張秋悅



摘要:基于指數平滑法,結合重慶市近10年每年的第一季度的GDP值,預測未來一兩年中第一季度重慶市在正常情況下的GDP值,分析2018年下半年重慶市開展首屆智博會后GDP的變化情況。結果表明:重慶市開展智博會對GDP的增長情況稍有影響。該模型適用于短期預測,效果明顯,有一定的參考價值。
Abstract: Based on the exponential smoothing method, combined with the GDP value of the first quarter of Chongqing in the past 10 years, it predicts the GDP value of Chongqing under normal conditions in the first quarter of the next year or two, and analyzes the change of GDP after the first Smart China Expo in Chongqing in the second half of 2018. The results show that the development of Smart China Expo in Chongqing has a slight impact on the growth of GDP. The model is suitable for short-term forecasting, and the effect is obvious and has certain reference value.
關鍵詞:指數平滑法;首屆智博會;重慶市GDP值;預測分析
Key words: exponential smoothing method;the first Smart China Expo;GDP value of Chongqing;forecast analysis
中圖分類號:F293 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號:1006-4311(2019)27-0187-03
1 ?研究背景
時間序列模型,旨在由原已存在的數據預測以后的發展趨勢,主要是依靠時間這個因素。該預測法未考慮別的因素影響,所以會產生一定的誤差,它實用于中短期預測。指數平滑法所需數據量少,其根據移動平均法所提出的又一類時間序列預測法,可預測現象的未來趨勢。
中國國際智能產業博覽會,也稱智博會,是我國首個以“智慧城市”為主題的國家級展會,是“十二五“規劃期間的重點培育的項目之一。2018年8月下旬首次在重慶舉辦,這也是重慶市推動大數據智能化發展的重要舉措。2019年8月下旬也即將再次舉辦。智博會也是影響重慶市經濟上升標志。
近年來,許多學者對重慶市GDP增長變化情況也進行了大量分析和研究,而指數平滑法的應用也較為廣泛,于是本文就在智博會的開展背景下,結合指數平滑法對重慶市GDP增長趨勢的預測分析,利用近十年的重慶市每年第一季度GDP的統計數據進行建模,分析預測該事件對重慶市GDP的影響,及分析GDP的趨勢情況。
2 ?指數平滑法
指數平滑法是時間序列模型中重要方法之一,時間為自變量,可用來對數據進行預測,尤其在經濟方面的應用非常廣泛。而指數平滑法中又分為一次、二次和三次指數平滑。
2.1 一次指數平滑法
3 ?指數平滑法在重慶市GDP變化趨勢預測中的應用
3.1 數據收集和整理
本文數據收集源自國家統計局、重慶市年鑒。對原始數據進行初步處理后(即改原始單位為:千元,利用四舍五入,并保留兩位小數,方便計算),統計結果如表1。
3.2 初值和加權參數的選擇
3.2.1 初值選擇
根據指數平滑法初始值確定的規則,本文數據在20個以下,因此初值選擇可能會對以后的預測值有影響,故選取前幾個實際值的平均值作為初值。
3.2.2 加權參數選取
加權參數的值越大,預測值的比重就更大,原預測值的比重就越小,反過來也成立。根據參數值的選擇分析,因為數據較為穩定,因此取值選0.1-0.5之間合理,但由于所收集的數據呈上升趨勢,由文獻[4]中所述,因此選取0.6-0.9更適宜。
另一方面,結合試算法,在一次指數平滑中通過多次計算,選取標準誤差最小的取值(如表2所示)。中和前兩種取值方法,故本文選取的參數值為=0.9。
3.3 評價指標
為了評價模型是否適用于該預測,現加入兩種評價指標,即方差比和小誤差概率,可以判斷預測效果如何。表3為小誤差概率的數值參照表。
3.4 對數據的預測
3.4.1 一次指數平滑預測(表4)
=0.9時,初始值取前兩組數據的平均值,根據預測模型,所得數據如表4所示。
對照表3來看,該數據使用一次平滑法的預測結果并不理想,預測出的2020年第一季度GDP值約為:5.05千,明顯低于2019年的值。
3.4.2 ?二次指數平滑(表5)
根據表3參照可見,當時,該數據使用二次指數平滑預測精度較好,且預測出2020年第一季度的GDP估計值為:5.53千,2021年第一季度的GDP值為5.96千。
3.4.3 ?三次指數平滑(表6)
通過運算結果,再對比表3可見,三次指數平滑法也適用于該數據,根據評價指標來看,與二次指數平滑法相比,二次明顯好于三次。
預測結果為2020年第一季度GDP值約為5.56千,2021年第一季度GDP值約為:6.05千。
3.5 分析結果
根據指數平滑法進行預測分析,預測結果較好,三類不同的指數平滑法的實際數據與預測數據的趨勢變化如圖1。
由此可見,雖然二次指數平滑法根據評價指標來看,比三次指數平滑法更適用。但三次指數平滑法由于中間兩年由其他突發事件的影響導致稍有波動,因此導致評價指標判定略低于二次指數平滑法,但根據圖1可知,三次平滑法更具有預測效果,近幾年的預測結果都相近。
4 ?總結
指數平滑法適用于預測,本文結果稍有誤差,但相比其他數學中的傳統預測分析,該方法更簡便,預測結果也相對較好,同時也能夠適用于現實預測,可行性高。由近幾年增長速度來看,重慶市開展智博會對重慶市的經濟提升有一定影響,2019年也繼續開展第二屆智博會,由此可見,排除其他因素的影響,也能借助該方法預測出2020年和2021年的第一季度估計值,同時也反應了重慶市GDP值的整體變化趨勢,可作為有關部門的參考。該方法的不足之處是,只是針對已有數據進行分析,沒有考慮到其他環境、政策等方面的影響,接下來的工作是改進方法,增加影響因素的權值,使之更適用于預測模型。
參考文獻:
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[2]龔曉,郭進利.基于三次指數平滑法的滬牌拍賣月均價預測[J].上海理工大學學報,2018.
[3]張大拴.時間序列預測方法及其有關應用[J].河南廣播電視大學學報,1997(Z1):25-27.
[4]張德南,張心艷.指數平滑預測法中平滑系數的確定[J].大連交通大學學報,2004(1).
[5]鄭偉倫.指數平滑預測在江西省GDP 預測中的應用[J]. 經濟研究導刊,2014(12).
[6]王林.指數平滑法在配件銷售預測中的應用[J].物流科技, 2019(3).