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        基于IOWGA算子的山東省第三產(chǎn)業(yè)增加值組合預(yù)測(cè)

        2020-03-30 03:16:50王鈺瑩
        山西農(nóng)經(jīng) 2020年2期
        關(guān)鍵詞:組合預(yù)測(cè)

        王鈺瑩

        摘 要:分別使用雙指數(shù)平滑模型、ARIMA(1,1,0)、GM(1,1)與NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4種單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型,對(duì)山東省1990—2018年第三產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。利用灰色關(guān)聯(lián)度指標(biāo)和有效度指標(biāo)對(duì)單一預(yù)測(cè)方法進(jìn)行篩選,將篩選后的單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型用于構(gòu)建結(jié)合決策理論中的IOWGA算子的組合預(yù)測(cè)模型。分析各項(xiàng)預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出,新構(gòu)建的組合預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,其預(yù)測(cè)效果優(yōu)于單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型。

        關(guān)鍵詞:第三產(chǎn)業(yè)增加值;IOWGA算子;組合預(yù)測(cè)

        文章編號(hào):1004-7026(2020)02-0016-03 ? ? ? ? 中國(guó)圖書分類號(hào):O221;F719 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        近年來(lái)山東經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,第三產(chǎn)業(yè)已逐漸成為山東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱。2016年山東省經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)構(gòu)造初次完成了“三二一”模式的改變,這正是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化的結(jié)果。山東經(jīng)濟(jì)處于上升發(fā)展階段,討論對(duì)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的預(yù)測(cè),可以為山東省產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持。

        1 ?組合預(yù)測(cè)模型

        1.1 ?IOWGA算子

        1.2 ?單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的篩選

        (2)有效度指標(biāo)。有效度用來(lái)衡量模型的有效性,以此消除量綱不同產(chǎn)生的預(yù)測(cè)結(jié)果失真。使用預(yù)測(cè)精度期望及方差作為有效度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。有效度M(fi)定義為:M(fi)=E(Ai)(1-Sigma(Ai)),ait則是i時(shí)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)精度。

        (3)通過(guò)協(xié)調(diào)因子a組合灰色關(guān)聯(lián)度與預(yù)測(cè)有效度兩個(gè)指標(biāo),可以得到新的綜合有效性指標(biāo)?茁i,定義如下[2]:?茁i=a?酌i+(1-a)M(fi),a∈[0,1];i=1,2,…,m。

        (4)權(quán)重的確定。將組合預(yù)測(cè)模型的誤差平方和S作為模型優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),對(duì)目標(biāo)函數(shù)誤差平方和S求最小值,求解線性規(guī)劃,可得到權(quán)重向量。

        2 ?山東省第三產(chǎn)業(yè)增加值的模型預(yù)測(cè)

        2.1 ?單項(xiàng)模型預(yù)測(cè)

        以1990—2018年山東省第三產(chǎn)業(yè)增加值的實(shí)際數(shù)據(jù)為研究樣本,相應(yīng)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

        2.1.1 ?ARIMA模型預(yù)測(cè)

        通過(guò)分析原始數(shù)據(jù)可以得到山東省第三產(chǎn)業(yè)增加值是一個(gè)非平穩(wěn)的時(shí)間序列,對(duì)原始數(shù)據(jù)先取對(duì)數(shù)后進(jìn)行一階差分,得到了平穩(wěn)序列dLNY,同時(shí)結(jié)合自相關(guān)圖以及偏相關(guān)圖,比較模型的R2、統(tǒng)計(jì)量t和AIC準(zhǔn)則,經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)最后將模型確定為ARIMA(1,1,0),具體表達(dá)式為:dLNYt=0.135+0.572dLNYt-1+

        ut,R2=0.577,DW=1.80。

        2.1.2 ?指數(shù)平滑模型預(yù)測(cè)

        運(yùn)用Eviews軟件構(gòu)建雙指數(shù)平滑模型,平滑初始值為系統(tǒng)默認(rèn)值,系統(tǒng)自動(dòng)計(jì)算得到最優(yōu)的平滑系數(shù)Alpha=0.44,時(shí)間序列數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)雙指數(shù)平滑預(yù)測(cè)后得到殘差平方和0.226。

        2.1.3 ?GM(1,1)模型預(yù)測(cè)

        構(gòu)建GM(1,1)模型,首先要計(jì)算模型參數(shù),得到模型的相應(yīng)時(shí)間序列(k+1)=7 156.63e-0.15k-6 338.6。

