灰色关联度下渔业经济论文范文第1篇
1 方法与理论
1.1 灰色关联度的理论来源与优势
灰色系统理论于80年代由我国学者邓聚龙教授首创, 近年来迅速崛起, 蓬勃发展。灰色系统理论以“部分信息已知, 部分信息未知”的“小样本”, “贫信息”不确定性系统为研究对象, 主要通过对部分已知信息的生成、开发、提取有价值的信息, 实现对系统运行行为, 演化规律的正确描述和有效控制。[1]
灰色关联分析、灰色聚类、灰色统计评估等内容是灰色系统分析主要内容。[1]其中, 根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密是灰色关联法的基本思想, 曲线越接近关联度就越大, 曲线越疏远关联度就越小。[1]无论数据多少, 或数据有无规律, 它都可以使用, 且计算量少又方便, 使量化结果和定性分析结果相符合, 有效克服了数据分析法的不足与缺点。
1.2 数据来源
本文数据主要来源于官方数据。如《中国统计年鉴》《新疆统计年鉴》《中国经济年鉴》《新疆60年》等。
2 新疆旅游业发展灰色关联分析
2.1 指标选择
根据建立灰色关联分析影响体系的要求, 结合资料的搜集情况及新疆的地域特色, 选取6个影响旅游业发展的重要因子:X1———星级饭店数, X2———第三产业占GDP比重, X3———公路线路长, X4———私家车拥有量 (包括旅游车辆) , X5———人均国内生产总值, X6———城镇居民恩格尔系数。以这6个因子作为子序列, 再选取新疆旅游外汇收入、新疆国内旅游收入分别作为母序列进行分析, 其中6个子序列的数据均为新疆维吾尔自治区的区内数据。
2.2 新疆旅游外汇收入的灰色关联动态分析
将新疆旅游业外汇收入作为母序列与其他6个子序列运用灰色关联度分析方法的计算方法, 在excel表格中进行计算, 求得新疆旅游外汇收入的灰色关联动态矩阵即表1。
由表1可知:从1989~2016年间的整体情况来看, 私家车拥有量, 也就是说, 旅游车辆数是影响旅游外汇收入的主要因素, 其次是人均GDP, 星级饭店数与公路线路长分别位居3、4位, 第三产业比重与城镇居民恩格尔系数影响较弱。由此说明, 新疆景点分散, 良好的交通服务业是发展国际旅游的保障, 其次, 新疆自身的发展与稳定能够成为吸引外籍游客的有利因素, 第三, 旅游是人们放松身心的活动, 星级饭店对旅游外汇收入的影响力不可忽视, 特别值得一提的是公路线路长对新疆旅游发展的影响并没有期望的那么强, 可能是因为新疆地广人稀, 单位长度公路经济价值相对较小造成的。
从不同时段各因子与旅游外汇收入关联度的动态变化来看, 私家车拥有量, 也就是说旅游车辆数的影响由第一位降至第三位, 人均GDP的影响由第二位升至第一位, 星级饭店数的影响由第三位升至第二位, 公路线路长与城镇居民恩格尔系数稳居五、六位, 影响较弱且无变动。
