ＷＥＳＴＥＲＮＦＩＮＡＮＣＥＡＮＤＡＣＣＯＵＮＴＩＮＧ
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西部财会
和模型研究
（1陕西省财政厅，陕西西安710002）（2西安市建行南大街支行，陕西西安710002）
王华1
扈晨霞2
财政收支预测方法
摘要目前，财政收支趋势的预测已经成为财政预算执行分析工作的重要内容。
为了提高分析预测的可靠性、科学性，在预算执行分析工作中，应该立足于宏观经济趋势和历年经验分析基础上，尝试采用科学模型方法来对财政收支趋势进行预测，通过定量分析，来印证预测的准确性，提高预算执行分析水平，为领导决策提供更好服务。
关键词财政；收支；模型；研究
预算执行分析的主旨是在及时、准确地分析预算执行情况的同时，能够有针对性地提出前瞻性的政策性建议，为领导决策提供参考依据。近年来，各级政府和财政部门领导对预算执行分析工作非常重视，特别是要求加强对财政收支趋势的预测分析。
一、财政收支预测现状
目前各级财政部门对财政收支趋势的分析预测主要是通过收入税源和支出预算，然后综合宏观经济趋势和历年经验数据来预测财政收支基本走势，进而提出加强财政预算执行工作的具体措施。为此，我省财政坚持了“五项制度”：一是坚持财经形势分析会制度。定期与省发改委、省统计局、人行西安分行等宏观经济部门召开分析会，密切关注投资、煤电油运、物价、信贷等形势变化对财政收入的影响，并请这些单位就财政收支走势发表看法。二是坚持财税联席会议制度。着重对重点行业、重点企业的生产、经营、销售、产品产量、商品价格等情况进行具体分析，掌握税源变化。三是坚持财政预算执行分析会制度。适时召开全省预算执行分析会，检查各市区财政收支预算执行情况，随时掌握财政运行中出现的新情况、新问题，要求市区财政对各自财政收支走势进行判断。四是坚持收入对账制度。通过与人行定期对账，及时了解各重点收入项目的缴库情况。五是坚持
Finance and Taxation
财政与税收
2001年—2004年财政收入回归趋势
收入绝对数25000020000015000010000050000
05101520253035
40时间
y=1677.5x +114252R 2=0.2468
某地区1999—2004年财政支出趋势图
单位：亿元
140.0
100.0
60.0
20.0
1999年
2000年2001年2002年2003年2004年
69.0
76.5
84.7
97.3
126.3
148.9
从曲线中可以看出该地区历年财政支出具有逐步增长的趋势。影响财政支出的变量很多，例如国民收入，在经济发展正常的情况下，生产力发展水平的提高，将推动财政支出需求曲线的上升；又如物价指数，购买等量的物品由于物价水平的提高必须付出更多的名义货币，即使公共服务保持在同等水平，也会由于物价的提高，推动财政支出需求曲线的上升。在此，假设财政支出主要由国民收入和物价两个因素
财政与税收
影响，除此之外，将主要变量之外的各种因素作为随机变量。于是可以建立如下形式的支出需求回归预测模型：Y=b0+b1X1+b2X2
在该模型中，以财政支出为因变量Y，国民收入和物价
指数为自变量X
1和X
2
，根据1999-2004年的历史数据进行回
归可以得出如下二元一次回归分析预测模型：Y=b0+b1X1+b2X2+
ê????ú??￡?2）
则Y′=E（Y）=b0+b1X1+b2X2（2）
b0是常数，b1，b2为回归系数。
年度物价指数国内生产总值1999100.01300.0 200097.41381.5 200196.81487.6 2002101.71660.9 2003104.11841.2 2004102.42036.0财政支出预测值相对误差
69.065.8 3.1
76.574.7 1.8
84.786.2 1.6
97.3105.17.8 126.3124.8 1.5 148.9146.0 2.9
合计602.49707.3602.7602.718.7
平均100.4 3.1
注：物价指数以1999年为基期100
求解（计算过程略）得出
Y'=E(Y)=b0+b1X1+b2X2=
p
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西部财会
