消费的折34统计与决策2011年第23期(总第347期)理论新探10]提出了基于各

8、种不同最优准则下的区间组合预测方法。v1,v2,⋯,vn中按从大到小的顺序排列的第i个大的数的下本文将在现有文献的基础上,提出一种新的变权系数的区间标,则称IOWAW是n维诱导有序加权平均算子(induced数组合预测方法,将区间数的左右端点作为考虑问题的出发orderedweightedaveragingoperator),简称为IOWA算子,vi称点,通

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