（系统工程专业论文）民航经济景气监测预警系统的研究.pdf

中文摘要 摘要：随着社会经济的快速发展，我国民航运输业得到了飞速的发展。为了满足 日益提高的方便、快捷、优质运输服务的需求，提高民航运输企业的核心竞争力， 保证民航运输业的可持续增长，防止民航市场的超常规波动，民航管理部门对民 航运输业整体发展进行宏观调控：既要避免发展过快过热，也要保证行业发展速 度符合市场需求。深入地分析和研究民航经济景气的监测和预警，对民航管理部 门准确及时地制定宏观调控政策具有重要的意义。 本文结合民航运输业的实际情况，对民航运输经济运行状况进行深入研究。 建立了民航经济景气指标体系，并对各个景气指标进行波动性分析；编制各种景 气监测指数，并结合景气信号模型对民航经济景气的变动进行监测：构建基于小 波网络的非线性协整预测模型对民航经济发展趋势进行预测，应用景气信号模型 分析预测结果，得出景气信号。应用民航运输业实际数据对民航运输业的经济运 行状况进行监测、预测和预警，为民航管理部门的提供决策依据。 关键词：民航运输；经济景气；周期波动；小波网络；非线性协整 分类号： 请输入分类号( 1 - 2 ) ，以分号分隔。 a bs t r a c t a b s t r a c t ：i ti so fc u r r e n tc o n c e r l lt h a tt h ec i v i ia i ra v i a t i o ni n d u s t r yi sd e v e l o p i n g r a p i d l ya l o n g w i t ht h ew h o l es o c i a le c o n o m i ce n t i t i e s t os a t i s f yt h eg r o w i n g d e m a n d so ft h em a r k e t ，p r o m o t et h ea d v a n t a g eo ft h ek e r n e lc o m p e t i t i o no ft h ec a e n t e r p r i s e ，a n da v o i dd e v e l o p i n gt o of a s to rt o os l o wt oh a m p e rt h ep r o s p e r i t yo f t h e i n d u s t r y i tw o u l db en e c e s s a r yf o rt h ea u t h o r i t i e st oe x e r te f f e c t i v ec o n t r o lo v e rt h e i n d u s t r y , a n ds u p e r v i s ea b n o r m a lf l u c t u a t i o n so ft h ed e v e l o p m e n to ft h ew h o l e i n d u s t r y r e s e a r c ho nt h es u r v e i l l a n c ea n dw a r n i n go ft h ee c o n o m i cp r o s p e r i t yc o u l d p l a ya ni m p o r t a n tr o l ei nm a k i n gm a c r o - c o n t r o lp o l i c i e s b a s e do nt h ec u r r e n tr e s e a r c ha n dt h e o r yo ft h ee c o n o m yp r o s p e r i t ym o d e l ，t h i st h e s i s ， c o m b i n e dw i t ht h er e a l t i m ed a t ao fc i v i la i rt r a n s p o r t a t i o ni n d u s t r y , c o n t r i b u t e st ot h e s u r v e i l l a n c ea n dw a r n i n go ft h ep r o s p e r i t yo fc i v i la i ra v i a t i o ni n d u s t r y w i t ht h e c o m p r e h e n s i v ea n a l y s i so ft h ec y c l i n gf e a t u r e so fc i v i la i rt r a n s p o r t a t i o ni n d i c a t o r s a n de s t a b l i s h i n gi n d i c a t