DCF、NA V、PE三种估值方法介绍 一、DCF（折现现金流模型） 1.DCF分析法的基本原理 DCF分析法认为，产生现金流的资产，包括固定收益产品（债券）、投资项目，及整个公司的价值等于其在未来一定期限内所产生的现金流，按照适合的折现率折现后计算出的现值（pv）。公式如下： pv = cf1/(1+k) + cf2/(1+k)2 + …［tcf /(k - g)］/ (1+k)n-1 其中：pv：现值cfi：现金流k：贴现率 tcf：现金流终值 g：永续增长率预测值 n：折现年限 在对股票估值时，分析师们通常使用自由现金流作为估值模型中的现金流。自由现金流一般是用经营性现金流减去资本支出后得到的。得出现值后再除以总股本既得出每股价值。有时，分析师们还会用调整过的自由现金流先计算出公司所有利益相关人（包括债权人和股权人）拥有的资产现值，然后再减去债权人拥有的资产现值，就得到股票资产的现值，既股价的合理价值。 2.自由现金流 定义：自由现金流是一种财务方法，用来衡量企业实际持有的能够回报股东的现金。指在不危及公司生存与发展的前提下可供分配给股东(和债权人)的最大现金额。 计算：自由现金流量=经营活动产生的现金流量净额–资本性支出=经营活动产生的现金流量净额–（购建固定、无形和其他长期资产所支付的现金–处置固定、无形和其他长期资产而收回的现金净额） 资本性支出：用于购买固定资产（土地、厂房、设备）的投资、无形资产的投资和长期股权投资等产能扩张、制程改善等具长期效益的现金支出。
自由现金流的的经济意义：企业全部运营活动的现金“净产出”就形成“自由现金流”，“自由现金流”的多寡一定程度上决定一家企业的生死存亡。一家企业长期不能产出“自由现金流”，它最终将耗尽出资人提供的所有原始资本，并将走向破产。 ①“自由现金流”充裕时，企业可以用“自由现金流”偿付利息还本、分配股利或回购股票等等。 ②“自由现金流”为负时，企业连利息费用都赚不回来，而只能动用尚未投入经营（含投资）活动的、剩余的出资人（股东、债权人）提供的原始资本（假定也没有以前年度“自由现金流”剩余）来偿付利息、还本、分配股利或进行股票回购等等。 ③当剩余的出资提供的原始资本不足以偿付利息、还本、分配股利时，企业就只能靠“拆东墙补西墙”（借新债还旧债，或进行权益性再融资）来维持企业运转。当无“东墙”可拆时，企业资金链断裂，其最终结果只能寻求被购并重组或申请破产。 3.DCF适用范围 DCF 是一套很严谨的估值方法，是一种绝对定价方法，想得出准确的DCF 值，需要对公司未来发展情况有清晰的了解。得出DCF 值的过程就是判断公司未来发展的过程。所以DCF 估值的过程也很重要。就准确判断企业的未来发展来说，判断成熟稳定的公司相对容易一些，处于扩张期的企业未来发展的不确定性较大，准确判断较为困难。再加上DCF 值本身对参数的变动很敏感，使DCF 值的可变性很大。但在得出DCF 值的过程中，会反映研究员对企业未来发展的判断，并在此基础上假设。有了DCF 的估值过程和结果，以后如果假设有变动，即可通过修改参数得到新的估值。 4.DCF模型的优缺点 优点：比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型，框架最严谨但相对较复杂的评价模型。需要的信息量更多,角度更全面,考虑公司发展的长期性。较为详细，预测时间较长，而且考虑较多的变数，如获利成长、资金成本等，能够提供适当思考的模型。
【关键字】设计、方法、条件、动力、增长、计划、问题、系统、网络、理想、要素、工程、项目、重点、检验、分析、规划、管理、优化、中心 数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归
传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 模糊性数学模型
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
动画精度模型制作与探究 Animation precision model manufacture and inquisition 前言 写作目的：三维动画的制作，首要是制作模型，模型的制作会直接影响到整个动画的最终效果。可以看出精度模型与动画的现状是随着电脑技术的不断发展而不断提高。动画模型走精度化只是时间问题，故精度模型需要研究和探索。 现实意义：动画需要精度模型，它会让动画画面更唯美和华丽。游戏需要精度模型，它会让角色更富个性和激情。广告需要精度模型，它会让物体更真实和吸引。场景需要精度模型，它会让空间更加开阔和雄伟。 研究问题的认识：做好精度模型并不是草草的用基础的初等模型进行加工和细化，对肌肉骨骼，纹理肌理，头发毛发，道具机械等的制作更是需要研究。在制作中对于层、蒙版和空间等概念的理解和深化，及模型拓扑知识与解剖学的链接。模型做的精，做的细，做的和理，还要做的艺术化。所以精度模型的制作与研究是很必要的。 