收入预测

摘要： 车规SoC是否算得上好切入口?从去年起汽车芯片的涨价潮就一直不曾平息。据上海赛格电子市场的商户透露,意法半导体生产的车身电子稳定系统的核心芯片STL9369,短短一年,价格从20元左右涨到了2800元。翻几十倍甚至百倍的“神话”在汽车芯片身上并不鲜见。近期芯片巨头英飞凌公开数据,公司2022年积压订单总价值达310亿欧元,超2022年130亿欧元收入预测2倍有余。

摘要： 以某省电力公司为例,把直接购电业务纳入电费收预测关键影响因素之一开展联动分析,力图进一步提高电费收入预测科学性、准确性。

摘要： 基于人口普查数据,将BP神经网络理论应用于收入预测.首先分析影响个人收入的主要因素,对初始数据预处理,使其适应BP神经网络的输入要求,然后使用样本数据训练BP神经网络,得到收入预测模型.本实验采用真实数据对模型进行测试验证,证明基于BP神经网络训练的收入预测模型具有较好的收敛速度和较高的准确率.

摘要： 高速公路交通流量和收入预测是可行性研究阶段的必要内容,更是高速公路建设项目后评估的重要内容,其分析结果广泛应用于高速公路规划、建设决策、高速公路特许经营权转让估值、改扩建决策及其他运营管理需要。在预测过程中,预测影响因素的识别决定着预测过程的客观性和科学性,直接影响预测精度。结合多地相关项目实践,从道路网络、产业发展、交通政策等影响因素,总结分析高速公路后评估中不同项目遇到的多种影响,为高速公路运营管理和投资咨询中风险识别提供参考。

摘要： 高速公路交通流量和收入预测是可行性研究阶段的必要内容,更是高速公路建设项目后评估的重要内容,其分析结果广泛应用于高速公路规划、建设决策、高速公路特许经营权转让估值、改扩建决策及其他运营管理需要.在预测过程中,预测影响因素的识别决定着预测过程的客观性和科学性,直接影响预测精度.结合多地相关项目实践,从道路网络、产业发展、交通政策等影响因素,总结分析高速公路后评估中不同项目遇到的多种影响,为高速公路运营管理和投资咨询中风险识别提供参考.

摘要： cqvip:我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,旅游业也进入了品质化发展的关键阶段。随着越来越多的资本涌入旅游业,盲目跟风建设、追求赚快钱、同质化现象越来越普遍。这不仅会给地方经济的可持续发展带来隐患,更会给旅游业持续健康发展造成伤害。因此,有必要对文化旅游类PPP项目的投资要点进行分析和梳理,在提供优质公共服务的前提下。

摘要： 地方财政收入是国家财政收入的重要组成部分,也是促进地方经济发展,提高居民生活质量的重要经济来源.科学准确地做好财政收入预测,对地方政府制订未来的经济预算和决策具有重要的意义.此研究通过在R语言中对财政收入进行多元相关因素分析,根据Adaptive-Lasso算法结果选出自变量,结合灰色预测和BP神经网络的模型预测未来两年无锡财政收入,预测显示未来两年无锡财政收入还将继续增加,为无锡政府加大经济管理、制定经济政策提供一定依据.

摘要： 为了提升电信行业收入预测问题准确率,建立基于循环神经网络和长短时记忆网络相结合的收入预测模型.首先对数据作预处理,然后建立卷积层进行核心预测算法优化,再通过训练寻找最优参数,并将其应用于电信运营商收入预测.实验结果表明,该模型可以预测出未来一个月或者几个月的收入增减变化趋势,预测准确率比传统方法提高20％,算法收敛性也提高约15％.该模型预测结果对于电信行业制定营销方案具有较好指导作用.

摘要： 全面"营改增"之后,我国增值税税率结构复杂问题突出,确有简并税率的重要性.目前,我国正加快推进增值税税率三档并两档改革,同时,近年来我国财政压力明显上升,因此,税率改革对税收收入的影响值得关注.本文基于扩大税基的角度,从激发市场活力、减轻征税成本、推进产业链形成等方面进行分析,预测增值税税率三档并两档改革会增加我国税收收入,但由于处在减税降费背景下,税收收入增速会放缓,预计总税收收入增速约为1％-2％左右.此外,鉴于税率并档改革,本文提出相关政策建议,如确保全行业税率只降不升、加强税务部门征管力度等.

