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大智移云下的財務管理創(chuàng)新思維問題的提出已知最近四年的利潤,問:2021年的利潤在正常情況下是多少?年度2017201820192020符號利潤121.53預測現(xiàn)有預測方法,大都是數(shù)理統(tǒng)計方法。例如:回歸分析,神經(jīng)網(wǎng)絡,支持向量機,組合預測,時間序列分析等。這些方法:1.要求大樣本,即:大數(shù)據(jù)集2.要求樣本有明顯的分布規(guī)律3.計算工作量大4.可能出現(xiàn)量化的結(jié)果與定性分析的結(jié)果不符針對這種情況,有學者提出了灰色預測。1.灰色預測的由來華中理工大學鄧聚龍教授于1982年提出灰色系統(tǒng)理論?;疑到y(tǒng)指既含有已知信息、又含有未知信息的系統(tǒng)。(部分信息已知,部分信息未知的系統(tǒng))在自然界和思維領(lǐng)域,不確定性問題普遍存在。大樣本、多數(shù)據(jù)的不確定性問題,可以用概率論和數(shù)理統(tǒng)計解決;認識的不確定性問題,可以用模糊數(shù)學解決。然而,還有另外一類不確定性問題,即少數(shù)據(jù)、小樣本、信息不完全和經(jīng)驗缺乏的不確定性問題?;疑到y(tǒng)理論是處理少數(shù)據(jù)不確定性問題的理論。少數(shù)據(jù)不確定性亦稱灰性,具有灰性的系統(tǒng)稱為灰色系統(tǒng)。灰理論基本技術(shù)(1)灰生成技術(shù)灰色系統(tǒng)是通過對原始數(shù)據(jù)的整理、挖掘來尋求其變化規(guī)律的,這是一種就數(shù)據(jù)尋求數(shù)據(jù)的現(xiàn)實規(guī)律的途徑,即為灰色序列的生成,簡稱灰生成。特點:一切灰色序列都能通過某種生成弱化其隨機性,顯現(xiàn)其規(guī)律性。數(shù)據(jù)生成的常用方式有累加生成、累減生成和加權(quán)累加生成。序號1234符號數(shù)值121.53序號1234符號數(shù)值134.57.5灰理論基本內(nèi)容(2)灰關(guān)聯(lián)通過灰生成,系統(tǒng)有了較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列,利用生成的數(shù)據(jù)序列建立微分方程模型,從而預測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。2.GM(1,1)模型
灰色、模型、一階、一個
2.GM(1,1)模型
灰色預測步驟
AGO:AcumulatedGeneratingOperation)灰色預測步驟
灰色預測步驟
灰色預測步驟
對表達式進行檢驗
對結(jié)果進行檢驗
Python代碼實現(xiàn)1.準備數(shù)據(jù):縱觀我們的計算過程,需要用到兩個矩陣的點乘和轉(zhuǎn)置,求逆等運算。為了減少代碼,使用numpy和pandas包來實現(xiàn),因此需要引入這兩個包。importnumpyasnpimportpandasaspd數(shù)據(jù)準備年度2001200220032004200520062007財務杠桿系數(shù)71.172.472.472.171.472.071.6符號將以上數(shù)據(jù)準備好。importnumpyasnpimportpandasaspdgao_data=[0]*7#累加生成數(shù)據(jù),初始為零p_gao=[0]*7#計算的累加生成系列,計算后放入p_data=[0]*7#預測的未來數(shù)據(jù),計算后放入data=pd.DataFrame({"year":[2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007],"val":[71.1,72.4,72.4,72.1,71.4,72.0,71.6],"gao_data":gao_data,"p_gao":p_gao,"p_data":p_data})data
取出財務數(shù)據(jù):check_data=data.loc[:,”val”]#利用循環(huán),檢驗數(shù)據(jù)check_data=data.loc[:,"val"]n=len(check_data)lambda_left=np.exp(-2/(n+1))lambda_right=np.exp(2/(n+1))lambda_1=np.zeros(n-1)foriinrange(1,data_count):lambda_1[i-1]=check_data[i]/check_data[i-1]iflambda_left<lambda_1[i-1]<lambda_right:continueelse:print("data_error")breakelse:print("data_ok")
np中的cumsum函數(shù)可以實現(xiàn)這個功能gao_1=np.cumsum(check_data)data["gao_data"]=gao_1
z=np.zeros(n-1)foriinrange(1,n):z[i-1]=(gao_1[i-1]+gao_1[i])/2
x_t=pd.DataFrame([-z,[1]*(n-1)])x=x_t.transpose()y=check_data[1:]beta_1=np.dot(x_t,x)beta_2=np.dot(x_t,y)beta=np.linalg.inv(beta_1).dot(beta_2)
y=[0]*ny_yu=[0]*ny[0]=check_data[0]y_yu[0]=check_data[0]forkinrange(1,n):y[k]=round((y[0]-beta[1]/beta[0])*np.exp(-beta[0]*k)+beta[1]/beta[0],2)forkinrange(n-1,0,-1):y_yu[k]=round(y[k]-y[k-1],2)data["p_gao"]=ydata["p_data"]=y_yu
xi=[0]*nx_0=data["val"]x_bar=data["p_data"]foriinrange(0,n):temp=(x_0[i]-x_bar[i])/x_0[i]xi[i]=tempzeta=max(np.abs(xi))ifzeta<0.1:print("hight")elifzeta<0.2:print("normal")
rou=[0]*(n-1)beta[0]forkinrange(0,n-1):rou[k]=1-((1-0.5*beta[0])/(1+0.5*beta[0]))*lambda_1[k]rou_max=max(np.abs(rou))ifrou_max<0.1:print("hight")elifrou_max<0.2:print("normal")else:print("nouse")如果模型可用,那么就可以預測2008年的數(shù)據(jù)了。從前面的數(shù)據(jù)看,2007年時,k=6,因此,將k變?yōu)?就是2008年的累加數(shù)據(jù):y[7]=round((y[0]-beta[1]/beta[0])*np.exp(-beta[0]*7)+beta[1]/beta[0],2)#從當前數(shù)據(jù)量(k=6),預測未來兩年的數(shù)據(jù),則k分別為7,82008年的累加數(shù)據(jù)-2007年的累加數(shù)據(jù),就是2008年的預測值:y_yu[7]=y[7]-y[6]forkinrange(7,12):y[k-6]=round((y[0]-beta[1]/beta[0]
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