        2.1.4 ?NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

        通過(guò)多次模擬嘗試,設(shè)定模型隱藏層的神經(jīng)元數(shù)目為4。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型常出現(xiàn)過(guò)度擬合的現(xiàn)象,為規(guī)避這種問(wèn)題采用經(jīng)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置相關(guān)參數(shù):70%的樣本數(shù)據(jù)設(shè)置為訓(xùn)練集,15%的樣本數(shù)據(jù)設(shè)置為驗(yàn)證集,15%的樣本數(shù)據(jù)設(shè)置為測(cè)試集。

        2.2 ?單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型篩選

        使用灰色關(guān)聯(lián)分析衡量單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型運(yùn)算出的預(yù)測(cè)值與原始樣本數(shù)據(jù)的擬合程度,計(jì)算出關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣,通過(guò)與改進(jìn)的時(shí)間加權(quán)系數(shù)結(jié)合計(jì)算,將得到4種單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型相對(duì)應(yīng)改進(jìn)后的灰色關(guān)聯(lián)度。通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合經(jīng)驗(yàn),將各單項(xiàng)模型預(yù)測(cè)精度的期望及均方差設(shè)置為判斷預(yù)測(cè)有效度的判斷指標(biāo),得到具體數(shù)據(jù)。

        根據(jù)列出的4種模型相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù),根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置協(xié)調(diào)因子a為0.5,則對(duì)應(yīng)的綜合有效性指標(biāo)的表達(dá)式為?茁i=0.5?酌i+0.5M(fi),計(jì)算得到最終數(shù)據(jù)如表1所示。

        按綜合有效性指標(biāo)大小依次排序,選擇合適的單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建組合模型,最終選擇模型1(雙指數(shù)平滑模型),模型2(ARIMA(1,1,0)),模型4(NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型)。

        2.3 ?組合預(yù)測(cè)模型

        通過(guò)對(duì)比分析單項(xiàng)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,比較不同模型同一時(shí)點(diǎn)上的預(yù)測(cè)值,發(fā)現(xiàn)不同預(yù)測(cè)方法對(duì)第三產(chǎn)業(yè)增加值的預(yù)測(cè)精度高低各不相同。比較同一模型不同時(shí)點(diǎn)的預(yù)測(cè)值,預(yù)測(cè)精度不盡相同,其中很多實(shí)際值介于這種項(xiàng)單項(xiàng)預(yù)測(cè)值之間。因此,這3種單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型各有所長(zhǎng),通過(guò)組合模型可實(shí)現(xiàn)取長(zhǎng)補(bǔ)短[3]。

        將單項(xiàng)模型預(yù)測(cè)精度設(shè)置為IOWHA算子中的誘導(dǎo)值,并將權(quán)重系數(shù)分別賦值為l1、l2,l3,并有l(wèi)1>l2>l3。把誤差平方和S設(shè)為目標(biāo)函數(shù)(求最小值),并使用LINGO軟件解線性規(guī)劃得到組合模型的最優(yōu)權(quán)重向量。將預(yù)測(cè)精度由大到小進(jìn)行排列,推導(dǎo)出各個(gè)單項(xiàng)模型的權(quán)重分布狀況,得到目標(biāo)優(yōu)化模型。

        為了更好地衡量各項(xiàng)模型之間的預(yù)測(cè)效果差異,分別計(jì)算每個(gè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的均方誤差(MSE)、平均絕對(duì)誤差(MAE)及平均絕對(duì)相對(duì)誤差(MAPE)3個(gè)指標(biāo)[4],結(jié)果如表3所示。

        3 ?結(jié)束語(yǔ)

        第三產(chǎn)業(yè)是近年山東經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要推動(dòng)力,對(duì)第三產(chǎn)業(yè)增加值預(yù)測(cè)是政府與學(xué)者重視的問(wèn)題。借鑒多種單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型,借組決策理論中的IOWHA算子組建組合預(yù)測(cè)模型,同時(shí)對(duì)單項(xiàng)模型選擇標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行改進(jìn)。經(jīng)過(guò)分析比較,新建構(gòu)的組合預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)值精度優(yōu)于雙指數(shù)平滑模型、ARIMA(1,1,0)、GM(1,1)與NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等4種單項(xiàng)模型,更適合應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測(cè)。

        參考文獻(xiàn):

        [1]徐澤水.基于模糊語(yǔ)言評(píng)估和GIOWA算子的多屬性群決策方法[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué),2004(2):218-224.

        [2]金鑫,羅滇生,孫廣強(qiáng).中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型篩選與組合方法[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào),2012,24(4):150-156.

        [3]張延利,張德生.基于兩個(gè)單項(xiàng)模型的組合預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2017(7):75-78.

        [4]陳華友.盛昭翰.一類基于IOWGA算子的組合預(yù)測(cè)新方法[J].管理工程學(xué)報(bào),2005,19(4):36-39.

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