四川省工業(yè)經(jīng)濟預警系統(tǒng)

四川省工業(yè)經(jīng)濟預警系統(tǒng)

1“進攻信號”警告這個詞最初起源于軍事。它是指通過預警飛機、預警雷達、預警衛(wèi)星等工具來提前發(fā)現(xiàn)、分析和判斷敵人的進攻信號，并把這種進攻信號的威脅程度報告給指揮部門，便于提前采取應對軍事措施。預警在社會政治、宏觀管理與環(huán)境保護、經(jīng)濟各個領域得到了廣泛的應用。從19世紀80年代至今，經(jīng)濟預警研究經(jīng)歷了100多年的發(fā)展，已經(jīng)取得了許多方面的突破，不論在微觀經(jīng)濟還是宏觀經(jīng)濟，也不論是長期預警還是短期預警，其應用越來越廣泛，作用越來越重大。經(jīng)濟預警的完整的邏輯體系應包括以下四個部分：建立指標體系、選擇預警方法、發(fā)現(xiàn)警兆、分析警情并采取相應措施。(1）建立指標體系建立指標體系實際上就是明確我們預警的對象———經(jīng)濟運行狀況，其本質就是用一組經(jīng)濟指標來描述經(jīng)濟運行狀況。(2）．預充指標的選取。兩目前常使用的預警方法可以分為三類：第一類是指標類預警，其基本思想就是挑選能夠反映經(jīng)濟發(fā)展的指標，生成新的、綜合性的指標，利用經(jīng)濟的循環(huán)波動性，監(jiān)測當前經(jīng)濟發(fā)展狀況；第二類是統(tǒng)計預警法，在經(jīng)濟預警中常使用的統(tǒng)計方法主要有判別分析，另外因子分析方法也常常用來對多指標的預處理；第三類是模型預警法，主要使用ARCH模型預警與人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型預警，以及針對此類方法的一些改進。(3）標準的警限發(fā)現(xiàn)警兆的關鍵是定義警度。從最早的經(jīng)濟預警研究開始，一般把警度分為5個警限，用一組類似于大家熟悉的道路交通管制中的紅、黃、綠色信號燈為標識，向社會各界發(fā)出反映當前經(jīng)濟運行狀況的不同信號。(4）國際社會發(fā)生的影響因素分析警情是預警過程中的關鍵環(huán)節(jié)。發(fā)生警情，一般會有三種原因：第一個原因是自然因素發(fā)生較大變化，比如發(fā)生自然災害，某種資源突然短缺等等；第二個原因是國際社會發(fā)生比較大的動蕩，比如對外經(jīng)濟關系發(fā)生變化等；第三個原因是國內經(jīng)濟原因，即國內經(jīng)濟發(fā)展發(fā)生重大變化，比如宏觀監(jiān)控不力導致資源分配不均，宏觀政策制定有等。2省東北部經(jīng)濟科“四川省工業(yè)經(jīng)濟預警系統(tǒng)”是四川省經(jīng)濟委員會和四川大學工商管理學院合作開發(fā)的一個軟件系統(tǒng)，該軟件將預警機制與省經(jīng)委日常業(yè)務工作相結合，具有經(jīng)濟數(shù)據(jù)收集、整理、分析、預測、預警等功能，分析結果圖文并茂。該系統(tǒng)采用客戶機服務器模式，服務器端采用SQLSever2000數(shù)據(jù)庫服務器，客戶端采用VB編制的基于Windows的應用程序。2.1指標的相對數(shù)及警度1998年2月，國家制定了一套新的工業(yè)經(jīng)濟效益考核指標體系在全國正式實行。新指標體系由7項指標組成，工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)以7個單項工業(yè)經(jīng)濟效益指標報告期實際數(shù)值分別除以該指標的全國標準值并乘以各自權數(shù)，加總后除以總權數(shù)求得。工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)是綜合衡量工業(yè)經(jīng)濟效益各個方面在數(shù)量上總體水平的一種特殊相對數(shù)，是反映工業(yè)經(jīng)濟運行質量的總量指標。目前構成工業(yè)經(jīng)濟效益指數(shù)的指標分別是：反映企業(yè)盈利能力的總資產貢獻率和成本費用利潤率；反映發(fā)展能力的資本保值增值率；反映償債能力的資產負債率；反映營運能力的流動資產周轉率；反映產出效率的工業(yè)全員勞動生產率；反映產銷銜接的產品銷售率。由于工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)的這個特性，決定使用這個指數(shù)來描述四川省工業(yè)經(jīng)濟的運行狀況。權數(shù)是根據(jù)上述各項指標在綜合經(jīng)濟效益中的重要程度，由專家調查法確定，標準值考慮了我國近期工業(yè)經(jīng)濟指標的實際水平及一般標準確定。