环境评价、预测与功能区划(ppt 208页).ppt

1、第四章 环境规划的技术方法,主要内容: 环境调查统计 环境评价 环境预测技术和方法 环境功能区划主要技术 总量控制技术 案例：城市污水处理的最优方案p69,第一节 环境调查统计,一、环境数据处理方法 （一）数据的表示方法和数据特征 1、数据的表示方法：列表法和图示法 2、数据特征 （1） 数值特征数 算术平均数arithmetic mean 式中x1，x2xn为样本数据，n为样本个数。,特征： 样本平均数是总体平均数的无偏估计 样本各观察值与平均数之差的和为零 样本各观察值与平均数之差的平方和小于样本观察值与其它任何数之差的平方和 平均数来源于现实，又不等于现实。 通常是接近平均数的标志值出现

2、频率偏多，而远离平均数的标志值出现频率偏少。 作用： （1）比较同类现象在不同单位、地区的发展水平。 (2)作为划分或判断事物的一种数量标准或参考依据。 (3)可用来分析现象之间的相互关系。,加权平均数：如果样本个体数据x1，x2，xn取值因频数不同或对总体重要性有所差别，则常采用加权平均法。公式为：,式中：wi为个体数据出现频数，或是因该个体对样本贡献不同而取的不同数值。,几何平均数 Geometric Mean,定义： 计算： 用途 计算平均增长率,几何平均数,调和平均数harmonic mean,定义：各变量倒数平均数的倒数。 用途：不同阶段的平均增长率或不同规模的平均规模 某保种牛群不

3、同世代牛群保种的规模分别为：0世代200头，1世代220头，2世代210头； 3世代190头，4世代210头，试求其平均规模,（）位置特征数：中（位）数Median,中数：样本值排序后，中间的那个数值。 计算方法： 首先， 将该数组资料的各个数值按大小顺序排列； 其次，确定中位数的位置(n1)2； 最后，根据其位置所在确定其中位数。 例: 144,145,147,149,150,151,153,156,157 中数=（ 9+1 ）/2,众数（Mode）,众数：数据集中出现频率最多的数值，它具有一定的代表性，可以近似地表明现象的一般水平 。 优点：不正常数据对平均数的影响很大，而对众数的影响很小

4、。,（）离散特征数 级差（全距） R最大标志值最小标志值 极差是测定标志变动度的一种简单方法，但受极端值的影响，因而它往往不能充分反映社会经济现象的离散程度。,方差和标准差 总体各单位的标志值与算术平均数离差平方的平均数称为方差。方差的算术平方根即为标准差。它们的计算公式为：,总体方差：,样本方差,标准差（standard deviation）,方差与全距,Mean1=10.1 Mean2=10.1 S1=0.80 S2=7.06 Range1=2.3 Range2=18.3,变异系数：即标准差与相应算术平均数之比，其计算公式为 在上述参数中，方差、标准差及变异系数都是以为中心的离散特征参数，

5、尤其以方差的计算与应用最为普遍。,（）分布形态特征数 偏态系数：主要描述数据频率分布对称特征，反映数据是对称分布或偏向某方向。,峰态系数：描述数据分布陡峭程度,（二）异常数据的剔除粗大误差 当着手整理实验数据时,还必须解决一个重要问题,那就是数据的取舍问题。 异常数据的剔除实质上是区分异常数据由偶然误差还是系统误差造成的问题。若是人为因素造成的偶然误差就应剔除，如果还没有足够的理由证实是偶然过失造成的时候，应对数据进行统计处理，采用一定的检验方法来决定取舍。,粗大误差对测量数据的影响,可疑数据,在一列重复测量数据中，有个别数据与其他数据有明显差异，他可能是含有粗大误差（简称粗差）的数据,异常值

6、,确定混有粗大误差的数据,不恰当地剔除含大误差的正常数据，会造成测量重复性偏好的假象,未加剔除，会造成测量重复性偏低的后果,随机误差分布,粗大误差,粗大误差产生的原因,客观外界条件的原因,测量人员的主观原因,测量仪器内部的突然故障,机械冲击、外界震动、电网供电电压突变、电磁干扰等测量条件意外地改变 ，引起仪器示值或被测对象位置的改变而产生粗大误差。,测量者工作责任性不强，工作过于疲劳，对仪器熟悉与掌握程度不够等原因，引起操作不当，或在测量过程中不小心、不耐心、不仔细等，从而造成错误的读数或错误的记录,若不能确定粗大误差是由上述两个原因产生时，其原因可认为是测量仪器内部的突然故障。,用格拉布斯准

7、则检验可疑数据Xp时，应选取一定的显著性水平 ，若： 则应将Xp从改组中剔除， 称为格拉布斯检验临界值，可查相关表格得到。 显著性水平：显著水平指的是一个概率值。就是变量落在置信区间以外的可能性。在统计假设检验中，公认的小概率事件的概率值被称为统计假设检验的显著性水平，记为p。 显著性水平与置信水平的和为1。显著性水平如果为p,则置信度为1- p 置信度越高，显著性水平越低，代表假设的可靠性越高，越好。,例如： 身高和体重的相关系数为0.6538，其显著性水平P=0.000，呈现强相关趋势。身高和体重的相关系数为-0.1071，其显著性水平P=0.484，不相关。 P小于0.05就说相关有统计