论文的中心论点：对三维动画中精度模型的制作流程，操作方法，实践技巧，概念认知等方向进行论述。 本论 序言：本设计主要应用软件为Zbrsuh4.0。其中人物设计和故事背景都是以全面的讲述日本卡通人设的矩阵组合概念。从模型的基础模型包括整体无分隔方体建模法，Z球浮球及传统Z球建模法（对称模型制作。非对称模型制作），分肢体组合建模法（奇美拉，合成兽），shadow box 建模和机械建模探索。道具模型制作，纹理贴图制作，多次用到ZBURSH的插件，层概念，及笔刷运用技巧。目录： 1 角色构想与场景创作 一初步设计：角色特色，形态，衣装，个性矩阵取样及构想角色的背景 二角色愿望与欲望。材料采集。部件及相关资料收集 三整体构图和各种种类基本创作 2 基本模型拓扑探究和大体模型建制 3 精度模型大致建模方法 一整体无分隔方体建模法 二Z球浮球及传统Z球建模法（对称模型制作。非对称模型制作） 三分肢体组合建模法（奇美拉，合成兽） 四shadow box 建模探索和机械建模 4 制作过程体会与经验：精度细节表现和笔刷研究 5 解剖学，雕塑在数码建模的应用和体现（质量感。重量感。风感。飘逸感）
高考录取分数预测模型 姓名: 班级： 姓名: 班级： 姓名: 班级：
关于高考录取分数预测模型的探究 摘要 本文通过差分指数平滑法和自适应过滤法分别建立模型，根据历年学校录取线预测下一年的录取分数线。最后，根据预测出来的最佳数据，给2014年报考本校的考生做出合理的建议。 对于问题一和问题二，首先根据题意和所给出的学校历年的录取分数线，不难分析出高校的录取分数线是由当年的题目难度、考生报考数量、“大年”和“小年”等因素决定的。每年的分数线还是有一定差距的，例如，本校2012在北京市电气专业的录取线是428分，而2013年是488分，相差60分。因此，预测的时候，需要通过一些方法使数据趋于平滑，使之便于预测。通过这些分析，建立了两种可靠的预测模型。 模型一通过差分的方法，利用Matlab软件将后一年Y t与前一年Y t-1的数据相减得到一个差分值，构成一个新序列。将新序列的值与实际值依次迭加，作为下一期的预测值。以此类推，预测出2014年的录取分数线。模型二是根据一组给定的权数w对历年的数据进行加权平均计算一个预测值y，然后根据预测误差调整权数以减少误差，这样反复进行直至找到一组最佳权数，使误差减小到最低限度，再利用最佳权数进行加权平均预测。这两种方法很好的解决了历年录取分数相差较大难以预测的问题。预测值相对准确。预测结果数据量较大，在此以河北省为例，给出预测结果模型一：2014年本校电气专业录取线为495，模型二：2014年本校电气专业录取线为536。 最后，通过预测出的数据，比对模型一和模型二，取最佳预测值，给报考科技学院的考生做出较为合理的建议。 关键词：序列权数差分值加权平均高考录取线
2008年9月 甘肃省经济管理干部学院学报 Sep te mber 2008第21卷第3期 Journal of Gansu Econom ic Manage ment I nstitute Vol 121 No 13 旅游需求预测方法与模型评述 3 殷书炉,杨立勋 (西北师范大学经济管理学院,甘肃兰州 730070) 摘 要:对旅游需求预测研究始于上世纪60年代,绝大多数研究成果出现于80年代以后,然而对此类研究进行整理和述评的论文较少。因此,文章系统论述了各种方法与模型在旅游需求预测中的应用,并对其预测效果做了简略评价,同时指出了将来的研究重点和发展趋势。 关键词:旅游需求;预测模型;发展趋势 中图分类号:F224.9;F59 文献标识码: A 文章编号:100924830(2008)0320042204 一、引言 随着经济全球化和国际交流的不断深化,国际旅游业得到了长足的发展。旅游业对于平衡国际收支,改善贸易结构具有不可替代的作用,同时又是扩大对外开放、促进对外交流的重要手段。因此在过去20年里旅游研究也得到了前所未有的发展,而旅游需求模型与预测更是研究的重点。 本文在综合介绍旅游需求预测中各种模型运用的基础之上,对这些模型的优缺点做出相应的评价,同时分析了今后旅游预测的研究重点和发展趋势。 二、旅游需求预测中模型的应用 (一)计量模型 经济预测方法常用的有两类,一类是解释性预测方法,即找出预测变量的相关影响因素,建立回归模型,进行分析和预测。另一类是时间序列分析方法,它只依赖于预测变量的历史观测数据和其背后的规律,通过相应的数学模型拟合出变化趋势,从而进行预测。 Kulendran et al .(2000)[1] 研究发现误差修正模型EC M (Err or Correcti on Model )优于天真1(Naive 1)和季节性自回归移动平均法(S AR I M A )。