摘要： 随着经济全球化发展,电信竞争日益加剧,收入预测是计算企业投资效益、企业利润的前提条件,如何自动化地准确预测移动公司的收入成为亟须解决的问题.本文基于数据挖掘技术中的改进BP神经网络算法，提出了移动收入预测模型，具体介绍了从模型建立、模型实现到结果分析的过程，建立收入预测体系，提高收入预测的准确度，对可能发生的问题进行及时预警，以便制定不同的营销策略，建立智能化、流程化的收入保障体系，多角度多层次提高移动公司的运营质量，为企业健康、持续发展保驾护航。

摘要： 在高质量发展、5G商用、携号转网、"范式变迁"的环境下,行业的发展对客户运营能力提出了更高的要求,投入、产出比的提升变得尤为重要.因此精准识别目标用户从而进行营销收入测算是运营商亟待解决的问题.应用基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法相结合的方式,研究了不同活动、不同入网时间的用户对收入测算的影响,并与单独使用一种协同过滤算法进行比较.结果表明基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法相结合的方式能很好的进行评估活动开展情况,是一种研究收入测算的有效方法.

摘要： 在市场经济典型国家，由于其预算管理的精细化程度较高，预测技术手段相对成熟，通常难以形成类似我国现阶段的大规模预算超收现象。其预算超收主要是预测方法、经济运行周期波动、收入预测中的保守估计所导致的技术性超收。结合中国预算管理的现实，至少在地方预算管理层面上，推广预算稳定调节基金的可行性仍旧存在某些问题。因此，需要尽快将预算超收资金作为今后财政收支审计的重点，通过审计的揭示功能和威慑作用，提升预算超收资金管理的规范性。

摘要： 通过对1990年3月至2015年2月宁夏财政收入序列进行的分析和所建立的模型，说明对非平稳序列时间序列作建模分析时，利用Box-Jenkins法所建立ARIMA模型具有较好的预测效果。本文所建立的ARIMA(2,1,7)模型，可用于对宁夏财政收入作短期预测，为宁夏制定经济发展目标提供决策参考。

摘要： 通过对1990年3月至2015年2月宁夏财政收入序列进行的分析和所建立的模型，说明对非平稳序列时间序列作建模分析时，利用Box-Jenkins法所建立ARIMA模型具有较好的预测效果。本文所建立的ARIMA(2,1,7)模型，可用于对宁夏财政收入作短期预测，为宁夏制定经济发展目标提供决策参考。

摘要： 通过对1990年3月至2015年2月宁夏财政收入序列进行的分析和所建立的模型，说明对非平稳序列时间序列作建模分析时，利用Box-Jenkins法所建立ARIMA模型具有较好的预测效果。本文所建立的ARIMA(2,1,7)模型，可用于对宁夏财政收入作短期预测，为宁夏制定经济发展目标提供决策参考。

摘要： 通过对1990年3月至2015年2月宁夏财政收入序列进行的分析和所建立的模型，说明对非平稳序列时间序列作建模分析时，利用Box-Jenkins法所建立ARIMA模型具有较好的预测效果。本文所建立的ARIMA(2,1,7)模型，可用于对宁夏财政收入作短期预测，为宁夏制定经济发展目标提供决策参考。

摘要： 知识产权资产的价值内涵包括获利价值、战略价值和管理灵活性价值,其自身属性和价值实现方式决定了其评估方法的特殊性.收益法是评估知识产权资产的常用方法,但收益法通常只能量化标的资产的获利价值,而无法体现其战略价值和管理灵活性价值.实物期权法在体现知识产权资产的内在价值方面更具优势,但其模型本身的假设条件较多,参数的选取也比较困难,且实际操作时也无法避免主观因素对其结果的影响.本文在对目前比较成熟的各种预测模型进行分析对比的基础上,将其应用到布莱克-舒尔斯(Black-Scholes)期权定价模型中,为全面、客观的体现知识产权资产的价值进行研究和探讨.