8、学意义，相关系数大于0.4小于0.7叫弱相关，大于0.7叫强相关，相关系数不管多大，只要P大于 0.05都无意义。,一般的假设检验都以 0.05 为默认的检验标准。如果P0.05，则拒绝原假设。也就是说，作这种决策有95%的置信度，犯错概率只有 5%。 对不确定的事情，如果想估计得更准确，就要把范围放大 5%（0.05）表示方程模拟值的95%的数据是可信的，1%（0.01）表示99%的数据是可信的，0.05的显著性水平比0.01显著性水平容易通过，更宽松,统计方法的基本思想,给定一个显著性水平，按一定分布确定一个临界值，凡超过这个界限的误差，就认为它不属于随机误差的范畴，而是粗大误差，该数据应

9、予以剔除,3准则,格拉布斯(Grubbs)准则,狄克逊(Dixon)准则,准则（拉依达(PaTa)准则 ）,对某个可疑数据 ，若,标准差,样本数n50时适用,含有粗差，可剔除；否则予以保留,在n10的情形，用3准则剔除粗差注定失效，因为：,取n10,恒成立,格拉布斯(Grubbs)准则,用格拉布斯准则检验可疑数据xp时，当 dp=xp x均(,n) s 时，则应将xp从该组实验值中剔除。这里的(,n)称为格拉布斯检验临界值，它与实验次数n及给定的显著性水平有关。,格拉布斯判椐表,越小，被剔除的数据越多（99%可信比95%可信剔除的数多），随样本数增加而增大，随显著性水平增大而减小,狄克逊（Di

10、xon）准则,将n个实验数据按从小到大的顺序排列，得到： x1x2xn-1xn 如果有异常值存在，必然出现在两端，即x1或xn。检验x1 或xn时，使用附表所列的公式，可以计算出f0，并查得临界值f(, n)。若f0f(, n)，则应该剔除x1或xn。临界值f(, n)与显著性水平及试验次数n有关。 可见狄克逊准则无需计算x均 和s，所以计算量较小。,上面介绍的三个准则各有其特点： 当试验数据较多时，使用拉依达准则最简单，但当试验数据较少时，不能应用； 格拉布斯准则和狄克逊准则都能适用于试验数据较少时的检验，但是总的来说，还是试验数据越多，可以数据被错误剔除的可能性越小，准确性越高。 在一些国

11、际标准中，常推荐格拉布斯准则和狄克逊准则来检验可疑数据,式中： ij 标准化对应的数据，xij为一批数据中第i个因子的第j各数据，si为第i个因子的标准差。,（三）数据的标准化处理 意义： 在大批的环境统计数据中，当数据的物理量不同、单位或量值差别较大时，会给下一步分析带来困难，对数据进行标准化处理，可以提高计算的精度。环境规划与管理中，常采用下面的公式进行标准化处理：,第二节 环境现状评价方法,定义：按一定的评价标准和评价方法，对一定区域范围内的环境质量进行定量的描述，以便查明规划区环境质量的历史和现状，确定影响环境质量的主要污染物和主要污染源，掌握规划区环境质量变化规律，预测未来的发展趋势

12、，为规划区的环境规划提供科学依据。,一、环境质量评价指数法,1、单因子指数 单因子指数：PiCi /Csi 式中： Ci第 i 种污染物的浓度预测值或实测值 Csi第 i 种污染物的评价标准值 Pi 1 则超标。 2、多因子综合指数： 或 式中：i环境要素序数； j环境因子序数；W权重因子,n2 i=1,2,m3 j=1,2,3,W,对溶解氧：,对pH：,式中：, 溶解氧的评价标准,DOs-溶解氧饱和度,评价：Ii值越小水质越好， Ii 1 则超标，水质不 能满足使用功能的要求。,二、污染源评价方法,1、污染物的等标污染负荷 等标污染负荷是水和大气污染源调查和评价中常用的统计量。 等标污染负荷

13、：污染物的绝对排放量与评价标准之比。 由于污染负荷是对污染物和污染源进行了标化计算而得出的统计量,故它能将各种不同的污染物和污染源进行互相比较,以确定其对环境影响大小的顺序。,废水中某污染物的等标污染负荷 Pij 定义为： Pij（ ij / 0i） Qij 10-6 废气中某污染物的等标污染负荷 Pij 定义为： Pij （ ij / 0i ） Qij 10-9 式中：j 污染源序号； i 污染物序号； 污染物排放浓度，废水单位为mg/L，废气 单位为mg/m3(N)； 0污染物排放标准，与 同单位的数值； Q含污染物的流体排放量，废水单位为m3/s或 m3/ d、废气单位为m3(标)/s或

14、m3(标)/ d。 * Q污染物的排放量,第 j 个污染源的总等标污染负荷等于该污染源内各种污染物的等标污染负荷之和： 评价区的第 i 个污染物的总等标污染负荷等于评价区内各污染源的该污染物的等标污染负荷之和： 评价区的总等标污染负荷等于评价区内各污染源的总等标污染负荷之和：,第 j 个污染源中，第i种污染物的等标污染负荷比Kij为： Kij Pij / Pj 评价区内，第 i种污染物的等标污染负荷比Ki为： Ki Pi / P 评价区内，第 j 个污染源的等标污染负荷比Kj为： Kj Pj / P,2、主要污染物和主要污染源的确定 主要污染物的确定：按评价区内污染物的等标污染负荷比由大到小排

15、队，然后由大到小计算累计等标污染负荷比，累计污染负荷比等于80左右的总等标污染负荷比时所包含的污染物为主要污染物；等标污染负荷比最大者为首要污染物。 主要污染源的确定：按评价区内污染源的等标污染负荷比由大到小排队，然后由大到小计算累计等标污染负荷比，累计污染负荷比等于80左右的总等标污染负荷比时所包含的污染源为主要污染源；等标污染负荷比最大者为首要污染源。 特别指出：采用等标污染负荷法确定主要污染物和污染源，排放量小、毒性大、易于积累的污染物及其污染源有可能被漏掉，故最后确定时，还应全面考虑与分析。,第三节 环境预测技术和方法,一、 环境预测 定义：环境预测是通过已取得的情报资料和监测统计数据

