SARS疫情對某些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響2

第頁SARS疫情對某些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響2019年SARS疫情對中國局部行業(yè)的經(jīng)濟(jì)開展產(chǎn)生了一定的影響，特別是對局部疫情比擬嚴(yán)重的省市的相關(guān)行業(yè)所造成的影響是很明顯的。經(jīng)濟(jì)影響主要分為直接影響和間接影響，直接影響涉及到商品零售業(yè)、旅游業(yè)、綜合效勞業(yè)等，很多方面難以進(jìn)展定量地評估?，F(xiàn)僅就SARA疫情較重的某城市商品零售業(yè)、旅游業(yè)、綜合效勞業(yè)的影響進(jìn)展定量評估分析。某市從2019年1月-2019年12月的商品零售額、接待海外旅游人數(shù)、綜合效勞收入的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如下表表1-1商品的零售額〔單位：億元〕年代1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月201920192019200020192019201983.079.878.185.186.688.290.386.793.392.5101.785.187.891.693.494.597.499.5104.2102.3101.0114.093.3101.0103.5105.2109.5109.2109.6111.2121.7131.3135.3133.0133.4142.8141.6142.9147.3159.616表1-2接待海外旅游人數(shù)〔單位：萬人〕年代1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2019201920192000201920192019表1-3綜合效勞業(yè)累計(jì)數(shù)額〔單位：億元〕年代2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月201920192019200020192019201996144194276383466554652747832972111169235400459565695805881101111391512383354255416417398669751087123816426337653160071191310381173129614971823184455767088561000114512921435166721636150464281897911421305147916441920241404584741923111412981492168418852218試根據(jù)這些歷史數(shù)據(jù)建立預(yù)測評估模型，評估2019年SARS疫情給該市商品零售業(yè)、旅游業(yè)和綜合效勞業(yè)所造成的影響。月份1234年代預(yù)測值相對誤差預(yù)測值相對誤差預(yù)測值相對誤差預(yù)測值相對誤差201983000020192019200020192019月份5678年代預(yù)測值相對誤差預(yù)測值相對誤差預(yù)測值相對誤差預(yù)測值相對誤差2019000020192019200020192019月份9101112年代預(yù)測值相對誤差預(yù)測值相對誤差預(yù)測值相對誤差預(yù)測值相對誤差2019000020192019200020192019SARS疫情對商品的零售額的影響情況如表1：月份123456實(shí)際值124預(yù)測值相對誤差月份789101112實(shí)際值157預(yù)測值相對誤差表1.2019年商品的零售額的實(shí)際值域預(yù)測值SARS疫情對接待海外旅游人數(shù)的影響情況如表月份123456實(shí)際值預(yù)測值相對誤差月份789101112實(shí)際值預(yù)測值相對誤差表2.2019年接待海外旅游人數(shù)的實(shí)際值域預(yù)測值SARS疫情對綜合效勞業(yè)累計(jì)數(shù)額影響情況如表月份23456789101112實(shí)際值2414111412981492168418852218預(yù)測值相對誤差程序如下：clc,clearx0=[90.397.4109.5121.7138.7142.9];n=length(x0);[exp(-2/(n+1))exp(2/(n+1))];%級比范圍x0=x0+800;lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n)%落入級比范圍range=minmax(lamda)x1=cumsum(x0);%做一次累加fori=2:nz(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));%均值生成endB=[-z(2:n)',ones(n-1,1)];Y=x0(2:n)';u=B\Yx=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0');x=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x1(1)});yuce1=subs(x,'t',[0:n-1]);digits(6),y=vpa(x)%為提高預(yù)測精度，先計(jì)算預(yù)測值，`再顯示微分方程的解yuce=[x0(1),diff(yuce1)]epsilon=x0-yuce%計(jì)算殘差delta=abs(epsilon./x0)%計(jì)算相對誤差rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5*u(1))*lamda%計(jì)算級比偏差值yuce=yuce-800%復(fù)原數(shù)值y2=[163.2159.7158.414