上海世博會對GDP影響力的評價模型

1、Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation only.上海世博會對GDP影響力的評價模型團隊成員：劉斌閔秋紅樊仁義摘要為泄量評佔上海世叫會對GDP的影響力，首先對上海市1978-2001的GDP數(shù)據(jù) 通過matlab以最小二乘法進行回歸分析，得到了無世陳影響的GDP隨時間演進的 函數(shù)，并算出了2010年無世博影響下GDP的理論值。然后建立灰色GM (1, 1)模 型，通過時間相應(yīng)式將數(shù)值還原得到預(yù)測方程，計算受世博影響下2010年GDP的 數(shù)值，其差值為世

2、博會帶來的GDP增暈。其次，以拉動經(jīng)濟增長的“三駕馬車” 投資、消費、進出口為基礎(chǔ)，將衡量GDP的絕對“六大支柱”經(jīng)濟指標(biāo)結(jié)介, 建立基于層次分析法和爛權(quán)綜介權(quán)重的模糊綜介評價模型，以層次分析法得到了 主觀權(quán)車，用爛權(quán)法計算了客觀權(quán)亜，最后得出復(fù)A權(quán)亜，并給出結(jié)論：上海世 廊會對工業(yè)、旅游業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的影響力最大。關(guān)鍵詞多項式回歸GM (1, 1)模型投資乘數(shù)加速模型層次分析法爛權(quán)模糊綜合評價問題重述2010年上海世博會是首次在中國舉辦的世界博覽會。從1851年倫敦的“萬 國業(yè)博覽會”開始，世聘會匸1丨益成為各國人民交流歷史文化、展示科技成果、 體現(xiàn)A作精神、展望未來發(fā)展等的亜要舞臺。本次

3、世闿會以“城市，讓生活更美 好”為主題，是全世界共同探討、展示城市未來發(fā)展和生活的重耍平臺。而隨之 而來的世博經(jīng)濟也令人矚冃。為了更好的研究上海世暉會影響力，我們搜集諸如: 上海市人民生產(chǎn)總值等相關(guān)數(shù)據(jù)，并據(jù)此通過數(shù)學(xué)建模的方法，就兒年的數(shù)據(jù)進 行定暈的數(shù)據(jù)分析，建立數(shù)學(xué)模型。問題分析針對問題一：首先用matlab軟件描繪出1978-2001年歷年的GDP數(shù)值，根據(jù)人致的函數(shù) 圖形，將GDP隨時間變化的假定為三次函數(shù)的模型。再通過mat lab作最小二乘, 得出了無世博影響下 GDP 隨時間演進的函數(shù)=0.3519x3+ 2.3202, - 49.4853X +420.5495 根據(jù)模型檢驗,

4、此模型的擬合度 達到了 0.99,據(jù)此，預(yù)測出2010年無世憚情況下的GDP.其次，在世博申辦之世博舉辦的八年期間，采用GM(1,1)模型，根據(jù)歷年的 GDP數(shù)值得到原始數(shù)列。再做一級累加得到生成數(shù)列。據(jù)此計算參數(shù)列，得到了dx口化微分方程1.0304344528382Z 1 (Ar) = 3842.012216126 o p由時間相應(yīng)式,將數(shù)值還原即得到預(yù)測方程，并由此計算出來受世博影響F 2010年GDP的數(shù)值。 二者的差值即為2010年世孵會給上海市閆接帶來的經(jīng)濟增長值。針對問題二：引入宏觀經(jīng)濟學(xué)中的投資乘數(shù)加速模型，分別分析了上海世禪會在籌辦 前期以及籌辦后期的影響力。用SPSS對19

5、95-2010年上海市居民人均消費數(shù)據(jù) 進行回歸分析，得到了消費與收入的函數(shù)關(guān)系式C = 392.151 +0.605Y,得到邊際 消費傾向0 = 0.605,以投資與GDP的關(guān)系卜丫=亠 Z，因世博會新增投資額4000億得出GDP的增長額丫 = 10126.582億元，即I：海世卿會對GDP的影響力； 分析了籌辦后由上海世陰會增氏的GDP所帶來的引致投資，通過確定加速系數(shù)v 得出投資的增最。經(jīng)濟中的乘數(shù)效應(yīng)與加速作用是相互交替的。，針對問題三：首先，以層次分析法確定主觀權(quán)眼 將上海世博會對GDP的影響力作為目標(biāo) 層，以拉動經(jīng)濟增長的“三駕馬千”投資、消費、進出口為準(zhǔn)則層，用衡 最GDP的絕對