o r ss y s t e m ，w ec o u l dr e c o g n i z ed i f f e r e n tt y p e so ft h e s e i n d i c a t o r s ：l a g g i n g , s i m u l t a n e o u s ，a n da n t e c e d e di n d i c a t o r s t h ei m p l e m e n t a t i o no f t h en o n l i n e a rc o i n t e g r a t i o na l g o r i t h mt oe x t r a p o l a t et h es h o r t - t e r mf l u c t u a t i o no ft h e s e i n d i c a t o r sh a sb e e np r o v e db ys t a t i s t i c a ld a t af r o mt h ep a s tf e wy e a r s t h r o u g ht h e p r o s p e r i t ys i g n a lm o d e l ，t h eo u t c o m eo f t h ee x t r a p o l a t i o nc o u l db et r a n s l a t e di n t ot h e p r o s p e r i t ys i g n a l s 1 1 1 ep r o s p e r i t ys i g n a l sd e r i v e df r o mp r e d i c t i o n m o d e lw o u l d p r o v i d et h ea d m i n i s t r a t i o no fc ai n d u s t r ye f f i c i e n tp r o o f si n & a i l i n gm a c r o - c o n t r o l p o l i c i e s k e y w o r d s ：c i v i la i rt r a n s p o r t a t i o n ；e c o n o m i cp r o s p e r i t y ；w a v e l e tn e t w o r k s c l a s s n o ：【请输入分类号( 1 2 ) ，以分号分隔。】 图清单 图表清单 图1 1 论文的框架6 图2 1 季节要素s 的计算。13 图3 1 用基小波族逼近的神经网络2 3 图3 2 小波网络的训练过程2 6 图3 3 小波网络训练的拟合状况2 6 图3 4 非线性协整预测的过程3 0 图4 - 1 民航经济景气监测候选指标3 3 图4 2 用环比增长率法求得波动曲线3 4 图4 3 国内航线旅客周转量对数数值二次、三次拟合3 5 图4 - 4 剩余法计算循环波动的流程3 6 图4 5 用剩余法计算国内航线旅客周转量的周期性波动曲线3 6 图4 _ 6 国内航线旅客周转量( 2 0 0 i 0 1 2 0 0 6 1 2 ) 3 7 图4 7 国内航线旅客周转量长期趋势和循环波动序列3 7 图4 8 国内航线旅客周转量季节变动序列3 7 图4 9 国内航线旅客周转量不确定性因素序列3 8 图4 - 10 国内航线旅客周转量循环波动因素序列3 8 图4 1 1 国际航线旅客周转量循环波动曲线3 9 图4 1 2 国内航线旅客运输量( 万人) 循环波动曲线3 9 图4 1 3 国际航线旅客运输量( 万人) 循环波动曲线3 9 图4 1 4 国内航线货邮运输量( 万吨公里) 循环波动曲线3 9 图4 1 5 国际航线货邮运输量( 万吨公里) 循环波动曲线4 0 图4 1 6 国际航线正班客座率循环波动曲线4 0 图4 1 7 国内航线正班客座率循环波动曲线4 0 图4 1 8 国内航线载运率循环波动曲线4 0 图4 1 9 国际航线载运率循环波动曲线4 1 图4 - 2 0 国内航线货邮周转量循环波动曲线4 l 图4 2 l 国际航线货邮周转量循环波动曲线4 1 图4 2 2 飞行小时循环波动曲线一4 l 图5 1 民航运输经济指标计算转折点序列流程4 4 图5 21 2 月移动平均求得的转折点序列4 5 图5 3s p e n c e r 移动平均求得的新转折点序列一4 5 图清单 图5 _ 4 原始序列m c d 移动平均后得到最终转折点序列4 5 图5 5 环比扩散指数d i 4 7 图5 - 6 年距扩散景气指数d i 4 7 图5 7 剩余法计算合成指数c i 4 7 图5 8s p e c e r 移动平均计算合成指数c i 4 7 图5 - 9 环比直接法求得的合成指数c i 4 8 图5 1 0 小波网络的输出序列5 1 图5 