基于向量自回歸模型的艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警機(jī)制

杜軍崗， 黃 棟， 葉衛(wèi)民

(海軍工程大學(xué) 裝備經(jīng)濟(jì)管理系, 武漢 430033)

基于向量自回歸模型的艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警機(jī)制

杜軍崗， 黃 棟， 葉衛(wèi)民

(海軍工程大學(xué) 裝備經(jīng)濟(jì)管理系, 武漢 430033)

針對(duì)艦船維修價(jià)格管理計(jì)劃性較強(qiáng)和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境復(fù)雜多變的矛盾，在對(duì)艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警機(jī)制分析的基礎(chǔ)上，選取了艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警指標(biāo)，設(shè)置了警限，建立了艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警指標(biāo)體系。基于樣本數(shù)據(jù)相關(guān)性、平穩(wěn)性和協(xié)整性檢驗(yàn)分析結(jié)果，引入非平穩(wěn)時(shí)間序列建模方法，建立了艦船維修價(jià)格波動(dòng)的向量自回歸預(yù)警模型，借助Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析對(duì)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，并優(yōu)化了預(yù)警模型。最后，基于優(yōu)化模型預(yù)測(cè)艦船維修價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)，進(jìn)行了預(yù)警分析。

艦船維修價(jià)格；波動(dòng)預(yù)警；向量自回歸模型

在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，艦船維修價(jià)格受社會(huì)價(jià)格水平變化影響較大。艦船維修價(jià)格指數(shù)則是反映不同時(shí)期艦船維修價(jià)格水平的變化方向、趨勢(shì)和程度的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，它只能反映艦船維修價(jià)格的歷史變化，并不能對(duì)未來艦船維修價(jià)格的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。艦船維修保障工作既要實(shí)行嚴(yán)格的計(jì)劃管理制度，又面臨復(fù)雜多變的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境。隨著軍民融合深度發(fā)展不斷推進(jìn)，民營修船企業(yè)參與艦船維修工作會(huì)更加頻繁，艦船維修價(jià)格的市場(chǎng)化特征將越來越顯著，屆時(shí)艦船維修價(jià)格計(jì)劃管理與宏觀市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)性這對(duì)矛盾將更加突出。這不僅對(duì)艦船維修任務(wù)本身的安排提出更高要求，同時(shí)也對(duì)相關(guān)經(jīng)費(fèi)計(jì)劃安排的預(yù)見性與科學(xué)性提出更高要求。因此，有必要結(jié)合艦船維修價(jià)格波動(dòng)特點(diǎn)進(jìn)行價(jià)格預(yù)警機(jī)制研究。

1 艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警機(jī)制分析

預(yù)警機(jī)制是指能靈敏、準(zhǔn)確地昭示預(yù)警目標(biāo)前兆，并能及時(shí)提供警示的機(jī)構(gòu)、制度、信息、方法、舉措等構(gòu)成的預(yù)警系統(tǒng)，其作用在于超前反饋、及時(shí)布置、提高管理的效率。簡(jiǎn)單來說，預(yù)警機(jī)制就是根據(jù)警兆指標(biāo)的客觀數(shù)據(jù)，用預(yù)警模型的形式分析、反映出警情指標(biāo)的狀況。

近年來，隨著艦船戰(zhàn)技指標(biāo)的大幅提高，其系統(tǒng)復(fù)雜性越來越強(qiáng)，加之社會(huì)價(jià)格水平波動(dòng)頻繁，使得艦船維修價(jià)格受多種因素的交錯(cuò)影響，但也表現(xiàn)出一定的變化規(guī)律性[1]。從已有研究來看，艦船維修價(jià)格波動(dòng)與宏觀價(jià)格水平之間存在著顯著的相關(guān)性。在這種情況下，維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警有其可行性和必要性，對(duì)提高艦船裝備維修保障效益具有十分重要的意義。

艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警機(jī)制就是通過選擇和建立預(yù)警指標(biāo)體系，找出艦船維修價(jià)格指數(shù)和與其聯(lián)系緊密的宏觀價(jià)格指數(shù)的相互聯(lián)系，分析并預(yù)測(cè)艦船維修價(jià)格指數(shù)變化規(guī)律，以預(yù)測(cè)艦船維修價(jià)格未來發(fā)展趨勢(shì)，提升艦船維修計(jì)劃的科學(xué)性和有效性。建立艦船維修價(jià)格預(yù)警機(jī)制要堅(jiān)持科學(xué)性、實(shí)用性和可操作性原則，以及規(guī)范與實(shí)證分析相結(jié)合原則。

