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[摘要] 近年来,成都市GDP保持稳定增长,已跨入全国副省级城市前列。基于成都市经济发展现状,本文采用灰色模型对成都市GDP总量进行科学预测,以期为成都市经济发展提供方向性建议。
[关键词] 灰色模型 GDP总量 预测
一、引言
2007年成都市实现地区生产总值3200亿元,与2002年相比实现翻番。成都年度GDP在跻身国内大城市“GDP3000亿俱乐部”的同时,也高居其他所有中西部副省级城市的第一位。成都市经济保持又快又好的发展,是成都市经济社会稳定、人民安居乐业重要前提。对成都市未来GDP进行预测,对成都市经济快速健康发展有重要意义。
数据来源:成都市统计局
本文将采用相关模型对其做出分析。基于灰色系统理论具有所需样本数据少, 不需要计算统计特征量等优点,本文将尝试利用灰色模型对成都市未来GDP总量进行预测。
二、灰色模型的建立
我们对上表显示的1996年~2007年成都GDP原始数据序列作1-A GO生成, 得到X(1)(k)结果如下表所示。
则数据矩阵
故计算参数(最小二乘法)
,则a=-0.14432u=5800459.695
因此,灰色GM(1,1)模型为X(1)(k+1)=47915587.16e0.14432k-40192888.16
Y(k) =X(1)(k+1)-X(1)(k)= 6439159.32e0.14432k
三、模型精度检验
利用上文模型,求出模拟值如下表:
检验其可靠性:
原始数据平均值:=16503055.58 ;残差平均值:=-2255128.10
原始数据方差:S12=66073607674213
残差方差:S22=2332575634944.98;后验差比: C= 0.188;小误差频率:P=1
发展系数a=-0.14432>-0.3,则所建GM(1,1)模型可用于中长期预测。后验差比C=0.188<0.35, 小误差频率ρ =1> 0.95,该模型预测所得数值误差较小,所以模型精度为一级,可见该模型具备非常优异的预测效果。
四、成都市未来几年GDP总量预测
据前文分析,利用前文建立灰色模型,进行相关数据计算,可以预测出2008 年到2012 年成都市的GDP总量。如下表所示:
可见,随着国家西部大开发战略的进一步推进,作为中国西部经济实力最强的特大型城市——成都,经济会在未来五年内继续保持快速稳定的发展。
参考文献:
[1]邓聚龙:灰色系统理论教程 [M].武汉:华中理工大学出版社, 1990
[2]陈超英林文浩:灰积分模型及应用[J].福建农业大学学报, 2000, 29 (1): 123~127
[关键词] 灰色模型 GDP总量 预测
一、引言
2007年成都市实现地区生产总值3200亿元,与2002年相比实现翻番。成都年度GDP在跻身国内大城市“GDP3000亿俱乐部”的同时,也高居其他所有中西部副省级城市的第一位。成都市经济保持又快又好的发展,是成都市经济社会稳定、人民安居乐业重要前提。对成都市未来GDP进行预测,对成都市经济快速健康发展有重要意义。
数据来源:成都市统计局
本文将采用相关模型对其做出分析。基于灰色系统理论具有所需样本数据少, 不需要计算统计特征量等优点,本文将尝试利用灰色模型对成都市未来GDP总量进行预测。
二、灰色模型的建立
我们对上表显示的1996年~2007年成都GDP原始数据序列作1-A GO生成, 得到X(1)(k)结果如下表所示。
则数据矩阵
故计算参数(最小二乘法)
,则a=-0.14432u=5800459.695
因此,灰色GM(1,1)模型为X(1)(k+1)=47915587.16e0.14432k-40192888.16
Y(k) =X(1)(k+1)-X(1)(k)= 6439159.32e0.14432k
三、模型精度检验
利用上文模型,求出模拟值如下表:
检验其可靠性:
原始数据平均值:=16503055.58 ;残差平均值:=-2255128.10
原始数据方差:S12=66073607674213
残差方差:S22=2332575634944.98;后验差比: C= 0.188;小误差频率:P=1
发展系数a=-0.14432>-0.3,则所建GM(1,1)模型可用于中长期预测。后验差比C=0.188<0.35, 小误差频率ρ =1> 0.95,该模型预测所得数值误差较小,所以模型精度为一级,可见该模型具备非常优异的预测效果。
四、成都市未来几年GDP总量预测
据前文分析,利用前文建立灰色模型,进行相关数据计算,可以预测出2008 年到2012 年成都市的GDP总量。如下表所示:
可见,随着国家西部大开发战略的进一步推进,作为中国西部经济实力最强的特大型城市——成都,经济会在未来五年内继续保持快速稳定的发展。
参考文献:
[1]邓聚龙:灰色系统理论教程 [M].武汉:华中理工大学出版社, 1990
[2]陈超英林文浩:灰积分模型及应用[J].福建农业大学学报, 2000, 29 (1): 123~127