1 1 小波网络的训练过程5 1 图5 1 2 景气预测、预警过程5 2 表清单 表清单 表2 1 评分系统的加权比例9 表3 1 小波网络训练输入2 4 表3 2 小波网络训练输出2 5 表4 1 各个候选指标的得分3 2 表4 _ 2 两次拟合的结果3 5 表4 3 时差分析法计算结果4 2 表5 1 国内旅客周转量最终转折点4 6 表5 2 景气指数基础指标参数表4 6 表5 32 0 0 6 年1 2 个月的景气信号4 9 表5 4 输入序列的长记忆r s 统计量5 0 表5 5 网络的输出序列5 0 表5 - 6 预测的结果与景气信号分析5 2 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位做作者签名：豫字 签字日期：如7 年f 月f 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特 授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位做作者签名：像字 签字日期：少11 年o6 月b 日 导师签名： 墨荡厶 签字日期：呷年多月多口日 致谢 本研究及学位论文是在我的导师姜秀山副教授的亲切关怀和悉心指导下完 成的。她严肃的科学态度，严谨的治学精神，精益求精的工作作风，深深地感染 和激励着我。从论文的选题到论文的最终完成，姜老师都始终给予我细心的指导 和不懈的支持。三年来，姜老师不仅在学业上给我以精心指导，同时还在思想、 生活上给我以无微不至的关怀，在此谨向姜老师致以诚挚的谢意和崇高的敬意。 在此，我还要感谢在一起度过愉快的研究生生活的好朋友，正是由于你们的 帮助和支持，我才能克服一个又一个的困难；感谢我的同门和舍友解天荣、戴顺 楠，感谢他们在生活上对我的关心和支持，永远难忘读研期间和他们共同走过的 日子。 感谢我的爸爸妈妈，焉得谖草，言树之背，养育之恩，无以回报，父母的理 解和支持使我能够在学校专心完成我的学业，感谢所有支持和关心的亲朋好友， 你们永远健康快乐是我最大的心愿。 最后对参加本论文评阅和答辩的各位专家、教授表示衷心的感谢。 l 绪论 1 绪论 在本章主要介绍的是经济景气监测与分析的研究背景和意义，回顾与总结国 内、外专家对经济景气监测分析的研究，构建了本文研究框架的主要内容。 1 1 论文研究的背景及意义 随着国内、外客、运货运输的需求不断扩大，从民航总局到各级航空公司都 越来越认识到大力发展民用航空运输业务的必要性和迫切性，只有通过不断的扩 大民航运输业务的发展才能够满足日益增长的市场需求以及确保自身的生存与 可持续发展。 民航运输事业的发展就是为了要满足社会对于方便快捷的运输服务日益多 元化的需求，承担提供优质空运服务的社会义务，提高高效优质的客、货运输服 务，培养中国企业自身的核心竞争力，提升竞争优势，加大技术创新、业务创新、 制度创新的力度，寻求业务的可持续发展等等。业务的发展要着重于量的增加， 更要重视质的飞跃，尤其能够实现长期稳定持续的发展态势。但是民航业的发展 如同宏观经济的发展，其增长的速度和发展的水平并非一成不变，随着经济发展 中多次出现的始料未及的变化，民航运输业务也多次经历过高潮、低潮期。民航 运输业务的超常规波动对于民航运输业务的发展无疑是有害的，增长过快造成的 过度繁荣和经济滑坡时出现的大衰退都会对经济正常发展造成损失，经济大波动 对于社会的影响也同样很大。在市场导向为主体的经济社会中，稳定发展、抑制 波动是宏观经济政策的一项主要目标。对于民航运输业务，我们只能正确认识其 发展的波动规律和产生原因，依靠人们主观能动去调控其发展，以减少其周期波 动的幅度，增长其发展周期波动的扩张期，缩短其萎缩期，防止其发展中出现的 大起大落的现象。部门管理者对于业务发展进行监督、调控，分析实时发展动态， 制定正确的方针政策和切实可行的发展规划，是保证民航运输事业兴旺、发达的 关键。 国家统计局已经对国民经济的发展状况进行了系统研究，建立了国民经济发 展预警系统。而对于民航运输业来讲，国内尚未对其经济景气监测、预警进行研 究。因此，在目前这种状况下进行运输经济景气监测、预警系统的研究是非常有 意义的，其主要体现在以下几个方面： l 、有利于探索和认识民航运输业务发展的波动规律性。进行景气监测、预 警的研究，就是要通过现代数量分析方法去总结我国民航运输业务的发展与宏观 l 绪论 调控的经验，认识民航运输业务的发展规律。通过对民航运输业务发展的监测、 预警研究，发布民航运输市场的业务发展动态，客观反映民航运输业务周期波动 规律，为民航企业提供准确的宏观波动咨询，对于民航运输企业的经营与发展具 有非凡的意义。 2 、有利于分析与认识不同民航运输业务的季节波动情况，认识各类业务的 不规则变动因素，更清楚地了解民航运输业发展的长期趋势，更清楚地了解各类 民航运输业务对于整个民航运输业务发展的带动作用，更准确的认识各项宏观调 控政策的影响。 