L i et al .(2006)[2] 将误差修正模型EC M 和T VP (Ti m e Varying Para meter )两者的优点相结合而提出T VP -EC M ,并验证了比其他单一的分析方法有更好的预 测效果。线性回归L (L inear )和滞后线性模型LL (Lag L inear )在许多旅游预测中都有应用,但预测效 果都不甚理想。 近乎理想需求方法A I D S (A l m ost I deal De mand Syste m )有很好的经济学理论基础,它特别适合于旅 游需求的弹性分析。L i,Song,W itt (2006)[3] 将T VP 分别和EC M -LA I D S 与长期线性近乎理想需求方法LR -LA I D S 组成T VP -EC M -LA I D S,T VP -LR -LA I D S,并且证明这种组合模型的预测能力更好。 联立方程组主要强调的是各单个方程之间的内在联系,在社会管理方面应用较多,比如对G DP 、电 力需求的预测。Turner,W itt (2001)[4] 运用联立方程组探讨了假日游、商务游和探亲游的内在关联,并对旅游需求做了分析与预测。 (二)时间序列模型 由于旅游业存在着明显的季节性,因而季节这个显著特征变量成了重要的考察因素。融合季节性的自回归移动平均法(S AR I M A )也就得到了广泛研 究和运用。Goh ,La w (2002)[5] 在对香港的旅游预测中,选用了多种时间序列模型,分别是天真法Na 2ive 、移动平均法MA 、指数平滑法ES 、自回归移动平 — 24—3 收稿日期:2008-04-01 作者简介:殷书炉(1982-),男,安徽太湖人,西北师范大学经济管理学院研究生,研究方向:数量经济学; 杨立勋(1965-),男,甘肃武山人,西北师范大学教授,研究方向:宏观经济统计分析及国民经济核算。
公司估值方法有几种？最常用的是那几种？ 绝对估值法（折现方法） 1.DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型) 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） （1）FCFE （Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型 （2）FCFF模型（Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型） DDM模型 V代表普通股的内在价值，Dt为普通股第t期支付的股息或红利，r为贴现率 对股息增长率的不同假定，股息贴现模型可以分为 ：零增长模型、不变增长模型（高顿增长模型）、二阶段股利增长模型（H模型）、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。 最为基础的模型；红利折现是内在价值最严格的定义；DCF法大量借鉴了DDM的一些逻辑和计算方法（基于同样的假设/相同的限制）。 1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型) DDM模型 2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司，非周期性行业； 3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司，周期性行业； DDM模型在大陆基本不适用； 大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定，分红比例不高，分红的比例与数量不具有稳定性，难以对股利增长率做出预测。 DCF 模型 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型）DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法，原则上该模型适用于任何类型的公司。 自由现金流替代股利，更科学、不易受人为影响。 当全部股权自由现金流用于股息支付时，FCFE模型与DDM模型并无区别；但总体而言，股息不等同于股权自由现金流，时高时低，原因有四： 稳定性要求（不确定未来是否有能力支付高股息）； 未来投资的需要（预计未来资本支出/融资的不便与昂贵）； 税收因素（累进制的个人所得税较高时）； 信号特征（股息上升/前景看好；股息下降/前景看淡） DCF模型的优缺点 优点：比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型，框架最严谨但相对较复杂的评价模型。