16、，对未来一定时期经济、社会活动对环境的影响进行的估计和推测。 环境预测是环境决策的依据，也是制定环境规划的基础。,环境预测的内容 能源、资源消耗的增长，土地利用，资源开发的规模和速度，预测供求矛盾及其对环境的影响； 社会经济发展对环境产生的污染源的变化情况及对大气环境、水环境、土壤环境、生态环境等环境要素的影响。,二 环境预测的方法,根据预测结果一般可分为：即定性预测、定量预测、综合预测（定性与定量结合）。 1 定性预测方法 预测者利用直观的材料，根据掌握的专业知识和丰富的实际经验，运用逻辑思维方法对环境变化做出定性的预计推断和环境交叉影响分析。 包括：专家会议法、德尔菲法、主观概率法, 专家

17、会议法（头脑风暴法、集合意见法） 组织专家会议，通过专家之间的信息交流，引起思维共振，产生组合效应，形成宏观的智能结构，进行创造性思维。亦称“思维共振法” 优点：通过相互启发，弥补个人意见的不足。 缺点：受心里因素影响较大，屈服于权威或大多数人的意见。,特尔菲法（Delphi） “专家调查法”、“函询调查法” Delphi是一处古希腊遗址，是传说中神谕灵验、可预卜未来的阿波罗神殿所在地。 特尔菲法是以无记名的方式，通过数轮函询，征求专家意见。先让有关领域专家对所预测的问题分别提出意见，然后将它们的意见综合、整理、归纳，匿名反馈给各个专家，再次征询意见，随后再加以综合、反馈。这样经过多次反复循环

18、（一般要经过三轮-四轮），得到一种比较一致的、可靠性较大的意见。 优点：可以避免专家受现场因素、其他专家的影响 缺点：缺乏思维共振效应，程序较长。,包括五个基本步骤： a.设计调查表； b.发放调查表实施调查； c.回收调查表进行统计处理； d.将所有调查对象对每项指标权重的平均估计值及本人估计值的离差反馈给每个参加调查者，进行第二轮调查； f.收回调查表进行统计处理。,调查表设计 表格编制与发送工作的注意事项： 对调查工作进行充分说明，阐明特尔菲法的实质、特点及论剑反馈对评价的作用。 向专家提供背景资料 问题要集中 用词要确切，表达清楚 专家人数10-15人为宜，选择专家时，尽量选本领域权威

19、专家，人数亦多于规定人数，有的专家会中途退出 。,预测过程 第一轮：调查表不带任何框框，只是提出预测和评价的主体。有专家提出应评价和预测的事件，调查组收回后进行汇总整理，归纳同类事件，排除次要事件，用标准术语提出带预测和评价的时间一览表。 第二轮：专家对第二轮调查表的每个事件作出评价，并阐明理由，调查组对专家意见进行统计整理。 第三轮：根据第二轮专家统计意见，专家在一次进行判断、评价，并充分陈述理由。有时第三轮问卷仅要求持异端意见专家充分陈述理由。因为他们的一些一举经常是其他专家忽略的一些外部因素，或未曾研究的问题。 第四轮：在第三轮基础上再次预测评价。, 主观概率法:前两种方法相结合的方法。

20、即允许专家在预测时可以提出几个估计值，并评定备选值出现的可能性；然后计算各个专家预测值的期望值；最后，对所有专家预测期望值取平均值，得到预测结果。 层次分析法（analytic hierarchy process,AHP）：利用递阶层次结构和矩阵方程将思维过程数学化，采用1-9标度构造判断矩阵，通过求解矩阵特征向量及最大特征根，最终求得低层因素相对目标层的相对重要性权重值，以决定其影响程度。（决策中具体介绍）,2、 定量预测方法 常用的定量方法有：时间序列法、回归分析法、环境系统的数学模型等。 时间序列法：又叫历史延伸法或外推法。 时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或

21、记录值。在时间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测未来市场的发展变化趋势，确定变量预测值。 构成时间序列的要素有两个：一是时间，其二 是与时间相对应的变量水平。,时间序列预测 （1）平均数预测 算术平均数预测：求出所有历史资料的平均值，作为下一个序列数预测值。 加权平均数预测： 移动平均数预测：移动平均法是一种简单平滑预测技术，原因：预测值与相邻数据有密切关系，使用移动平均。 它的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移,依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期变动趋势的方法。 一次移动平均方法是收集一组观察值，计算这组观察值的均值，利用这一均值

22、作为下一期的预测值。,在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数，必须一开始就明确规定。每出现一个新观察值，就要从移动平均中减去一个最早观察值，再加上一个最新观察值，计算移动平均值，这一新的移动平均值就作为下一期的预测值。 在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数，若N=1，这时利用最新的观察值作为下一期的预测值； N=n，这时利用全部n个观察值的算术平均值作为预测值。 当数据的随机因素较大时，宜选用较大的N，这样有利于较大限度地平滑由随机性所带来的严重偏差；反之，当数据的随机因素较小时，宜选用较小的N，这有利于跟踪数据的变化，并且预测值滞后的期数也少。,Xt为最新观察值 Ft+1为

