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地区固定资产投资预测研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 国内外研究与现状第9-12页
        1.2.1 国内固定资产投资预测研究与现状第9-11页
        1.2.2 国外固定资产投资理论研究与现状第11-12页
    1.3 研究目标及内容第12-14页
        1.3.1 研究目标第12页
        1.3.2 研究内容第12-14页
第2章 固定资产投资预测相关分析第14-22页
    2.1 固定资产投资概念及内涵第14-15页
    2.2 固定资产投资预测影响变量分析第15-17页
    2.3 固定资产投资预测主要预测方法第17-22页
        2.3.1 多元回归法第17-18页
        2.3.2 时间序列法第18页
        2.3.3 灰色预测法第18-19页
        2.3.4 神经网络法第19-20页
        2.3.5 支持向量机法第20-22页
第3章 固定资产投资预测模型选取及评价第22-34页
    3.1 灰色神经网络模型第22-29页
        3.1.1 Lasso变量选择模型第22页
        3.1.2 灰色预测模型第22-24页
        3.1.3 神经网络模型第24-27页
        3.1.4 灰色神经网络组合模型第27-29页
    3.2 支持向量机模型第29-32页
    3.3 ARIMA模型第32-34页
第4章 固定资产投资预测实证分析第34-54页
    4.1 基于灰色神经网络模型的固定资产投资预测第34-38页
        4.1.1 描述及相关性分析第34-35页
        4.1.2 Adaptive-Lasso变量选择第35-36页
        4.1.3 灰色神经网络模型预测第36-37页
        4.1.4 误差分析第37-38页
    4.2 基于支持向量机模型的固定资产投资预测第38-44页
        4.2.1 选定自变量和因变量第39页
        4.2.2 数据预处理第39-40页
        4.2.3 参数选择第40-42页
        4.2.4 训练与回归预测第42-44页
        4.2.5 误差分析第44页
    4.3 基于ARIMA模型的固定资产投资预测第44-52页
        4.3.1 绘制时间序列图及检验分析第45-46页
        4.3.2 ARIMA建模分析第46-49页
        4.3.3 ARIMA模型预测第49-51页
        4.3.4 误差分析第51-52页
    4.4 模型对比分析第52-54页
第5章 结论与展望第54-58页
    5.1 结论第54-55页
    5.2 展望第55-58页
参考文献第58-62页
发表论文和参加科研情况说明第62-64页
致谢第64页

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