由此说明, 首先近年来新疆的交通服务业已取得了较大改善, 旅游车辆数对旅游外汇收入的制约性有所缓解;其次, 新疆人均GDP对旅游外汇收入的影响上升至第一位, 说明经济增长对旅游外汇收入的影响得到加强, 因为当GDP增长到一定程度时, 政府的可支配财政收入势必得到增加, 相应的旅游基础投资, 旅游项目开发与旅游宣传均得以加强, 必将提升新疆旅游地的知名度与吸引力, 增加旅游外汇收入;第三, 星级饭店的影响由第三位上升到第二位。随着人们生活水平的不断提高, 舒适的旅途环境已成为发展旅游业的必备条件, 而国际游客多属较高收入或高收入群体, 长途奔波劳累之后, 星级饭店能恰好满足其需求。
2.3 国内旅游收入灰色关联动态分析
将新疆国内旅游收入作为母序列与其他6个子序列运用灰色关联度分析方法的计算方法, 在excel表格中进行计算, 求得新疆旅游外汇收入的灰色关联动态矩阵即表2。原始数据见附录。
由表2可知:从1989~2016年间的整体情况来看, 私家车拥有量, 人均GDP, 星级饭店数同样稳居前三甲, 以及第四位公路线路长度关联度较高, 第三产业比重, 城镇居民恩格尔系数影响较弱, 关联度不高。由此说明, 私家车、人均GDP及星级饭店和公路线路长的增加可极大的提高新疆区内人们出游的可能性, 在促进新疆旅游业发展方面功不可没。
从不同时段各因子与国内旅游收入关联度的动态变化来看, 各因子的排序比较稳定, 基本未发生变化, 但从关联度的数值来看, 各因子的关联度数值基本呈增长趋势, 但增幅略有不同, 私家车拥有量, 人均GDP关联度数值稳步增长, 星级饭店数、公路线路长度关联度数值增长较快, 城镇居民恩格尔系数关联度数值略有增长, 而第三产业占国内生产总值的比重的关联度数值则略有下降。由此说明, 随着国内旅游的升温以及私家车拥有量的增大, 自治区内交通因素, 特别是公路交通对旅游发展的瓶颈作用日渐突现。此外, 现阶段人们的旅游活动更多的趋向于休闲、度假, 因此, 星级饭店对旅游业的发展的制约性逐渐加强。
3 现阶段实现新疆旅游业可持续发展的基本途径
根据以上分析结果, 可以看出现阶段制约新疆旅游业发展的主导及制约因素。为实现新疆旅游业的可持续发展, 可从以下几个方面努力: (1) 完善区内交通设施, 改善旅游地的可进入性; (2) 完善旅游接待设施的建设; (3) 扩大旅游宣传, 明确各个城市旅游形象的定位; (4) 科学的开发、保护与规划旅游资源; (5) 多方位扩大旅游业的投入
摘要：新疆旅游资源丰富且地域特色显著, 但旅游业的发展却未呈现出相应的良好态势。本文运用灰色关联度分析法对影响新疆旅游经济效益的因素进行了分析, 揭示了新疆旅游业发展的主导因素和制约因素, 并对其进行了定量评估, 最后针对主导因素和制约因素, 为新疆旅游业的发展提出针对性的发展建议。
关键词：新疆,旅游经济,灰色关联度分析,发展对策
参考文献
[1] 刘思峰, 党耀国, 方志耕.灰色系统理论及其应用, 第三版.北京科学出版社:2004
[2] 国家统计局.中国统计年鉴[J].北京:中国统计出版社, 1989~2016.
[3] 新疆统计局.新疆统计年鉴[J].北京:中国统计出版社, 1989~2016.
