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        基于多元線性回歸與GM(1,1)模型預測分析冰種翡翠原料價格

        2021-01-20 12:29:48顧佳萌肖柏汲李溪天津職業(yè)大學生物與環(huán)境工程學院深圳市海譜納米光學科技有限公司
        品牌研究 2020年12期
        關(guān)鍵詞:原石進口額翡翠

        文/顧佳萌 肖柏汲 李溪 (天津職業(yè)大學生物與環(huán)境工程學院;深圳市海譜納米光學科技有限公司)

        一、翡翠原石價格分析方法及模型

        (一)翡翠原石價格、影響因素篩選及數(shù)據(jù)來源

        本文選取2009~2013年中與人口、經(jīng)濟兩大因素相關(guān)的10項指標作為影響翡翠(冰種)原石價格的自變量因素。根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》查表,選取人口因素:總?cè)丝冢ˋ)、入境旅游人數(shù)(B);經(jīng)濟因素:國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP(C)、人均GDP(D)、貿(mào)易進口額(E)、初級產(chǎn)品進口額(F)、社會消費品零售額(G)、城鄉(xiāng)人民可支配收入(H)、居民消費水平(I)、國際旅游外匯收入(J)。見表1所示。

        (二)灰色關(guān)聯(lián)度檢測

        原始數(shù)據(jù)無量綱化:一般系統(tǒng)中各因素量綱不盡相同,這樣數(shù)據(jù)難以直接比較,應首先消除原始數(shù)據(jù)的量綱,轉(zhuǎn)換為可比較數(shù)據(jù),常采用初值化、均值化及標準化等方法。

        利用以下步驟:a.確定原始數(shù)列為:{x0(k)}={x0(1),x0(2),…x0(n)};b.選 取比較因素,用xi(k)表示;c.計算關(guān)聯(lián)系數(shù)λi,式中分辨系數(shù)ρ∈(0,1),一般取0.5。

        (三)多元線性回歸預測模型

        利用SPSS軟件計算相對于翡翠原石價格關(guān)聯(lián)度因素的回歸預測方程。多元線性回歸是研究多個變量之間關(guān)系的回歸分析方法,根據(jù)多個自變量的最優(yōu)組合建立方程來預測因變量[12]。多元回歸分析的模型可以表達為:

        式(2)中Y為根據(jù)自變量計算出的估算值,C為常數(shù)項,a1,a2,…,an為偏回歸系數(shù),e為隨機誤差。為了避免自變量的個數(shù)對判定系數(shù)產(chǎn)生影響,回歸分析中經(jīng)常使用修正的R2進行判定,以便可以較為確切的反應擬合情況[13]。R2介于0~1之間,越接近1,表示線性關(guān)系越強;反之表示線性關(guān)系越差。

        (四)灰度預測模型GM(1,1)的構(gòu)建

        灰色預測模型的建模過程[14],實質(zhì)上是將無規(guī)律的原始數(shù)據(jù)進行累加生成,得到規(guī)律性較強的生成數(shù)列后重新建模,由生成模型得到的數(shù)據(jù)通過累減生成,得到還原模型,再由還原模型作為預測模型。

        建模的具體過程如下:

        設(shè)原始數(shù)列:

        對原始數(shù)列進行一階累加:

        記參數(shù)數(shù)列為A=(a,μ)T:a為模型發(fā)展系數(shù),反應x1及原始數(shù)列x0的發(fā)展趨勢;μ為模型協(xié)調(diào)系數(shù),反應數(shù)據(jù)間的變化關(guān)系。按照最小二乘法求出A:將所求的a,μ代回式(6),寫成離散形式:令x1(1)=x0(1)解得:

        二、結(jié)果與分析

        (一)灰色關(guān)聯(lián)度分析

        本文采用標準化方法,依據(jù)式(1),分析2009~2013年各因素與翡翠原石價格的關(guān)聯(lián)度。翡翠原石價格作為參考因素,用x0(k)表示,而選取的11個因素作為比較因素:{xi(k)}={xi(1),xi(2),…xi(n)}(k=1,2,…,5;i=1,2…,10)。根據(jù)表1數(shù)據(jù)計算各因素關(guān)聯(lián)度,其結(jié)果見表2。由表2可得灰色關(guān)聯(lián)度大 小,λE>λG>λC>λI>λD>λF>λH>λJ>0.7>λB>λA,灰色關(guān)聯(lián)度大于0.7的因素被認為與翡翠原石價格關(guān)聯(lián)顯著,而人口因素相對關(guān)聯(lián)度較低,但也接近0.7。

        (二)多元回歸模型

        利用SPSS軟件按照表2灰色關(guān)聯(lián)度大小,依次剔除關(guān)聯(lián)度低的因素進行多元線性回歸分析。推導出各影響因素組成的多元線性回歸方程。計算其翡翠原石價格的預測值,與實際值相比較。得到預測方程及模型精度,結(jié)果如表3所示。根據(jù)表3得到6組模型預測符合要求,其預測公式檢驗等級均達到最高一級(P>0.95),且模型的R2>0.99,Sig<0.01??梢?組模型預測精度較高,可以進行翡翠原石價格預測。其中模型6的預測精度最高,影響次序:因素J國際旅游外匯收入>F初級產(chǎn)品進口額> E進口額>D人均GDP,其中E、J為正相關(guān),而D、F為負相關(guān)。模型5的預測精度最低,影響次序:因素I居民消費水平>F初級產(chǎn)品進口額>E進口額>G社會消費品零售總額,E、G為正相關(guān),I、F為負相關(guān)。而其他模型中H城鄉(xiāng)可支配收入對翡翠價格影響主要為正相關(guān),B入境旅游人數(shù)、A總?cè)丝谝蛩貫樨撓嚓P(guān)。

        表1 翡翠原石價格影響因素

        表2 各因素灰色關(guān)聯(lián)度分析

        表3 多元線性回歸模型與精度檢驗

        表4 2014~2020年翡翠原石價格預測結(jié)果

        圖1 基于6組模型的冰種翡翠原石價格趨勢預測

        (三)2014~2020翡翠原石價格預測結(jié)果

        通過多元線性回歸預測模型對各年翡翠價格進行預測,并與實際調(diào)研價格進行對比,結(jié)果見表4。根據(jù)結(jié)果繪制如圖1所示的2014~2020六組模型對翡翠原石價格的預測曲線,并逐年分析各模型翡翠原石價格走勢。

        由表4及圖1的預測結(jié)果可知,僅模型4的預測翡翠價格出現(xiàn)了下降,到2020年 價 格降至200萬 元/Kg以 下,究其原因可能是因為社會消費品零售總額、進口額平均影響小于國際旅游外匯收入與初級產(chǎn)品進口額。價格波動較平緩。模型4與實際市場價格波動較為接近。

        三、結(jié)論與展望

        總的來說,翡翠作為一種有限資源,其不可再生性決定了其價值,翡翠的藝術(shù)氣息及其文化涵養(yǎng)也必然會加劇其價格的上升。盡管短期內(nèi)價格出現(xiàn)回落,但是長期來看,翡翠的價格是向上的,尤其高端翡翠的價值上升得更為劇烈。選取的因素中與經(jīng)濟相關(guān)的因素對翡翠原石價格的影響波動明顯,說明翡翠原石價格主要由經(jīng)濟活動所決定。翡翠市場交易有待進一步規(guī)范,通過規(guī)范我國的珠寶市場,合理定價,消費者會逐漸具有安全感。如何有效控制翡翠價格一漲再漲,營造良好環(huán)境,值得進一步研究。

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