[摘要] 本文根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析的基本思想，以灰色關(guān)聯(lián)度最大為組合預(yù)測模型權(quán)系數(shù)的確定準(zhǔn)則，適合于歷史資料稀少的情況。該方法運(yùn)用到區(qū)域人才需求預(yù)測中，可取得良好的預(yù)測效果。

[關(guān)鍵詞] 灰色關(guān)聯(lián)度 組合預(yù)測 人才需求量

準(zhǔn)確預(yù)測未來人才需求量是科學(xué)制定人才規(guī)劃，實現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)的根本和關(guān)鍵。組合預(yù)測方法采用加權(quán)平均的方法將各單個模型的預(yù)測結(jié)果組合起來，從而綜合利用各預(yù)測模型所提供的信息。組合預(yù)測方法中權(quán)系數(shù)的確定直接影響預(yù)測精度，本文選擇灰色關(guān)聯(lián)度最大為組合預(yù)測方法中各單個模型權(quán)系數(shù)的確定準(zhǔn)則，建立灰色關(guān)聯(lián)度極大化組合預(yù)測模型?；疑P(guān)聯(lián)度考慮的是曲線之間的相似程度，且適用于數(shù)據(jù)稀少的情況，比較適合區(qū)域人才需求量預(yù)測。

一、 灰色關(guān)聯(lián)度極大化組合預(yù)測模型

灰色關(guān)聯(lián)分析的基本思想是根據(jù)序列曲線幾何情況的相似程度來判斷兩個序列之間的關(guān)聯(lián)度，曲線越接近，關(guān)聯(lián)度越大。運(yùn)用在預(yù)測問題中，是通過計算預(yù)測問題的實際值和預(yù)測模型的擬合值序列之間的關(guān)聯(lián)度，判斷預(yù)測模型對實際問題的擬合效果。關(guān)聯(lián)度越大，擬合效果越好，說明模型預(yù)測的準(zhǔn)確性越高。

設(shè)某地區(qū)以往各年人才需求量序列的實際值為，有m個單項預(yù)測方法可對其進(jìn)行預(yù)測，Xi(t)為第i種方法在t時刻的預(yù)測值，i=1，2…m，t=1，2…N。則根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度的定義，在所有單項預(yù)測方法中第i種方法預(yù)測值序列與實際值序列的灰色關(guān)聯(lián)度可表示如下：

其中，為分辨系數(shù)，一般取值為0.5。

對人才需求量進(jìn)行組合預(yù)測，設(shè)為m種單項預(yù)測方法的加權(quán)系數(shù)，且滿足則人才需求量的組合預(yù)測值可表示為:，組合預(yù)測值序列與實際值序列之間的關(guān)聯(lián)度可表示為:

其中，

且不等式xi(t)，t=1，2…N始終成立，所以， 可表示為權(quán)系數(shù)W的函數(shù)，記為：

因此，建立數(shù)學(xué)模型Ⅰ：

運(yùn)用Lingo數(shù)學(xué)軟件，可以求出權(quán)系數(shù)的最優(yōu)解W*。

二、人才需求量組合預(yù)測實例

本文選用《江蘇統(tǒng)計年鑒》中公布的1999年～2005年江蘇某地區(qū)的數(shù)據(jù)，分別建立GM(1，1)模型和一元線性回歸模型，并依據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度極大化方法確定兩個模型的權(quán)重信息，構(gòu)建灰色關(guān)聯(lián)度極大化組合預(yù)測模型，數(shù)據(jù)資料如表1所示。

1.人才需求量的GM(1，1)預(yù)測模型。利用1999年～2005年該地區(qū)的專業(yè)技術(shù)人才歷史數(shù)據(jù)建立模型，得到時間響應(yīng)數(shù)列：

經(jīng)計算，該模型后驗差比值C=0.09265<0.35，小概率誤差P=1，故認(rèn)為模型精度達(dá)到一級，可用于預(yù)測。

2.人才需求量的一元線性回歸預(yù)測模型。知識經(jīng)濟(jì)時代，科技人才是推動社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的根本動力，同時，社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)作為科技人才生存和發(fā)展的環(huán)境，對科技人才系統(tǒng)的演化也具有很大的影響，良好的社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境支持和促進(jìn)科技人才的發(fā)展。因此，科技人才總量與社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，本文選擇該地區(qū)歷年專業(yè)技術(shù)人員總量為因變量，人均GDP為自變量，建立一元線性回歸模型：

判定系數(shù)R2=0.985，模型對樣本的擬合程度很高。對于給定的顯著性水平a=0.05，統(tǒng)計量F=334.12，F(xiàn)檢驗通過，回歸模型的回歸效果顯著。另外，常數(shù)項和自變量的t值也通過檢驗。

3.人才需求量的組合預(yù)測模型。運(yùn)用灰色GM(1，1)模型和一元線性回歸模型對該地區(qū)2000年～2005年專業(yè)技術(shù)人員總量進(jìn)行擬合，如表2所示，并代入數(shù)學(xué)模型Ⅰ，可計算出組合模型中GM(1，1)和一元回歸模型對應(yīng)的權(quán)系數(shù)分別為W1=0.7209302，W2=0.2790698。組合模型的擬合結(jié)果見表2。通過計算可知組合模型擬合值與實際值之間五種形式的擬合誤差均小于兩個基礎(chǔ)模型，擬合效果極好。

三、結(jié)論

預(yù)測某一區(qū)域未來人才的需求量，既需考慮該地區(qū)歷年人才需求量變化的統(tǒng)計規(guī)律，同時也要考慮人才與社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)之間的關(guān)系。本文以灰色GM(1，1)模型和一元線性回歸模型為基礎(chǔ)模型，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)本身的特征，選擇灰色關(guān)聯(lián)度最大為基礎(chǔ)模型權(quán)系數(shù)的確定方法，在實證研究中取得了滿意的結(jié)果，為區(qū)域人才需求的預(yù)測提供了科學(xué)的方法。

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