摘要： 知识产权资产的价值内涵包括获利价值、战略价值和管理灵活性价值,其自身属性和价值实现方式决定了其评估方法的特殊性.收益法是评估知识产权资产的常用方法,但收益法通常只能量化标的资产的获利价值,而无法体现其战略价值和管理灵活性价值.实物期权法在体现知识产权资产的内在价值方面更具优势,但其模型本身的假设条件较多,参数的选取也比较困难,且实际操作时也无法避免主观因素对其结果的影响.本文在对目前比较成熟的各种预测模型进行分析对比的基础上,将其应用到布莱克-舒尔斯(Black-Scholes)期权定价模型中,为全面、客观的体现知识产权资产的价值进行研究和探讨.

摘要： 知识产权资产的价值内涵包括获利价值、战略价值和管理灵活性价值,其自身属性和价值实现方式决定了其评估方法的特殊性.收益法是评估知识产权资产的常用方法,但收益法通常只能量化标的资产的获利价值,而无法体现其战略价值和管理灵活性价值.实物期权法在体现知识产权资产的内在价值方面更具优势,但其模型本身的假设条件较多,参数的选取也比较困难,且实际操作时也无法避免主观因素对其结果的影响.本文在对目前比较成熟的各种预测模型进行分析对比的基础上,将其应用到布莱克-舒尔斯(Black-Scholes)期权定价模型中,为全面、客观的体现知识产权资产的价值进行研究和探讨.

摘要： 本发明公开了一种基于手机信令数据的城市低收入人群分布预测方法，包括获取数据；对获取的城市贫困相关大数据、兴趣点数据、低保人口数据和城市道路数据进行预处理；构建基于最低生活保障人群数据的贫困测度模型，根据预处理的低保人口数据，划分样本单元网格，利用自然断裂点法进行贫困分级；构建基于手机信令数据与多源数据的城市低收入人群分布预测模型，根据预处理的多源大数据，划分样本单元网格，统计多源大数据的相关指标；根据样本单元网格，构建随机森林模型，输入基于手机信令数据的城市低收入人群分布预测模型的相关指标，对低收入人群分布进行预测；对随机森林模型测度出的城市低收入人口聚集区进行索引分析，分析贫困成因和贫困维度。

摘要： 本申请公开了一种民航平均票价收入的预测方法、装置和电子设备，该方法和装置具体为采集航空公司的跨区域或单线的票价结算数据；对所述票价结算数据进行处理，得到时序序列数据；将所述时序序列数据输入预先构建的Prophet模型中，得到预测票价收入。从该预测过程中可以看出，该过程并不需要依赖人为经验参与其中，因此避免了现有方案因主观性太强导致的预测结果的准确性较差的问题。

摘要： 本申请公开了一种预测净利息收入的方法、计算机设备以及存储介质。其中,所述方法包括:确定存贷款预测的时间起点及预测产品范围；确定所述时间起点及预测产品范围下的当前账户明细级别的预测所需要素；基于所述预测所需要素，预测以所述时间起点至选定时间终点或选定时间周期对应的FTP收支，得到预测的净利息收入。通过上述方式，能够自动预测出精确的净利息收入，有助于设立良好的业绩目标。

摘要： 本发明公开了一种企业营业收入的预测方法、装置、设备及存储介质，本发明涉及大数据的技术领域。计算行业和/或区域历史影响企业营业收入的程度，作为影响因子，将企业划分至多个群体中，在群体的范围内，在成长性、稳定性、波动性与重要性中的至少一个维度下计算企业未来营业收入的能力，作为营收因子，根据影响因子与营收因子计算企业在未来营业收入的扩缩系数，使用扩缩系数对企业实际的营业收入进行调节，获得企业在未来的营业收入。不完全以专家的经验为依托，保证客观性，保证时效性，可以适应外界环境的变化及机构本身的业务发展，可以保证预测未来营业收入的精确度。