目前，關(guān)于艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警的研究很少，但其他領(lǐng)域中關(guān)于預(yù)警機(jī)制的研究成果對(duì)本文有很好的借鑒意義。如黃繼鴻等[2]采用了景氣指數(shù)法、基于概率模式分類法、判別式分析法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警方法來對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并分別以預(yù)警指標(biāo)的選擇、針對(duì)不同的經(jīng)濟(jì)對(duì)象選擇合適的預(yù)警方法、預(yù)警警限的動(dòng)態(tài)確定論述了需要注意的問題；李莉[3]從分析影響石油價(jià)格的相關(guān)因素入手，構(gòu)建了我國石油進(jìn)口價(jià)格預(yù)警指標(biāo)體系，建立了一套符合我國石油進(jìn)口價(jià)格現(xiàn)狀的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，從而對(duì)石油價(jià)格的未來區(qū)間走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)和報(bào)警；王道冠[4]通過對(duì)國內(nèi)外房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)歷史、現(xiàn)狀的深入研究，對(duì)房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)基本方法的詳細(xì)討論，并在理論研究的基礎(chǔ)上建立一套關(guān)于房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)的指標(biāo)體系；尹貽金[5]13在研究羊毛價(jià)格預(yù)警機(jī)制時(shí)，按照明確警情、尋找警源、分析警兆、預(yù)報(bào)警度的4個(gè)步驟展開研究，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，建立了羊毛價(jià)格預(yù)警模型。

從以上預(yù)警機(jī)制研究文獻(xiàn)來看，目前進(jìn)行價(jià)格波動(dòng)預(yù)警的方法主要有3種：專家經(jīng)驗(yàn)判斷方法、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。根據(jù)建立艦船維修價(jià)格預(yù)警機(jī)制的原則，針對(duì)艦船維修價(jià)格數(shù)據(jù)的小樣本特點(diǎn)，本文首先基于專家經(jīng)驗(yàn)判斷方法建立艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警指標(biāo)體系，然后采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型方法，建立艦船維修價(jià)格指數(shù)與預(yù)警指標(biāo)體系之間的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，以此開展艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警機(jī)制研究。

作為一種非結(jié)構(gòu)化的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，向量自回歸(Vector Auto Regression,VAR)模型常用于預(yù)測(cè)相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)及分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響。該模型回避了結(jié)構(gòu)化模型的要求，能更好地發(fā)掘時(shí)間序列變量間的影響關(guān)系，被廣泛應(yīng)用于實(shí)證研究中。其模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為[6]

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+

ApYt-p+BXt+εt

(1)

在VAR模型基礎(chǔ)上，可進(jìn)行變量間的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)[7-8]及脈沖響應(yīng)函數(shù)分析[9]，以對(duì)變量之間的影響關(guān)系進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。

2 艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警指標(biāo)體系

2.1 預(yù)警指標(biāo)變量的選取

當(dāng)艦船維修價(jià)格波動(dòng)發(fā)生時(shí)，維修價(jià)格指數(shù)會(huì)隨之變化，因此本文選取艦船維修價(jià)格指數(shù)(Ship Maintenance Price Index, SMI)為警情指標(biāo)。艦船維修價(jià)格指數(shù)指的是艦船維修的“價(jià)格變化”[10]，在選取警兆指標(biāo)變量時(shí)要選擇對(duì)艦船維修價(jià)格變化影響較大的因素。在艦船維修價(jià)格中，材料費(fèi)和工時(shí)費(fèi)占維修價(jià)格比重最大，兩者合計(jì)占75%～80%。因此，選擇居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(Consumer Price Index, CPI)、工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)(Product Price Index, PPI)和職工平均貨幣工資指數(shù)(Staff Average Salaries Index, SASI)作為警兆指標(biāo)變量[11-12]。為了簡(jiǎn)便、直觀，使不同質(zhì)的數(shù)據(jù)具有可比性，本文采用定基指數(shù)形式，樣本區(qū)間為1994—2016年，以1994年數(shù)據(jù)為基期，如表1所示。

表1 艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)各指標(biāo)數(shù)據(jù)

2.2 預(yù)警警限的制定

在預(yù)警警限制定的過程中，一般要遵循多數(shù)原則[5]18：它建立在對(duì)艦船維修歷史長(zhǎng)期定性分析基礎(chǔ)之上，并假定多數(shù)年份的維修價(jià)格指數(shù)波動(dòng)總體情況穩(wěn)定。在表2中給出了1994—2016年艦船維修價(jià)格指數(shù)每年的變化率。

