1、的SARS疫情对中国部分行业的经济发展计划产生了一定影响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、综合服务业等等。很多方面难以进行定量评估。某市从1997年1月至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下表,请分析SARS疫情对该市商品零售业、旅游业和综合服务业所造成的影响。商品的零售额(单位:亿元)一月二月三月四月五月六月七月八月九月十月十一月十二月1997年8379.878.185.186.688.290.3
2、86.793.392.590.996.91998年101.785.187.891.693.494.597.499.5104.2102.3101123.51999年92.211493.3101103.5105.2109.5109.2109.6111.2121.7131.32000年105125.7106.6116117.6118121.7118.7120.2127.8121.8121.92001年139.3129.5122.5124.5135.7130.813.7133.7136.8138.9129.6133.72002年137.5135.3133133.4142.8141.6142.9147.
3、3159.6162.1153.5155.92003年163.2159.7158.4145.2124144.1157162.6171.8180.7173.5176.5接待海外旅游人数(单位:万人)一月二月三月四月五月六月七月八月九月十月十一月十二月1997年9.411.316.819.820.318.820.924.924.724.319.418.61998年9.611.715.819.919.517.817.823.321.424.520.115.91999年10.112.917.7212120.421.925.829.329.823.616.52000年11.42619.625.927.62
4、4.32327.827.328.532.818.52001年11.526.420.426.128.92825.230.828.728.122.220.72002年13.729.723.128.92927.42632.231.432.629.222.92003年15.417.123.511.61.782.618.816.220.124.926.521.8 综合服务业累计数额(单位:亿元)二月三月四月五月六月七月八月九月十月十一月十二月1997年961441942763834665546527478329721998年111169235400459565695805881101111391999年
5、151238335425541641739866975108712382000年16426337653160071191310381173129614972001年182318445576708856100011451292143516672002年216361504642818979114213051479164419202003年241404584741923111412981492168418852218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:(1)利用灰色理论建立GM(1,1)模型,由1
6、9972002 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: (1)假设该市的统计数据都是可靠准确的; (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。问题一:商品的零售额建立灰色预测模型GM(1,1)和求解(1)由已知数据,对于19972002 年某项指标记为矩阵 =83.0 79.8 78.1 85.1 86.6 88.2 90.3 86.7 93.3 9
7、2.5 90.9 96.9 ;101.7 85.1 87.8 91.6 93.4 94.5 97.4 99.5 104.2 102.3 101.0 123.5;92.2 114.0 93.3 101.0 103.5 105.2 109.5 109.2 109.6 111.2 121.7 131.3; 105.0 125.7 106.6 116.0 117.6 118.0 121.7 118.7 120.2 127.8 121.8 121.9 ;139.3 129.5 122.5 124.5 135.7 130.8 138.7 133.7 136.8 138.9 129.6 133.7;137.
8、5 135.3 133.0 133.4 142.8 141.6 142.9 147.3 159.6 162.1 153.5 155.9 ;163.2 159.7 158.4 145.2 124.0 144.1 157.0 162.6 171.8 180.7 173.5 176.5;(2)计算每年的年平均值,记为=( (1), (2), (6), = 87.6167 98.5000 108.4750 118.4167 132.8083 145.4083 159.7250(3)对作一次累加,记为 =(1),(2),(6) ,运用公式得 =87.6167 186.1167 294.5917 413.
9、0083 545.8167 691.225(4)取=0.4,计算加权平均数列记为 运用公式 得127.0167 229.5067 341.9583 446.1317 603.98(5)利用公式计算 计算 以及出2003 年第i 个月的指标值占全年总值的比例为运用公式 得Y= 98.5000 108.4750 118.4167 132.8083 145.4083 159.7250 得 B=-127.0167 1.0000 -229.5067 1.0000 -341.9583 1.0000 -446.1317 1.0000 -603.98 1.0000得 =-0.099 =85.5985得 u=0
10、.0794 0.0807 0.0749 0.0786 0.0819 0.0818 0.0845 0.0838 0.0872 0.0886 0.0866 0.092(6)利用灰色预测公式计算2003年的年平均值,年总值Z,及每个月的指标值v运用公式 得162.8793 得Z=1954.6 v=u*z得 v=155.2 157.7 146.4 153.5 160.1 159.8 165.1 163.8 170.5 173.1 169.3 179.8 于是可得到2003 年的商品的零售额的预测值,并与实际值比较如表所示: 2003 年商品的零售额(单位:亿元)月份1月2月3月4月5月6月7月8月9月
11、10月11月12月预测值155.2157.7146.4153.5160.1159.8165.1163.8170.5173.1169.3179.8实际值163.2159.7158.4145.2124144.1162.6162.6171.8180.7173.5176.5商品的零售额模型的结果分析: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.
