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    殘差修正GM(1,1)模型對(duì)上海工業(yè)產(chǎn)值預(yù)測(cè)分析

    2018-03-06 00:23:20高鵬飛段明圓
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2017年33期
    關(guān)鍵詞:工業(yè)產(chǎn)值產(chǎn)值殘差

    高鵬飛+段明圓

    摘 要:利用殘差修正GM(1,1)對(duì)上海未來(lái)三年工業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,殘差修正預(yù)測(cè)模型精度較高,能夠更好地把握上海工業(yè)產(chǎn)值短期動(dòng)態(tài)變化規(guī)律和趨勢(shì),并能夠?qū)ι虾J泄I(yè)資源配置具有一定的參考價(jià)值。

    關(guān)鍵詞:上海工業(yè)產(chǎn)值;殘差修正;GM(1,1);預(yù)測(cè)分析

    中圖分類(lèi)號(hào):F427 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1673-291X(2017)33-0088-03

    一、引言

    上海制造產(chǎn)業(yè)近年來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力、工業(yè)投資增長(zhǎng)停滯、部分制造業(yè)面臨結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過(guò)剩[1]。由于發(fā)展要素有限,工業(yè)用地增加有限與工業(yè)科技型研發(fā)人才有限。在結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和外部沖擊的雙重作用下,上海制造業(yè)經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)較大幅度的下降和波動(dòng),制造業(yè)PMI始終枯榮線(xiàn)上下徘徊。為了更好了解上海制造業(yè)產(chǎn)值動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,本文采用修正GM(1,1)預(yù)測(cè)新常態(tài)下上海制造業(yè)發(fā)展。利用該理論,邱慧、黃解宇等采用GM(1,2)對(duì)山西省物流進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)山西省物流規(guī)劃和發(fā)展戰(zhàn)略起到參考[2]。任曉松將STIRPAT模型修正GM(1,1)對(duì)工業(yè)碳排放及其影響因素進(jìn)行預(yù)測(cè)[3]。

    二、殘差修正模型預(yù)測(cè)上海工業(yè)產(chǎn)值

    為了提高模型預(yù)測(cè)精度,可以用生成殘差數(shù)列建成GM(1,1)模型,用以修正原模型。

    以■(0) (k+1)修正白化方程■(1) (k+1),得修正后的模型的響應(yīng)方程函數(shù)為:

    ■(1) (k+1)=[x(0) (1)-■]e-ak+■+δ(k-i)(-at)[ε(0) (1)-■]e-atk

    式中,δ(k-i)=1 k≥i i=n-n0 k≤i 為了預(yù)測(cè)未來(lái)三年的上海工業(yè)產(chǎn)值情況,以工業(yè)產(chǎn)值,建立灰色模型和修正殘差GM(1,1)進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)上海市統(tǒng)計(jì)局近年數(shù)據(jù)整理計(jì)算如下:

    x2(0) 的GM模型,x(0) ={25 968.38,24 888.08,31 038.57,

    33 834.44,33 186.41,33 899.38,34 071.19},平均誤差e=5.591899%。

    x3(0) 的GM模型,x(0) ={24 888.08,31 038.57,33 834.44,

    33 186.41,33 899.38,34 071.19},平均誤差e=1.625323%。

    x4(0) 的GM模型,x(0) ={31 038.57,33 834.44,33 186.41,

    33 899.38,34 071.19},平均誤差e=0.730049%。

    由上述計(jì)算可得,2010—2014年上海工業(yè)產(chǎn)值構(gòu)成領(lǐng)域GM(1,1)模型平均誤差最小,所以用該時(shí)間段數(shù)據(jù)模型作為灰色預(yù)測(cè)模型精度最高。

    用2010—2014年工業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)列,得到數(shù)學(xué)應(yīng)用模型:

    ■(1) (k+1)=7 896 340.833e0.004238k -7 865 302.263706

    ■(1) ={31 038.57,64 873.01,98 059.42,131 958.8,166 029.99}

    x(1) ={31 038.57,64 574.4,98 252.3,132 073.9,166 037.6}

    計(jì)算生產(chǎn)殘差絕對(duì)值 |ε(0) (k+1)|=x(1) (k+1)-■(1) (k+1)

