陳懋昕,鄧霓冉
(蘇州大學(xué) 政治與公共管理學(xué)院,江蘇 蘇州 215123)
自改革開放以來,民生問題一直是黨和國家最為關(guān)心的,黨的十九大把提高人民收入水平作為逐步實現(xiàn)全體人民共同富裕目標(biāo)的重要內(nèi)容。蘇州市經(jīng)濟運行穩(wěn)健,改革扎實推進,可支配收入數(shù)據(jù)不僅是衡量蘇州市居民生活水平的基本指標(biāo),對其發(fā)展成果的檢驗,對蘇州市政府經(jīng)濟政策的制定也有著重要的作用。對人均可支配收入的分析預(yù)測一直是一些專家學(xué)者的重要研究內(nèi)容,李新朋(2019年)對1985—2017年上海市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的數(shù)據(jù)運用SAS軟件建立ARIMA(1,1,0)的擬合模型。張釗(2018年)利用1992-2017年貴州城鄉(xiāng)可支配收入差距數(shù)據(jù),建立了指數(shù)曲線預(yù)測模型與ARMA模型的組合模型。構(gòu)建了GIOWA算子優(yōu)化組合預(yù)測方法??梢钥闯龀藛我坏念A(yù)測模型外,組合預(yù)測也得到了廣泛運用。本文以蘇州市城鎮(zhèn)常住人民可支配收入為例,運用多種單一預(yù)測方法和組合預(yù)測方法建立預(yù)測模型,并從中尋求最優(yōu)模型。
基于可操作性及數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性考慮,通過查閱蘇州市統(tǒng)計年鑒(2019)官方數(shù)據(jù),收集了從1989年到2018年共30年城鎮(zhèn)常住居民人均可支配收入的歷史數(shù)據(jù),并繪制成以時間編號為橫軸,收入(單位:千元)數(shù)據(jù)為縱軸的時間序列圖。
圖 1 蘇州城鎮(zhèn)居民人均可支配收入時間序列圖
1.2.1 三次指數(shù)平滑法料對本期的意義較小, 當(dāng)時間序列的變動表現(xiàn)為二次曲線趨勢時,則需要用三次指數(shù)平滑法。其計算公式為:
三次指數(shù)平滑法的預(yù)測模型為
1.2.2 趨勢外推法
趨勢外推法是依據(jù)預(yù)測目標(biāo)的歷史數(shù)據(jù),提示其發(fā)展變化規(guī)律,常用的趨勢預(yù)測模型有多項式模型、指數(shù)曲線預(yù)測模型等。曲線擬合優(yōu)度有專用的測量方法:
R2取值在0~1之間,R2越接近1,說明回歸方程對于樣本數(shù)據(jù)點的擬合優(yōu)度越高;反之,R2越接近0,說明回歸方程對于樣本數(shù)據(jù)點的擬合優(yōu)度越低。
1.2.3 組合預(yù)測模型
組合預(yù)測模型是指把多種預(yù)測方法所得到的預(yù)測結(jié)果進行綜合,假設(shè)對某一問題有k(k>1,且k為整數(shù))種預(yù)測模型,經(jīng)過具體的權(quán)重確定方法得到第i種預(yù)測模型的權(quán)重wi(i=1,2,…,k),此時組合預(yù)測模型就可表示為:
式中:
1.2.4 預(yù)測精度評價
為不同模型的預(yù)測精度,選取了以下3 種誤差評價指標(biāo)作為評判依據(jù)。
MSE、SDE、MAPE越小,則模型的預(yù)測精度越高。
為確保預(yù)測模型的準(zhǔn)確性,建立了不同的趨勢模型,分別為二次模型、三次模型以及指數(shù)曲線模型,通過SPSS 26軟件進行趨勢擬合。
?
顯著性水平均小于0.001,通過檢驗。三次模型擬合度R方為0.998,該模型擬合度最好,二次模型擬合度R方為0.995次之,擬合度最差的是指數(shù)模型,其R方為0.988。因而在運用趨勢外推法時,建立蘇州市城鎮(zhèn)常住居民人均可支配收入的三次(拋物線)預(yù)測模型。
因此建立如下的預(yù)測模型:
用上述三個模型分別對蘇州市城鎮(zhèn)常住居民人均可支配收入進行預(yù)測,并通過MSE、SDE、MAPE三項指標(biāo)來評價預(yù)測精度(見表 3)
表2 各模型預(yù)測精度比較
可以明顯的看出,組合模型(MSE,SDE,MAPE)<三次指數(shù)平滑模型 (MSE,SDE,MAPE)<三次(拋物線)模型(MSE,SDE,MAPE),說明組合模型的預(yù)測精度高于其他單一模型,而三次指數(shù)平滑模型的預(yù)測精度又高于三次(拋物線)模型。
本文以蘇州市城鎮(zhèn)常住居民人均可支配收入為例,除了建立單個預(yù)測模型外,,通過構(gòu)建組合預(yù)測模型,綜合了各個單項預(yù)測模型的優(yōu)點,并與其他兩個單一模型在MSE、SDE、MPAE三個指標(biāo)上進行比較,發(fā)現(xiàn)組合模型的預(yù)測精度是最高的,因而選用組合預(yù)測模型作為蘇州城鎮(zhèn)常住居民人均可支配收入的預(yù)測工具,可以進一步推廣到蘇州以外城市的居民人均可支配收入的預(yù)測。
本文選取的組合預(yù)測模型在各模型的權(quán)重計算過程中,采用的是方差倒數(shù)法,與其余兩個預(yù)測模型的誤差平方和密切相關(guān),因而組合預(yù)測模型是在單一模型預(yù)測結(jié)果的基礎(chǔ)上進行的,受單一模型選擇是否合理的影響較大。
本文出現(xiàn)的三種預(yù)測模型均未對外部環(huán)境因素加以考慮,如在2020年,新冠疫情的出現(xiàn)可能會使本文模型的預(yù)測結(jié)果與蘇州的實際情況有所出入。