23、下一期预测值 由移动平均法计算公式可以看出，每一新预测值是对前一移动平均预测值的修正，N越大平滑效果愈好。 例：分析预测污染物产生量。 下表是我国1980-1981年污染物产生量，试选用N=3和N=5用一次移动平均法进行预测。计算结果列入表中。 如果对一次移动平均值序列再进行一次移动平均，就得到二次移动平均值。用二次移动平均值进行预测的方法，就是二次移动平均法。,我国1980-1981年污染物产生量,过去8周的需求如下表，请分别以2周、5周为基期，用移动平均法预测之 以2周为基期： 第3周的预测值 MA2 (500550)/2525 第4周的预测值 MA2 (550600)/2575 第9周的

24、预测值 MA2 (750770)/2760 以5周为基期： 第6周的预测值 MA5 (500550600650700)/5600 第9周的预测值 MA5 (650700800750770)/5739,简单移动平均法 Simple Moving Average,Actual,MA3,MA5,表 运用二次移动平均法进行市场需求量预测,应注意的问题,a移动平均数应在各移动项的中间位置，所以通常取 K 为奇数 b移动间隔长度应适中 如果现象有周期性，应以周期长度作为移动间隔长度 若时间序列是季度资料，应取移动间隔的观察值项数 K=4 若时间系列是月份资料，应取移动间隔的观察值项数K= 12,指数平滑预

25、测 指数平滑法是美国人R.G. Brown 所创，是从移动平均法发展而来的。是移动平均法的一种变形。其特点是预测时所需的资料少，计算方便。利用指数平滑法进行预测，就是用一种加权的方法进行移动平均。权数为、1-。根据平滑次数的不同，有一次指数平滑、二次指数平滑及高次指数平滑，高次指数平滑很少使用。 一次指数平滑法一次指数平滑法是根据前期的实测数和预测数，以加权因子为权数，进行加权平均，来预测未来时间趋势的方法。一次指数平滑法计算公式为：,式中，xt 时期 t 的实测值； yt 时期 t 的预测值（上一期平滑值）； 平滑系数，又称加权因子，取值范围为01。 新预测值是根据预测误差对原预测值进行修正

26、得到的。 的大小表明了修正的幅度。 值愈大，修正的幅度愈大， 值愈小，修正的幅度愈小。因此，值既代表了预测模型对时间序列数据变化的反应速度，又体现了预测模型修匀误差的能力。 在实际应用中，值是根据时间序列的变化特性来选取的。若时间序列的波动不大，比较平稳，则应取小一些，如0.1 0.3 ；若时间序列具有迅速且明显的变动倾向，则应取大一些，如 0.6 0.9 。实质上，是一个经验数据，通过多个值进行试算比较而定，哪个值引起的预测误差小，就采用哪个。,下一期值=上一期值的实测值与上一期值的平滑值加权而得,二次指数平滑法一次指数平滑法只适用于水平型时间序列模式的预测，而不适用于呈斜坡型线性趋势历史数

27、据的预测。因为，对于明显呈斜坡型的历史数据，即使取值很大，仍会产生较大的系统误差。因此，对于此类数据变动趋势的预测，应对一次指数平滑法进行改进，可以用二次指数平滑法进行预测。 二次指数平滑法是在一次平滑的基础上，再进行一次平滑。其计算公式为：,例 ：试运用一次指数平滑法和二次指数平滑法预测下一年度 1 月份的市场需求为多少？ 解：取 0.5 ，运用指数平滑法计算后，各期预测值如表所示。,表一次、二次指数平滑预测值,1032=1040*0.5+1024*0.5 1042=1052*0.5+1032*0.5 1028=1024*0.5+1032*0.5 1091=1092*0.5+1089*0.5

28、,选定一个平滑系数 Picking a Smoothing Constant,练习题：利用下表数据运用一次指数平滑法对1981年1月污染物产生量进行预测（取=0.3，0.5 ，0.7）。并计算均方差选择使其最小的进行预测。 拟选用=0.3，=0.5，=0.7试预测。,=0.3，=0.5，=0.7时，均方误差分别为： MSE=287.1 MSE=297.43 MSE=233.36， 因此可选=0.7作为预测时的平滑常数。 1981年1月的平板玻璃月产量的预测值为：,（2）弹性系数法 P155-156 （3）回归分析预测 回归分析法是定量预测方法之一。它依据事物内部因素变化的因果关系来预测事物未来

29、的发展趋势。通过对历史资料的统计与分析，寻求变量之间相互依存的相关关系的一种数量统计方法。 回归模型中的因变量和自变量之间必须有因果关系；自变量与因变量间必须具有强相关关系，自变量间必须具有弱相关关系；自变量的预测值较准确且易得到；正确选定回归模型的形式；回归模型必须通过各种检验后才能用于预测。 由于它依据的是事物内部的发展规律，因此这种方法比较精确。,一元线性回归是指事物发展的自变量与因变量之间是单因素间的简单线性关系，它的模型可以表示为: y=a+bx 其中y是因变量，x是自变量，a是常数，b是回归系数。,多元线性回归是指一个因变量与多个自变量之间的线性关系。模型的一般型式为： y=a+b

30、1x1+b2x2+bnxn 其中，y是因变量，x1、x2、xn是自变量，a是常数，b1、b2、bn是回归系数。,回归预测法的基本步骤为： （1）进行因素分析，确定回归模型的自变量； （2）绘制散点图，构造回归模型的理论形式； （3）利用最小平方法估计模型参数，建立模型； （4）对建立的回归模型进行检验，检验的方法包括S检验和相关检验等； （5）利用检验后的回归模型进行预测。,趋势外推法 趋势外推法定义 所谓趋势外推法就是把历年积累的统计资料、历史数据，在假定其过去的发展趋势今后依然存在的前提下，测算未来的发展方向和变动程度。常用的有指数曲线、生长曲线（“S”曲线）和包络曲线。 趋势外推法原理

