【摘 要】
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固定资产投资对我国宏观经济运行有重大影响，尤其在促进经济增长、优化资源配置、改善人民生活、扩大就业等方面有重大作用，因此有必要对固定资产投资做出准确预测。而固定资产
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固定资产投资对我国宏观经济运行有重大影响，尤其在促进经济增长、优化资源配置、改善人民生活、扩大就业等方面有重大作用，因此有必要对固定资产投资做出准确预测。而固定资产投资往往受很多不确定因素的影响，这些因素之间有着错综复杂的联系，难以用数理统计模型进行预测。 本文通过灰色神经网络组合模型、支持向量机模型和ARIMA模型分别对天津市固定资产投资做出了有效预测，并进行了对比分析。在国内外固定资产投资预测研究现状的基础上，本文进一步分析了预测模型的原理，探索了模型的预测机制，并利用MATLAB软件实现了支持向量机模型预测分析，利用R语言实现了灰色神经网络模型和ARIMA模型的预测分析。 经实证分析，在预测精度上，支持向量机模型和ARIMA模型都具有较高的预测精度，灰色神经网络模型预测精度相比较低一些；在预测趋势效果上，支持向量机模型和ARIMA模型预测值在实际值附近波动，灰色神经网络模型预测值稍低于实际值，但预测曲线与实际曲线走向十分相近，预测趋势效果更好，适合长期趋势预测；在预测随机性上，ARIMA 模型预测曲线相比另外两个预测模型曲线偏折线形状，体现了时间序列随机性的特点，适合具有随机性的短期时间序列预测。 最后，本文对研究课题进行了总结和展望。本文利用三种预测模型分别对天津市固定资产投资值进行了有效的预测，验证了预测模型的合理性，并探索了每种模型的优劣性和适用性，同时提出了一些有待探索和改进的问题，并根据分析成果对天津市固定资产投资提出了一些合理化建议。
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