【摘 要】
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为了准确判断我国的消费形势,选取我国2000-2018年的经济月度数据,首先基于机器学习的方法分别构建随机森林、支持向量机和BP神经网络三个单项预测评价模型对我国社会消费品
【机 构】
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安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽财经大学经济学院
【基金项目】
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安徽财经大学研究生科研创新基金项目(ACYC2018191)
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为了准确判断我国的消费形势,选取我国2000-2018年的经济月度数据,首先基于机器学习的方法分别构建随机森林、支持向量机和BP神经网络三个单项预测评价模型对我国社会消费品零售总额进行预测,由于单项预测方法存在自身的优势与限制条件,于是引入了基于误差平方和最小的诱导有序加权算术平均(IOWA)组合预测模型,结果表明:组合预测模型各种预测误差均小于单项预测模型,说明文中构建的IOWA组合预测模型预测性能优越,具有较好的运用前景。
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