31、根据时间序列的长期趋势，以时间为自变量，序列指标为因变量，拟合函数方程y=f(t)，据以进行外推预测。,趋势外推法的假设 假定事物发展的过程没有跳跃式变化，一般属于渐进变化。 假定过去决定事物发展的因素也决定事物未来的发展，其条件不变或变化不大。也就是说，假定未来和过去的规律是一样的。 适用范围 趋势外推法是事物发展渐进过程的一种统计方法，适用于事物内部和外部环境都比较平稳的情况，如正处于某一生命周期中的商品、人口发展统计和生物繁殖等。,2、趋势外推法常用的模型种类 1）多项式曲线外推模型： 一次（线性）预测模型： 二次（二次抛物线）预测模型： 三次（三次抛物线）预测模型： 一般形式：,指数曲

32、线预测模型 一般形式： 修正的指数曲线预测模型：,对数曲线预测模型： 生长曲线趋势外推法： 皮尔曲线预测模型 ： 龚珀兹曲线预测模型 ：,趋势模型的选择 图形识别法： 这种方法是通过绘制散点图来进行的，即将时间序列的数据绘制成以时间t为横轴，时序观察值为纵轴的图形，观察并将其变化曲线与各类函数曲线模型的图形进行比较，以便选择较为合适的模型。,差分法： 利用差分法把数据修匀，使非平稳序列达到平稳序列。 一阶向后差分可以表示为： 二阶向后差分可以表示为：,差分法识别标准：,Excel 中可以直接用添加趋势线，选择试验，找出拟合度最好的，相关系数大的,多 项 式 曲 线 趋 势 外 推 法 二次多项

33、式曲线模型及其应用 二次多项式曲线预测模型为：,设有一组统计数据 ， ， ，令 解这个三元一次方程就可求得参数。,例 题 例 1 下表是我国1952年到1983年社会商品零售总额（按当年价格计算），分析预测我国社会商品零售总额 。,（1）对数据画折线图分析，以社会商品零售总额为y 轴，年份为x轴。,（2）从图形可以看出大致的曲线增长模式，较符合的模型有二次曲线和指数曲线模型。但无法确定哪一个模型能更好地拟合该曲线，则我们将分别对该两种模型进行参数拟合。 适用的二次曲线模型为： 适用的指数曲线模型为：,（3）进行二次曲线拟合。首先产生序列 ，然后运用普通最小二乘法对模型各参数进行估计。得到估计模

34、型为： 其中调整的 则方程 通过显著性检验，拟合效果很好。标准误差为151.7。,7、曲线拟合优度分析 实际的预测对象往往无法通过图形直观确认某种模型，而是与几种模型接近。这时，一般先初选几个模型，待对模型的拟合优度分析后再确定究竟用哪一种模型。 拟合优度指标： 评判拟合优度的好坏一般使用标准误差来作为优度好坏的指标：,投入产出分析法 含义 投入产出分析方法（简称投入产出法），是研究经济系统各个部门间表现为投入与产出的相互依存关系的经济数量分析方法。 从国民经济各产业间的联系来看，一个产业的产出就是另一个或一些产业的投入；一个产业的投入就是另一个或一些产业的产出。,投入产出分析的这种数量经济分

35、析方法，最初是由研究一国的国民经济各个产业部门间的联系发展起来的，因此而被人们称为部门联系平衡法、产业关联等。它既可以应用于分析和计量一个地区（省、市、地、县）的经济活动、一个部门（行业）的经济活动、甚至一个公司或企业的生产经营活动，也可用于研究国际经济关系（包括许多国家的世界模型）。,投入产出模型的应用范围扩大，如反映地区内和地区间投入产出关系的地区投入产出模型的研究，企业投入产出模型研究，以及由此而进一步扩展的国际贸易和世界模型；核算劳动、固定资产、投资等的投入产出模型；把环境污染及相应的处理污染的劳务纳入投入产出表的核算环境污染投入产出模型，等等。 投入产出表及其模型的编制方法和手段实现

36、自动化，已编制了完善的计算机软件 。,2、投入产出分析法的理论基础 投入产出分析是一种数量经济分析方法，它必然要以一定的经济理论为依据。关于它的理论基础，列昂惕夫（Wassily Leontief）本人说是瓦尔拉斯（Walras）的一般均衡理论。 一般均衡理论认为，国民经济由消费主体居民户、生产主体企业所构成。 一般均衡理论假定：消费者在一定的预算约束下追求效用最大；生产者追求利润最大。经济主体追求最大化的行为可以使所有市场实现供给和需求完全相等，实现价格均衡。,假定各产业的生产活动是互不影响的，即每个产业的产出由本产业的生产活动来决定，而不受其它产业生产活动的影响，国民经济的总产出等于每个产

37、业产出之和。 假定消耗系数在一定时期相对稳定。 用一个年度的数据来计算消耗系数。,4、投入产出表,（1）投入产出表的结构 投入产出表就是全面反映在一定时期（通常为一年）内，国民经济中各产业的投入来源及其产品去向的一种表。 I .本期生产且在本期生产过程中被消耗了的产品。 II .本期生产而本期不再加工最终使用的产品。 III .固定资产折旧及新创造的价值。,(2) 投入产出表的形式 实物型投入产出表 按各种产品的实物单位来进行计量的投入产出表。(表1) 价值型投入产出表 按各产业用货币计量的中间产品价值、最终产品价值、毛附加价值以及总产值构成的投入产出表。（表2）,表1 实物型投入产出表,表2

