全國火災(zāi)的ARMA建模及預(yù)測

該文利用全國1980年至2011年的火災(zāi)經(jīng)濟損失的歷史數(shù)據(jù)，考察其對時間的關(guān)系，文章主要利用ARMA建模的方法進行時間序列的建模。研究結(jié)果表明，全國火災(zāi)損失隨時間的增長具有正相關(guān)關(guān)系，隨著時間的增長，火災(zāi)帶來的損失將不斷增加，對國民經(jīng)濟總體的健康發(fā)展以及居民正?；顒訋硪欢〒p失和影響。而在最后的預(yù)測方面，本文預(yù)測在2020年，火災(zāi)帶來的國民經(jīng)濟損失將達到1.8億元人民幣。因此火災(zāi)的預(yù)防必不可少，而“萬能管家”系統(tǒng)的一個作用在于預(yù)防火災(zāi)的發(fā)生，減少火災(zāi)的發(fā)生情況。綜上，我們選擇設(shè)計此系統(tǒng)。

一. “萬能管家”系統(tǒng)介紹

“萬能管家”物業(yè)管理系統(tǒng)由家庭節(jié)能系統(tǒng)、手機家庭管家系統(tǒng)、汽車綠色出行系統(tǒng)以及物業(yè)綜合控制系統(tǒng)四部分組成：

家庭節(jié)能系統(tǒng)是安裝在家庭的客戶端，它提供個業(yè)主簡潔方便的系統(tǒng)處理家庭物業(yè)瑣事，并收集用戶的數(shù)據(jù)，以此提供數(shù)據(jù)分析的依據(jù)； 手機家庭管家系統(tǒng)是業(yè)主的移動助手，幫助用戶實時了解家庭信息，并且隨時隨地提供提醒服務(wù)和預(yù)訂服務(wù)； 汽車綠色出行系統(tǒng)將汽車導(dǎo)航儀進行了功能的延伸，方便用戶查找小區(qū)內(nèi)的車位，并且將低碳生活、綠色出行的理念變?yōu)閷嶋H的節(jié)能控制（計劃）； 物業(yè)綜合管理子系統(tǒng)主要提供給物業(yè)公司使用，它采用了科學(xué)的管理方法、采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理方式，收集家庭信息和員工信息，為數(shù)據(jù)分析提供了大量的依據(jù)。

“萬能管家”物業(yè)管理系統(tǒng)主要通過將零散的物業(yè)服務(wù)整合，即包括服務(wù)預(yù)訂、節(jié)能控制、流量提醒、車位查找、繳費等，這樣構(gòu)成一個完整的物業(yè)服務(wù)系統(tǒng)，使用戶可以實時了解家中的情況，通過手機完成對家中事物的掌控，同時可以完成與物業(yè)公司的溝通。對于物業(yè)公司來說，可以通過物業(yè)綜合系統(tǒng)完成對物業(yè)公司所有事物的處理，包括處理訂單、數(shù)據(jù)更新、人員管理等。

二.文獻綜述

對于本文所研究的問題，以前有人利用回歸的方法進行建模求解，并且有學(xué)者利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式進行預(yù)測，但此類文章較少。王晨在城市居民小區(qū)火災(zāi)發(fā)生率研究上利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進行預(yù)測，結(jié)論得到火災(zāi)發(fā)生率與地震等級有明顯相關(guān)性。但文章中也指出，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法無法得出明確的因果關(guān)系【1】。而李蔚【2】和曹文娟【3】的文章利用二元線性回歸的方法進行分析。李蔚的文章中得到結(jié)論生活用火不慎和電氣故障這兩個因素都對人員傷亡火災(zāi)的發(fā)生起關(guān)鍵性作用，此作用是利用統(tǒng)計學(xué)中顯著性表現(xiàn)出來的，曹文娟的文章得出違規(guī)操作和電氣故障這兩個因素都對群死群傷火災(zāi)的發(fā)生起關(guān)鍵性作用。陳子錦【4】等人研究的火災(zāi)問題發(fā)現(xiàn)地區(qū)火災(zāi)損失同生產(chǎn)總值、消防基本投入之間均為正相關(guān)，并提出一些相應(yīng)措施。而以上文獻均提到一些因素與火災(zāi)之間的相關(guān)性。本文利用1980-2011年的火災(zāi)損失數(shù)據(jù)進行ARMA建模并進行預(yù)測，研究火災(zāi)的未來走勢問題。

三.研究方法概述及模型構(gòu)建

3.1 研究方法

根據(jù)“萬能管家”系統(tǒng)的特性，本文主要研究此系統(tǒng)能夠避免火災(zāi)、盜竊兩方面造成的財產(chǎn)、人員傷亡。根據(jù)統(tǒng)計局給出的歷年數(shù)據(jù)，研究2013年火災(zāi)、盜竊預(yù)測的損失，并由此說明“萬能管家”的意義。

由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的誤差和不完全性，歷年數(shù)據(jù)是有波動的，因此我們考慮使用建立ARMA模型的方法進行研究。我們選取了足夠的樣本，從1980年-2011年的數(shù)據(jù)進行分析預(yù)測，預(yù)測2013年人員及財產(chǎn)損失。具體方法見下文。

3.2 模型構(gòu)建

3.2.1 ARMA建模方法簡介

3.2.2 步驟

時間序列特征分析。對序列進行合理差分以消除波動率，并對序列進行自相關(guān)和偏自相關(guān)分析，檢驗序列樣本均值和樣本標(biāo)準(zhǔn)差是否適用來進行ARMA建模。通過自相關(guān)和偏自相關(guān)分析確定建立模型的p、q值。

建立模型。如果以上特征分析通過，則可以建立ARMA（p，q）模型，即模型（2）。對建立的模型參數(shù)進行估計并對結(jié)果進行檢驗，以此，我們來確定滯后階數(shù)。該文原載于中國社會科學(xué)院文獻信息中心主辦的《環(huán)球市場信息導(dǎo)報》雜志http：//www.ems86.com總第526期2013年第43期-----轉(zhuǎn)載須注名來源檢驗特征多項式的根是否都在單位圓外。最后綜合比較幾個模型的AIC檢驗結(jié)果和相伴概率，確定預(yù)測模型的選擇。最后對殘差進行假設(shè)檢驗，原假設(shè)：序列是相互獨立的。備擇假設(shè)：序列不是相互獨立的。檢驗殘差項是否滿足假設(shè)檢驗結(jié)果。

預(yù)測。利用Eviews軟件對接下來的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并將幾步預(yù)測值與實際觀察值進行對比，得出預(yù)測數(shù)值。

四.數(shù)據(jù)說明及實證分析

4.1數(shù)據(jù)說明

從以上ARMA模型以及預(yù)測結(jié)果可以看到，在今后幾年中，火災(zāi)所引發(fā)的總損失將逐漸增多，主要原因包括國內(nèi)自然環(huán)境的惡化、氣候變暖、高新技術(shù)發(fā)展等原因。因此萬能管家的出現(xiàn)能夠很好地解決這個問題，并減少火災(zāi)所引發(fā)的經(jīng)濟損失。因此從分析火災(zāi)的情形我們可以得到萬能管家的意義。

（作者單位：1，3，4.北京信息科技大學(xué)；2.北京理工大學(xué)；5. 廣東亞齊信息管理有限公司）