3 、有利于保持民航运输业务的持续、稳定、协调的发展。民航总局可以对 我国民航运输事业的发展环境以及优势与劣势进行认真的分析，提出了民航业发 展的长期战略目标，要实现这一目标，必须保持民航业务的持续稳定发展，防止 在发展过程中出现大的震荡。进行民航运输经济景气监测、预警研究，可以较好 的预测民航运输业发展变化的趋势，以及调控民航运输业的发展状态，使民航运 输业保持适度的发展速度，防止发展过热、过冷的不好态势。 4 、有利于民航运输企业的资产重组与体制改革的顺利进行。不同的政策措 施出台，都将对民航运输业务的发展产生影响，观察分析民航运输业务指标的发 展趋势，综合利用民航运输业务景气监测、预警指标，景气指数，景气信号等信 息，准确地反映各种宏观调控手段的影响程度，为进一步制定宏观调控措施提供 决策参考。 1 2 国内外相关研究综述 对于经济景气监测、预测这一领域，在发达国家的研究取得了丰富的成果， 对于开展民航运输经济景气监测、预测的研究具有理论和实际上的双重意义。但 国内对于这一领域的研究，目前还处于初步的学习和吸收阶段，需要进行更加深 入地研究来满足实际应用的需要。 1 2 1 国外研究和应用现状 大规模的系统研究实际上是从二十世纪初开始的。这一时期影响最大的是美 国的哈佛指数。哈佛指数的重要意义在于以前经济学家们在研究经济周期时，一 般采用的是单个指标来反映经济运行的状况，而哈佛指数采用了一组指标来反映 经济变动情况，使其观测更为准确。再者，为了准确地测定和分析经济周期波动， 必须从经济变量中剔除季节因素的影响，才能监测出真正反映经济波动的循环要 素。季节性波动问题很早就有经济学家注意到，但得到广泛应用的季节调整方法 2 l 绪论 最早是由美国的w ：m p e r s o n s 在开发研究哈佛指数的过程中提出来的，此后， 季节调整方法成为经济波动监测的基本方法和工具。 密切尔于1 9 1 3 年在长期研究的基础上发表的著作商业循环( b u s i n e s s c y c l e s ) 被认为是测定经济周期波动研究的开创性著作。1 9 2 7 年，密切尔又出版 了商业循环：问题和调整( b u s i n e s sc y c l e s ：t h ep r o b l e m sa n di t ss e t t i n g ) 一书， 这本书详尽的总结了自2 0 世纪初到2 0 年代中期经济周期波动测定与景气指数建 立等方面的进展和成果，对运用景气指标监测宏观经济波动的问题进行了理论的 探讨，特别相近的探讨了利用经济变量的变动时间差，超前反映经济波动的问题。 1 9 3 7 年美国经济在刚经历过一次危机后又陷入了一场衰退。这时，密切尔应美 国政府要求，进行了判断衰退结束、经济复苏的转折时间的研究。密切尔和伯恩 斯研究了近5 0 0 个经济指标的时间序列，选择了2 1 个指标构成超前指示器，6 周之后提出了研究报告“循环复苏的统计指标”，预测出了经济转折的时间，并 被后来的实际经济波动所证实。1 9 4 6 年出版的测量商业周期( m e a s u r i n g b u s i n e s sc y c l e s ) 一书中，密切尔和伯恩斯系统的讨论了一系列景气监测方法问 题，涉及到循环波动的检测分离、趋势调整、平滑技术等方面。 在密切尔之后，对经济波动监测和预测做出重要贡献的是美国国民经济研究 局( n b e r ) 的经济学家gh m o o r e 。在1 9 5 0 年，m o o r e 带领的研究团队，借 鉴密切尔和伯恩斯1 9 3 7 年成功预测了经济周期波动的谷的出现时间的经验，从 近千个统计指标的时间序列中选择了具有代表性的2 1 个指标，从经济的各领域， 如生产、就业、库存、投资、成本、利润、消费支出、贸易、金融、物价、国际 收支等，选出了先行、同步、之后三类指标【l 】，从而改变了早期哈佛指数仅仅以 股价、生产、货币三个方面来测定经济周期波动的模式，在经济周期波动监测系 统的构造上，改变了哈佛指数的平均数方法，开发了扩散指数( d i f f u s i o ni n d e x ， 缩写为d i ) 的方法，分别计算先行、同步、之后三类扩散指数。从此，宏观经 济监测系统从民间研究走向了政府机构实际应用的阶段。扩散指数的开发，在将 一组指标综合起来的方法上，取得了突破性的进展。 由于d i 不能反映经济周期波动的强弱程度，即不能测定波动的振幅，m o o r e 和美国商务部的首席经济统计学家j s h i s k i n 主持开发了新的景气指数合成指 数( c o m p o s i t ei n d e x ，缩写为c i ) 。合成指数提出了将不同类指标分别进行标准 化的方法，为不同类指标进行合成奠定了基础。因此，c i 不仅能反映景气变动 的方向，而且能反映景气循环的振幅，从而弥补了d i 的不足。 