38、价值型投入产出表,（3） 投入产出表的平衡关系 横行平衡关系： 总产品（Xi） =中间产品（Xij）+ 最终产品（Yi） 可得线性方程组（1）:,或,（2）(i=1，2，n),纵列平衡关系： 总产品（Xj） =中间投入（Xji）+毛附加价值（Nj） 可得线性方程组（3）:,或,（4）(j=1，2，n),横行与纵列的平衡关系： 总产出（Xi） =总投入（Xj） 由（2）式和（4）式可得： （5） 总横行的总产值和总纵列的总产值平衡关系 即方程组（5）中的n个方程(i=1，2，n)连加起来。 即：,=,=,（6）,=,5、投入产出模型 (1)直接消耗系数 消耗系数是指生产单位产品对某一产业产品的直

39、接消耗量。如果用aij表示j产业产品对i产业产品的直接消耗系数，即生产单位j产业产品所消耗的i产业产品的数量，那么有： aij = xijXj 或 xij = aijXj （7） 相应地， j产业的固定资产折旧系数：aDj = j=1，2，n j产业的劳动报酬系数：aVj = j=1，2，n j产业的社会纯收入系数：aMj = j=1，2，n 直接消耗系数距阵（A）,（2）完全消耗系数 一种产品（j）的完全消耗是指它对某种产品(i)的直接消耗和全部间接消耗的总和；j产业产品对i产业产品的完全消耗系数就是直接消耗系数和全部间接消耗系数的总和，以bij来表示。bij = aij + （i，jl，2

40、，n）（8） bik（k = 1，2，n）所有产业对i产业的完全消耗系数； akj（k =l，2，n）j产业生产对所有产业的直接消耗系数； bikakj（k = 1，2，n）j产业生产通过直接消耗每个产业的产品而形成的对i的全部间接消耗系数。,（8）式可以用矩阵形式表示： （） 如果（）-1存在，变换则有： （）-1 （）（）-1 （）-1 （9） 式中B为完全消耗系数矩阵,6、投入产出方法的应用,结构分析 结构分析就是运用投入产出法来研究产业之间关系结构的特征及比例关系。 （1）产出结构中间需求率（直接前向关联） 在投入产出表中，从横向来看，每个产业的总产品都由中间产品和最终产品这两部分构成

41、。 总需求中，中间需求和最终需求的构成比例是反映产业技术经济特征的一个重要数据，可以用中间需求率来表示。 i产业中间需求率（li）就是i产业的中间需求 与i产业的总需求Xi之比 li= （il，2，n）,（2）投入结构中间投入率（直接后向关联） 从投入产出表的纵向来看，各个产业的总投入等于中间投入和最初投入（毛附加价值）之和。 可以用中间投入率指标反映它们之间的构成比例关系。j产业的中间投入率（lj）就是j产业的中间投入 和 j产业的总投入Xj之比。 lj （jl，2，n）,波及效果分析 波及效果分析就是利用投入产出表推算出来的参数，研究表中某些数据发生变化时对其他数据发生的影响。 这种分析主

42、要有三个方面： 当某个产业的生产活动发生变化时而对其它产业生产活动所产生的影响，或某个产业生产活动受其它产业生产活动变化的影响。 当某个或某些产业的最终需求发生变化时，对国民经济各产业所产生的影响。 当某个产业的毛附加价值发生变化时，对国民经济各产业所产生的影响。,(1)产业感应度系数和带动度（影响力）系数 一个产业的感应度是指它受其它产业影响的程度，或者说是对其它产业需求的满足程度。 一个产业的带动度（影响力）是指它对其它产业的影响程度，或者说是为其它产业创造需求的程度。 列昂惕夫逆矩阵（）横行上的数值就是反映该产业受到其它产业影响程度即感应度系数的系列，它表明其它产业最终需求的变化而使该产

43、业生产发生变化的程度。 纵列上的数值反映的是该产业最终需求的变化对其他产业的影响程度即带动度（影响力）系数系列，也就是该产业最终需求的变化而使其他产业生产发生相应变化的程度。,列昂惕夫逆矩阵中某一产业的横行系数的平均值与全部产业横行系数的平均值之比，就是该产业的感应度系数。 某产业的感应度系数 用i表示第i产业的感应度系数；n为产业数目；Cij为列昂惕夫逆矩阵（）中的元素,则： i （i1，2，n）,列昂惕夫逆矩阵中某一产业的纵列系数的平均值与全部产业横行和纵列系数的平均值之比，就是该产业的感应度系数和影响力系数。 某产业的带动度系数 用j表示第j产业的带动度（影响力）系数，则 ,1987年中

44、国产业中感应度系数和带动度系数大于1的产业,(2)产业的生产诱发系数与产业对最终需求的依赖度系数 产业的生产诱发额是指最终需求各构成项目（投资需求、消费需求、净出口）分别对各产业生产的影响程度。 列昂惕夫逆矩阵（）中某一行的数值、分别乘以按项目分类的最终需求列向量（投资列向量、消费列向量、净出口列向量），得到由每种最终需求项目所诱发的各产业的生产额，即最终需求诱发产值额。,iS第i产业由S项最终需求所诱发的产值额 ik （）矩阵中的元素 iS 第 i产业第S项最终需求额 S = 1、2、3 投资、消费、净出口三个最终需求项目,把第i产业的最终需求项目的诱发产值额除以相应的最终需求项目的合计数，

