【摘 要】
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居民储蓄额是一种非平稳的时间序列,与实时政策影响有关,同时作为地区性总GDP的一大重要指标,其预测走向将是政府部门需要重视的一个环节,处于探索阶段.因此,提高储蓄率预测
【机 构】
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华南农业大学,广东 广州,510642
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居民储蓄额是一种非平稳的时间序列,与实时政策影响有关,同时作为地区性总GDP的一大重要指标,其预测走向将是政府部门需要重视的一个环节,处于探索阶段.因此,提高储蓄率预测精度需要以较为精确样本值进行数据挖掘,同时采用单一理论模型将无法得到可实际应用的预测效率.因此,基于组合预测思想,将采用梯度下降法的BP神经网络反复训练,修正灰色Verhulst预测的组合模型对广州市城乡居民储蓄进行数据挖掘,训练过程中采用最高准确率模型进行预测未来三年的居民储蓄额,提前预知储蓄率变化走向,及时提出应对措施.残差合格检验很好地反映模型准确率的提高,具有较好的拟合和预测精度.
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