需要的信息量更多,角度更全面, 考虑公司发展的长期性。较为详细，预测时间较长，而且考虑较多的变数，如获利成长、资金成本等，能够提供适当思考的模型。 缺点：需要耗费较长的时间，须对公司的营运情形与产业特性有深入的了解。考量公司的未来获利、成长与风险的完整评价模型，但是其数据估算具有高度的主观性与不确定性。复杂的模型，可能因数据估算不易而无法采用，即使勉强进行估算，错误的数据套入完美的模型中，也无法得到正确的结果。小变化在输入上可能导致大变化在公司的价值上。该模型的准确性受输入值的影响很大（可作敏感性分析补救）。 FCFE /FCFF模型区别 股权自由现金流（Free cash flow for the equity equity ）： 企业产生的、在满足了再投资需求之后剩余的、不影响公司持续发展前提下的、可供股东股
深度剖析人物角色模型设计方法 前言 人物角色模型，在20实际90年代，是可用性研究提出来的概念和方法，特别是在外企中尤其适用的较多。 好的人物角色模型，可以让每个人感到满意，他为团队、为公司提供一个有效、易于理解的方式，来描述用户需求，让受众在讨论中有共同语言。有了人物角色，就可以避免团队站在自己的立场去描诉需求，让我们从多维度来描述需求，在评估需求方案时，更有说服力。 今天主要分为四个部分来讲： 1、人物角色模型的创建 2、人物角色模型包含内容 3、定性、定量人物角色模型 4、人物角色模型与敏捷开发 一个交互设计师，在拿到需求时，应该通过以下6步开启设计： 本次我们着重讲解的是“调研归纳”。人物角色，就是属于这个部分。
在调研归纳中，我们有很多方法，比如用户观察、用户访谈、问卷调研、焦点小组等等，这些方法通过碎片化阅读都可以了解很多。人物角色能够被创建出来，被团队、客户所接受，并且投入到使用中，很重要的前提，就是整个团队都要非常认可以用户为中心的设计。 人物角色模型被创建出来后，能否真正发挥其价值，也是要看团队能否形成这样一个UED的流程，是否愿意把其运用到设计的方方面面。 以用户为中心的设计 以用户为中心的产品设计，强调的是通过场景去分析用户的行为，进而产生目标导向性设计。在对用户群进行分析的时候，都会将用户群按照一定的角色进行细分，有的时候是为了在不同的产品阶段考虑不同角色用户的需求，而更多时候，则是为了找准主流用户的需求。 我们设计当中的每一个流程，都是以围绕用户为中心而进行。 使用人物角色目的
1、带来专注 人物角色的第一信条是“不可能建立一个适合所有人的网站”。成功的商业模式通常只针对特定的群体。一个团队再怎么强势，资源终究是有限的，要保证好钢用在刀刃上~ 之前我所在的团队，进行设计一款旅游产品时，我们的产品经理认为产品应该为公司的战略方向，以中老年群体为目标用户来推这个产品。然而通过用户调研后，发现目前线上产品的用户，分为另外四类，中老年群体比较少。最后，我们UE D部门内部，创建了四个人物角色模型，通过这个人物角色模型和产品沟通，和产品达成一致想法，以目前真实的用户群体来确认需求。 2、引起共鸣 感同身受，是产品设计的秘诀之一 3、促成意见统一 帮助团队内部确立适当地期望值和目标，一起去创造一个精确的共享版本。人物角色帮助大家心往一处想，力往一处使，用理解代替无意义的PK~ 4、创造效率 让每个人都优先考虑有关目标用户和功能的问题。确保从开始就是正确的，因为没有什么比无需求的产品更浪费资源和打击士气了。 5、带来更好的决策 与传统的市场细分不同，人物角色关注的是用户的目标、行为和观点。 人物角色模型创建 1、了解用户：这也是做互联网任何一个产品需要做到的第一步；
一、问题重述 我国的旅游资源极其丰富，是一个国际旅游大国。随着社会的发展，旅游业已成为全球经济中发展中势头最强劲和规模最大的产业之一，其直接或间接地促进国民经济有关部门的发展，日益凸显了它在国民经济中的重要地位。所以合理规划、正确地预测预报旅游需求，对于促进我国各地区的经济发展和文化交流有着重要意义。现在自己选择合适的旅游城市或地区，对旅游需求的预测和预报建立数学模型，来帮助有关部门进一步规划好旅游资源，并做到以下几点： 1.对你们所选的旅游城市或地区，根据你们能够查到的关于旅游需求的预测预报资料，并结合你们从相关旅游部门了解到的情况，分析旅游资源、环境、交通、季节、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，建立关于旅游需求的预测预报的数学模型。 2.你们可以利用国内外已有的与旅游需求预测预报相关的数学建模资料和方法，分析这些建模方法能否直接移植过来，做出合理、正确的预测预报；如果不行的话，请对这些方法的优、缺点做出评估，并提出改进的办法。但在引用他人的资料时必须注明出处。 3.为了能够用数学建模的方法对旅游需求进行预测预报，必须做好哪些准备工作（包括有关数据的采集和整理）？ 4.在调研及对你们所建立的数学模型分析的基础上写出一篇报告，向有关旅游部门提出具体的建议。 二、问题假设 三、符号说明