各項指標的權數(shù)和標準值如表1所示。在警度的劃分上，參考四川省經(jīng)委專家的意見以及相關文獻，主要參考依據(jù)是將樣本庫中的數(shù)據(jù)分為5個區(qū)域。其中，過熱與過冷月份各占所有月份數(shù)的10%，適度冷和適度熱各占50%，適度占所有月份數(shù)的50%，再根據(jù)實際工作經(jīng)驗，適度修改，最終警度劃分如下：當指標在1.1到1.3的區(qū)間為適度區(qū)間，1.3到1.4為適度熱區(qū)間，1.4以上為過熱區(qū)間，1.0到1.1為適度冷區(qū)間，1.1以下為過冷區(qū)間。2.2報警方法2.2.1基于回歸模型的方差估計AutoRegressiveConditionalHeteroskedasticity，簡稱ARCH模型，目前被廣泛地應用于經(jīng)濟領域的時間序列分析。ARCH模型的實質也是一種回歸模型，它與一般回歸模型的主要差異在于它準許方差隨時間變動而變動，用方差的變動來度量和跟蹤指標的變化。而本文的思路則是，對ARCH模型參數(shù)進行估計，得到一個擬合時間序列的模型，預測下一個時間單位的取值，與警度比較，達到預警的目的。一般的ARCH模型的表示如下：其中yt是t時刻的觀測變量，Ψt-1是t-1時刻的所有信息量，β是系數(shù)向量，即g（Ψt-1，β）=β0+β1yt-1。ξt是模型的殘差，并且ξt服從均值為0，方差為σt的正態(tài)分布。而σt與t時刻以前的殘差有關，它是殘差的p階滯后的線性組合。所以，經(jīng)濟預警系統(tǒng)的ARCH模型為(2)．方差的擬合即驗證數(shù)據(jù)序列是否存在ARCH性。所謂數(shù)據(jù)序列是否存在ARCH性，即是數(shù)據(jù)序列的殘差的方差是否具有時變性。如果不存在ARCH性，則方差應該為一個固定值，反映在模型中表現(xiàn)為：α1，…，αt全部為0。在恩格爾的著作中，采用了拉格朗日乘子（LM），及最小二乘殘差作為檢驗量，可以證明其中n是樣本容量，R2是輔助回歸的決定系數(shù)。輔助回歸：（i=1，…，t-p）是從方程（1）使用普通最小二乘估計得到的殘差估計值在給定顯著性水平的情況下，按λt2查出臨界值，如果nR2大于臨界值，則拒絕H0，也就是說α1，…，αt至少有一個不為0。(3)極大似然估計定理通常使用極大似然估計法對ARCH的模型參數(shù)進行估計。聯(lián)立方程（2）、（3）建立對數(shù)似然函數(shù)（省略常數(shù)項）應用極大似然估計理論，設時間序列長度為n，平均似然應該為由極大似然估計定理，可得方程組其中使用迭代算法，計算θΔx(k）由線性方程組：H′（θ）*Δx(k）=H（θ）解得，其迭代過程見參考文獻。H′（θ）是H（θ）的Jacobi矩陣，其分量表示形式如下：(4)．關于擾動項的建立綜合以上理論，可以得到ARCH模型的算法為：1）輸入擾動項最大時滯，記為n，給定置信度，記為α。輸入最大迭代次數(shù)記為m，給定計算精度為ω。2）用普通最小二乘法計算回歸方程：yt=β0+β1yt-1的各個樣本的擾動項觀測值，存放到數(shù)組ξt中。3）從i=1開始。4）建立回歸方程組5）計算該方程的決定系數(shù)R2。7）當n≤i時返回錯誤信息“序列數(shù)據(jù)不足，無法預測”，程序結束；當n>i時，轉入第8）步。8）計算（n-i)R2，在數(shù)據(jù)庫對應表中查詢λ2。9）如果（n-i)R2<λ2,i=i+1，轉第9）步；否則轉第10）步。10）如果i>n，返回β0、β1，模型為：yt=β0+β1yt-1，程序結束；如果i≤n，轉第3）步。11）從k=0開始。12）隨機產生一個i維向量θ（k）生成H′（θ（k））,H（θ（k））。13）迭代計算線性方程組H′（θ（k））*Δθ（k）=H（θ（k））的解Δθ（k）,θ(k+1)=θ(k)+Δθ(k),k=k+1。14）如果k>m，或者Δθ（k）<ω，轉入第14）步，否則轉第12）步。15）由α0，α1，…，αi，計算擾動項方差，通過預置的參數(shù)表與α估計擾動項。16）返回預測值，結束程序。2.2.2工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)變化的響應由工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)的計算方法：工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)（%）=∑（某項經(jīng)濟效益指標報告期數(shù)值/該項指標全國標準值×權數(shù)）÷總權數(shù)，可以推得，當構成工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)的指標全部為標準值時，工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)為1，也即工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)的標準值為1。