灰色关联度下渔业经济论文范文第2篇
一、快递企业竞争力评价指标体系构建
快递服务具有时效性、准确性、安全性和方便性等特征, 因此所要构建的竞争力指标体系必须要能全面反映出这些特点。贺金霞 (2009) 通过企业竞争力的三大构成要素, 从资源、能力和外部环境三个方面构建快递企业竞争力评价指标体系;王莲花、牟丹凤 (2012) 构建了市场规模、价格水平、快递速度、服务质量、安全水平、网络水平和增值服务共6个一级指标, 18个二级指标;何为、夏伟怀 (2017) 将快递企业竞争力的评价指标分为服务质量、市场地位、保障能力和综合实力四个方面, 构建了18个二级评价指标。近几年来, 随着快递行业的迅猛发展, 各快递企业加快了其发展步伐, 在时效、价格、服务差异化、信息化、网络分布等多方面采取了战略措施。为此本文在借鉴相关学者研究成果的基础上, 结合近年来快递市场的发展变化, 构建了快递企业竞争力的评价指标, 它们分别是市场规模、服务水平、价格水平、安全水平、网络水平与增值服务。
二、灰色关联分析的基本原理
设有如下四个因素的数据序列, 如图1所示。其中, X (0) 为参考数列, X (1) 、X (2) 、X (3) 为比较数列。灰色关联分析的基本原理是对比各比较数列与参考数列的形状, 通过几何形状变化趋势的相近程度来确定其关联程度强弱, 儿何形状越相近, 关联性越强, 几何形状相差越大, 关联性越弱。
从图上看出, 比较数列X (1) 的儿何曲线与参考数列X (0) 的儿何曲线在图上最为相近, X (2) 次之, X (3) 与X (0) 的曲线相差最大。为方便比较将X (1) 、X (2) 、X (3) 的关联度分别记为r1、r2、r3, 根据灰色关联理论的基本含义可知r1>r2>r3, 即X (1) 优于X (2) ; X (2) 优于X (3) 。
三、实证研究
本文以Fedex、顺丰、申通、圆通、EMS共五个快递企业作为实证研究的对象, 选取层次分祈法和灰色关联分析法作为组合评价分析工具。
(一) AHP确定指标权重
确定科学合理的指标权重是快递企业竞争力评价过程的关键环节, 同一指标体系不同的指标权重, 所得的评价结果可能会有较大偏差甚至截然不同。因此, 在指标赋权确定上, 本文采用MCE软件中的AHP模块来确定指标权重。计算结果如表1所示。
(二) 快递企业竞争力灰色关联分析
本文利用MCE软件中的Gray模块来确定样本企业竞争力的关联度, 首先将快递企业竞争力评价模型导入到MCE软件Gray模块中, 并把构造的评价指标判断矩阵录入Gray模块, 如图2所示。利用分析工具Gray作图示趋势, 对五个样本企业与参考数列部分指标间的曲线形态进行对比分析, 如图3所示。从图3可看出, 在选取的五个指标中, Fedex、顺丰与参考数列之间的几何曲线形态最相近, 其次分别是EMS和圆通, 申通与参考数列之间的几何形态相差最大。即五个样本快递企业的竞争力强弱排序为:Fedex>顺丰>EMS>圆通>申通。
四、结论
(1) 通过层次-灰色关联分析的评价研究, 可知五个样本企业与理想企业还存在一定的差距, 其中FedEx竞争力关联度为0.994348, 竞争力最强;顺丰竞争力关联度为0.992131, 竞争力弱于Fedex;EMS的竞争力关联度为0.952749, 圆通和申通竞争力在五个快递企业中竞争力关联度最相近, 竞争力关联度分别为0.945439和0.943966。即五个样本快递企业的竞争力强弱排序为:Fedex>顺丰>EMS>圆通>申通。
(2) 市场规模、服务水平、价格水平、安全水平、网络水平及增值服务的指标权重分别是0.0351、0.3806、0.2536、0.1846、0.0899、0.0562, 对于五家代表性快递企业竞争力影响的重要程度由强及弱依次为:服务水平>价格水平>安全水平>网络水平>增值服务>市场规模。其中服务水平、价格水平、安全水平对于快递企业竞争力的影响最为显著, 而市场规模对于企业竞争力的影响最小, 这表明对于快递企业来说, 采取提高服务水平, 增强货物安全保障机制, 降低服务价格是提高企业竞争力的有效途径。
(3) 价格水平是对快递企业竞争力产生最大影响的因素, 紧接着是快件速度与货物丢失申诉率。相比之下企业年营业额、业务种类与信息技术服务水平对于快递企业竞争力的影响最为微弱。由此可知, 降低价格、提高快递业务的服务质量以及保持时效性是快递企业进行市场竞争的首要战略。
摘要：本文以FedEx、顺丰、申通、圆通和EMS五个快递企业为研究对象, 根据快递企业的特征和竞争力的影响因素, 依据一定的原则构建了快递企业竞争力评价指标体系, 选用Modern Comprehensive Evaluation软件的AHP模块和Gray模块作为评价分析工具, 确定了快递企业竞争力各指标权重以及五个样本企业竞争力关联度, 并对评价结果进行分析和总结, 给快递企业提供决策参考, 提升企业竞争力。
关键词：快递企业,竞争力评价,层次分析法,灰色关联
参考文献
[1] 张国红.基于灰色关联模型的我国民营快递企业竞争力研究[D].大连:东北财经大学, 2012.