12、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,这也说明了模型的正确性和可靠性。程序:A=83.0 79.8 78.1 85.1 86.6 88.2 90.3 86.7 93.3 92.5 90.9 96.9 ;101.7 85.1 87.8 91.6 93.4 94.5 97.4 99.5 104.2 102.3 101.0 123.5;92.2 114.0 93.3 101.0 103.5 105.2 109.5 109.2 109.6 111.2 121.7 131.3; 105.0 125.7 106.6 116.0 117.6 118.0 121.7 118.7 120.
13、2 127.8 121.8 121.9 ;139.3 129.5 122.5 124.5 135.7 130.8 138.7 133.7 136.8 138.9 129.6 133.7;137.5 135.3 133.0 133.4 142.8 141.6 142.9 147.3 159.6 162.1 153.5 155.9 ;163.2 159.7 158.4 145.2 124.0 144.1 157.0 162.6 171.8 180.7 173.5 176.5;A(end,:)=m=size(A,2)x0=mean(A,2)x1=cumsum(x0)alpha=0.4n=length
14、(x0)z1=alpha*x1(2:n)+(1-alpha)*x1(1:n-1)Y=x0(2:n)B=-z1,ones(n-1,1)ab=BYx_hat=(x0(1)-ab(2)/ab(1)*(exp(-ab(1)*n)-exp(-ab(1)*(n-1)z=m*x_hatu=sum(A)/sum(sum(A)v=z*u问题二:接待海外旅游人数建立灰色预测模型GM(1,1)和求解(2)由已知数据,对于19972002 年某项指标记为矩阵 =9.4 11.3 16.8 19.8 20.3 18.8 20.9 24.9 24.7 24.3 19.4 18.6 9.6 11.7 15.8 19.9 1
15、9.5 17.8 17.8 23.3 21.4 24.5 20.1 15.9 10.1 12.9 17.7 21.0 21.0 20.4 21.9 25.8 29.3 29.8 23.6 16.5 11.4 26.0 19.6 25.9 27.6 24.3 23.0 27.8 27.3 28.5 32.8 18.5 11.5 26.4 20.4 26.1 28.9 28.0 25.2 30.8 28.7 28.1 22.2 20.7 13.7 29.7 23.1 28.9 29.0 27.4 26.0 32.2 31.4 32.6 29.2 22.9(2)计算每年的年平均值,记为=( (1),
16、 (2), (6), = 19.1000 18.1083 20.8333 24.3917 24.7500 27.1750 (3)对作一次累加,记为 =(1),(2),(6) ,运用公式得 =19.1000 37.2083 58.0417 82.4333 107.1833 134.3583(4)取=0.5,计算加权平均数列记为 运用公式 得28.1542 47.6250 70.2375 94.8083 120.7708(5)利用公式计算 计算 以及出2003 年第i 个月的指标值占全年总值的比例为运用公式 得Y=18.1083 20.8333 24.3917 24.7500 27.1750 得
17、B=-28.1542 1.0000 -47.6250 1.0000 -70.2375 1.0000 -94.8083 1.0000 -120.7708 1.0000得 得 u=0.0407,0.0732,0.0703,0.0878,0.0907,0.0848,0.0836,0.1022,0.1010,0.1041,0.0914,0.0701(6)利用灰色预测公式计算2003年的年平均值,年总值Z,及每个月的指标值v运用公式 得30.2649 得Z=363.1785 v=u*z得 v=14.7992,26.5801,25.5439,31.8961,32.9548,30.7923,30.3644,
18、37.1220,36.6715,37.7978, 33.1800,25.4763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所示: 2003 年接待海外旅游人数(单位:万人)月份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月预测值14.826.225.531.93330.830.437.136.737.833.225.5实际值15.417.123.511.61.782.618.816.220.124.926.521.8海外旅游人数模型的结果分析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
19、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程序:A=9.4 11.3 16.8 19.8 20.3 18.8 20.9 24.9 24.7 24.3 19.4 18.69.6 11.7 15.8 19.9 19.5 17.8 17.8 23.3 21.4 24.5 20.1 15.910.1 12.9 17.7 21.0 21.0 20.4 21.9 25.8 29.3 29.8 23.6 16.511.4 26.0 19.6 25.9 27.6 24.3 23.0 27.8 27.3 28.5 32.8 18.511.5 26