表2 艦船維修價(jià)格指數(shù)變化情況

表2中，艦船維修價(jià)格指數(shù)變化率在[0，5%)區(qū)間的有10個(gè)年份，該區(qū)間屬于合理影響，為無警區(qū)間；[5%，10%)區(qū)間為輕警警限，有4個(gè)年份處于輕警區(qū)間；[10%，15%)區(qū)間為中警警限，2個(gè)年份處于中警區(qū)間內(nèi)；[15%，20%)區(qū)間為重警警限，7個(gè)年份處于重警區(qū)間內(nèi)；20%(含)以上為巨警警限，有1個(gè)年份處于重警區(qū)間內(nèi)。其中，無警狀態(tài)代表艦船維修價(jià)格運(yùn)行平穩(wěn)，預(yù)期價(jià)格與現(xiàn)行價(jià)格基本持平；輕警狀態(tài)代表艦船維修價(jià)格運(yùn)行基本平穩(wěn)，預(yù)期價(jià)格與現(xiàn)行價(jià)格差異較小，可以適當(dāng)進(jìn)行價(jià)格調(diào)整；中警狀態(tài)代表艦船維修價(jià)格運(yùn)行波動(dòng)較大，預(yù)期價(jià)格與現(xiàn)行價(jià)格差異較大，需要按照實(shí)際情況進(jìn)行價(jià)格調(diào)整；重警狀態(tài)代表艦船維修價(jià)格運(yùn)行波動(dòng)很大，預(yù)期價(jià)格與現(xiàn)行價(jià)格差異很大，需要進(jìn)行較大的價(jià)格調(diào)整；巨警狀態(tài)代表艦船維修價(jià)格運(yùn)行極不穩(wěn)定，預(yù)期價(jià)格與現(xiàn)行價(jià)格差異極大，需要進(jìn)行大幅價(jià)格調(diào)整。

2.3 艦船維修價(jià)格預(yù)警機(jī)制指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)

通過對(duì)警兆指標(biāo)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和歸納，按照指標(biāo)的層次關(guān)系，構(gòu)造艦船維修價(jià)格預(yù)警指標(biāo)的體系結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 價(jià)格預(yù)警指標(biāo)體系

3 艦船維修價(jià)格預(yù)警模型的構(gòu)建

3.1 變量相關(guān)性及數(shù)據(jù)形態(tài)檢驗(yàn)

在預(yù)警模型構(gòu)建前，本文對(duì)艦船維修價(jià)格預(yù)警指標(biāo)體系中各變量(SMI、CPI、PPI和SASI)，取自然對(duì)數(shù)得到LNSMI、LNCPI、LNPPI和LNSASI作為研究對(duì)象，以免在建模過程中出現(xiàn)異方差現(xiàn)象。

3.1.1 相關(guān)性檢驗(yàn)

本文通過計(jì)算LNSMI、LNCPI、LNPPI和LNSASI樣本數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)4種變量之間的相關(guān)性很強(qiáng)。

3.1.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步確定具有較強(qiáng)相關(guān)性的時(shí)間序列之間的內(nèi)在聯(lián)系，需要進(jìn)行序列之間的協(xié)整檢驗(yàn)，以驗(yàn)證各時(shí)間序列變量之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。如果存在，則可建立各變量間的VAR模型。

在開始檢驗(yàn)之前，為避免偽回歸現(xiàn)象出現(xiàn)，則需要進(jìn)行變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，這也是協(xié)整檢驗(yàn)的前提。

本文對(duì)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)采用了單位根(Augmented Dickey-Fuller test，ADF)的檢驗(yàn)方法[13]。通過觀察4種時(shí)間序列的變化趨勢(shì)，本文采用含有常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的檢驗(yàn)形式。對(duì)其差分序列，選擇含有常數(shù)項(xiàng)而不含時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)的檢驗(yàn)形式。為保證殘差值非自相關(guān)，檢驗(yàn)過程中滯后期的選擇采用赤池信息準(zhǔn)則(Akaike’s Information Criterion，AIC)。結(jié)果表明：LNSMI、LNCPI、LNPPI和LNSASI都是I(1)的，說明這些時(shí)間序列經(jīng)過一階差分后是平穩(wěn)的。

3.1.3 協(xié)整性檢驗(yàn)

