盛文,鄒建成,袁雪華,安柯
(北京安泰科信息股份有限公司,北京 100814)
根據(jù)國家統(tǒng)計局資料,提取2000-2018年宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù):國內生產(chǎn)總值GDP、廣義貨幣供應量M2、全社會固定資產(chǎn)投資額、工業(yè)增加值、有色金屬冶煉與壓延加工主營收入、建筑業(yè)GDP等數(shù)據(jù);根據(jù)WIND數(shù)據(jù),取2000-2018年銅材、鋁材產(chǎn)量數(shù)據(jù);根據(jù)國家能源局公布信息,取2003-2018年全國電網(wǎng)投資規(guī)模數(shù)據(jù)(國家電網(wǎng)預2002年12月成立);以及根據(jù)相關公開統(tǒng)計數(shù)據(jù)資料,取2000-2018年空調、汽車產(chǎn)量等行業(yè)數(shù)據(jù)進行組合分析,對相關性及顯著性進行用Pearson函數(shù)和Correl函數(shù)進行分析。
相關性分析是指對兩個或多個具備相關性的變量元素進行分析,從而衡量兩個變量因素的相關密切程度。相關性元素之間需要存在一定的聯(lián)系或者概率才可進行相關性分析。
相關系數(shù)通常是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算出來的。由于樣本是隨機性的,相關系數(shù)是一個隨機變量,其取值具有一定的偶然性。
依次將有色金屬冶煉與壓延加工主營收入和GDP總值、M2增加值、全社會固定資產(chǎn)投資、工業(yè)增加值數(shù)據(jù)做相關性分析。
(1)相關性分析:
從相關性分析的結果看出,有色金屬冶煉與壓延主營收入和GDP之間的相關系數(shù)為0.975;表明二者之間存在高度正相關。雙側顯著性值為0.000<0.01,表明在0.01的顯著性水平上否定了兩者間的不相關假設。
同理,有色金屬冶煉與壓延主營收入和M2增量、工業(yè)增加值、全社會固定資產(chǎn)投資額之間的相關系數(shù)為0.965、0.980.、0980,且雙側顯著性值均為0.000<0.01;表明在0.01的顯著性水平上均否定了兩者間的不相關假設。
(2)偏相關分析:
在計算相關性時,只需要考慮兩個變量的觀測數(shù)據(jù),并不用考慮其他變量對這兩個變量可能產(chǎn)生的影響。然而,在多變量的情況下,變量之間的相關關系復雜;因此多元相關分析除了要利用簡單相關系數(shù)外,還要計算偏相關系數(shù)。
國內生產(chǎn)總值與M2偏相關系數(shù)為0.949,說明兩者高度正相關;M2與全社會固定資產(chǎn)投資 偏相關系數(shù)為0.956,說明兩者高度正相關;“全社會固定資產(chǎn)投資”與“工業(yè)增加值”偏向關系數(shù)為 0.500,且顯著性P值為0.035>0.01;結合偏相關系數(shù)可知,有色金屬冶煉與壓延主營收入相關性最高的為全社會固定資產(chǎn)投資。
表1 選取的有色行業(yè)、宏觀經(jīng)濟、下游行業(yè)數(shù)據(jù)表 單位:百億元、萬臺
表2 選取的有色行業(yè)數(shù)據(jù)與宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)相關性、偏相關表
(1)相關性分析:
銅材產(chǎn)量與GDP總值、M2增加值、全社會固定資產(chǎn)投資、工業(yè)增加值、電網(wǎng)投資規(guī)模、空調產(chǎn)量之間的相關性系數(shù)分別為0.989、0.986、0.993、0.981、0.962、0.963,高度正相關。
(2)偏相關分析:
銅材產(chǎn)量偏相關度較高的為全社會固定資產(chǎn)投資、電網(wǎng)投資規(guī)模、GDP總值,分別為0.777、0.475、0.342。
根據(jù)顯著性檢驗,全社會固定資產(chǎn)投資P值為0.005<0.01,結合偏相關系數(shù)可知,銅材產(chǎn)量與全社會固定資產(chǎn)投資相關性最高。
(1)相關性分析:
鋁材產(chǎn)量與GDP總值、M2增加值、全社會固定資產(chǎn)投資、工業(yè)增加值、建筑業(yè)GDP、汽車產(chǎn)量之間的相關性系數(shù)分別為0.968、0.971、0.988、0.956、0.968、0.973,高度正相關。
(2)偏相關分析:
鋁材產(chǎn)量與GDP總值、M2增加值、全社會固定資產(chǎn)投資、工業(yè)增加值、建筑業(yè)GDP值、汽車產(chǎn)量的偏相關性分別為0.026、-0.035、0.156、-0.024、-0.033、0.049。
根據(jù)顯著性檢驗,全社會固定資產(chǎn)投資P值為0.005<0.01,根據(jù)偏相關系數(shù)現(xiàn)實結果,鋁材產(chǎn)量與選取的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)偏相關性較低。
由于有色金屬行業(yè)是周期性行業(yè),其受宏觀經(jīng)濟影響較大,傳統(tǒng)上認為一些關系國家安全和國民經(jīng)濟命脈的行業(yè),周期性行業(yè)本身就有根據(jù)經(jīng)濟周期進行輪回的特征,而我國經(jīng)濟更明顯受到投資拉動的影響。同時,當有色金屬的價格處于長期上漲趨勢的時候,那么相關的有色金屬的上市公司的業(yè)績就一定比較好,而當有色金屬的價格長期處于下跌趨勢的時候,那么相關有色金屬的上市公司的業(yè)績就會受到很大的影響。在周期性行業(yè)中,對有色金屬行業(yè)的相關因素進行研究,包括宏觀經(jīng)濟、上下游企業(yè)等。