[2] 邵红伟.基于灰色关联分析的港口竞争力研究[D].武汉:武汉理工大学, 2013.
灰色关联度下渔业经济论文范文第3篇
一、模型变量和数据
(一) 模型及变量
灰色关联分析是灰色系统理论的重要组成部分, 最早由邓聚龙教授在1982年提出, 后来在众多学者的研究和发展中不断完善, 并被广泛应用于经济社会系统分析中。与传统数理统计方法相比, 该方法对数据样本量的大小、样本规律的要求相对较低, 且计算量小, 使用非常方面, 且不会出现定量化计算结果与定性分析不一致的现象, 因而为众多学者所青睐。该方法的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近, 相应序列之间关联度就越大, 反之就越小。
根据分析需要, 本文使用GM (1, N) 动态模型来对数据进行计算和分析。具体来说, 在GM (1, N) 模型中, 信息产业 (Y) 是显示系统特征的数据序列, 其中又包括电子及通信设备制造业 (y1) 、邮电业 (y2) 和软件产业 (y3) 三部分, 分别以各自的产值或业务量作为代理变量。第一产业 (x1) 、扣除电子及通信设备制造业产值后的第二产业 (x2) 及扣除邮电业和软件业产值后的第三产业 (x3) 是表现相关因素序列的数据, 分别以各产业的产值作为代理变量, 在考察数据获取难度和精确性后, 文章选取1990-2010年上述变量的数据进行分析。由于数据时间跨度较大, 为了更为具体的分析信息产业与传统产业在不同时期的关联程度及变化, 文章将从1990-1999年、2000-2010年分别计算各自期间段的产业关联度, 通过两个阶段的比较来观察信息产业与传统产业关联程度及变化。文章以1990-1999年的数据为例, 展示计算过程。
(二) 数据准备
由于我国统计年鉴对各产业产值的核算依然遵循的是三次产业分类法, 因而, 在现有的统计年鉴中, 无法直接找到信息产业的数据。为了更好的分析信息产业与传统三次产业的关系, 文章将现有国民经济统计中电子及通信设备制造业、电信业和软件业产值作为我国信息产业的数据, 并从将其从传统三大产业的产值中扣除。即第一产业产值为统计年鉴中的数据, 第二产业是在扣除了电子及通信设备制造业产值后的余额, 第三产业产值为统计年鉴中第三产业产值扣除邮电通信业和软件业产值后的余额, 信息产业是电子及通信设备制造业、邮电通信业和软件业产值之和, 具体数据见表1。
三、计算过程及结果
根据灰色关联度分析法的步骤, 首先确定需要分析的时间序列。
对x1、x2、x3、y1、y2、y3、Y序列分别作初始化处理后, 得到序列的初值像, 进一步进行始点零像化, 并根据以下公式, 最终计算出序列之间的相对关联度。其中, x0代表的是系统特征原始序列, xi代表的是相关因素序列, γ0i表示的是系统特征序列与相关因素i序列之间的相对关联度。
根据GTMS3.0软件, 可以得到信息产业内部各产业与三次产业之间的灰色相对关联度, 具体结果如下。
进而根据公式可以得到2000-2010年间信息产业内部各产业与三次产业间的灰色相对关联度。
资料来源:根据中国统计年鉴相关数据计算得到。
最后, 利用信息产业总值计算出信息产业整体发展与三次产业之间1990-2010年间的整体灰色关联度。
四、基本结论
通过软件计算出的结果, 我们至少可以对信息产业与传统产业之间的关系得出以下几方面的结论:
首先, 从20世纪90年代信息产业与传统产业之间的关系来看, 信息产业内部各产业都与传统三次产业存在着非常高的关联关系, 这表现在所有的关联系数均高于0.55, 且关联度最高达到了0.825。具体从信息产业内部各产业与三次产业的关系看, 这一时期电子及通信设备制造业与三次产业的关联度最高, 特别与第二产业的关联度最高, 为0.825, 其次是第三产业, 最后是第一产业;软件业与三次产业的关联度仅次于电子及通信设备制造业, 其与第二产业的关联度也同样高于对第三产业和第一产业的关联度。
其次, 进入21世纪以来, 虽然信息产业内部各部门与传统三次产业的关联度依然很高, 仍然都高于0.55的水平, 但具体的关联系数还是发生了一定程度的变化。在这一时期, 邮电通信业与三次产业的关联程度最高, 其中与第三产业的关联程度最高, 其次是第二产业, 第一产业排在最后;电子及通信设备制造业与三次产业关联程度低于邮电通信业, 但高于软件产业, 依然与第三产业的关联度最高, 第二产业次之。
第三, 从20多年信息产业和三次产业总的发展来看, 信息产业与三次产业的总体关联度都非常高, 关联系数均高于0.7的水平, 其中信息产业与第三产业的关联度最高, 其次是第二产业, 最后是第三产业。
总的来说, 第三产业与信息产业的关联度高于其他产业。除第一产业略低外, 信息产业与第二、三产业之间具有高度的相关性。可见, 大力发展信息产业可以极大的带动其他产业的发展, 尤其是二、三产业的发展, 从而促进产业结构的升级。
从上述实证结果可以初步判断, 信息产业的发展通过信息技术的扩散与渗透对传统产业的生产方式、管理方式、投入结构、产品结构等应该具有重要的影响, 它们之间的相关性确实很高。因此, 我国应该充分学习和借鉴国外信息产业发展中的成功经验, 积极促进我国信息产业的发展, 从而更好地促进信息产业对传统三次产业的改造、促进与调整等积极作用的发挥。
摘要：从信息产业与传统三次产业的关系入手, 在对已有数据进行整理的基础上, 利用灰色关联法对二者之间的相互关系进行了考察。结果表明, 信息产业与传统三次产业之间具有高度的相关性, 我国应借鉴国外发达国家发展信息产业的经验, 促进信息产业对传统产业以及整个国民经济的积极作用的发挥。
关键词：信息产业,三次产业,灰色关联
参考文献
[1] 刘思峰等.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社, 2004
灰色关联度下渔业经济论文范文第4篇
随着京津冀一体化, 作为河北的省会石家庄的主导地位尤其重要。习近平总书记在政府工作报告中强调, “十三五”是全面建成小康社会的最后一个五年, 是我们打赢脱贫攻坚战的最后一步。地区生产总值是指所有常住单位在一段时期内生产活动的最终结果, 也是衡量人民幸福的指标。1993年开始GDP成为国民经济核算的核心指标。第一产业是指提供生产资料的产业, 主要包括种植业等直接以自然物为对象的生产部门。第二产业是指加工产业, 利用基本的生产资料进行加工并出售。第三产业又称服务业, 它是指第一、第二产业以外的其他行业。本文统计的是石家庄地区的生产总值, 包括其下八个区, 十一个县的第一产业、第二产业、第三产业之和。石家庄作为河北的省会, 地区生产总值多年来一直保持河北省第二名, 经济总量保持稳中又快的增长通过“十二五”计划中的数据, 我们预测一下“十三五”中每年的生产总量, 以对我们地区的生产提出有效的建议。
二、数据来源
通过河北省统计局网站, 本文查阅了从2010-2016年的石家庄市统计年鉴。石家庄市的地区生产总值如下表:
三、模型介绍
由于我们找到的是最近几年的时间序列, 样本量比较少所以常规回归分析可能对预测结果产生较大的误差, 所以本文引用灰色预测模型。
