灰色系统预测模型与改进及其在现金流预测中的应用

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灰色理论是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法。灰色系统理论以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象,通过对“部分”己知信息的生成、开发,提取有价值的信息,目前已广泛应用在实际数据的预测中。本文分析了灰色系统理论的产生、发展以及研究内容等,之后,在总结灰色系统预测模型的优缺点的基础上,从四个角度对灰色GM(1,1)模型进行了改进,使其在原来的基础上更加符合实际应用过程中的精度要求和实际需要以及实际情况,并分别应用数据对这些改进模型进行检验。经检验,改进的模型确实在不同的方面对原始模型有所改善和提高。在对原始模型进行改进后,本文将原始模型和改进后的模型都应用到了企业的现金流的预测中,并进行比较。实例研究表明,原始模型以及改进模型应用到实际企业的现金流量的预测中是可行的,并且通过数据的比较分析表明,改进的模型的确在预测精度上对原始模型有所提高。
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