关于季节调整的方法，自从p e r s o n s 提出之后，许多经济学家和机构都在进 行研究，目前影响最大、最为重要的是1 9 6 5 年在s h i s k i n 主持下美国商务部普查 局开发的x 1 1 方法。该方法与其他季节调整方法相比具有良好的适应性和有效 3 1 绪论 性。因此，在全球各种组织中得到广泛应用，包括经济合作发展组织( o r g a n i z a t i o n f o re c o n o m i cc o o p e r a t i o na n dd e v e l o p m e n t ，缩写为o e c d ) 、国际货币基金 ( i n t e r n a t i o n a lm o n e t a r yf u n d ，缩写为i m f ) 等国际机构，日本等大多数国家也 都把x - 1 1 方法作为通用的季节调整程序来使用。 二战后，西方国家运用立法、财政、金融等手段对经济进行了大规模干预， 其产生的直接后果是经济波动变得比较平缓，而且在周期波动中出现了收缩期变 短，扩张期延长的新特征。鉴于经济周期波动形态发生了变化，6 0 年代末，一 些西方经济学家提出了增长周期波动( g r o w t hc y c l e ，也称为增长循环) 的概念， 即研究经济变量的时间序列围绕其长期趋势的短期波动。【2 1 二十世纪七、八十年代，经济景气监测方面的一项重大进展是经济学家开始 研究基于增长循环开发景气指标体系。经济合作发展组织( o e c d ) 开始基于“增 长循环 的概念，并发布了各国除去趋势的c i 。增长周期波动依赖于趋势的分 解结果，如果趋势估计的不同，则经济周期波动的振幅、转折点、扩张与收缩期 就随之而变化，因而分离趋势是影响增长周期波动分析准确程度的关键步骤。估 计趋势的方法比较多，如回归分析方法、移动平均方法、h p 滤波( h o d r i c k - p r e s c o t t f i l t e r ) 、带通滤波( b a n d p a s sf i l t e r ) 等等。目前公认比较好的方法是美国全国 经济研究局开发的阶段平均法( p h a s e a v e r a g em e t h o d ) 和h p 滤波方法。由于 临近端点时各种估计趋势的方法效果都不太好，容易出现较大偏差，因此，增长 循环用于经济监测和预测则不太理想。1 9 8 8 年，美国的j h s t o c k 和m w a t s o n 提出了新的景气指数概念和计算方法一s w i 景气指数。这种全新的景气计算方法 将经济景气看作是一个单一的、不可观察的基本变量，对总体经济各个部分都有 影响。此方法建立在严谨的数学模型基础上，综合了状态空间和卡尔曼滤波等方 法，所以比较传统的景气计算方法有较大的进步。 二十世纪八十年代后期，用增长率循环( g r o w t hr a t ec y c l e ) 测度经济周期 的方法被投入使用。增长率循环以经济活动指标的增长率为基础。进入2 0 世纪 九十年代以来，景气方法应用的范围逐渐推广。在美国，一些行业的经济景气监 测方法被建立起来，例如美国地质调查网( u s g s ) 每个月都会计算和发布金属 工业指标的先行和一致指数。 近年来，现代经济周期理论和实证分析都开始关注宏观经济时间序列的协同 变化。同时，一些数学和物理领域的研究成果和理论方法也被应用于经济周期活 动分析，形成了经济周期理论和研究方法的一些分支，如经济周期波动的谱分析； 利用状态空间模型和卡尔曼滤波建立由多个经济变量去掉趋势变动后合成的景 气指数来反映经济周期波动；利用马尔科夫状态转移模型( m a r k o v - s w i t c h i n g m o d e l ) 来判断经济周期波动转折点；利用定期的景气调查方法综合具有微观基 4 l 绪论 础的信息来反映宏观经济波动，等等。 1 2 2 国内研究和应用状况 二十世纪八十年代中期，我国学者刘树成、董文泉等初次探讨了社会主义社 会是否存在经济周期波动，这一问题的研究理论上取得了突破，应用上也取得了 很大的进展。1 9 8 7 年，董文泉教授领导的吉林大学科研小组与原国家经委合作， 首次开展了宏观经济周期波动的测定、分析和预测工作，编制了中国宏观经济增 长率周期波动的先行、一致、和滞后d i 和c i 【3 】，为我国政府机构的政策决策提 供了参考意见。1 9 8 8 年初，国家信息中心和吉林大学合作，开发研制了我国最 早的经济景气预警实用系统，并投入试运行。进入2 l 世纪以来，吉林大学的吴 桂珍、高铁梅以g d p 作为基准指标，在影响经济状态的很多领域中选取多个指 标，建立了中国宏观经济季度监测预警系统，并利用该系统对中国宏观经济的态 势进行分析和评估。 2 0 0 3 年高铁梅教授领导的课题组提出了剔除节假日因素的方法。一种是先 验月份调整( p r i o rm o n t h l y a d j u s t m e n t ) 。