SARS疫情对某些经济指标的影响

1、精心整理SARSS情对某些经济指标的影响2003年SARS情对中国部分行业的经济发展产生了一定的 影响，特别是对部分疫情比较严重的省市的相关行业所造成的影 响是很明显的。经济影响主要分为直接影响和间接影响，直接影 响涉及到商品零售业、旅游业、综合服务业等，很多方面难以进 行定量地评估。现仅就SARAE情较重的某城市商品零售业、 旅游 业、综合服务业的影响进行定量评估分析。已知某市从1997年1月-2003年12月的商品零售额、接待海 外旅游人数、综合服务收入的统计数据如下表表1-1商品的零售额（单位：亿元）表1-2接待海外旅游人数（单位：万人）年代1月2月3月 4月5月6月7月 8月9月10月

2、11月12月. !；199719981999200020012002200383.0 79.8 78.1 85.1 86.6 88.2 90.3 86.7 93.392.5 90.9 96.9101.7 85.1 87.8 91.6 93.4 94.5 97.4 99.5 104.2102.3 101.0 123.592.2 114.0 93.3 101.0 103.5 105.2 109.5 109.2 109.6111.2 121.7 131.31 (J1 1105.0 125.7 106.6 116.0 117.6 118.0 121.7 118.7 120.2127.8 121.8 1

3、21.9139.3 129.5 122.5 124.5 135.7 130.8 138.7 133.7 136.8138.9 129.6 133.7137.5 135.3 133.0 133.4 142.8 141.6 142.9 147.3 159.6162.1 153.5 155.9163.2 159.7 158.4 145.2 124.0 144.1 157.0 162.6 171.8180.7 173.5 176.5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19979.411.316.819.820.318.820.924.924.7199824.319.418.

4、619999.611.715.819.919.517.817.823.321.4200024.520.115.9200110.112.917.721.021.020.421.925.829.3200229.823.616.5200311.426.019.625.927.624.323.027.827.328.532.818.511.526.420.426.128.928.025.230.828.728.122.220.713.729.723.128.929.027.426.032.231.432.629.222.9_|15.417.123.511.61.782.618.8 16.2 20.12

5、4.926.521.8表1-3综合服务业累计数额（单位:亿元）年代2月 3月4月 5月 6 月7月8月 9月10 月11月12月19979614419427638346655465219987478329721999111169235400459565695805200088110111139200115123833542554164173986620029751087123820031642633765316007119131038117312961497182318445 57670885610001145129214351667216361504642818979114213051479

6、16441920241404584741923111412981492168418852218试根据这些历史数据建立预测评估模型，评估 2003年SARS疫情给该市商品零售业、旅游业和综合服务业所造成的影响月份年代1234预测值相对误差预测值相对误差预测值相对误差预测值相对误差199783079.8078.1085.10199891.98110.095696.94840.139285.85820.022193.08160.01621999102.24430.1089106.46790.066195.92180.0281102.21450.0122000113.65270.0824116.922

7、0.0698107.16510.0053112.24350.03242001126.33410.0931128.40260.0085119.72620.0226123.25650.012002140.43040.0213141.01060.0422133.75960.0057135.35010.0146月份年代5678预测值相对误差预测值相对误差I 预测值I.1 ,相对误差预测值相对误差199786.6088.2090.3086.701998199994.0014104.90410.00640.013695.3407105.48860.00890.002799.4671109.62530.02

8、120.001198.6419108.95520.00860.00222000117.07140.0045116.71660.0109120.8210.0072120.34680.01392001130.650.0372129.13980.0127133.160.0399132.92950.00582002145.80350.021142.88520.0091146.75910.027146.82770.0032月份年代9101112预测值相对误差预测值相对误差预测值相对误差预测值相对误差199793.3092.5090.9096.90199899.17750.0482100.27170.01

9、98103.71770.0269119.6310.03131999110.99680.0127112.63040.0129113.57470.0668126.05870.03992000124.22470.0335126.51240.0101124.36840.0211132.83170.08972001139.02890.0163142.10530.0231136.1880.0508139.96860.04692002155.59750.0251159.62020.0153149.13080.0285147.48910.054SARS情对商品的零售额的影响情况如表 1:月份123456实际值

10、163.2159.7158.4145.2124144.1预测值156.0996154.8565149.4379148.6303162.7145158.0936相对误 差0.0435070.0303290.0565790.0236250.3122140.09711月份789101112实际值157162.6171.8180.7173.5176.5预测值相对误161.7471162.179174.1406 179.2938 163.3038 155.41350.030236 0.002589 0.013624 0.007782 0.0587680.11947表1. 2003年商品的零售额的实际值域

11、预测值SARSK情对接待海外旅游人数的影响情况如表月份123456实际值15.417.123.511.61.782.61预测值14.482839.44425.053831.992133.950432.3963相对误 差0.0595581.3066670.0661191.7579418.0732611.41238月份789101112实际值8.816.220.124.926.521.8预测值29.115835.419133.751333.291230.730925.0645相对误 差2.3086141.1863640.6791690.3369960.15965710.149748表2. 2003

12、年接待海外旅游人数的实际值域预测值SAR情对综合服务业累计数额影响情况如表月份2345678910实际值2414045847419231114129814921684预测值279.5609434.9344608.102732.6269938.3021120.41299.31474.81685.5相对误差0.1600040.076570.04127110.01130.0165790.0057450.0010020.0115280.0008910程序如下：clc,clearx0=90.3 97.4 109.5 121.7 138.7 142.9;n=length(x0);exp(-2/(n+1)

13、exp(2/(n+1);% 级比范围1 I ,x0=x0+800;lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n)% 落入级比范围range=minmax(lamda)x1=cumsum(x0);% 做一次累加for i=2:n z(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=BYx=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) %为提高预测精度，先计算预测值，、再显示微分方程的解yuce=x0(1),diff(yuce1)epsilon=x0-yuce %计算残差 /_ /./ 1 4delta=abs(epsilon./x0) %+算相对误差/rho=1-(1-0.5*u(1)/(1+0.5*u(1)*lamda % 计算级比偏差值yuce=yuce-800%iS 原数值y1=156.0996 154.8565 149.4379 148.6303 1