四、问题分析 4.1问题一的分析 题目要求通过对旅游资源、环境、交通、季节、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，建立关于旅游需求的预测模型。这里，我们将旅游需求简化为旅游总人数，以星级饭店、旅行社数量、客车数量、高速公路总公里数、全国人均GDP、重庆地区CPI、重庆市环保投资总额及重庆市地下水量为因素，利用BP神经网络模型进行求解，可得出下一年旅游总人数的预测值。 4.2问题二的分析 4.3问题三的分析 4.4问题四的分析 五、模型的建立与求解 5.1问题一的模型建立与求解 5.1.1建立BP神经网络的数学模型 5.1.2基于BP神经网络模型的实现 5.1.3模型的求解
数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分 析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归
传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测 模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型
云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业
1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)
1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状
股权估值其主要目的在于通过估值模型确定股权的内在价值。股权估值模型以包含的不同的估值变量进行划分。具体而言，投资者之所以想购买一项股权（股票），并非想拥有该股权本身，而是因为他期望该项股权能够为他在未来带来一系列经济利益。对股权估值变量的不同选择，构成了估值理论中最基本的三个模型：红利贴现估值模型、贴现现金流量估值模型以及剩余收入估值模型。 一、三种基本的股权估值模型 １．红利贴现模型（ＤＤＭ） 红利贴现模型又叫Ｇｏｒｄｏｎ（１９６２）模型，其核心观点认为：预期分得的现金股利构成股票价值的源泉，股票的内在价值等于估值时点之后无限多次股利收益流量之现值。红利是该模型惟一的估值变量，只有分得的现金红利才是投资者可以直接支配的经济利益，红利模型非常符合股权估值的直观逻辑，所以很自然地成为最传统的估值模型，其实早在Ｇｏｒｄｏｎ之前就已经被广为使用。然而，ＭＭ（１９６１）提出的“股利无关论”大大动摇了该模型的理论基础，而且在应用中的许多实际问题使得单纯使用现金红利作为估值变量无法完成估值任务。例如，许多股票并没有稳定连续的红利政策。从微软很少发放红利，便可发现，在实践中运用红利贴现模型是十分不明智的。红利贴现模型与价值分配有关，与价值创造无关，提示我们似乎更应该转而从企业内部价值创造的角度来考虑估值问题。下面两种估值模型都是包含与价值增加相关的估值变量的模型。 ２．贴现现金流量模型（ＤＣＦ） 另一种传统的估值模型是贴现现金流量模型（ＤＣＦ），因为符合财务学的正统计价观点，即现金流量是企业价值 的基础，因而也被公认为是概念上最为正确的估值模型。股权估值模型及其比较研究 ＤＣＦ模型有以下几种形式（见表１）： 表１ ＤＣＦ模型的形式 还有一种调整净现值模型，核心观点是 ：有负债企业的债权价值加上股权价值等于无负债企业的股权价值加上由于利息支出而产生的税收节省的现值（即税庇的价值）。通过数学变换可以很容易地证明，如果使用正确，不管是单期间还是多期间，不管现金流的时间结构如何，负债比率固定还是可变，上述４种方法将得出相同的企业价值。 ＤＣＦ模型属于多估值变量模型。因为自由现金流等于营运现金流减去现金投资，而营运现金流又需要通过调整会计盈余和一系列应计项目获得。预测各种形式的现金流量是一件极为复杂的任务，许多实践者不得不直接使用会计盈余来代替自由现金流计算企业持续经营的价值。因为在自由现金流量估值模型中，营运现金流的增长当然是增加了企业的价值，但只要现金投资能够产生正的净现 值，就同样也是企业价值的增加因素。然而，在模型中，投资却减少了自由现金流的数量。