这种方法是在季节调整之前进行工作日 调整，去掉节假日和其他原因造成的给定月份在工作日上的差别。另一种方法是 比例因子法修正节假日因素。2 0 0 3 年，高铁梅教授与中国钢铁协会和国家信息 中心合作，利用时差相关分析方法对钢铁行业相关的各项月度统计指标进行了筛 选，开创了我国行业增长率波动景气指数研究的先例【4 j 。2 0 0 6 年，高铁梅教授带 领的课题组建立了物价、房地产、出口、汽车行业等不同领域和宏观经济总量的 先行、一致和滞后的经济景气指数系统，监测和预测宏观经济中不同的波动，进 而从结构上把握宏观经济波动的总体状况和发展趋势。 从2 0 0 4 年开始，国家信息中心每个月都在上海证券报发表宏观经济景 气月度报告，公布景气分析方法检测经济运行状况的结果，在社会上引起很大的 反响。 以上对国内、外的研究介绍中，可以得出无论国内、外的学者，对于宏观经 济景气的研究都已经很广泛，而本文所研究的民航运输市场领域的经济景气监 测、预警等问题还属于空白状态，有待深入分析研究；此外，现有的对经济景气 预警的方法，大多适用于宏观经济的长期预警，需要大量的统计指标的数据进行 支持，对于特定领域的经济景气预警，这种方法不能满足短期预警的需求。 1 3 论文主要研究内容与框架 本研究主要应用经济周期波动理论、经济景气监测理论以及经济指标预测理 s l 绪论 论等等，深入分析民航运输经济指标之间的关系，依据一定的准则，选择反映民 航运输业务发展的监测指标。针对民航运输业务的特点，选择并整理各类景气预 测的方法，对民航运输业务景气预测所要用到的各种算法及模型进行比较分析， 最终对民航经济指标时间序列进行分析，引入经济指标预测模型配合景气信号模 型对民航运输市场未来的经济景气进行预警。 本文的主要框架如下图所示： r ? ”，”7 结q “习 目泐# 掰 i 。，璐，4一，女怕，* ，捌 点 f o ”。 。 ：i 。 + 。； 、 i 2 经济景气监测的理论与方法 | 隐，一， m i f 指标的选定以及预习 + 经济景气指数弼f 景气信号模型的习 b处理一。，l邑d i 、c i 的编制l ib ，编制l 够 苣一主经济景气预测与预警晶方法t _ “ e ， 构建了结合小波网络的 。分析各种预测方法小波预测原理。 酵o “”s v ，非线性协整预测模型 杉 防，= 一，t 一 t 4 民航经济的周期性分析 眵 i “ f 对民航运输经济指标时同i ”分析民航经济指标的循i 序列进行分解 。ik j 环波动特征 j 5 民航经济景气监测、预 良一测及预警实证研究。j 七多 6 结论与展望j 图l - 1 ：论文框架图 f i g u r el l ：f r a m e w o r ko ft h i st h e s i s l 绪论。分析了我国民航运输市场对开展经济景气监测与预测研究的迫切性 和必要性，阐述了本文的研究意义。对国、内外的研究成果进行阐述和分析的基 础上构建了本文的研究内容和框架。 2 经济指数监测的理论与方法。研究并探讨景气指数的编制方法以及景气信 号模型，为民航经济景气的监测、预测和预警提供理论基础。 3 经济景气的预测模型。在比较分析现有预测方法的基础上，最后构建了基 于小波网络的非线性协整预测模型，并将此模型与景气信号模型向结合，预测分 析民航经济景气状况。 6 1 绪论 4 民航经济周期性波动的分析。对于计算民航运输经济指标的循环波动变量 的方法进行探讨，并分析民航各个经济指标的循环波动的特点。 5 民航运输景气监测、预测及预警的实证研究。以民航运输的实际数据为基 础，计算并监测其景气指数的变动，预测景气指标值的变动，景气信号的变动， 并给出短期内的民航经济景气预警信号。 6 结论与展望。对本文的内容进行总结，并分析其存在的问题，对以后民航 经济景气监测及预警的研究方向提出了建议。 1 4 论文主要工作 l 、对民航运输景气监测方法进行分析研究，综合运用景气指数和景气信号 方法监测民航经济景气发展状况。 2 、分析了计算经济周期性波动的几种方法，以及各种方法计算的结果。对 民航运输指标进行了分类，并且对各个民航经济景气指标相对于基准指标的提 前、滞后程度进行了计算。 3 、分析民航运输经济景气的预测方法。分析比较各种景气指标的预测方法， 构建非线性协整预测模型，使得民航经济指标时间序列的预测更加准确合理。 4 、运用民航运输经济指标的实际数据，对本文的经济景气指数和景气信号 进行计算，并将其用于景气状态的监测。应用基于小波网络的非线性协整预测模 型来对指标未来值进行预测，并结合景气信号模型分析预测的结果，给出景气预 警信号。 7 2 民航经济景气监测的理论和方法 2 民航经济景气监测的理论与方法 经济景气是对经济发展状况的一个综合性的描述，可以体现经济发展的活跃 程度。