45、便可以得到各产业最终需求项目的生产诱发系数： iS= 式中：iSi产业第S种最终需求的生产诱发系数 各产业第S种最终需求的合计数 把第i产业最终需求项目的生产诱发产值额除以相应产业的总产值，就得到该产业对最终需求的依赖度系数： iS,式中：iS i产业生产对第S种最终需求项目的依赖度系数 ii产业的总产值,地区内投入产出分析 (1)地区投入产出表的基本结构 本地生产用于本地生产消费的产品，Xij 本地生产用于本地最终需求的产品，S；J 本地生产调往外地和出口的情况，E 调入（含进口）产品情况，H 调入产品在本地的使用情况，hij 调入产品满足本地最终需求情况 设备折旧D，劳动报酬V，社会纯收入

46、M,(2)地区投入产出表的平衡关系 对于第一个产业有： = 对整个地区有： + + + = + + + 化简得： + + = + +,（3）测算需要调入的各种产品量 HR（IA） 1（SJE） H就是本地区需要调入的用于生产消耗的产品向量，即调入的中间产品向量。如果已知满足本地区最终需求的调入产品向量为G，则本地区总调入产品向量为： HGR（IA）1（SJE）G （4）分析调出调入产品的结构 某产品的自给率 某产品调入依存度 某产品的调出依存度,地区间投入产出分析 (1)地区间投入产出表的基本结构,P为地区生产的i产业产品供应q地区用作最终产品的数量；,P为地区生产的i产业产品用作各个地区及全

47、国最终产品的数量之和。,p为地区生产的 i产业产品供应 q地区 j产业生产消耗的数量；,(2)地区间投入产出表的平衡关系 横行的平衡关系： 纵列的平衡关系：,(3)地区间投入产出表的应用 计算社会产品的地区构成 可以计算各个地区的产业构成 计算各地区各产业单位产值的平均生产成本 研究各种产品在地区间的流动状况,企业投入产出分析 （1）企业投入产出表的基本结构 本企业生产的产品供本企业使用的部分，它反映企业内部生产的n种产品之间的技术联系。 本企业的最终产品，它大部分用于外销。 外购产品用于本企业各种产品生产消耗的数量 各种产品应分摊的固定资产折旧、企业管理费、工资、利润税金。它反映了企业的固定

48、费用消耗和企业的新创造价值。,（2）企业投入产出表的平衡关系 横行平衡关系： 纵列平衡关系：,（3）企业投入产出表的应用 生产结构的分析 分析主体生产与辅助生产、附属生产的联系和比例 编制企业生产计划 企业生产计划调整,第四节 环境决测技术和方法,一、环境决策的含义和分类 1、含义：决策是指在面临多种方案时需要依据一定的标准，进行比较、判断、评价、最后作出决策，选择某一种方案。 2、环境决策的分类 1）按决策的层次 战略性 策略性 战术性,2）按决策性质 确定型：当决策研究问题只存在一种已知的自然状态时，称为确定性决策研究，亦称最佳决策研究或结构化决策研究。 风险型：当决策研究问题存在着两种以

49、上的自然状态，而各自然状态发生的可能性均确知时，则称为“风险性(型)决策研究”，亦称“统计性决策研究”或“随机性决策研究” 。 不确定型：当决策研究问题存在着两种以上的自然状态，而自然状态发生的可能性有的不能确知时，就称为非确定性决策研究。分两类：竞争性决策研究和风险性决策研究 。,3、环境决策的原则 系统性 信息准全和可靠性 可行性 多方案对比 二、环境决策方法 环境决策方法分类 （1）定性决策法：决策者运用社会学、心理学、行为科学的成果，根据个人的经验和判断能力，通过了解方案的性质、可行性和合理性，进行方案的选择。 领导集体决策法 专家决策法（头脑风暴、特尔菲） 主观决策法 （2）定量决策

50、法：常用的决策方法有决策树法、成本效益法、层次分析法等。,1、费用效益分析 1）含义：费用效益分析通过评价各种项目方案以及政策所产生的社会效益和消耗的社会成本，这其中也包括环境方面的效益和成本，权衡利弊，指导决策。 费用-效益法考虑的两个目标：费用目标和效果目标。 (1)在一定的费用目标下，效果目标的最大值； (2)在一定的效果目标下，费用目标的极小值 (3)效果、费用比最大。,2）费用效益分析的基本步骤 识别项目的费用和效益； 把发生在未来的费用与效益贴现为现值； 对经过贴现的费用和效益进行对比。 如何应用费用效益分析的评价指标,4）对计算出的费用和效益进行贴现,贴现：通过一定的方式把发生在

51、未来（或不同时间）的费用和效益转化为现值（present value, PV）的方式就叫贴现。,现值与终值 由于存在利息和利率，所以现在的钱与将来的钱在假定物价不变的前提下就不能等同。,你更喜欢现在的一元钱 还是将来的一元钱？,答案：现在的一元钱更值钱。 为什么一年期的元面值的票据到银行只能拿回元？ 因为元是将来的钱，是终值，而元是现在的钱，是现值。,资金的时间价值,经济活动中，资金能够随时间变化而增值。 同等数量的资金由于处于不同的时间而产生的价值差异，称为资金的时间价值 资金的时间价值表明，同样一笔资金： 作为费用，早付出比晚付出要付出得多； 作为效益，早得到比晚得到要得到得多。 因此，在

