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标题: 灰色系统理论及其应用 (六) ：SARS 疫情对某些经济指标影响问题 [打印本页]

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作者: 浅夏110    时间: 2020-5-27 15:06
标题: 灰色系统理论及其应用 (六) ：SARS 疫情对某些经济指标影响问题
1 问题的提出
2003 年的 SARS 疫情对中国部分行业的经济发展产生了一定影响，特别是对部分 疫情较严重的省市的相关行业所造成的影响是显著的，经济影响主要分为直接经济影响 和间接影响。直接经济影响涉及商品零售业、旅游业、综合服务等行业。很多方面难以 进行定量地评估，现仅就 SARS 疫情较重的某市商品零售业、旅游业和综合服务业的影 响进行定量的评估分析。 究竟 SARS 疫情对商品零售业、旅游业和综合服务业的影响有多大，已知某市从 1997 年 1 月到 2003 年 12 月的商品零售额、接待旅游人数和综合服务收入的统计数据 如表 8、表 9 和表 10。
. Y. n: S, `5 b, t$ S# P7 |# j
+ ]% }5 m% Y# K0 ~7 V0 D/ L, O+ t! S; L                                               表8 商品的零售额（单位：亿元）
+ Q# V3 @1 p  r: q2 U# m1 }; W) b

1 X  e. D9 y/ J( C  a5 ?! ^5 \8 n/ r


/ r5 m. Z% M  v/ m( `3 I试根据这些历史数据建立预测评估模型，评估 2003 年 SARS 疫情给该市的商品零 售业、旅游业和综合服务业所造成的影响。
$ u9 C- q) w& X5 R/ _& W
7 B# c) L+ ^& {" N3 _" [2 模型的分析与假设
根据所掌握的历史统计数据可以看出，在正常情况下，全年的平均值较好地反映了 相关指标的变化规律，这样可以把预测评估分成两部分：

- w# X  ]6 B- N7 [! f- @（1）利用灰色理论建立 GM(1,1)模型，由 1997－2002 年的平均值预测 2003 年平 均值；

（2）通过历史数据计算每个月的指标值与全年总值的关系，从而可预测出正常情况下 2003 年每个月的指标值，再与实际值比较可以估算出 SARS 疫情实际造成的影响。 给出下面两条假设：
2 G4 U* `) u8 C1 X) H+ L& W6 v
（1）假设该市的统计数据都是可靠准确的；
4 m5 W& a' Z( ~  d
（2）假设该市在 SARS 疫情流行期间和结束之后，数据的变化只与 SARS 疫情的影响有关，不考虑其它随机因素的影响。

6 ]3 N2 O! s8 C8 W0 X- M( L3 建立灰色预测模型 GM(1,1)

7 K0 k( p! l6 W0 @

- n3 V0 h( L- Y: M0 `
8 ]/ ~# X% ~( r
; ]1 X# w% ]3 C1 ~

参数的估计值


7 O7 K& e( L- k& d% R

4 模型的求解
4 s, t7 b% e  e& ~, F. {3 ?（1）商品零售额

由数据表 8，用（13）和（14）式计算可得年平均值、一次累加值分别为


4 n$ Z, C0 F; J5 G& u$ u' ^
' ^" e, m7 S, h# b' l0 S# j1 o
' e# g3 F# F0 R2 ]1 h# b9 g
将预测值与实际统计值进行比较如表 11 所示。



计算的 MATLAB 程序如下：
9 {1 K5 k6 i% E/ @$ W
clc,clear
load han1.txt %把原始数据保存在纯文本文件han1.txt中
. Q" I& [4 |$ g, d0 S/ o0 hhan1(end,=[];m=size(han1,2);
" e: q+ A9 M1 a  Mx0=mean(han1,2);
x1=cumsum(x0)
: g% I& y2 @5 y3 Y3 walpha=0.4;n=length(x0);
z1=alpha*x1(2:n)+(1-alpha)*x1(1:n-1)
Y=x0(2:n);B=[-z1,ones(n-1,1)];
  g6 V0 ^' V4 G" M, o' Lab=B\Y
6 {; e  X' S$ y1 o" _! ^k=6;
x7hat=(x0(1)-ab(2)/ab(1))*(exp(-ab(1)*k)-exp(-ab(1)*(k-1)))
z=m*x7hat
u=sum(han1)/sum(sum(han1))
; `  i7 W+ E; x3 cv=z*u
/ m) J! u$ R  L2 h$ c# ]
（2）接待海外旅游人数


/ |+ h: M* ^5 R- G. W
于是可得到 2003 年的接待海外旅游人数的预测值，并与实际值比较如表 12 所示。
1 D3 k3 E# e6 L* r+ {' i8 v7 R
- @, J  {/ P/ a5 O6 K  G+ M                                                    表 12 2003 年接待海外旅游人数（单位：万人）
" |3 F  p; s% k# O8 L
( b2 o( \0 k- l6 q/ ^4 O

) `3 w: n- q$ w; Z0 u1 ^6 k9 y（3）综合服务业累计数据
5 t& B! v' D& Y. J! @% v2 u) T


于是可得到 2003 年的综合服务业累计数额的预测值，并与实际值比较如表 13 所示。

* z7 }5 N# F% u
( F' g, H7 s' L
4 X  `2 o: Z& Y8 z" K/ f5 a: R! f
; I8 T! O$ H7 ]. l& f5 模型的结果分析
根据该市的统计报告显示，2003 年 4、5、6 三个月的实际商品零售额分别为 145.2、 124、144.1 亿元。在这之前，根据统计部门的估计 4、5、6 三个月份 SARS 疫情对该市 的商品零售业的影响最为严重，这三个月估计大约损失 62 亿元左右。从我们的模型预 测结果来计算，4、5、6 三个月的损失为 60.1 亿元，这个数基本与专家的估计值相符， 8 月基本恢复正常，这业说明了模型的正确性和可靠性。

$ J- {7 D" J# k: [# L+ x6 ~对于旅游业来说是受影响最严重的行业之一，最严重的 4、5、6、7 四个月就损失 100 多万人，按最新统计数据，平均每人消费 1002 美元计算，大约损失 10 亿美元。全 年大约损失 162 万人，约合 16.2 亿美元，到年底基本恢复正常。

8 s! v3 ?8 t4 y. x5 ^对于综合服务业中的部分行业影响较大，如航空交通运输、宾馆餐饮等，但有些 行业影响不大，如电信、通讯等，总平均来看，影响还不算太大，5、6、7、8 四个月 大约损失 70 亿元。

! w: S' i5 T# f该模型虽是就某经济指标的发展规律进行评估预测而建立的，但类似地也适用于 其它方面的一些数据规律的评估预测问题，即该模型具有很广泛的应用性。
' r& H# c* T9 T7 R$ H' V$ k, [

+ X! m, w) c6 x8 Z: j
) Q* W& B  h" `8 c' @————————————————
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