(1)時間序列模型
時間序列模型表示隨時間變化的y之間的相互依賴性與相關性,適用于預測未來一段時間內y的變化情況。常用時間序列模型:自回歸(AR)模型——(適用于周期性,也適用于周期遞增)、移動平均(MA)模型、自回歸移動平均模型(ARMA)模型——(分析平穩(wěn)非白噪聲序列)、自回歸積分滑動平均(ARIMA)模型——(非平穩(wěn)時間序列)。
(2)ARIMA模型對2019年有色金屬冶煉與壓延主營收入、銅材、鋁材產(chǎn)量進行預測
表3 模型對2019年主營收入、銅材產(chǎn)量、鋁材產(chǎn)量預測表
(3)再用2018年數(shù)據(jù)對模型擬合度進行檢驗:
根據(jù)已創(chuàng)建的模型,分別將2000-2017年有色金屬冶煉與壓延加工主營收入、銅材產(chǎn)量、鋁材產(chǎn)量數(shù)據(jù)代入模型,預測出一組2018年數(shù)據(jù);由于2018年實際值已知,將2018年預測值與實際值進行對比,計算相對誤差大小,暫不考慮模型預測中原材料價格波動、政策原因、自然原因等因素影響。
表4 2018年預測值與實際值對比 單位:億元、萬噸
由結果可知:2018年主營收入、銅材產(chǎn)量、鋁材產(chǎn)量預測值與實際值的誤差分別為-3.77%、-0.71%、-5.32%;2019年預測數(shù)據(jù)的變動存在著相同趨勢性、周期性、隨機性情況下,預測數(shù)據(jù)擬合度高。
回歸模型表示因變量y(目標)與自變量x(預測因子)之間的相關性,即一個或多個自變量對一個因變量的影響程度,適合于給定新的x來預測y的情形。
由表2數(shù)據(jù)可知,“有色金屬冶煉與壓延加工主營收入”與“全社會固定資產(chǎn)投資”相關性高,而“全社會固定資產(chǎn)投資”與“GDP總值”相關性高。
根據(jù)GDP增速根據(jù)公式計算2019年GDP總值。國家統(tǒng)計局、國務院發(fā)展研究中心對2019年給出的預測數(shù)據(jù):實際GDP增長率為6.30%,CPI為2.2%,PPI為3.6%,估算名義GDP為9.38%,推出2019年GDP規(guī)模為984757億元。計算公式:實際GDP增長率=[(1+名義GDP增長率)÷(1+本地平均物價指數(shù)升幅)×100%]-1。
由“GDP名義增長率”,預測2019年有色金屬冶煉與壓延加工主營收入、銅材產(chǎn)量、鋁材產(chǎn)量。
結合表2中GDP產(chǎn)值與有色金屬冶煉與加工主營收入、銅材產(chǎn)量、鋁材產(chǎn)量的相關性。將GDP產(chǎn)值作為自變量,將有色金屬冶煉與壓延加工主營收入、銅材產(chǎn)量、鋁材產(chǎn)量的作為因變量,分別做出GDP產(chǎn)值與有色金屬冶煉與壓延加工主營收入、GDP產(chǎn)值與銅材產(chǎn)量、GDP產(chǎn)值與鋁材產(chǎn)量三組趨勢線函數(shù);同時考察趨勢線函數(shù)的對已知自變量、因變量的擬合程度。
(1)有色冶煉與壓延主營收入與GDP y=-6E-08x2+0.1374x-15190
(2)銅材產(chǎn)量與GDP y=-9E-10x2+0.0029x-61.859
(3)鋁材產(chǎn)量與GDP y=-3E-09x2+0.0103x-1173.2
由三組趨勢線函數(shù)的R方可知,擬合程度指標分別為0.9749、0.9847、0.9381,趨勢函數(shù)對自變量、因變量的擬合程度高,將預測的2019年GDP作為自變量代入函數(shù),根據(jù)函數(shù)式得出因變量結果:
表5 選取有色金屬行業(yè)數(shù)據(jù)預測值 單位:億元、萬噸
選取有色金屬行業(yè)與宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)相關性:
(1)有色金屬冶煉與壓延加工主營收入與GDP、M2、全社會固定資產(chǎn)投資、工業(yè)增加值之間的相關性系數(shù)分別為0.975、0.965、0.980、0.980,高度正相關。
(2)銅材產(chǎn)量與GDP、M2、全社會固定資產(chǎn)投資、工業(yè)增加值、電網(wǎng)投資規(guī)模、空調產(chǎn)量之間的相關性系數(shù)分別為0.989、0.986、0.993、0.981、0.962、0.963,高度正相關。
(3)鋁材產(chǎn)量與GDP總值、M2增加值、全社會固定資產(chǎn)投資、工業(yè)增加值、建筑業(yè)GDP、汽車產(chǎn)量之間的相關性系數(shù)分別為0.968、0.971、0.988、0.956、0.968、0.973,高度正相關。
在做模型預測時,也可選取其他宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù),如:工業(yè)企業(yè)利潤、貨幣總量、社會融資總量、貨物進出口、分行業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資、社會零售總額等進行分析。同時可適當分配各數(shù)據(jù)對行業(yè)的影響權重,研究經(jīng)濟數(shù)據(jù)間的相互關系。