馬成文 王紅影
(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué),安徽蚌埠233030)
安徽省現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)發(fā)展預(yù)測※
馬成文王紅影
(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué),安徽蚌埠233030)
現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分之一,在加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的壓力背景下,已經(jīng)成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在要求。對于安徽省來說,現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)既是重要經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn),也是改善投資環(huán)境和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵領(lǐng)域。本文運(yùn)用組合預(yù)測模型對安徽省現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測以期對本省經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供理論支持。
現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè);轉(zhuǎn)型;發(fā)展趨勢
現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)是以信息技術(shù)為支撐,以信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、信息傳輸服務(wù)業(yè)以及數(shù)字內(nèi)容服務(wù)業(yè)為主要內(nèi)容的新興產(chǎn)業(yè)。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)已成為拉動經(jīng)濟(jì)增長的重要引擎,在國民經(jīng)濟(jì)中的作用越來越重要。
近年來,安徽省各級政府相繼出臺了一系列鼓勵發(fā)展現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)的政策。但由于安徽省經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)比較薄弱、現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)總體發(fā)展水平較低。故對安徽省現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測對優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式等具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文運(yùn)用組合預(yù)測方法對現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測,以為相關(guān)政府部門制定現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)發(fā)展策略提供參考依據(jù)。
安徽省現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)起步較晚,對現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)進(jìn)行研究所能搜集到的數(shù)據(jù)較為有限,結(jié)合實(shí)際情況和模型特點(diǎn),本文使用的指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測GM(1,1)模型對研究對象進(jìn)行組合預(yù)測分析。以下將分別對指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測模型以及組合預(yù)測模型的相關(guān)理論、原理進(jìn)行簡單介紹。
(一)指數(shù)平滑法模型
指數(shù)平滑法是指通過厚近薄遠(yuǎn)原則對距離預(yù)測期較近的數(shù)據(jù)賦予較大的權(quán)重,對較遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)賦予較小的權(quán)重,從而實(shí)現(xiàn)以特殊的加權(quán)平均法對所用數(shù)據(jù)加以修勻進(jìn)而達(dá)到預(yù)測的目的。
指數(shù)平滑的一般表達(dá)式為:St=axt+(1-a)St-1,其中St,St-1分別為第t期和第t-1期的平滑值,xt為第t期的實(shí)際值,α為平滑系數(shù)(0<α<1)。通過指數(shù)平滑法的表達(dá)式我們可以知道,St是xt和St-1的加權(quán)算術(shù)平均數(shù),平滑系數(shù)α的變化,將決定著二者對St的影響程度。所以,α的取值對平滑的效果至關(guān)重要。α的原則是使預(yù)測值與時(shí)間觀測序列之間的均方差S和平均絕對誤差達(dá)到最小。常用的方法是經(jīng)驗(yàn)判斷法:當(dāng)時(shí)間序列呈現(xiàn)比較穩(wěn)定的趨勢時(shí),α一般取0.05-0.2之間的數(shù)值;當(dāng)時(shí)間序列有波動但長期趨勢變化不大時(shí),α可在0.1-0.4之間進(jìn)行取值;當(dāng)時(shí)間序列波動很大,長期變化幅度較大時(shí),α值應(yīng)選擇在0.6-0.8之間進(jìn)行取值。
(二)灰色預(yù)測模型
灰色預(yù)測GM(1,1)模型是一個(gè)擬微分方程的動態(tài)系統(tǒng)。其建模的基本原理如下:
1、設(shè)原始數(shù)據(jù)序列為:x(0)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(N)}
3、設(shè)x(1)滿足一階常數(shù)微分方程
4、模型精度檢驗(yàn)
殘差檢驗(yàn):
后驗(yàn)檢驗(yàn):
當(dāng)C<0.35,P>0.95時(shí)模型精度較好;當(dāng)C<0.45,P>0.8模型精度合格。
(三)組合預(yù)測模型
設(shè)xt為某指標(biāo)序列的實(shí)際觀測值,假設(shè)有n種可行的單項(xiàng)預(yù)測方法對其進(jìn)行預(yù)測。xit為第i種預(yù)測方法第t期的觀測值,i=1,2,…,n,t=1,2,…,No令wi為第i種預(yù)測方法在組合預(yù)測中的權(quán)重,滿足。第t期組合預(yù)測方法的預(yù)測值令組合誤差平方和為,以預(yù)測誤差平方和達(dá)到最小為準(zhǔn)則,建立組合預(yù)測模型如下:
本文選取現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)的增加值作為研究安徽省現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)的樣本指標(biāo),使用指數(shù)平滑法和灰色預(yù)測GM(1,1)模型對其進(jìn)行預(yù)測,文章以2003—2014年為研究樣本期,對安徽省現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測,指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于安徽省統(tǒng)計(jì)局。在各單項(xiàng)預(yù)測模型中,利用2003—2010年的數(shù)據(jù)建立模型并對2011—2014年的現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)進(jìn)行預(yù)測,并將預(yù)測值與實(shí)際值進(jìn)行比較,以檢驗(yàn)?zāi)P皖A(yù)測的精度,在滿足模型精度的基礎(chǔ)上對2015—2020年的現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)的增加值進(jìn)行預(yù)測。并運(yùn)用建立的組合預(yù)測模型對2015年至2020年現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測。
