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    灰色預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用

    2010-10-21 06:26:02李恩臨
    統(tǒng)計(jì)與決策 2010年14期
    關(guān)鍵詞:原始數(shù)據(jù)方根預(yù)測(cè)值

    李恩臨

    (1.哈爾濱工程大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,哈爾濱 150001;2.哈爾濱商業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院,哈爾濱 150028)

    近年來,隨著國(guó)際航運(yùn)市場(chǎng)的發(fā)展和二手船船價(jià)的變化,二手船的經(jīng)營(yíng)貿(mào)易相當(dāng)活躍,我國(guó)企業(yè)購置國(guó)外二手船活動(dòng)也十分頻繁。這主要是由于新造船舶周期長(zhǎng),成本太高,通常不被采納,而購置國(guó)外二手船具有價(jià)格較低、交船周期短等優(yōu)點(diǎn),受到了包括中小企業(yè)在內(nèi)的大多數(shù)航運(yùn)企業(yè)的青睞。由于二手船價(jià)格存在周期性波動(dòng),因此本文采用灰色預(yù)測(cè)法對(duì)二手船船價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè),為航運(yùn)市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)者及投資者把握市場(chǎng)方向,規(guī)避價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    1 GM(1,1)模型

    GM模型中最常用的是一階、一個(gè)變量的微分方程模型GM(1,1),其原理是通過對(duì)原始數(shù)據(jù)序列作一次累加生成(1-AGO),從而使生成數(shù)據(jù)序列呈現(xiàn)一定規(guī)律,進(jìn)而構(gòu)造預(yù)測(cè)模型。具體步驟如下:

    (1)設(shè)原始數(shù)據(jù)列為一組一維的非負(fù)數(shù)列X(0),

    (2)構(gòu)造新數(shù)列 X(1),X(1)由 X(0)一次累加生成,

    (3)生成 X(1)的緊鄰均值生成矩陣 Z(1),

    (4)建立微分方程:

    其中a和b分別為GM(1,1)的發(fā)展參數(shù)與灰色內(nèi)生控制參數(shù)。該方程為GM(1,1)模型的基本形式。

    用最小二乘法可以得到x(0)+az(1)=b的參數(shù)向量,如果=[a,b]T,則

    (5)GM(1,1)模型X(0)(k)+aZ(1)(k)=b的時(shí)間相應(yīng)序列為:

    GM(1,1)模型檢驗(yàn)一般有殘差檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)。

    2 實(shí)證分析

    2.1 二手船價(jià)格預(yù)測(cè)模型

    本文以十年船齡30000dwt干散貨船為研究對(duì)象,采用GM(1,1)模型建立1999年到2004年二手船價(jià)格模型,測(cè)算其精確度并進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    (1)以1999年為起始點(diǎn),即在該點(diǎn)t=1,于是有原始數(shù)據(jù)序:

    年份價(jià)格199982000920017.7520028.5200310.75200417

    (2) 計(jì) 算 累 加 數(shù) 列 , 得 X(1):X(1)={X(1)(t)|t=1,2, … ,6}={8,17,24.75,33.25,44,61}

    (3)計(jì)算 X(1)的緊鄰均值生成矩陣 Z(1):

    (4)計(jì)算 GM(1,1)模型 X(0)(k)+aZ(1)(k)=b 的參數(shù)

    二手船價(jià)格的GM(1,1)模型的時(shí)間相應(yīng)式:

    2.2 模型檢驗(yàn)

    本文主要通過后驗(yàn)差檢驗(yàn)方法。由(10)式及(9)式得:模擬序列殘差序列ε(0)={0,-2.46,0.30,1.41,1.45,-1.99},殘差平均值,殘差標(biāo)準(zhǔn)差S2=2.13,原始數(shù)據(jù)的平均值,原始數(shù)據(jù)的標(biāo)注差 S1=7.86

    3 模型應(yīng)用

    使用上述模型對(duì)未來6年二手船價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè),得到2005年到2010年預(yù)測(cè)值,本文采用matlab7.4作為計(jì)量軟件,所用程序見附錄。結(jié)果如下:

    200728.02200834.49200942.46201052.27年份預(yù)測(cè)值實(shí)際值200518.4819200622.7623

    比較2005和2006兩年的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值,通過計(jì)算平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差、均方根誤差,對(duì)模型的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行度量分析:

    平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差、均方根誤差都十分小。由此可知模型預(yù)測(cè)的精度很高。

    4 結(jié)論

    根據(jù)1999年至2004年的二手船價(jià)格數(shù)據(jù)建立的GM(1,1)模型通過了相關(guān)檢驗(yàn),通過計(jì)算平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差、均方根誤差,對(duì)模型的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行度量分析表現(xiàn)出了極高的精度,因此該模型適用于二手船價(jià)格的預(yù)測(cè)。

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    [5]蔡立明,盧春霞.ARIMA模型在二手船價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J],中國(guó)水運(yùn),2008,(6).

    [6]李建華.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二手船船價(jià)指數(shù)預(yù)測(cè)研究[D].大連,大連海事大學(xué),2008.

    [7]曾波.居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的GM(1,1)模型預(yù)測(cè)[J],統(tǒng)計(jì)與決策,2009,(13).

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