6、“六大支柱”經(jīng)濟指標(biāo)：基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、科技、金融、旅游、餐飲、 業(yè)為方案層，建立了層次分析體系：根據(jù)對比分析歷年各經(jīng)濟指標(biāo)數(shù)據(jù)，分別 構(gòu)造了準(zhǔn)則層對目標(biāo)層，方案層對準(zhǔn)則層得成對比較矩陣力、耳、坊。以 mat lab求解各層次對應(yīng)上一層次的特征值2、心、人，及對應(yīng)的特征向量w31. %、w33,并進行了一致性檢驗：計算了方案層對目標(biāo)層的組合權(quán)向暈并 通過一致性檢驗，得出上海世博會對基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、科技、金融、旅游、餐飲、 工業(yè)的影響力系數(shù)：曠= (0.1761 0 1380 0.1315 0.1746 0 1545 0.2253)，其中， 對工業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、旅游業(yè)的影響力較為明顯，其影響力系數(shù)分

7、別為：0.2253、 0.1761、0.1746o其次，以爛權(quán)法確定客觀權(quán)重。根據(jù)對應(yīng)評語集得出對應(yīng)的評價矩陣，最后 確定爛權(quán)為 P=(0.207,0.136,0.142,0.219,0.151,0.146f。最后，以層次分析法和爛權(quán)法計算得到的主觀權(quán)雨和客觀權(quán)重為棊礎(chǔ)，得出 了 復(fù)合權(quán)(0.185,0.135,0.141,0.187,0.153,0.199/ ,得出，上海世博會對工業(yè)、旅游業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)三行業(yè)的影響力較明顯。模型假設(shè)1、將時間分為兩個階段：1978-2001為無世博影響期o 2002-2010為世I嘩影響期。2、世博會對上海市的影響主要在2002-2010年。3、模型中所搜

8、集和運用到的數(shù)據(jù)真實有效。符號說明P邊際消費傾向YI t上海市生產(chǎn)總值 固定資產(chǎn)投資額 年份kX仕）原始序列序號生成數(shù)列少（燈原始數(shù)列殘差相對誤差CSA . B后驗差 均方差 數(shù)據(jù)矩陣其余符號在相應(yīng)模型中均有說明五、模型建立與求解模型一：回歸預(yù)測1、通過mat lab作出的圖形，發(fā)現(xiàn)1978-2001年的GDP散點趙近丁三次函 數(shù)的圖像。構(gòu)造GDP隨著時間演進的模型y = ax3 + bx方程系數(shù)顯著性檢驗： -cx +d，其中年份：19782001年用X = 1,2,3- 24來表不。通過mat lab作最小一乘回（見程序1 ）,(2)(3)得到： y = 0.3519X3 + 2.3202

9、X2 - 49.4853x + 420.54952、模型檢驗（1）擬合度檢驗：根據(jù)搜集到的數(shù)據(jù)和擬介曲線，得相關(guān)指數(shù) 莊亠 459363.8=0.992161 58598533Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation only.Unsta ndardized CoefficientsStan dardized CoefficientsBetatSig.BStd. ErrorAe Y-49.48549.516-.219-.999.020Ae Yw*22.3

10、204.553.264.510.016AeY*3.352.120.9362.936.008(Constant)420 550145.9062.882.009通過圖形也可以看出：19782001年期間，無世呼會的影響，真實值與擬介 函數(shù)之間有很烏的擬介度。可以此來預(yù)測無世陣情況下上海市歷年的GDP,由 此得到假定無世膊悄況下2010年上海市GDP應(yīng)該為13960.359。模型二：灰色GM (1, 1)1.灰色預(yù)測：上海市從2002年申辦世博會成功之2010年世博會申辦成功，稱之為世憚效 應(yīng)時間。這個時間段較短，信息相對貧乏，樣本數(shù)雖較少，對丁少數(shù)據(jù)貧信息系 統(tǒng)的數(shù)列，不具備概率論與數(shù)理統(tǒng)計大樣本

