含虚拟变量的新结构多变量灰色预测模型及其应
2026/07/07研究背景与问题
随着制造业高新技术企业（简称MH_TE）在研发经费投入上的日益增加，科学预测实体变量和虚拟变量（如税收政策）双重因素对研发经费的影响变得尤为重要。当前，传统的预测模型在处理这类复杂问题时存在一定的局限性，难以准确预测研发经费的使用风险和有序供给。因此，研究一种能够有效处理实体变量和虚拟变量双重影响的预测模型具有重要的理论意义和实际应用价值。
研究方法
本文针对上述问题，提出了一种含虚拟变量的新结构多变量灰色预测模型（NSGM(1,N)）。该模型在传统多变量灰色预测模型的基础上，引入虚拟变量，以更好地反映税收政策等虚拟变量对研发经费的影响。模型的具体构建过程如下： 1. 基于原始数据，对实体变量和虚拟变量进行预处理，消除数据中的异常值和噪声； 2. 利用预处理后的数据，构建NSGM(1,N)模型，其中N为虚拟变量的数量； 3. 对模型进行参数估计和检验，确保模型的准确性和可靠性； 4. 基于模型预测结果，分析实体变量和虚拟变量对研发经费的影响程度。
核心结果
通过实证分析，本文得出以下核心结果： 1. 含虚拟变量的新结构多变量灰色预测模型（NSGM(1,N)）能够有效地预测实体变量和虚拟变量对研发经费的影响； 2. 模型预测结果具有较高的准确性和可靠性，为MH_TE规避研发经费使用风险和确保其有序供给提供了有力支持； 3. 模型能够清晰地揭示税收政策等虚拟变量对研发经费的影响程度，为政策制定者提供决策依据。
结论与意义
本文提出的含虚拟变量的新结构多变量灰色预测模型（NSGM(1,N)）在处理实体变量和虚拟变量双重影响问题上具有显著优势。该模型的应用有助于： 1. 提高MH_TE研发经费预测的准确性和可靠性； 2. 降低研发经费使用风险，确保其有序供给； 3. 为政策制定者提供科学依据，优化税收政策，促进MH_TE的健康发展。 总之，本文的研究成果对于推动我国制造业高新技术企业研发经费管理水平的提升具有重要意义。在未来的研究中，将进一步探讨模型在实际应用中的优化和拓展，以期为相关领域提供更加全面和深入的参考。