    ε(0) ={0,298.61,192.88,115.1,7.61},AGO:{ε(0) }→{ε(1) }

    ε(1) ={0,298.61,491.49,642.59,650.2},IAGO·gm·AGO:

    {ε(0) }→{■(0) }

    ■(1) (k+1)= [ε(0) (1)-■]e-atk+■=-352.422e-0.7917k +651.032

    ■(0) (k+1)=(-at)[■(0) (1)-■]e-atk= -278.02736e-0.7917k

    以■(0) (k+1)修正■(1) (k+1),得到殘差修正方程模型為:

    ■(1) (k+1)=[x(0) (1)-■]e-ak+■+δk·ute-atk

    =7 896 340.833e0.004238k -7 865 302.263706+δk·(-352.422e-0.7917k +

    651.032)

    ■(0) (k+1)=33 393.93e0.004238k +278.02736e-0.7917k ,k?芏1

    殘差修正的GM(1,1)預(yù)測(cè)模型優(yōu)于常規(guī)GM(1,1)模型,2010—2014年預(yù)測(cè)產(chǎn)值與實(shí)際產(chǎn)值誤差0.5%,殘差修正的GM(1,1)與實(shí)際產(chǎn)值曲線(xiàn)擬合度較高,預(yù)測(cè)精度較準(zhǔn)。因此,用殘差模型對(duì)上海2015年、2016年和2017年工業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)值分別為34 114.406億元,34 256.355億元以及34 400.52億元。

    三、結(jié)語(yǔ)

    通過(guò)殘差修正GM預(yù)測(cè)模型,能夠較大程度降低預(yù)測(cè)誤差,較真實(shí)地反映未來(lái)三年上海工業(yè)產(chǎn)值變化趨勢(shì)。總體來(lái)看,工業(yè)產(chǎn)值增速平緩,其中新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)較多,表明上海對(duì)新興產(chǎn)業(yè)政策正確性。未來(lái)幾年,上海制造業(yè)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)表現(xiàn)較為明顯,制造業(yè)總產(chǎn)值保持中速增長(zhǎng),生物醫(yī)藥制造業(yè)、醫(yī)療設(shè)備產(chǎn)業(yè)保持平穩(wěn)增長(zhǎng),汽車(chē)、成套設(shè)備、電子通信設(shè)備低速增長(zhǎng),信息化學(xué)品、精品鋼材和電子計(jì)算機(jī)辦公設(shè)備產(chǎn)值呈下降態(tài)勢(shì)。消費(fèi)需求引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)特征逐漸明顯,上海制造業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值增長(zhǎng)依賴(lài)傳統(tǒng)行業(yè)正在逐漸減弱,部分生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)開(kāi)始加速脫離工業(yè)企業(yè)?;谝裕ㄏ罗D(zhuǎn)172頁(yè))(上接89頁(yè))上分析,為了使上海制造業(yè)應(yīng)對(duì)“上海經(jīng)濟(jì)新常態(tài)”,轉(zhuǎn)變制造業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)方向,上海制造業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的更替升級(jí)和新舊發(fā)展動(dòng)力的轉(zhuǎn)換,符合上海經(jīng)濟(jì)“換擋”的基本趨勢(shì)[4]。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 肖林.經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下結(jié)構(gòu)性改革的上海實(shí)踐[J].科學(xué)發(fā)展,2015,(12):32-36.

    [2] 邱慧,黃解宇,董亞蘭.基于灰色系統(tǒng)模型的山西省物流需求預(yù)測(cè)分析[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2016,(13):66-70.

    [3] 任曉松,趙國(guó)浩.中國(guó)工業(yè)碳排放及其影響因素灰色預(yù)測(cè)分析——基于STIRPAT模型[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2014,

    (4):18-24.

    [4] 高鵬飛.新常態(tài)下制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)研究——以上海為例[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊,2017,(9).

    [責(zé)任編輯 劉兆峰]endprint

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