20、.4 20.4 26.1 28.9 28.0 25.2 30.8 28.7 28.1 22.2 20.713.7 29.7 23.1 28.9 29.0 27.4 26.0 32.2 31.4 32.6 29.2 22.915.4 17.1 23.5 11.6 1.78 2.61 8.8 16.2 20.1 24.9 26.5 21.8A(end,:)=m=size(A,2)x0=mean(A,2)x1=cumsum(x0)alpha=0.5n=length(x0)z1=alpha*x1(2:n)+(1-alpha)*x1(1:n-1)Y=x0(2:n)B=-z1,ones(n-1,1)ab=
21、BYx_hat=(x0(1)-ab(2)/ab(1)*(exp(-ab(1)*n)-exp(-ab(1)*(n-1)z=m*x_hatu=sum(A)/sum(sum(A)v=z*u问题三:综合服务业累计数额(类似处理)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所示:综合服务业累计数额月份2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月预测值2493995587629381127134815531750195222254实际值241404584741923111412981492168418852218综合服务业累计数额的结果分析:对于综合服务业中的部分行业影响较
22、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。程序:A=96 144 194 276 383 466 554 652 747 832 972111 169 235 400 459 565 695 805 881 1011 1139151 238 335 425 541 641 739 866 975 1087 1238164 263 376 531 600 711 913 1038 1173 1296 1497182 318 445 576 708 856 1000 1145 1292 1435 166
23、7216 361 504 642 818 979 1142 1305 1479 1644 1920241 404 584 741 923 1114 1298 1492 1684 1885 2218A(end,:)=m=size(A,2)x0=mean(A,2)x1=cumsum(x0)alpha=0.4n=length(x0)z1=alpha*x1(2:n)+(1-alpha)*x1(1:n-1)Y=x0(2:n)B=-z1,ones(n-1,1)ab=BYx_hat=(x0(1)-ab(2)/ab(1)*(exp(-ab(1)*n)-exp(-ab(1)*(n-1)z=m*x_hatu=su
24、m(A)/sum(sum(A)v=z*u运算结果:A = 96 144 194 276 383 466 554 652 747 832 972 111 169 235 400 459 565 695 805 881 1011 1139 151 238 335 425 541 641 739 866 975 1087 1238 164 263 376 531 600 711 913 1038 1173 1296 1497 182 318 445 576 708 856 1000 1145 1292 1435 1667 216 361 504 642 818 979 1142 1305 1479
25、1644 1920 241 404 584 741 923 1114 1298 1492 1684 1885 2218A = 96 144 194 276 383 466 554 652 747 832 972 111 169 235 400 459 565 695 805 881 1011 1139 151 238 335 425 541 641 739 866 975 1087 1238 164 263 376 531 600 711 913 1038 1173 1296 1497 182 318 445 576 708 856 1000 1145 1292 1435 1667 216 3
26、61 504 642 818 979 1142 1305 1479 1644 1920m = 11x0 = 1.0e+003 * 0.4833 0.5882 0.6578 0.7784 0.8749 1.0009x1 = 1.0e+003 * 0.4833 1.0715 1.7293 2.5076 3.3825 4.3835alpha = 0.4000n = 6z1 = 1.0e+003 * 0.7185 1.3346 2.0406 2.8576 3.7829Y = 1.0e+003 * 0.5882 0.6578 0.7784 0.8749 1.0009B = 1.0e+003 * -0.7185 0.0010 -1.3346 0.0010 -2.0406 0.0010 -2.8576 0.0010 -3.7829 0.0010ab = -0.1361 487.7639x_hat = 1.1713e+003z = 1.2885e+004u = 0.0191 0.0310 0.0433 0.0591 0.0728 0.0875 0.1046 0.1205 0.1358 0.1515 0.1749v = 1.0e+003 * 0.2458 0.3990 0.5582 0.7616 0.9377 1.1271 1.3476 1.5528 1.7495 1.9520 2.2535
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