11、建模的條件，宜從多角度多方位來發(fā) 掘系統(tǒng)內(nèi)部信息的規(guī)律，從系統(tǒng)的角度出發(fā)研究信息之間的關(guān)系，力爭用已知的 信息揭示未知的信息。由此引入灰色GM (1, 1)模型，預(yù)測2010年的GDP。 通過原始數(shù)列構(gòu)造1-AG0生成數(shù)列，其中x仕)=嚴(yán)仕)2002-2009年生成數(shù)列表（1）年份20022003200420052006200720082009k1345678x(0)(Ar)5741 036694 238072.839247.6610572.2412494 0114069 8715046 4X（燈5741 0312435.2620508 0929755.7540327 9952822 0066

12、891 8781938.322、確定數(shù)據(jù)矩陣、y ：-扣（1） +占（2） 弓（x+ x（3）-扣+ 0（4） -扣+丿）（5） 弓（X （5） + x（6） 一扣+ 0（7）-扣（7） + x （8）1111111X，12435.26-X20508.09x (4)29755.75X=40327.99X52822.00x (7)66891.87x (8).81938.32= (BTB)_1BTy =計算參數(shù)列:-9088.145-16471.675-25131.920-35041.870-46574.995-59856.935-77415.0951111111(4)(5)-1.03043452

13、838213842.012216126 ?(6)Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation only.Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation only.由此可得白化微分方程模型:Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftwa

14、re.coni For evaluation only.Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation only.dx(1)l0304344528382z(r)= 3842.012216126(7)Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation only.時間響應(yīng)式為：八仃)bhx (k + l) = (x(o)(l)-) e

15、_ak +- = 9469.70e1030r -3729.623aa(8) 將數(shù)值還原得到，即預(yù)測方程。A(0AAx (k) = x (k)-x (k-1) (k=l, 2. n)(9)根據(jù)mat lab輸出：2010年上海市GDP的預(yù)測值為17767. 0240236487億元。3、GM(1,1)模型的檢驗：(1) 殘差檢驗：相對誤差：召(2) 后驗差檢驗：C =二図,&分別為殘差序列的均方差和原序列的均方差 S、計算結(jié)果如下表：(見程序2)檢驗殘差預(yù)測值及相對誤差表(2 )時間殘差 *1. 0e+002預(yù)測值*1.0e+004相對誤差200200.574103000000000020034

16、.1249393879017140.7106723938790170.06161932571635120040.2780454769551760.8100634547695520.00344421320596620050.1411151260944830.9233548487390550.00152595495611320060.4733393653033451.0524906063469670.00447719088200220074.9714359526576851.1996866404734230.03979055525534020083.951822958900284136746877

17、04109970.02808713199837920095.4076063814325061.5587160638143250.0359395362441024、通過matlab軟件作出的圖形如F:2002-2009年GM(1.1詼色系統(tǒng)預(yù)測值與實際值比較由上表可見：除了異常年份2003年以外，其他年份的相對誤差都小丁百分 之五，其中：2004, 2005, 2006年的相對誤差不到千分之五。因此用來作一步 預(yù)測具有頗高的精度。HP：基丁此預(yù)測2010年的GDP具有很高的可靠性。根據(jù) mat lab輸出的一步預(yù)測結(jié)果，得到：2010年上海市GDP的預(yù)測值為 17767. 0240236487，

18、減公多項式擬介做出的結(jié)果，最后得出：世博會使得上海市 2010年的GDP多增加了 3806. 565億元。將兩個擬合函數(shù)的差值積分有：(見程序3)8Egdp = J (9469.70*映-3729.623) - (0.3519戶 + 2.3202尸-49.4853T + 420.5495)得到：世博使上海2002年之2010年GDP多增加供給13252. 452億元。模型二：乘數(shù)加速數(shù)模型（一）乘數(shù)效應(yīng)引入宏觀經(jīng)濟學(xué)中凱恩斯的投資乘數(shù)模型:Y = C+I + G=a+flY+I+G (三部門經(jīng)濟)：(10)(11)(0 = MPC)；其也肯為投資乘數(shù),匕表示一單位投資總量變化時將會引起國民經(jīng)濟

19、正向和倍增的變化，上海世憚會由政府舉辦，資金運用上耍體現(xiàn)在投資上，因政府購買乘數(shù)等丁投資乘數(shù) 且所占比例份額較小，僅考慮投資的影響力具有合理性。由Y卩=MPC即邊際消費傾向，p = MPC =ACZy,投資乘數(shù)5的大小取決丁Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation only.Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation

20、 only.其邊際消費傾向“，而0乂取決丁消費對收入的邊際量，即:ACAZ p Kj AX乘數(shù)作用傳導(dǎo)機制（2）(12)Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation only.選取上海市統(tǒng)計年犒中1995-2010年上海市人均收入與消費數(shù)據(jù)，運用 SPSS對消費支出與收入做冋歸分析，得出消費函數(shù)確定邊際消費傾向，以此得 出投資乘數(shù)，瑕后計算得到GDP的增，具體量化籌建前上海世博會對GDP 的影響力。1995-2010年上海市居民人均收入與消費數(shù)據(jù) 表（3）年

21、份人均收入Y消費支出C1 9957 1725 8681 9968 1596 7631 9978 4396 8201 9988 7736 8661 99910 9328 2482 00011 7188 8682 00112 8839 3362 00213 25010 4642 00314 86711 0402 00416 68312 6312 00518 64513 7732 00620 66814 7622 00723 62317 2552 00826 67519 3982 00928 83820 9922 01031 83823 200Generated by Foxit PDF Creat

22、or Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation only.以人均收入y為H變最，人均消費c為因變量，用spss進行回歸分析，結(jié) 果如下：Coefficients5ModelUn standardized CoefficientsStandardized CoefficientstSigBStd. ErrorBeta1(Constant)人均收入392.151.605407.264.029.952.96321.145.341 .000a DependentVanable:消費支出其消費線性函數(shù)為C = 392.151 +

23、0.605YModel Summary1ModelRR SauareAdjusted R SauareStd. Error of the EstimateDurbin- Watso n1.952a.907.9051820.907.145a. Predictors: (Constant).人均收入b. Dependent Variable:消費支岀ANOVAbModelSum of SauaresdfMea n SauareFSia.1RegressionResidual Total1.482E91.525E81.635E9146471.482E93315701.425447 111000aa.

24、 Predictors: (Constant).人均收入 b Dependent Variable:消費支岀經(jīng)檢驗：R2 = 0.907 , F = 447.111,回歸效果較好。根據(jù)上海世博會的新增總投資額4000億，求得GDP的增帚47 = 10126.582 億元,即上海世博會對GDP的影響力。(二) 加速原理宏觀經(jīng)濟學(xué)中將產(chǎn)最水平的變動與投資支出數(shù)最之間的關(guān)系稱為加速原理。 丫嚴(yán) C, + h + G,由 Ct = PYt_x 0/?0得：Yt = PYt_v(Ct-CtGt(14)其中：v = y即資本產(chǎn)帚比率；q、厶、q分別為r時期的消費最、投 資量和政府購買量；V即加速系數(shù)。收入

25、增加會引起消費的增加，刺激總需求，進而促進投資，而投資的增加乂 將通過乘數(shù)作用進一步拉動GDP的增長Ay &K 廠加速原理傳導(dǎo)機制(2)(15)Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation only.通過整理1995-2010年GDP與資本存臺的相關(guān)數(shù)據(jù)，計算得到資本產(chǎn) 最比率，即加速數(shù)v1995-2010年GDP與資木存帚:數(shù)據(jù) 表（4）年份GDP資本存就K占GDP比例加速數(shù)V19952499.431380.850.55246596219962957.55

26、1711.460.5786749170.7219973438.791795.830.5222272950.1819983801.091804.810.4748138030.0219994188.731801.590.430104113 0.0120004771.171933.010.4051438120.2320015210.122099.990.40305981403820025741.032366.10.4121385880.5020036694.232643.070.3948280830.2920048072.833239.040.4012273270.4320059247.663775

27、.550.4082708490.46200610572.244383.330.4146080010.46200712494.015192.50.4155991550.42200814069.875614.470.3990420660.27200915046.456447.520.4285077210.85201016872.426 380.330.378151445 0.04計算得到：A = AKv =10126.582x0.85 = 8607.5947上海世博會的成功舉辦很大程度上促進了 GDP的增長，帶動了整個投資環(huán) 境的改善，促進了 GDP的發(fā)展。（三）乘數(shù)加速交替作用投資、消費和GDP