灰色预测模型实际上是一个微分方程, 称为GM (GREY MODEL) 模型即灰色模型。目前在实际进行预测时比较常用的灰色预测模型是GM (1, 1) 模型。GM (1, 1) 模型是1阶的、1个变量的微分方程型模型, 该模型的特点是计算量较小、求解比较简单, 但精度却很高。
灰色预测方法有着独特的优点, 而且能够克服经典预测方法的很多不足。灰色系统理论是基于关联度收敛原理、生成数、灰导数及微分方程的观点和方法, 建立的是微分方程型模型, 可进行较长时期的分析与预测。而经典的预测系统理论一般是建立差分方程模型, 按阶段进行分析系统的发展, 从而导致其只能用于较短时期的分析与预测。
四、模型建立
下面以上表中的统计数据为例, 来建立该地区生产总值的灰色模型, 取2010—2016年石家庄市地区生产总值统计数据组成如下数据序列:
把i带入得到得到{3401, 7585.6, 12064.4, 16858, 21988.6, 27479.8, 33356.9, 39647.2}
五、模型检验
(一) 残差检验
按预测模型计算XiΛ (0) , 并将XiΛ (0) 累减Xi (0) , 然后计算原始序列Xi (0) 和XiΛ (0) 的绝对误差序列和相对误差序列如下表所示。
(二) 关联度检验
关联度检验是分析系统中各个因素关联程度, 本文中用关联系数来检验预测的好坏
根据前面的关联度计算方法, 计算出Xi (0) 和XiΛ (0) 的关联系数, 然后计算出关联度, 根据经验, 当ρ=0.5时, 关联度大于0.6就可以通过检验。
由计算结果可以看出η>0.6, 所以可以通过关联度检验。
(三) 后验差检验
(1) 计算原始序列的标准差:
(2) 计算绝对误差的标准差:
可以计算出p=1
由上面计算可以得到残差检验、关联度检验、后验差检验都能通过, 则可以使用所建模型进行2017年石家庄市的地区生产总值预测。2017年的石家庄生产总值的预测值为6290.272亿元。
六、政策建议
(一) 紧跟时代潮流, 发展市场经济
我们要抓住经济平稳快速增长的这趟列车, 首先是经济增长从高速增长转化为中高速增长, 然后是经济结构不断优化升级, 第三产业、使消费需求成为主体, 加速缩小城镇之间差距。三是创新驱动, 创新技术、创新工艺引领发展。河北省作为老牌的第一产业大省、资源大省, 实现经济建设从第一产业向第三产业的转型迫在眉睫。
(二) 加快生态文明建设改革, 建设美丽中国
以前追求的是经济建设第一, 大力发展经济建设不惜一切代价, 给我们带来了严重的后果。河北省多个市区的环境污染在全国排在“前几名”, 我们再为大城市提供了能源保障, 但是牺牲了我们自己的绿水青山。应该协调好经济建设和环境保护的关系, 建设美丽石家庄。
摘要：通过R语言, 采用灰色系统理论中GM (1, 1) 灰色预测模型对区域经济增长进行实证研究。根据石家庄市“十二五”期间的有关统计数据建立灰色动态数列预测模型, 并对预测模型进行检验, 进而通过模型对石家庄市“十三五”期间经济增长情况进行预测和分析, 从预测分析结果得出石家庄市经济在“十三五”期间将保持经济“新常态”, 继而保持平稳发展。
关键词：灰色预测,“十三五”,R语言
参考文献
[1] 邓聚龙.灰色预测与决策[M].武汉:华中理工大学出版社, 1998
[2] 米鸿燕, 蒋兴华.灰色预测GM (1.1) 在建筑物沉降预测中的应用[J].西南林学院学报, 2007 (1)
[3] 梁枫, 沙英.金融机构贷款灰色预测GM (1.1) 模型研究[J].经济问题, 2004 (1) .