所谓经济景气良好是指总体经济呈上升发展趋势，生产和市场需求呈现旺 盛的景气状态；经济景气萧条是指总体经济呈现下滑的发展趋势，民航运输业务 生产和市场需求等经济活动呈现萎缩或半收缩状态。 2 1 经济景气监测指标的选择 经济景气监测是对经济数据进行分析处理，为了得到比较好的对整个市场的 景气监测效果，应该尽可能多的从不同的方面和角度来反映市场景气的状况。 2 1 1 民航景气监测预警指标的选择原则 民航运输景气的监测预警指标应能在不同方面反映民航运输景气总体的发 展规模、速度和水平。因此，筛选民航运输景气监测预警系统指标的原则确定如 下： l 、经济重要性原则 指标选取对于形成或反映民航运输市场的周期波动具有重大影响，这种影响 应体现在总体上，同时应具有一定代表性和覆盖面。由此组成的监测预警指标能 够对民航运输市场运行的现状和基本发展态势做出监测预警；能够反映决策调控 的效果、跟踪决策反馈的信息。 2 、与景气循环历史一致性原则 一致性是指所选指标的波动倾向和宏观民航运输市场的基准周期中波动倾 向应保持基本一致；其次，指标循环波动中出现的峰、谷数量与基准循环应该能 够一一对应，若出现多处的峰、谷，会损害指标的一致性。 3 、稳定性和光滑性原则 监测预警指标的变动应表现为比较均匀，即所筛选出指标的波动与整个民航 市场的波动之间应有一定的规则可循，不能有时领先于市场的总波动，有时又落 后于市场的波动：光滑性是指指标波动的光滑程度，即指标波动轨迹比不规则序 列更灵感的觉察到一个新的循环局面的开始，上升和下降过程中的反向运动或不 规则波动因素较少。 8 2 民航经济景气监测的理论和方法 4 、峰、谷的定时性原则 所谓的峰、谷的定时性是指相对于基准景气循环，指标波动超前、或者滞后 的程度是否能保持在一个稳定状态。 5 、时效性原则 民航经济景气监测预警系统主要用于经济景气的短期监测、预警，所选指标 要求能够按月度进行监测，因此，能够及时地获得所需要的经济指标统计结果就 成为挑选指标的一个重要的原则。 6 、数据可靠性和充分性原则 所谓可靠性，包括数据的准确性和统计的一致性；充分性要求该指标的统计 样本区间有足够的长度，以便反映各种可能发生的情况，并且可以从较长的历史 变化中发现民航运输市场周期波动的规律性。 2 1 2 经济景气监测指标的评分计算 根据以上几项指标选择准则，可以分别按照百分制评出得分，得出每一条准 则的评分值后，通过预先设定的评分系统 5 1 的每条准则的权重，得到景气指标最 后的评分值，评分系统的权重如下表所示： 表2 1 评分系统的加权比例 t a b l e2 - 1 ：w e i g h t so ft h ep r i n c i p l e si nt h es c o r i n gs y s t e m 准则比例 经济重要性原则 2 0 与景气循环历史一致性原则 2 0 稳定性和光滑性原则 1 0 峰、谷的定时性原则 2 0 时效性原则 1 0 数据可靠性和充分性原则 2 0 得到了一组指标的评分后，还需要进一步计算每个指标在生成合成指数 ( c i ) 时所占的权重。以一致指标为例，设一致指标有m 个，它们的得分分别为 墨，是，墨，每个指标的权数为w ，w 2 ，那么计算权数的公式为 w = s 邑，i = 1 ，2 ，朋 = l 2 1 3 经济景气监测指标的分类方法 根据各种经济统计指标及其在波动中的相互对应关系，可以将指标划分为先 行指标、滞后指标和一致指标三种类型。对景气指标进行分类之前，必须先对初 9 2 民航经济景气监测的理论和方法 始序列进行处理，剔除掉季节变动因素s 、长期趋势r 和不规则变动因素，的影 响，对循环波动序列c 进行分析。对指标进行分类主要有以下两种方法： 1 、时差相关分析 该方法首先确定一个能够综合反映景气变动的基准指标，利用时差相关分 析法，由基础指标序列与各被选指标序列的相关度和领先期、滞后期进行指标的 划分。该方法的特点是各种属性值可以量化，对时间序列的长度要求不高，一般 5 年即可，此方法适合我国目前月度统计材料不全的实际情况，而且简单易行。 应用时差相关分析首先要确定一个基准指标y ，规定基准指标不动，被选 择指标石在时间上相对于基准指标前后移动若干个月，然后对移动的这些序列和 基准指标求相关系数( 移动后序列重新排序为x ) ： 局= r ( 一i ) ( 乃- y ) ( 2 - 1 ) 这里j = 0 表示不移动，一表示向后移动歹个月，+ 歹表示前移了歹个月， 表示移动后的数据个数，在所求的所有尺，中，选择最大的j i i ，其相对应的移动 的月数就是被选指标距离基准指标最相近的月数。j = 0 ，1 说明被选指标和基准 指标很相近，可以算作一致指标；j 为正数说明被选指标是基准指标的滞后指标； ，为负数说明被选指标是基准指标的先行指标。时差相关分析法最后要根据所得 的时差相关系数来决定指标的分类，在判断指标分类时，要注意以下几点：首先， 各种时差相关系数要大于0 5 ；各指标的相关系数序列大小起伏，具有明显的周 期波动特征；相关系数大小不受符号的限制；先行和滞后指标的时差通常在3 个 月以上。 