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大数据下的东北经济目录问题背景1用系统工程方法分析问题——构造ISM模型2总结3问题背景1东北三省近年发展现状问题分析自2015年以来，中国经济增长出现了大的区域分化，尽管所有经济版块因“三期叠加”增长都有所放缓，但东北经济增速下滑速度之大还是引起了外界关注。年初，《经济学人》杂志以一篇题为《东北经济再度告急》的文章描绘了东北经济现状。在文章的分析中认为低迷的工业生产是东北地区经济增速下滑的最主要原因。根据国家统计局的数据显示，东北地区的工业产出增幅早在2013年已经明显地低于全国平均水平，而到了2014年则出现了“失速”的状态。东北三省近年发展现状问题分析长期以来，东北都是中国工业化水平较高的地区。中国社科院《中国工业化进程报告》显示，1995年东北地区的工业化进程就在全国七大区域(东三省、环渤海、长三角、珠三角、中部六省、大西北、大西南)中排名第二位。但从动态变化看，“九五”(1996~2000)和“十五”(2001~2005)期间，东北三省的工业化相对优势不断丧失，甚至变为相对劣势，到了2005年，东北三省工业化程度已经低于全国平均水平了。东北三省近年发展现状问题分析由图一可以看出在2014年，东北三省经济突然“跌倒”。东北三省全部跌入全国倒数五位，被媒体形容为“经济塌陷区”。曾经的经济重镇似乎在经济转型过程中迷失了方向。而从经济总量来看也是如此，改革开放后，东北三省在我国经济版图中的地位持续下降，以GDP所占份额计，已从1978年的13.34%下降到2014年的9.03%。2014年，东北三省的GDP之和(57469.77亿元)仍小于山东省(59426.59亿元)和广东省(67792.24亿元)。东北三省GDP增长率东北三省占全国GDP比重东北三省近年发展现状问题分析东北经济所面临的问题，除了产业结构、经济政策等原因人口问题也是一个不可忽视的方面。根据2010年全国第六次人口普查数据，辽宁、吉林和黑龙江3省共流出人口400余万，减去流入的人口，东北地区人口净流出180万。2000年全国第五次人口普查时，东北地区人口净流入36万。辽宁：2013年人口自然增长率为-0.03‰（到2013年，已经是连续3年人口负增长），黑龙江：2013年人口自然增长率0.8‰，吉林：2013年人口自然增长率为0.32‰。越来越多的迹象表明，东北人口在加速减少，并已严重影响到其经济复苏，东北人口危机的警报已经拉响！振兴东北所作出的一系列措施问题分析第一，国企改革概念股在“先行先试”下，东北地区将成为地方国企改革的热点区域，而位于东北的央企也成为第二批央企改革试点企业的热门候选，具体标的包括：长春一东、中国一重、国电电力、一汽轿车、抚顺特钢、沈阳机床、金杯汽车、哈药股份、辽宁成大等；第二，农垦改革以及农业概念股农垦改革于今年被首次写入中央一号文件，且习近平总书记在调研吉林时也多次提到，注重粮食安全，具体标的包括：北大荒、万向德农、禾丰牧业、吉林森工；第三，传统工业领域龙头在东北振兴以及“中国制造2025”战略的引导下，东北老工业基地有望重新焕发活力，相关标的主要包括：长春一东、一汽轿车、沈阳机床、大连重工、哈空调等。基于ISM用时间预测函数来分析经济的走向21系统工程的主要技术与方法用系统工程方法处理问题主要技术ISM模型化与仿真技术与方法优化方法与技术预测技术与方法评价技术与方法决策技术与方法实现经济发展的稳步发展是一个多功能、多目标、多层次的复杂的系统工程，因此，我们要应用系统工程的原理和方法，在经过系统分析，确定系统功能和系统控制目标的基础上，进行包括产业结构、经济策略、国家政策等在内的优化方案的研究。2经济发展的解释结构模型解释结构模型法（InterpretativeStructuralModelingMethod,简称ISM方法）是现代系统工程中广泛应用的一种分析方法，是结构模型化技术的一种。（1）它是将复杂的系统分解为若干子系统要素，利用人们的实践经验和知识以及计算机的帮助，最终构成一个多级递阶的结构模型。（2）此模型以定性分析为主，属于结构模型，可以把模糊不清的思想、看法转化为直观的具有良好结构关系的模型。（3）特别适用于变量众多、关系复杂而结构不清晰的系统分析中，也可用于方案的排序等。它的应用面十分广泛，从能源问题等国际性问题到地区经济开发、企事业甚至个人范围的问题等。用系统工程方法处理问题2经济发展的解释结构模型解释结构模型法（InterpretativeStructuralModelingMethod,简称ISM方法）用系统工程方法处理问题经济发展的解释结构模型3以黑龙江为例采用时间预测函数对的经济发展进行预测用系统工程方法处理问题（1）黑龙江GDP趋势图3以黑龙江为例采用时间预测函数对的经济发展进行预测用系统工程方法处理问题MATLAB中用于时间序列的函数主要有：(1)armax函数对模型进行参数估计ARMAX函数的格式为:sys=armax(data,[nanbncnk])sys=armax(data,[nanbncnk],Name,Value)(2)aic函数在模型定阶时确定模型的阶aic函数的功能为：计算模型的aic函数值aic函数的格式为：am=aic(model)am=aic(model1,model2,...)(3)resid和predict函数对模型进行验证和预测。predict函数的功能为：根据建立的模型和原始数据进行预测输出；resid函数的功能为：通过计算序列的残差向量并进行相关分析；predict函数格式：yp=predict(sys,data,K)yp=predict(sys,data,K,opt)[yp,x0e,sys_pred]=predict(sys,data,K,___)resid函数的格式：resid(m,data)resid(m,data,Type)resid(m,data,Type,M)e=resid(m,data);3以黑龙江为例采用时间预测函数对的经济发展进行预测用系统工程方法处理问题（3）模型的定阶以上是运行结果，同时计算不同阶的ARMA模型的FPE（finalpredictionerror，最终预测误差），得到ARMA(0,2)模型中FPE=0.0102，此时的FPE值最小，根据FPE原则，可以选用该模型。3以黑龙江为例采用时间预测函数对的经济发展进行预测用系统工程方法处理问题（4）使用博克斯的方法对预测的结果进行检验博克斯检验中h=0，p值为0.8440，远高于0.05，即该模型拟合显著，说明ARMA(0,2)模型合理，可以使用该模型对黑龙江省GDP进行预测。3以黑龙江为例采用时间预测函数对的经济发展进行预测用系统工程方法处理问题（5）对2016年黑龙江省GDP进行预测2015年黑龙江省GDP预测值15073.675（亿）2015年黑龙江省GDP实际值15083（亿）预测误差0.06%根据上述得到的数学模型对2016年进行预测，结果为15625（亿）年增长率为3.4%2015年中国GDP增长率为6.9%，而2016年中国前三季度GDP增长率为6.7%得出结论3最后结论实现经济与环境的“双赢”根据时间预测函数的预测，以黑龙江省的GDP做出预测，可以看出，虽然GDP依然呈上升趋势，但与其他省份相比而言幅度依然较小，增速较慢，与国家整体增长率相比相差依然很大。因此虽然经济存在增长，但想要改善当面的发展局面，仍然需做出产业结构上的调整，国家来给与一定政策上扶持，以及减少人员外流。来逐步提高经济发展水平。感谢您的聆听！