摘要： 本申请涉及居民收入预测的领域，其具体地公开了一种基于大数据的居民收入预测系统及其预测方法，其通过基于上下文的编码器模型对所述离散型变量进行高维特征提取，进一步再构造所述离散型变量的合取邻接矩阵和析取邻接矩阵以表示出所述离散型数据之间的逻辑关系特征，同样地，对于所述连续型变量，也将其通过基于上下文的编码器模型中进行处理，再将所述连续特征向量进行最大值归一化，从而得到能够与所述离散变量的邻接关系表达相对应的实数权重矩阵。进一步通过逻辑激活函数替换逻辑运算，以实现了所述连续变量的端到端所述离散化和所述逻辑关系激活。这样，可以较好地将所述离散型变量和所述连续型变量融合，进而也就能够更准确地对居民的收入进行预测。

摘要： 本文提供了一种营业收入预测模型确定方法及装置、预测方法及装置，其中，营业收入预测模型确定方法包括：将营业收入信息作为预测目标，将影响营业收入的特征信息作为输入特征，根据所述预测目标及所述输入特征，构造局部Lasso误差泛函，其中，所述局部Lasso误差泛函为输入特征权重的函数；根据获取的样本，求解所述局部Lasso误差泛函中的所述输入特征权重，其中，所述样本包括营业收入信息值及影响营业收入的特征信息值；根据所述预测目标、所述输入特征及求解得到的输入特征权重，得到营业收入预测模型。本文能够减少主观因素影响、突破小样本及多维度的瓶颈，进而提高营业收入预测效率及预测精度。

摘要： 本发明提供一种养老保险缴费收入预测方法，其包括：获取预测点的人口预测数据；根据预测点的人口预测数据、养老保险覆盖率、养老保险遵缴率、劳动参与率以及失业率，计算预测点的参保缴费人口预测数据；根据当前人均工资、工资增长率、通货膨胀率、缴费工资率以及预测点的参保缴费人口预测数据，计算预测点的缴费工资数据；以及根据预测点的缴费工资数据，计算养老保险缴费收入数据。本发明还提供一种养老保险缴费收入预测装置，本发明的养老保险缴费收入预测方法及装置通过对预测点的人口预测数据、预测点的参保缴费人口预测数据以及预测点的缴费工资数据进行精确计算，实现了对养老保险缴费收入进行准确以及有效预测。

摘要： 本发明公开了一种用于贷前额度策略的收入预测方法及装置，本发明属于计算机技术领域，解决因现有方案的预测收入大概率大于真实收入使金融机构提供给客户的贷款额度大于其真实偿债能力，客户无法偿还部分贷款，导致较大的风险的问题，一种用于贷前额度策略的收入预测方法，包括以下步骤：确定基础变量、使用非对称损失函数进行模型训练，构建收入预测模型和收入预测模型预测；一种用于贷前额度策略的收入预测装置，包括以下模块：信息收集模块、模型训练模块和收入预测模块。本发明提供的方法所预测的收入大概率低于客户的真实收入，金融根据该预测收入为客户提供贷款额度，降低了风险。

摘要： 本发明公开了一种收入预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取待预测样本，并将所述待预测样本分别输入有序模型集合和无序模型集合，得到第一预测结果集合；根据所述第一预测结果集合确定输入参数，将所述输入参数输入目标决策树模型，得到第二预测结果集合，并根据所述第二预测结果集合，确定所述待预测样本对应的收入。本发明将待预测样本分别输入有序模型集合和无序模型集合，得到第一预测结果集合，并根据第一预测结果集合确定输入参数，将输入参数输入目标决策树模型，得到第二预测结果集合，进而确定待预测样本对应的收入，提高了收入预测的准确率。

摘要： 本发明提供的用于预测未来收入的数据处理方法，包括由计算机系统接收关于主题信息，由计算机系统识别与主题信息相关联的内容的格式，以及确定指示由与主题信息相关联的所识别的格式的未来内容产生的预测收入的分数；本发明通过提供内容可能产生的收入的准确和及时的定量估计，帮助内容提供商最大化他们生产的在线内容的盈利能力，并且基于实时或接近实时的数据结合历史定价数据来细化估计，从而进一步提高收入预测的准确性。