标题 | 基于GM(1, 1)模型的陕西省农村居民收入的预测分析 |
范文 | 宋达霞 冯孝周 朱雅敏 摘 要:为了更好地预测和分析农村居民的收入问题,以陕西省农村居民2013—2018年的可支配收入数据为基础,利用灰色GM(1, 1)预测模型进行预测分析。进行光滑性和级比检验,数据符合模型建模的条件,然后对数据序列先后进行了GM(1, 1)模拟,并对结果进行了精度检验,结果表明,在分析陕西省农村居民收入这个问题上,该模型精度达到了99%以上;对2020—2024年陕西省农村居民收入进行了相应的预测,得出在未来5a居民收入会持续稳定地增长。 关键词:GM(1,1)模型;精度检验;农村居民收入;预测分析 中图分类号:[S-9] ? ? ? 文献标识码:A DOI:10.19754/j.nyyjs.20200515051 引言 近年来,党中央、国务院一直以“三农问题”为农村和农业工作的重心,并把“如何增加农民收入”作为农村工作的重中之重,因此,对农民收入问题的研究就显得尤为重要。只有了解农民收入的总体发展趋势,才能以科学发展观统领经济社会发展全局,进而采取一系列相应的惠农支农政策,大力建设社会主义新农村,促进农民增收,实现全体人民共同富裕的中国梦。本文以地处西北的陕西省为例,利用GM(1, 1)模型对农民人均可支配收入进行预测分析,拟给政府在制定农村微观或宏观经济发展战略及增收政策时提供一定的帮助。 1 方法基础 灰色系统模型是对系统的时间分布、序列分布和数字分布进行预测,是基于关联度收敛原理、生成数、灰导数、灰微分方程等观点和方法建立的微分方程型模型。由于所作预测基于灰色模型GM(1, 1),因此称其为灰预测。数据列中所含数据一般5~10个为宜。 由表3可知,GM(1, 1)模型关于未来5a(2020—2024)的預测值,在没有重大自然灾害和政策改变的条件下,未来几年的收入还会连续增加,计算可知,增长幅度和前几年基本上相持平。 3 结论 事实上,并不是每个系统的相关数据特征都可以进行灰色预测分析,所以在预测前对数据进行了光滑性及级比检验,以确保符合GM(1, 1)模型群建模的数据要求,从理论上来说更为严谨。从预测结果上可知,未来几年陕西省农民收入持续增长,且增长幅度与前几年几乎持平,因此为了尽快地提高农民收入,政府可以制定更多的政策和提供更多的渠道来给农民增收创造条件。为了找出更有针对性的陕西省农民增收的方法,后期还可以对陕西省农民收入的影响因素进行灰色关联度分析,根据关联度排序找出主要影响因素,建立相应的GM(1, N)模型,并根据误差的大小,对模型进行进一步地改进,以提高模型的适用性等。 参考文献 [1] 邓聚龙.灰理论基础[M].武汉:华中科技大学出版社,2002. [2]刘思峰,党耀国,方志耕,谢乃明.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2010. [3]叶正伟.新陈代谢GM(1, 1)模型在农民收入预测中的应用[J].统计与决策,2008(24):158-159. [4]祝丽玲.基于GM(1, 1)模型对我国妇幼保健指标的预测[J].中华疾病控制杂志,2019(8):977-980,1007. [5]ZENG B,CHEN G,LIU S F.A novel interval grey prediction model considering uncertain information[J/OL].Journal of the Franklin Institute,2013,350(10):3400-3416. [6]吴利丰,高晓辉,付斌,等.灰色GM(1, 1)模型研究综述[J]. 数学的实践与认识, 2017, 47(15):227-233. [7]许泽东,柳福祥. 灰色GM(1, 1)模型优化研究进展综述[J]. 计算机科学, 2016(S2):6-10. [8]李丽,李西灿.灰色GM(1, 1)模型优化算法及应用[J]. 统计与决策, 2019(13):77-81. [9]李少鹏,吴嘉晟.灰色系统模型及其经济问题应用[J]. 数学的实践与认识, 2008(01):65-70. [10]王琼,张传辉.基于GM(1, 1)模型的新疆农民收入状况预测及因素分析[J]. 塔里木大学学报, 2019(2):91-99. (责任编辑 贾灿) |
随便看 |
|
科学优质学术资源、百科知识分享平台,免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。