LNSMI、LNCPI、LNPPI和LNSASI屬于同階序列，通過了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，可以進(jìn)行協(xié)整性檢驗(yàn)。本文待檢驗(yàn)變量數(shù)為4，宜采用Johansen檢驗(yàn)方法進(jìn)行協(xié)整研究。結(jié)果表明:在95%的置信水平上，4種時(shí)間序列間存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)成立，存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，具有共同的變化趨勢(shì)。基于此，可以對(duì)4種時(shí)間序列變量建立VAR模型，研究四者的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。

3.2 基于VAR的艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警模型及優(yōu)化

本文采用協(xié)整系統(tǒng)主要表現(xiàn)形式之一的向量自回歸模型(VAR)，對(duì)LNSMI、LNCPI、LNPPI和LNSASI之間關(guān)系進(jìn)行建模分析。下面對(duì)VAR模型構(gòu)建及其優(yōu)化過程進(jìn)行詳細(xì)分析。

3.2.1 VAR模型的構(gòu)建

1) 滯后階數(shù)的選取。綜合考慮Log Likelihood(LogL)、Likelihood Ratio(LR)、Final Prediction Error (FPE)、AIC和Hannan-Quinn(HQ)等檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，確定最佳滯后階數(shù)為2。

2) 模型的建立。根據(jù)以上分析，建立滯后階數(shù)為2的VAR模型。結(jié)果如表3所示。

表3 VAR模型各參數(shù)及方程檢驗(yàn)結(jié)果(“C”下方橫線以下為檢驗(yàn)項(xiàng))

從表3中結(jié)果來看，LNSMI方程擬合效果達(dá)到較高水平。

3.2.2 各指數(shù)對(duì)艦船維修價(jià)格指數(shù)的影響機(jī)制分析

基于前文構(gòu)建的VAR模型，運(yùn)用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)函數(shù)分析方法，分析價(jià)格指數(shù)與艦船維修價(jià)格指數(shù)間的影響關(guān)系，以及受到價(jià)格指數(shù)變化沖擊時(shí)，艦船維修價(jià)格指數(shù)的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。

1) Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。以艦船維修價(jià)格指數(shù)為因變量，其他指數(shù)為自變量，對(duì)艦船維修價(jià)格指數(shù)與價(jià)格指數(shù)間Granger因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明:在取95%概率的置信水平上，LNCPI、LNPPI和LNSASI對(duì)LNSMI的綜合解釋能力均較顯著，能夠引起艦船維修價(jià)格指數(shù)波動(dòng)。

2) 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果表明:LNCPI、LNPPI和LNSASI能夠引起LNSMI發(fā)生變化。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)分別給LNCPI、LNPPI和LNSASI一個(gè)沖擊后，對(duì)艦船維修價(jià)格指數(shù)的影響結(jié)果略有差異。其中，LNCPI對(duì)LNSMI的影響滯后1期，LNPPI對(duì)LNSMI的影響滯后1～2期，LNSASI對(duì)LNSMI的影響滯后1～2期，之后趨于穩(wěn)定。

3.2.3 艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警VAR模型的優(yōu)化

綜合考慮Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)函數(shù)分析的結(jié)果，對(duì)VAR模型中LNSMI方程進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果如表4所示。

表4 LNSMI模型Eviews統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，該模型的R-squared為0.990，說明擬合效果很好。根據(jù)t-檢驗(yàn)結(jié)果，在95%的置信水平下，有6個(gè)系數(shù)是顯著的，分別為C、LNCPI、LNCPI(-1)、LNPPI、LNPPI(-1)和LNSASI(-1)，對(duì)其他數(shù)據(jù)予以剔除，再次建立模型分析，以提高建模的有效性，結(jié)果如表5所示。

表5 優(yōu)化的LNSMI模型Eviews統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

觀察優(yōu)化之后的模型，R-squared為0.992，擬合優(yōu)度仍然處于顯著水平，而且t-檢驗(yàn)效果較之前有很大提升，置信度在95%的水平以上，建模結(jié)果可以使用。所得模型如下：

YLNSMI=2.586-3.262×XLNCPI+

3.206×XLNCPI(-1)+1.102×XLNPPI-

1.233×XLNPPI(-1)+0.731×XLNSASI(-1)

(2)

3.3 艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警應(yīng)用

基于上述構(gòu)建的優(yōu)化模型，預(yù)測(cè)2017年艦船維修價(jià)格指數(shù)，以便更好地闡述和分析艦船維修價(jià)格指數(shù)的預(yù)測(cè)問題，并為預(yù)警系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)資料，確定其所處的預(yù)警區(qū)間，得出預(yù)警結(jié)論。