所以工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)的變化率等于變化值?，F(xiàn)在，假設指數(shù)發(fā)生變化，來探討引起指數(shù)變化的原因。設變化前工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)為C1，其指標體系指標取值為X1i(i=1，…，7），設變化后工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)為C2，其指標體系指標取值為X2i(i=1，…，7），指標標準值為Xi(i=1，…，7），權值為Wi(i=1，…，7），指數(shù)變化率為ΔC其中，ΔXi=（X1i-X2i）/Xi是某一指標的變化率。從這個推導公式可以看出，工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)的變化是由指標體系中的指標變化引起，并且他們之間還有直接的數(shù)量關系：指數(shù)的變化率等于指標變化率與權重之積的和。定義指標的變化率與權重之積為指標對工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)的變化貢獻，記為ΔCi，變化貢獻占指數(shù)變化的百分比稱為變化貢獻率，記為ΔCi′，則可以說工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)的變化等于各指標的變化貢獻之和，即ΔC=∑ΔCi。當工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)預測值偏離標準值過大時，發(fā)現(xiàn)警兆。在分析警情的過程中，可以結合當前經(jīng)濟形勢以及相應指標的變化貢獻率進行分析，在對指標的變化貢獻率分析時，按照主成分分析的思想，可以只對累計貢獻率超過80%的指標進行分析。由于指標的貢獻既可能是正的，也可能是負的，因此在篩選指標時采用剔除法，即首先剔除貢獻率的絕對值較小的指標，直到剔除指標累計貢獻率大于20%。3從預測模型的檢驗分析現(xiàn)在以四川省白酒釀制業(yè)為例，用2001年到2002年數(shù)據(jù)為基礎，對該行業(yè)進行預警實證研究，基礎數(shù)據(jù)如表2所示。進入系統(tǒng)，選擇參數(shù)，點擊“分析”，分析結果如圖1所示。(1）如結果圖顯示，圖中一條曲線是實際的數(shù)據(jù)值，另外一條曲線是模型模擬得出的值，可以看到兩條線的擬和程度相當高（除去每年二月的值，因為數(shù)據(jù)取自累計數(shù)據(jù)，所以每年期初數(shù)據(jù)變化較大）。而且從數(shù)據(jù)上來看，模擬值與實際值之間的最大誤差只有0.08，另外比較預測的2002年12月份的值與檢驗數(shù)據(jù)———實際的2002年12月工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)實際值，兩者誤差僅為0.069。由此可見該預測模型的預測精度較高，預測值有較大的參考性。(2）從圖1還可以看出，圖中4條直線將數(shù)據(jù)分為5個區(qū)域，四川省工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)基本在適度區(qū)間內變化。2002年12月，指數(shù)取值為1.38033，工業(yè)經(jīng)濟運行狀況適度熱，這也與該時點的工業(yè)經(jīng)濟運行特點相符。(3）從引起工業(yè)經(jīng)濟效益綜合指數(shù)的變化原因來看，變化貢獻最大的是流動資產周轉率，達0.0442，并且是負值，說明它對工業(yè)經(jīng)濟增長起副作用，因此為了使工業(yè)經(jīng)濟效益指數(shù)增長，可以采取政策刺激流動資產周轉率的增長。另外，總資產貢獻率、產品銷售率、資本保值率的變化貢獻也比較大，所以在制定政策過程中，也要考慮這三個指標的因素。其他指標的累計貢獻率相加小于20%，所以可以不重點考慮。4基于arch模型的模型預測本文以建立四川省工業(yè)經(jīng)濟預警系統(tǒng)為背景，研究了工業(yè)經(jīng)濟預警問題；闡述了基于ARCH