28、三者相互影響，通過乘數(shù)作用，投資增最促進GDP增長; 通過加速數(shù)，上升的GDP將會引致下一周期的新投資，循環(huán)往復(fù)|發(fā)的形成一 個良好的經(jīng)濟周期系統(tǒng)。上海世博會籌建前的投資引致的GDP增最與篦建后的 新一輪投資增量將對上海市經(jīng)濟的發(fā)展注入新的活力。模型三：基于層次分析法和爛權(quán)法的模糊綜合評判（一）主觀權(quán)重層次分析法投資、消費、進出口是拉動經(jīng)濟增長的“三駕馬車”，上海世博會的成功 舉行將在很大程度上促進GDP的增長，為衡暈上海世博會對GDP的影響力，選 取影響其三大馬車快慢程度的6大經(jīng)濟指標(biāo)：基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、科技、金融、旅游、 餐飲、工業(yè)為分析對象，分別確定投資、消費、進出口對GDP的貢獻率與6大

29、指標(biāo)對投資、消費、進出口的貢獻率，最后得出6大指標(biāo)對GDP的貢獻率，以 此來說明這些經(jīng)濟指標(biāo)對GDP的貢獻程度，即上海世博會對這6類經(jīng)濟指標(biāo)的 彫響力系數(shù)。1、建立層次分析模型冃標(biāo)層：上海世博會對GDP的影響力準(zhǔn)則層：投資、消費、進出口Generated by Foxit PDF Creator Foxit Software For evaluation only.方案層：基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、科技、金融、旅游、餐飲、工業(yè)層次結(jié)構(gòu)圖（5）2、構(gòu)造成對比較矩陣（1）構(gòu)造依據(jù)：引用上海市統(tǒng)計局網(wǎng)站提供的上海市統(tǒng)計年鑒2010，同時參考上海收 不回官方網(wǎng)站所發(fā)布的部分?jǐn)?shù)據(jù)移理得到:1995-2010年度投資

30、、消費及進出口 總額占GDP的比例，以及皋礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、科技、金融、旅游、餐飲、工業(yè)這八 類經(jīng)濟指標(biāo)分別山投資、消費、進出口的比例和GDP的比例系數(shù)，以此作為構(gòu) 造成對比較矩陣的依據(jù)。（2）成對比較矩陣：尺度采用Satty等人提出的13尺度一取值1, 2, .9及其倒數(shù)，實 現(xiàn)定性到定鼠的轉(zhuǎn)化。分別建立準(zhǔn)則層對目標(biāo)層，方案層對準(zhǔn)則層的成對比較矩 陣 N . 、B 2 B3 o131 13 4Bi =31丄1522 亍亍亍 1134 341433a1o342 43 -54 丄743_丄241i4414Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwareh

31、ttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation only.Generated by Foxit PDF Creator (5)Foxit Softwarehttp:/www.foxitsoftware.coni For evaluation only.112 2 1（3）計算權(quán)向暈并做一致性檢驗用matlab分別編程求解得到準(zhǔn)則層對目標(biāo)層、方案層對準(zhǔn)則層的最大特征 值久、琉、入、人、對應(yīng)的特征向帚:W、w31、Wp、W33。定義一致性指標(biāo)：CZ= n-1 來判斷成對比較矩陣的一致性大小，同時，引入隨機一致性指標(biāo)C7,定義一致 性比率指標(biāo)CR = 來檢驗其一

32、致性。RI隨機一致性指標(biāo)表（6）n12345678910RI000.580.9021.411.451.49整理得到下表:權(quán)向量與一致性檢驗表（7）k1030 40230 06750 0781015730 10760 19860 07730 13040 2715H3k0.07340.23100 22560 06030.21070 15680 22940.25280 0695A6.26096.30676 1278。兔0.05220 06130 0256Ch0 04210 04950 0495由表可得：CRk 0, 0 e. 1：=i加一 1(3)第】項指標(biāo)的差異系數(shù)為：gl=

33、l-el（4）第訂頁指標(biāo)的擬爛權(quán)為：卩嚴(yán)辱k-12.1.2埔指標(biāo)的確定（1）分別計算第二級各指標(biāo)第i （】=1,2,.6 ）項指標(biāo)的擬爛值、差異系數(shù)、擬爛權(quán),分別為：0.7860.840.660.570.786 0.828e = 1*3)=0.7020.7980.8580.7620.702 0.7020.4920.7020.8220.6420.846 0.7380.2140.160.340.430.2140.172g, = l2,g3)r =0.2980.2020.1420.2380.2380.2380.5080.2980.1780.3580.1540.263 0.29