当企业为了增加价值而进行投资时，自由现金流却减少了，从这个角度看，现金投资反倒成了减少企业价值的因素。如果企业产生负的自由现金流，并不说明企业没有给股东创造价值，事实也许 正相反。 会计盈余实际上是对企业净现金流量按权责发生制程序处理后的产物，可以一定程度地克服ＤＣＦ模型的这一缺陷。由此，ＤＣＦ模型涉及的主要估值变量除了营 田 辉 文 内容提要： 股权估值方法是建立在预期基础上的。由于关键估值变量的不同选择，产生了三种基本的股权估值模型：红利贴现模型、贴现现金流量模型和剩余收入模型。本文对三个基本模型进行了理论和实证的分析、综述，研究了基本模型之间的关系，比较了基本模型及其引申模型之间的优劣。 理论与技术方法研讨
M A T L A B模型预测控制 工具箱函数 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】
M A T L A B模型预测控制工具箱函数 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型； ⑤MPC传递函数模型。
在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod(A,B,C,D) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下：
估值的基本方法 来源：中国上市公司调研网作者：hjcheung 概述 一般而言，估值的基本方法可以分为以下三种： ?现金流量折现法（DCF）； ?相对价值法； ?期权估值法。 在介绍基本的估值方法之前，首先必须明确一个概念：什么是企业价值？ 从投资者的角度来看，根据资本市场信息或企业内部信息，对企业未来的现金流量，用反映企业未来现金流量风险的折现率进行折现所做的综合判断，就称为企业的价值。企业价值不是用一个复杂的数学模型算出来的，算出来的只能是一种判断，随着在资本市场上，大家都提供一种判断，综合起来就大致确定出企业证券的价值，它是个波动的概念。因此，企业价值的构成要素有两个：企业未来的现金流量以及反映企业未来现金流量风险的折现率。 决定市场价值的要素： 第一，要看投资者，即追求投资回报最大化的机构和个人； 第二，必须要有一个现代企业，也就是说，在市场经济社会中，企业必须是投资者实现投资回报的社会组织和载体； 第三，就是看企业未来现金流量的折现值； 第四，是基于企业内部的各种信息和资本市场信息而做出的综合判断。 基于不同的模型，现金流量有不同的定义。但无论用何种模型对企业进行估值，一方面要看生产经营：研发、采购、制造、营销等等。另一方面要看资本经营，怎样把债务和权益结合起来，提高企业的获利能力？这就要用生产经营得到的利润，除以整个投资资本，得到投资资本回报率（ROIC），然后减去加权平均资本成本（WACC）。因此，在估值时，既要考虑到生产经营成本，又要考虑到资本经营成本。综合起来，对于企业的价值，最后就形成一个判断。 在进行价值评估时，国内企业存在一个误区。国内企业常常用很多陈旧的会计方法来进行资产评估，其实这并不妥当。因为，对企业价值的评估，要用未来现金流量的折现来判断。假如现在向投资者介绍一个投资机会：某企业有一套全新的生产线设备，生产20英寸黑白晶体管电视，
企业数据模型设计方法论探讨
企业级数据模型设计方法论探讨 1引言 数据模型设计是一个老生常谈的话题，在以往的数据仓库BI项目中，数据模型的方法论、概念通常大多围绕如何设计和建设数据仓库，而应用系统（OLTP 系统）模型设计却缺乏方法论的指导，加之各应用系统通常都是由不同厂商在不同时期自行设计开发，彼此之间缺乏沟通，导致数据分散重复、口径不一致和数据兼容性差。由于数据仓库在企业整体信息化规划中属于下游系统，只能被动接收由各应用系统产生的数据，数据入仓之后，由于口径不一致、兼容性差，给数据整合带来极大困难。企业在投入大量的人力、物力和资金推进信息化建设，仍然出现大量的“信息孤岛”现象。 本文认为，企业信息化建设的成功很大程度上取决于系统模型的合理性和不同系统间概念的一致性，而企业级数据模型是企业信息化的核心问题，通过企业级数据模型定义整个企业信息化体系的数据标准，逐步统一企业内部数据标准，指导各应用系统数据模型统一设计，可以从根本上保证系统之间数据的兼容性和一致性，消除由于各应用系统自行设计开发而导致的数据分散重复、口径不一致和信息孤岛现象，推动企业内各类应用系统的整合和数据的共享，全面提升经营决策、运营管理、业务拓展和客户服务等方面的支撑能力。 本文将首先阐述企业级数据模型的定义和结构，分析其业务价值。通过描述企业级数据模型与应用系统模型间关系，划分两者之间的概念边界和区别，从而更好的理解企业级数据模型的真正内涵。其次，阐述了企业级数据模型设计的基本方法和关键要点，使读者能够掌握企业级数据模型设计的整体思路，以便对后续工作提供借鉴和指导作用。最后，总结了多个项目的经验教训，分享企业级数据模型建模过程中的心得体会，希望对大家能有所帮助。 2企业级数据模型定义 2.1模型基本定义 企业级数据模型不能等同于数据仓库模型，企业级数据模型是站在整个企
