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中国制造业成本竞争优势——基于ARIMA与PSONN组合模型的预测分析
被引量：
2
1
作者
辛永容
陈圻
《系统工程》
CSSCI
CSCD
北大核心
2014年第8期1-9,共9页
提出了一个基于单整自回归移动平均模型(ARIMA)与神经网络模型(PSONN)的成本竞争优势预测模型。将成本竞争优势序列分解成线性结构序列以及非线性结构残差序列,前者用ARIMA模型来预测,残差部分用PSONN模型来进行非线性预测。预测结果表...
提出了一个基于单整自回归移动平均模型(ARIMA)与神经网络模型(PSONN)的成本竞争优势预测模型。将成本竞争优势序列分解成线性结构序列以及非线性结构残差序列,前者用ARIMA模型来预测,残差部分用PSONN模型来进行非线性预测。预测结果表明,组合模型的预测精度显著高于单个线性或非线性模型的预测结果,同时结果也表明了中国制造业在未来八年内仍然保有成本竞争优势,但是来自生产效率方面的贡献在降低,提示制造业需从单纯强调劳动力成本的发展模式过渡到以提高劳动生产率为重心的道路上,采用"适度增长"的劳动力成本与"高速增长"的劳动生产率相结合的发展模式。
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关键词
移动平均模型
神经网络模型
单位劳动成本
成本竞争优势
原文传递
题名
中国制造业成本竞争优势——基于ARIMA与PSONN组合模型的预测分析
被引量：
2
1
作者
辛永容
陈圻
机构
江苏开放大学
南京航空航天大学
出处
《系统工程》
CSSCI
CSCD
北大核心
2014年第8期1-9,共9页
基金
国家社会科学基金重点资助项目(11AGL001)
安徽省高校自然重点资助项目(KJ2013A004)
+1 种基金
安徽省自然基金资助项目(1308085MG112)
2014年度江苏高校"青蓝工程"优秀青年骨干教师项目
文摘
提出了一个基于单整自回归移动平均模型(ARIMA)与神经网络模型(PSONN)的成本竞争优势预测模型。将成本竞争优势序列分解成线性结构序列以及非线性结构残差序列,前者用ARIMA模型来预测,残差部分用PSONN模型来进行非线性预测。预测结果表明,组合模型的预测精度显著高于单个线性或非线性模型的预测结果,同时结果也表明了中国制造业在未来八年内仍然保有成本竞争优势,但是来自生产效率方面的贡献在降低,提示制造业需从单纯强调劳动力成本的发展模式过渡到以提高劳动生产率为重心的道路上,采用"适度增长"的劳动力成本与"高速增长"的劳动生产率相结合的发展模式。
关键词
移动平均模型
神经网络模型
单位劳动成本
成本竞争优势
Keywords
ARIMA
model
psonn model
Unit Labor Cost
Labor Competitive Advantage
分类号
F424 [经济管理—产业经济]
F406.7 [经济管理—产业经济]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国制造业成本竞争优势——基于ARIMA与PSONN组合模型的预测分析
辛永容
陈圻
《系统工程》
CSSCI
CSCD
北大核心
2014
2
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参考文献
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