52、对厂商的经济活动进行分析时，必须消除因收支时间不同而导致的资金增值的差异，即按照一定的比率把费用和效益都折合到同一时点上的现值。,资金时间价值的内涵,资金时间价值是以利率来表示的。在商品经济条件下，利率是由以下三部分组成的： （）时间价值：即纯粹的时间价值，随着时间的变化而发生的价值增值。 （）风险价值：现在投入的资金，今后能否确保回收。 （）通货膨胀：资金会由于通货膨胀而发生贬值。 其中时间价值观念以及风险价值观念，是我们进行财务管理的重要观念，但在这里，今后如不特别提及，我们只考虑纯粹时间价值，不考虑其他两者。,贴现值的计算,未来某年的贴现值的计算,PVb效益现值；PVc费用现值； Bn、

53、Cn发生在第n年的效益、费用 r社会贴现率,累计N年的贴现值的计算,社会贴现率,社会贴现率是指资金收益率。它是从动态和国民经济全局的角度评价项目经济效益的一个重要参数，又称为社会机会成本率，其出发点是整个社会而非单个厂商的机会成本 官定利率与市场利率 官定利率是政府或中央银行确定的利率。其是国家实行宏观调控的一个重要的手段。中国人民银行确定基准利率即官定利率 市场利率是指由市场的资本供求关系所决定的利率。该利率是资金价值的真实表现。 市场利率并不一定反映不同时期收益的真实价值，在资本市场没有真正形成前，市场利率不能反映资本供求关系的变化，从而不能以市场利率代替社会贴现率。,在项目经济评估中，社

54、会贴现率的大小是由国家统一规定的，它的大小反映了从国家角度对资金的机会成本的估计。原则上它适用于各行各业。 社会贴现率是政府指导投资的一种工具，对投资的优劣比较有较大的影响。高贴现率有利于近期获利的项目，而低贴现率鼓励人们选择有较长时期效益的项目。 社会平均利润率是社会利润总额与社会实体投资总额的比率。 社会平均利润率是利率的最高限，否则企业无法盈利。 社会平均利润率与利率同方向变化。 利息率总是在社会平均利润率和零之间上下波动。,5）费用效益分析评价指标,（1）经济净现值（NPV） ：各年的净效益折算到建设起点（期初）的现值之和。,（2）经济内部收益率IRR ：项目计算期内的经济净现值累计等

55、于零时的贴现率 。,净现值的经济意义是： NPV0 项目的盈利能力达到或超过了所要求的盈利水平，是合理的，可以考虑接受项目。 NPV0 表示项目实施后，不能达到预先设定的收益率水平，但不能确定项目已亏损。项目的盈利性不能满足要求，项目不经济,项目在整个计算期内，各年净现金流量现值累计等于零时的折现率，可以理解为项目到计算期末正好将未回收的资金全部收回来的折现率是项目对贷款利率的最大承受能力。,IRR对项目进行评价的判别标准是：若IRRic，则认为项目在经济效果上是可以接受的。若IRRic，则认为项目在经济效果上应予以拒绝。 如果计算出一个项目的内部收益率等于15，而项目投资的成本10，那么，这

56、个项目在财务上即有吸引力；如果项目投资的成本18，那么，这个项目在财务上就没有吸引力。,（3）经济净现值率：是项目净现值与全部投资现值之比。,习题：某项目基准贴现率ic=10%，历年的现金流量如表试计算项目净现值，并判断项目是否可行？,答：从表中计算可得：该项目累计净现值为：NPV=243.4 （万元）0 ，项目可行。,3、层次分析法,1)层次分析法原理 把复杂的问题按照主次或支配关系分组形成有序的递阶层次结构，根据一定的判断准则就每一层的相对重要性给予定量表示，即利用数学方法确定表达每一层中所有元素的相对重要性，根据综合权重按最大权重原则确定最优方案。最后通过排序结果分析来解决问题。 它将复

57、杂系统的评价思维过程数学化、系统化。 2)特点：所需的信息较少，但要求决策者对决策问题的本质、要素和相互之间的逻辑关系十分清楚,层次分析法的基本步骤,1）建立层次分析结构模型,深入分析实际问题，将有关因素自上而下分层（目标准则或指标方案或对象），上层受下层影响，而层内各因素基本上相对独立。,2）构造成对比较阵,用成对比较法和19尺度，构造各层对上一层每一因素的成对比较阵。,3）计算权向量并作一致性检验,对每一成对比较阵计算最大特征根和特征向量，作一致性检验，若通过，则特征向量为权向量。,4）计算组合权向量（作组合一致性检验*）,组合权向量可作为决策的定量依据。,目标层,O(选择旅游地),准则层

58、,方案层,例1 选择旅游地,如何在3个目的地中按照景色、费用、居住条件等因素选择.,“选择旅游地”思维过程的归纳,将决策问题分为3个层次： 目标层O，准则层C，方案层P；每层有若干元素， 各层元素间的关系用相连的直线表示。,通过相互比较确定各准则对目标的权重；各方案对每一准则的权重。,将上述两组权重进行综合，确定各方案对目标的权重。,层次分析法将定性分析与定量分析结合起来完成以上步骤，给出决策问题的定量结果。,2 4 6 8,构造二二比较矩阵，比较尺度aij 便于定性到定量的转化：,心理学家认为成对比较的因素不宜超过9个,成对比较阵和权向量,元素之间两两对比，对比采用相对尺度,设要比较各准则C1,C2, , Cn对目标O的重要性,A成对比较阵,A是正互反阵,要由A确定C1, , Cn对O的权向量,选择旅游地,判断各准则对目标的权重,成对比较的不一致情况,允许不一致，但要确定不一致的允许范围,考察完全一致的情况,成对比较阵,判断矩阵A具有如下特征： aii = 1 aji = 1/ aij aij = aik/ajk (i,j,k=1,2,.n),判断矩阵中的aij是根据资料数据、专家的意见和系统分析人员的经验经过反复研究后确定。应用层