34、 0.14 0.09-A =(AAA)r=0 0.18 0.18 0.180.290.170.10 0.20 0.09 0.15(2)計算第一級投資、消費、進出3項指標(biāo)的擬爛值.差異系數(shù).(19)擬埔權(quán)0.50.250 150 10.40.3ft =(0.018,0.028,0.01/(3)計算總體埔權(quán) = (0.32,0.5,0.18)(20)(21)設(shè)總體爛權(quán)為卩=人，根據(jù)隸屈原則得到總爛權(quán)P=久Px即： P= A 0嚴(yán)(0207,0136014202190151,0146)了(22)2.3復(fù)合權(quán)重的確定設(shè)有評價指標(biāo)集合可宀兀,

35、如果由嫡權(quán)法和層次分析法確定的權(quán)亜法 分別為：何池),),#)和(w(l),w(2),.八嚴(yán)(小)，()(a|則這n個指標(biāo)的綜合權(quán)巫為：叱=J _ I =1,2,.V1(=1根據(jù)層次分析法得出的主觀權(quán)重：* =(0.1761 0.1380 0.1315 0.1746 0.15450.2253匸由爛權(quán)法得出的客觀權(quán)重：P=(0.207,0.136,0.142,0.219,0.151,0.146 )T因此，得出最后的復(fù)A權(quán)重：0= (0.185,0.135,0.141,0.187,0.153,0.199)7(23)得出結(jié)論：1海世博會對GDP的影響力由“三駕馬車”投資、消費、進出口統(tǒng)領(lǐng)，具 體體現(xiàn)

36、在：基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的、科技、金融、旅游、餐飲和工業(yè)這6大經(jīng)濟指標(biāo)上, 對基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、旅游業(yè)及工業(yè)的影響最為明顯。模型評價與推廣（一）模型評價1、優(yōu)點：（1）數(shù)據(jù)真實可靠具有可信性，模型敘述措晰流暢。預(yù)測時采用了多項式回 歸擬合、灰色預(yù)測等多種模型。（2）引入灰色GM （1, 1）模型，針對樣本信息缺乏這一不足，從系統(tǒng)的角 度出發(fā)尋求系統(tǒng)內(nèi)部信息Z間的關(guān)系，用己知的信息揭示耒知的信息。預(yù)測結(jié) 果具有較高精度。（3）以層次分析法確定主觀權(quán)雨，利用爛權(quán)法得到客觀權(quán)重，最后計算得到 復(fù)合權(quán)重，從主客觀出發(fā)是結(jié)果更為合理。2、缺點：由丁時間緊迫以及數(shù)據(jù)不足，使部分模型較為粗糙，存在局限。（二）模型推廣此

37、模型可適用丁其它對大事件對經(jīng)濟的影響力，如2011年廣州亞運會與深圳 大運會對經(jīng)濟的影響力評價。參考文獻1 姜啟元、謝金星、葉俊，數(shù)學(xué)模型（第三版），北京，高等教育出版社，20032 高鴻業(yè)，西方經(jīng)濟學(xué)（微觀部分）第四版，北京，中國人民大學(xué)出版社，20063 郭慶光，傳播學(xué)教程，北京，中國人民大學(xué)出版社，20044 格里高利曼昆，宏觀經(jīng)濟學(xué)，北京，中國人民大學(xué)出版社，19965 劉建明、胡鋰等，科技新聞傳播理論M,北京，科學(xué)出版社，20016 薛定宇、陳陽泉，高等應(yīng)用數(shù)學(xué)問題的MATLAB求解，北京，淸華大學(xué)出版社，20047 徐志勇，闿弈論，北京，北京大學(xué)出版社，20098 歷年上海市國民生

38、產(chǎn)總值（19782009）http:/www. stats-sh. gov. cn/20Q3sht j/t jnj/njlQ. htm?dl=2Q10t jnj/CQ301. h tm 2010年9月11日附錄一、模型求解程序：程序1:clear%兩階段均用三次多項式擬合及作圖：figure)xl=l:l:24,%xl=xxl-1977,單位(年)：yl=272 81 286.43 311 89 324 7 6 337 07 351.81 390 85 466 75 490 83 545 46 648 30 696 54 781 66 893 77 1114 32 1519 23 1990 8