在預(yù)測(cè)之前，首先需要收集數(shù)據(jù)。分析式(2)，需要的數(shù)據(jù)有2016和2017年CPI和PPI值，2016年職工平均貨幣工資指數(shù)值。其中，部分?jǐn)?shù)據(jù)已知。由于2017年CPI和PPI未知，需要根據(jù)以前年度數(shù)據(jù)對(duì)其預(yù)測(cè)。由于2016-11至2017-02的CPI分別達(dá)到102.3、102.1、102.5和100.8，PPI分別達(dá)到103.3、105.5、106.9和107.8，已經(jīng)出現(xiàn)上漲趨勢(shì)，因此本文假設(shè)2017年CPI和PPI分別為103和106。將它轉(zhuǎn)換為定基指數(shù)及自然對(duì)數(shù)形式之后與其他已知數(shù)據(jù)共同代入模型，即可預(yù)測(cè)出2017年艦船維修價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)值的自然對(duì)數(shù)形式，再經(jīng)過轉(zhuǎn)化后就可以得出2017年艦船維修價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)值。

下面為計(jì)算的具體過程：

YLNSMI(2017)=2.586-3.262×5.252+

3.206×5.222+1.102×5.238-

1.233×5.190+0.731×7.261=6.877

將以上所得自然對(duì)數(shù)形式值轉(zhuǎn)化為艦船維修價(jià)格指數(shù)定基指數(shù)形式為969.713，即為2017年艦船維修價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)值，轉(zhuǎn)換為環(huán)比指數(shù)為119.973，其波動(dòng)率達(dá)到了19.973%。

考慮多數(shù)原則條件下警限劃分區(qū)間，得出2017年艦船維修價(jià)格預(yù)測(cè)值處于重警區(qū)間，預(yù)期價(jià)格波動(dòng)較大，需要進(jìn)行較大的價(jià)格調(diào)整。

4 結(jié) 束 語

本文基于VAR模型對(duì)艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警機(jī)制進(jìn)行了研究，建立了艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警指標(biāo)體系，通過1994—2016年的樣本構(gòu)建了預(yù)警模型并進(jìn)行了相關(guān)實(shí)證檢驗(yàn)和分析，最后利用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果，對(duì)艦船維修價(jià)格波動(dòng)預(yù)警模型進(jìn)行了優(yōu)化。結(jié)果表明：CPI、PPI和職工平均貨幣工資指數(shù)是艦船維修價(jià)格波動(dòng)的Granger原因，并且這種影響具有一定的時(shí)滯性；根據(jù)優(yōu)化模型對(duì)2017年艦船維修價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行預(yù)警分析，發(fā)現(xiàn)其波動(dòng)率較大，達(dá)到了重警區(qū)間，需要對(duì)艦船維修價(jià)格進(jìn)行較大調(diào)整，以防出現(xiàn)費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)問題。艦船維修工作一方面有較大的計(jì)劃性，另一方面面臨復(fù)雜多變的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，必須加強(qiáng)對(duì)艦船維修價(jià)格波動(dòng)的預(yù)警，本文方法對(duì)處理該問題提供了一種解決思路。

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(編輯：李江濤)

Research on the Early Warning Mechanism upon Ship Maintenance Price Fluctuation Based on VAR Model

DU Jungang, HUANG Dong, YE Weimin

(Department of Equipment Economics and Management， Naval University of Engineering， Wuhan 430033， China)

In light of the conflict between the strong plan of ship maintenance price management and the complication of macro-economic environment, this paper establishes ship maintenance price fluctuation early warning index system after the early warning index selection and the warning limits setup, on the basis of the analysis of the ship maintenance price fluctuation early warning mechanism. The analysis result is tested based on the pertinence, stationarity and cointegration of the sample data. With the introduction of the non-stationary time series modeling, the vector autoregression(VAR)model of ship maintenance price fluctuation early warning mechanism is built, and then the Granger causality test, impulse response function analysis are used for the dynamic analysis of the VAR model. Hence, the VAR model gets optimized. Finally, the ship maintenance price fluctuation early warning model is used to predict the future ship maintenance price fluctuation, and to provide the early warning analysis.

ship maintenance price; fluctuation early warning; vector autoregression (VAR)model

2017-03-13

海軍工程大學(xué)自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(HGDQNEQJJ15018)；海軍工程大學(xué)科研發(fā)展基金資助項(xiàng)目(2016108)

杜軍崗(1984—)，男，講師，博士，主要研究方向?yàn)檠b備經(jīng)濟(jì)管理。

F270

2095-3828(2017)03-0057-05

A DOI 10.3783/j.issn.2095-3828.2017.03.010