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基于灰色系統理論的國家外匯儲備總額預測

2008-12-31 00:00:00
商場現代化 2008年27期

[摘要] 采用灰色系統理論的預測方法,以2007年10個月的國家外匯儲備總額為基礎數據,調用Maple函數,簡捷的導出了國家外匯儲備總額的預測模型,并在此基礎上對國家未來外匯儲備總值進行了預測。

[關鍵詞] GM(1,1)模型 殘差檢驗 灰色預測 Maple 國家外匯儲備總額

灰色系統理論是研究解決帶有不確定性現象的應用數學學科。我國學者鄧聚龍教授于20世紀80年代初提出并發展了灰色系統理論,把一般系統論、信息論、控制論的觀點和方法延伸到社會、經濟、生態等抽象系統中,發展了一套解決信息不完備系統即灰色系統的理論和方法。

用灰色系統理論研究社會經濟系統的意義,在于一反過去那種純粹定性描述的方法,把問題具體化、量化,從變化規律不明顯的情況中找出規律,并通過規律去分析事物的變化和發展。

本文以2007國家外匯儲備總額為時間序列,利用GM(1,1)模型,建立了國家外匯儲備總額的預測模型.并對國家未來外匯儲備總額作了預測。

一、GM(1,1)模型概述

設有N個原始數據數列:

對它們分別作一次累加生成,得到N個生成數列:

建立相應的微分方程,得到:

令,

應用最小二乘法可以推得:

,其中B矩陣為:

從而得到:

(1)

根據(1)式可以計算出預測值的累加值,用這個值減去前一個預測值便得到原始數據的預測值。

應用GM(1,1)預測模型,必須評價精度高低,這關系到模型是否可以使用的問題。現進行精度檢驗。

二、殘差檢驗

記i時刻殘差為:

其中為通過預測模型(1)求得的預測值的還原值。那么我們可以求得殘差的均值:

(2)

殘方差為:

(3)

設原始數據均值為.則:

(4)

那么原始數據的方差為:

(5)

根據以上數據我們可以求得后驗差檢驗比值C和小誤差概率P。為此有后驗差檢驗指標如下:

(1)后驗差比值

(2)小誤差概率。

按照上述2個指標,精度檢驗等級如表1。

三、算例

根據中國網2008年4月24日的國家外匯儲備數據(2007.03-2007.12)建立了灰色預測模型,然后將預測值與原始數據比較進行精度檢驗。表2列出了2007.03-2008.03匯率和國家外匯儲備數據。

(1)國家外匯儲備統計數據的灰色生成

原始數據為A0=(12020.31, 12465.66, 12926.71, 13326.25, 13852.00, 14086.41, 14336.11, 14548.98, 14969.06, 15282.49)。

累加生成的數據為A1=(12020.31,24485.97,37412.68,50738.93, 64590.93, 78677.34, 93013.45, 107562.43, 122531.49, 137813.98)。

(2)國家外匯儲備值灰色預測系統建模

依據1求解GM(1,1)模型的方法,使用Maple求解得

x∶=5.191886315105(6)

依據Maple導出的(6)式計算出2007.03-2007.12的預測值的累加值(令t=0..9),然后得到(6)式還原的預測值=(12020.31, 12667.41, 12976.48, 13293.08, 13617.41, 13949.66, 14290.01, 14638.66, 14995.82, 15361.70)。具體見表3、表4。

(3)后驗差檢驗

由式(2)、(3)、(4)、(5)得:

=0.344,s1=116.26,s2=1021.22,C=s1/s2=0.11,P=1。

查預測精度等級表1,可知該模型等級級別為“好”,擬合精度非常高,預測結果正確可靠。

下面我們用這個灰色預測模型來預測2008.01-2008.08年國家外匯總額,其數據見表5。

表5的前三個月的國家外匯儲備總額與表1的實際值非常接近,因此可以推斷我國奧運期間國家外匯儲備總額將達到1.86萬億。

四、結論

灰色模型作為一種預測理論,已經在各行各業得到充分的應用。一定的外匯儲備是一國進行經濟調節、實現內外平衡的重要手段,預測國家外匯儲備總額具有現實的意義。GM(1,1)模型原理簡單,數據量少,適合于短期的預測,不能用于較長時間的預測,否則會產生較大的誤差,為了對較長時間的趨勢值進行預測,需要引入新的數據,這樣可以確保預測的可靠性。本文調用Maple函數程序化處理數據及導出GM(1,1)預測模型的方法同樣適應其他行業的灰色系統的預測。

參考文獻:

[1]梁國業廖健平:數學建模[M].北京:冶金出版社,2004

[2]黎捷:Maple9.0符號處理及應用[M].北京:科學出版社,2004

[3]中國網.http://www.china.com.cn/,2008.4.24

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