基于生产函数的中国旅游发展总量预测模 型研究 摘要:旅游发展总量指标主要包括旅游收入和旅游人次数。基于生产函数，以旅游收入和旅游人次数为因变量，以构成旅游业的支柱产业旅行社、旅游饭店、旅游交通的相关指标为自变量，采用回归方法建立了中国旅游发展总量预测模型（实际模型自变量筛选后只有旅行社一个），并对模型进行了实证分析,对模型参数的经济含义进行了解释。发现了我国当前旅游发展总量预测的唯一决定性影响因子一一旅行社数量，定量实证了我国当前旅游发展水平的低层次性、旅行社经营水平的低层次性，提出旅行社数量及其经营水平是衡量一个地区旅游发展水平高低的核心影响因子。建议国家及地方政府要转变对旅行社的偏颇认识，要把加强旅行社的管理和指导作为地方旅游经济工作的重点。 关键词:旅游发展总量;旅游收入;旅游人次;线性回归 旅游发展总量（主要包括旅游收入和旅游人次数）是衡量一个国家或地区旅游经济实力的重要指标，由于旅游业属于在联合国制定的标准产业分类中找不到的产业，因此，旅游发展总量数字的科学性总是受到业内外人士的质疑。传统的旅游发展总量预测属于需求函数预测模式[1],该模式受传统经济学的
影响，认为旅游业是提供消费品（服务）的产业, 提供消费品的产业应该选择居民收入、居民可自由支配时间等变量作为自变量[2],然后采取一定分析方法，建立旅游需求函数模型，对旅游发展总量进行定量评估。上述方法用于预测某地的出游情况（外出旅游需求）较为合适，但对预测该地的旅游发展总量却没有意义。 文章从供给导向建立生产函数模型（主要包括旅游总收入的预测模型和旅游总人次数两个模型），从而达到预测旅游发展总量的目的。 1研究的具体过程 指标的选择及数据收集 考虑到数据的可得到性和有效性,从构成旅游业的支柱产业中选取了旅行社、旅游饭店、旅游交通的相关指标，主要包括旅行社总数xl （个）、国际旅行社数x2 （个）、国内旅行社数x3（个）、旅行社职工人数x4（个）、国际旅行社职工人数x5（个）、国内旅行社职工人数x6（个）、涉外饭店总数x7（个）、旅客周转量总计x8（亿人公里）、客运量总计x9（万人）作为自变量（上述指标尽管存在相关性，由于模型采用逐步回归法，因此，不影响最终建模效果）。以旅游总人次数yl （万人）、旅游总收入y2 （亿元）为因变量。详见表
财务模型设计技术及方法概述
会计模型，如预算和现金流量，能根据用户的要求进行建立，这就导致了： ●有更详细的信息用于决策制定； ●使在较低层次的决策制定成为可能； ●对特定环节的检验或其他替代方法之 间具有灵活性。 1995年，微软在Apple Macintosh引入了Excel并在20世纪80年代后期将它扩展到个人电脑上。Windows3.0版本引入包含了Excel的Office95，随着它的快速增长，Excel成为了工作表操作软件中的领头羊，被大多数个人电脑用户所使用。在成功开发Office97和Office2000后，微软在这一领域的占有率又被大大增强。 1.3、工作表的功能 Excel包含于微软工具包之中说明它现在是一种公认的标准，就如同人们把Word作为文字处理的标准格式一样。伴随着以下功能的加入，它的工作表的功能不断的加强： ●专业的函数； ●大量使得工作表自动化的宏程序的使 用，或者说用编码进行公式编辑功能的使
用； ●工作簿技术的使用，省去了单个工作表 之间的联系的建立； ●对Visual Basic的使用提供了一种与微 软其他应用程序之间通用的语言； ●同其他应用软件之间的数据交换功能； ●添加例如关于目标区和最优化问题的 规划求解模型； ●三部分分析包，如财务CAD ,@RISK or Crystal Ball。 今天对这种复杂分析软件包使用的结果是使得那些非专业程序员也能设计并建立起一套专业的解决商业问题的应用程序。 Excel也是这样一种分析软件包。大部分人在他们需要解决一个商业问题的时候都会使用它。作者曾经有一个这样的经历，需要对一个项目的租赁可盈利性进行研究，并要编写一个模型来考察不同的基金组合决策。在耗费了大量的时间和精力后，这个模型终于成功运行并给出了一个答案。但是，这个答案很不清楚而且也不方便其他人去理解。这里并没有模型设计的方法论，而模型真的就那样“蹦出来了”。