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经济预测的常用模型有哪些，都有哪些软件？
个人浅薄认识：
1、经济预测是在建立了基本的经济变量关系后进行的，例如现有OLS然后再预测解释变量变化后被解释变量的变化。因此需要先建立模竖尺型。
2、OLS等方法源自统计，所以应该从统计开始学；
3、想得到可靠的估计应该符合统计学原理。例如想要满足中心极限定理需要样本至少30个以上，在满足中物败心极限定理的基础上OLS的大样本估计才是可信的、有效的。因此有5个数据想估计20个不可靠。
4、在数据不足的情况下可以考虑蒙特卡罗模拟、bootstrap方法。
5、灰色模型不清楚，认为可靠性不会罩纤颤太高
财务预警模型主要有哪几种？
1、单变量模型
单变量模型敏租是指使用单一财务变量对企业财务失败分险进行预测的模型。主要有威廉·比弗(William Beaver)于1966年提出的单变量预警模型。
2、多变量模型
多变量模型是指使用多个变量组成的鉴别函数来预测企业财务失败的模型。较早使用多变量预测的是美国纽约大学的教授爱德华·阿尔曼(Edwardi.altman)，他是第一个使用鉴别分析（discriminant analysis）研究企业失败预警的人。
扩展资料：
财务预警的功能
1、征兆
当可能危害企业财务状况的关键因素出现时，财务失败预警系统能预先发出警告，提醒企业经营者早做准备培拿虚或采取对策以减少财务损失。
2、预扩大
当财务危机征兆出现时。有效的财务失败预警系统不仅能预知并预告，还能及时寻找导致企业财务状况进一步恶化的原因，使经营者知其然，更知其所以然，制定有效措施，阻止财务状况进一步恶化，避免严重的财务危机真正发生。
3、再次发生
有效的财务失败预警系统不仅能及时回避现存的财务危机，而且能通过系统详细地记录其发生缘由、解决措施、处理结果，并及时提出建议，弥补企业现有财务管理及经营中的缺陷，完善财务失败预警配燃系统，从而既提供未来类似情况的前车之鉴，更能从根本上消除隐患。
参考资料来源：百度百科-财务预警
数学建模中用于预测的模型有哪些？
你可以看看这个
灰色预测模型
蛛迟李网模码好迟型
层次分析法
熵权法
Leslie模型袜宽
标准化/归一化
神经网络
蒙特卡洛算法
01型整数规划模型
遗传算法模板
预测模型都有哪些
预测学是一门研究预测理论，方法，评价及应用的新型科学，是软件学中的重要分支。纵观预测的思维方式，其基本理论主要有惯性原理，类推原理和相关原理。预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测的神袭数学模型。预测的方法种类繁多，例如灰色预测法，神经网络法等。本文将综合数学模型使用的几种基本的预测模型，并总结租宏各模型的优缺点和适用范围。
(1)自回归AR(P)模型
(2)滑动平均MA(q)模弊瞎册型
财务预测的预测模型
财务预测模型基本结构
财务预测模型一般分为：1）假设前提；2）计算页及结果页。财务预测的目的就在在于公司在制订财务政策、重大财务决策、融资计划、一般性财务分析以及未来的财务情况。公司财务政策一般包括：
·信用政策；
·存货储备及流动占用；
·固定资产建设及购买；
·成本削减计划及措施；
·融资计划及融资成本分担。
公司在制订各项财务政颤仿策时，需要分析各项政策对于未来财务情况的影响程度，以确认各项财务政策变化对于公司未来财务的影响程度，通过这种比较我们会清晰的了解公司政策变化在财务上的明显影响。
在财务预测模型的设计图上，假设前提一般包括：销售收入、销售成本、销售枯塌费用、管理费用、其他比如其他应收帐款等。通过模型自动的计算就会得出存货，应收账款、应付账款、银行存款、债务、预提费用等。最后的结果是得出三个报表、资产负债表、损益表、现金流量表。如果公司需要对关键业绩指标进行预测，也可以在该预测模型中进行设计，一般可以添加以下内容：
·关键业绩指标（KPI，关注财务指标）；
·管理决策模型，比如成本决策、保本点预测、信用分析、流动资金预测、企业经济增长预测等）；
·预算比较，通过计划预测数据和实际执行数据的比较，确认差异及差异原因。
财务预测模型的调整
在进行财务预测过程中，最重要的问题就是将财务预测模型调整或修改为符合公司情况的模型，这一点是非常重要和必要的。我们希望企业家能够通过该预测模型了解企业未来的财务情况，因此我们就需要对该模型设计的基本假设和假设变化情况的差异进行调整，这种调整包括：
·产品线的调整，可以依据当前公司的管理要求将财务预测产品结构进行调整，比如将以前的按产品类别的预测调整为按照产品销售区域或销售方式等；如果公司为事业部形式的公司，也可以将每个事业部成为一个经济中心以进行预测；
·成本预测形式的调整，可以将成本预测由成本性态调整为产品类别、依据管理要求将成本调整为销售成本等，包括进行变动成本和固定成本的分类，计算保本点销售数量及销售价格；
·预测模型产出成果，一般情况下，我们会将存货、应收帐款、应付帐款、固定资产、银行存款及负以及财务报表等情况展示给公司的经理们，但在有些具有具体或其他要求的公司，所需要的信息就远远不止上述的了。比如如果公司正在进没洞圆行长期投资或是技术改进，需要投入大量的长期投资，这些资金的沉淀会对公司的财务状况的影响的深远的，如何安排合理的投资时期和投资计划，就是每个经理非常头痛的问题，可以通过在设计详细的投资表以反映长期投资对于公司的影响；
我们设计财务预测模型的目的是为了满足公司现实的管理需求，因此在使用财务预测模型时，所获得的数据或输入的数据不全部原原本本的来源于财务核算系统的数据，在该过程中的商业判断和职业分析能够保证财务预测模型输出成果有效性和能够反映未来情况。一般而言，我们称之为“分析性数据”。
国内生产总值GDP预测数学模型是什么
国内生产总值GDP预测数学模型是：
1.回归预测模型；
2.ARIMA模型。
回归预测模颂橡型简介：
回归模型（regression model）对统计关系进行定量描述的一种数学模型。
回归分析(regression analysis)是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著。利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。
其用意：在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。
ARIMA模型：
全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法
，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项；
MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非尺则平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量
仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根陵樱棚据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程
（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。
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