时差相关分析法通常是进行季节调整后，剔除了季节变动因素和不规则变 动因素的序列进行的，这也是我国学者主要应用的一种方法。 2 、k l 信息量法【6 】 对于偶然得带有随机性的现象，通常可以认为是服从某一概率分布的现实 值。如果已知或假设真正的概率分布，而希望估计我们选择的概率模型与这一真 的概率分布的相似程度，从而估计这个模型的优劣，就需要一个度量，这就是 k u u b a c k l e i b l e r 信息量，即k l 信息量。k l 信息量法是用以判断两个概率分 布相似的程度。其原理就是以基准序列为理论分布，被选指标为样本分布，不断 的变化被选指标与基准序列时差，计算k l 信息量。k l 信息量最小的时候，对 应的时差数确定为被选指标最终时间差。 在实际的应用中，k l 信息量是以个重要的、能反映当前经济景气状况 1 0 2 民航经济景气监测的理论和方法 的经济指标作为基准指标。设基准指标为】，n 是数据个数，作如下处理，处理 后的序列为p ： p j - - 乒( 2 - 2 ) 弓 ，= l 其中，假定z 0 , i = 1 ，2 ，n ，对于被选指标x ，也要作如下处理： q i ：善 ( 2 3 )2 产u 。3 ) 一 = l 其中，假定五0 ，f = l ，2 ，n 。 我们规定基准指标不动，而被选指标g 在时间上相对基准指标要前后移动若 干个月，移动后的到新的序列q ，j = 0 ，l ，2 ，脚，其中j = 0 表示不移动， j 0 表示向前移动j 月，j 4 对求得的暂定转折点序列p ，如果b 为峰，那么在邻域 b 一厂，b + ，】内，选 取嵋的最大值，并将其记为上的暂定峰。类似的，如果只为暂定谷，就在 【b 一，b + ，】内求得最小值记为w 上的暂定谷。 对原序列x 进行m c d 移动平均，目的就是为了进一步去掉不规则因素， 移动平均后的序列为w 2 ，用和上一部完全相同的方法在 b 一，只+ ，】的邻域内修 正暂定转折点。 最后，再由以上的方法对原序列来修正暂定转折点，修正之后就得到了最 终转折点。 2 4 经济景气监测指数 经济景气监测系统的功能主要表现为正确评价经济景气的运行状态，反映当 前市场发展正常与否。景气监测系统通常用经济景气指数来体现经济景气的变 动。 经济景气监测指数，主要包括两大类：一是景气扩散指数( d i ) ，又称景气 动向指数；二是景气合成指数( c i ) ，前者反映经济波动的方向，后者反映经济 波动的程度。两者从不同角度为政府采取对策、稳定经济增长提供了必要的依据。 2 4 1 景气扩散指数( di ) 扩散指数又可称为景气动向指数，简称为d i 呻1 ，是目前国际经济学界通用的 方法。扩散指数由一系列重要的经济指标综合而成，主要反映经济市场运行的方 向、市场扩张或收缩的程度以及经济市场波动的扩散过程。作为经济市场运行的 晴雨表，它比任何指标更具有权威性和可靠性。 扩散指数是指在某个报告时期中，处于上升状态的指标( 扩散指标) 数占指标 总数的百分比，若用计算公式表示，以优表示t 时刻的扩散指数： dz：坚!墨：xloo, n ( 2 2 4 ) 其中， 1 6 2 民航经济景气监测的理论和方法 ，【五，五一j 】= 、，x t x t j 0 5 ，x t = x t 1 q ，x t o ) ，如果z 。关 于h 收敛，即 l i mf = 聊，聊是常数 称k ) 为依均值短记忆( s h o r tm e m o r yi nm e a n ，s m m ) ：对于给定的序列 “) ，如果不是依均值短记忆，则 ) 称作依均值拓展记忆序列( e x t e n d e d m e m o r yi nm e a n ，e m m ) ，也称作依均值长记忆序列( l o n gm e m o r yi nm e a n ， l m m ) 。 在非线性系统中，时间序列间的协整关系往往也是非线性的，因而协整函 数也是非线性的，因此称为非线性协整。其定义为 定义3 2 ：对于向量时间序列五= “。，屯，一，) r ，若满足下列条件， 置) 3 民航经济景气预测与预警 的分量序列称为非线性协整( n o n l i n e a rc o i n t e g r a t i o n ) l 、矗是长记忆序列( l m m ) ，f _ 1 ，2 9 oo ，n 2 、存在一个函数厂，使得只= 厂( 而，而f 一，k ) 是一个短记忆过程( s m m ) 。 定义中的协整关系厂往往是非线性的，因此被称作非线性协整函数 ( n o n l i n e a rc o i n t e g r a t i o nf u n c t i o n ) 。在非线性系统中，变量间的长期趋势必须是 由非线性协整函数厂来刻画系统内部的非线性均衡特性。 3 3 2 非线性协整预测模型的构