(一)指數(shù)平滑法預(yù)測
通過對現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)的增加值進(jìn)行一次指數(shù)平滑分析可知,增加值具有線性增長的趨勢,故需要使用二次指數(shù)平滑法,二次平滑的表達(dá)式為:
線性預(yù)測公式:Xt+T=αt+btT,T=1,2,…,其中t為當(dāng)期期數(shù),T為當(dāng)前期數(shù)到預(yù)測期的期數(shù),Xt+T為t+T時(shí)期的預(yù)測值,截距項(xiàng)和斜率的公式分別為為第t期的二次指數(shù)平滑值。
按照上述原則并參考相關(guān)文獻(xiàn),將α值分別選取α=0.1,0.2,0.3,0.4進(jìn)行二次平滑預(yù)測。通過比較不同α值下的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差并根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)誤差最小原則,確定α=0.4。故在α=0.4時(shí),對時(shí)間序列進(jìn)行二次指數(shù)平滑。利用2003-2010年的樣本數(shù)據(jù),建立二次指數(shù)平滑模型。根據(jù)αt,bt的計(jì)算公式可得,α2010=168.6052,b2010=16.5129,因此二次指數(shù)平滑模型為:x2010+J=168.6052+16.51297,利用該模型可得2010-2014年現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)增加值,預(yù)測結(jié)果如表1中的3、4列。
(二)灰色預(yù)測GM(1,1)模型預(yù)測
根據(jù)GM(1,1)建模過程,利用上述樣本數(shù)據(jù),計(jì)算得增加值的時(shí)間相對應(yīng)的模型:
(三)組合預(yù)測模型
計(jì)算最優(yōu)組合權(quán)重。據(jù)兩個(gè)單項(xiàng)預(yù)測模型的預(yù)測誤差,求最優(yōu)組合權(quán)重向量W1=0.3884,W2=0.6116,則組合預(yù)測模型為:和Y2t分別為指數(shù)平滑法的預(yù)測值和灰色預(yù)測模型的預(yù)測值。根據(jù)組合預(yù)測模型可預(yù)測2003-2010年現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)增加值,預(yù)測結(jié)果見表1中7、8列。并與前兩種單項(xiàng)預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較。
表1 各預(yù)測模型的預(yù)測效果和誤差
通過表1各預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果可知,組合預(yù)測模型的預(yù)測誤差明顯小于兩種單項(xiàng)預(yù)測的預(yù)測誤差,且組合預(yù)測的預(yù)測精度要高于各單項(xiàng)預(yù)測精度,因此可以用該組合預(yù)測模型對2015-2020年的現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)增加值進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果如表2所示。
表2 2015-2020年安徽省現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)增加值預(yù)測結(jié)果
本文利用指數(shù)平滑法和灰色預(yù)測GM(1,1)進(jìn)行預(yù)測分析的基礎(chǔ)上建立了以誤差平方和達(dá)到最小的線性組合預(yù)測模型,對2015-2020年的現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)增加值進(jìn)行預(yù)測,通過預(yù)測結(jié)果可知安徽省現(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)在今后的幾年將持續(xù)保持6.28%左右的增長速度。運(yùn)用組合預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測分析,精度較高,可靠性和可行性較強(qiáng),從而可為有關(guān)部門提供科學(xué)的依據(jù)。
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責(zé)任編校:徐曉
Forecastof Developmentof Modern Information Service in AnhuiProvince
MA Cheng-wen WANG Hong-ying
(AnhuiUniversity of Finance&Economics,Bengbu,Anhui,233030,China)
Modern information service,an importantpartof Chinese nationaleconomy,has become the intrinsic demand of economic development along with the pressure of accelerating industry transformation.It is not only the important economic growth point,but also the critical area for optimizing the industrial structure and improving the investmentenvironmentof Anhuiprovince.So the paper forecastings the developmentofmodern information service in Anhui province by means of Combination Forecast Model.It is intended to offer some theoretical guide for the economic developmentofAnhui.
modern information service industry;transformation;developmenttendency.
F719;F49
A
2095-7955(2016)03-0033-03
安徽省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦項(xiàng)目《安徽省現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集群模式優(yōu)化研究》(項(xiàng)目編號:AHSK11-12D13)。
2016-03-16
馬成文(1963—),安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授。主要研究方向:數(shù)量經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì);王紅影(1988—),女,安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院2014級統(tǒng)計(jì)學(xué)研究生。主要研究方向:經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)。