39、6 2499 43 2957 55 3438.79 3801 09 4188.73 4771 17 5210.12,aal予olyfit(xl,yl,3),%y 的單位(億元)；al=aal(l);bl=aal(2),cl=aal(3);dl=aal ，n=(al,bl,cl,dlml=polyval(aal,xl),x=l:l:32,y=al*x A3+b 1 *x 八 2+cl *x+dl,plot(xl,yl，屮,xl .ml.r.x.y.k1)hold onxx0=linspace(l ,32,32),yyO=(272.81 286 4 3 311 89 324 7 6 337 07

40、351 81 390 85 466 7 5 490 83 545.46 648.30 696 54 781 66 893.77 1114 32 1519 23 1990 86 2499 43 2957.55 3438.79 3801 09 4188.73 4771 17 5210.12 5741 03 6694 23 8072.83 9247.66 10572 24 12494 01 14069 87 15046 45, xx=hnspace(l ,32,32),yy=interp 1 (xxO.yyO.xx.spline1),plot(xxO,yyO,屮,xx,yy,f)程序2：functi

41、on X,c,en*oil teiTor2=Ghfll (X0,k)% 建立函數(shù)X,c,eiToi-l,eiTor2=example9_3_2_3(X0,k)%其中X0為輸入序列，k為預(yù)測長度，% X為預(yù)測輸出序列，c為后驗差檢驗數(shù)，eirorl為殘差，error?為相對誤差format long,n=lengtli(XO),Xl=,Xl(D=X0(l),for i=2 nX1 (iX 1 (i-l )+X0(i),%計算累加I生成序列endfor i=l n-1B(i,l-0 5*(X 1 (i)+X 1 (1+1),%計算 B, YnB(iH; Y(iX0(i+l);end alphauC

42、BBFGl) 佯 Y： a=alpha(l).b=alpha(2,l)fd=b/a,c=Xl(l)-dX2(D=X0(l),X(1XO(1);for 1=1 n-1 X2(i+l)=c*exp(-a*i)+d, X(i+1)=X2(H-1)-X2(i), endfor i=(n+l) (n+k) X2(i)=c*exp(-a*(i-1 )+d, X(iX2(i)-X2(i-l),endfor 1=1 n error(i)=Xa)-XOa), eiToil (i)=abs(eiTOi(i) eiTOi2(i)=eiTor 1 (i)/XO(i), endc=std(error l)/std(XO

43、)t%做故小二乘估計%計算時間響應(yīng)函數(shù)參數(shù)%計算預(yù)測序列%計算預(yù)測序列%計算殘差%計算相對誤差%計算后驗差檢驗數(shù)xo=5741.03 6694.23 8072 83 9247 66 10572.24 1 2494.01 14069 87 15046 4,k=l；Xcerrorl ,error2=GMl 1 (XO)plot(2002:2009,X0g*-)hold onplot(2002 2010.X)xl=1978 1:2001;%xl=xxl-1977,單位(年)：yl=272 81 286 43 311 89 324 7 6 337 07 351 81 390 85 466 75 490

44、 83 545 4 6 648 30 696 54 781 66 893 77 1114 32 1519 23 1 990 86 2499 43 2957.55 3438.79 3801 09 4188.73 4771 17 5210.12,aal)olyfit(xl,yl,3), %y 的單位(億元)；al=aal(l);bl=aal(2),cl=aal(3),dl=aal ，n=(al,bl.cl,dlml=polyval(aal,xl).x=1978:1:2009,y=a 1 *x A3+b 1 *x A2+c 1 *x+d 1,plot(xl,yl，屮,xl ,ml，匕x,y,Qhol

45、d onxx0=linspace(197&2009,32)yyO=272.81 286.43 311 89 324 76 337 07 351 81 390 85 466 75 490.83 545.46 648.30 696 54 781 66 893 77 1114 32 151923 1990 86 2499 43 2957.55 3438.79 3801 09 4188 73 4771 17 5210.12 5741 03 6694 23 8072.83 9247.66 10572.24 12494 01 14069 87 15046 45, xx=linsp ace(1978,2009,3 2),yy=inteip 1 (xx0,yy0,xx,spline),p 1 ot(xx0,yy 0,屮 txx yy, f)求枳分：syms tH9469.70*exp(1 030n)-3729 63)0 3519nA3+2.3202HA29 4853*1+420 5495) fe=numeric(int(f,t, 1,8)程序4：A=l 3/5 3,5/3 1 4,1/3 1/4 1,%成對比較陣;v,d=eig(A)eigenvalue=diag(d)la mda=iYiax(ei