基于云GM（1，1）模型的企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測研究

胡賢清

深圳市華昊信息技術(shù)有限公司，廣東 深圳 518034

基于云GM（1，1）模型的企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測研究

胡賢清

深圳市華昊信息技術(shù)有限公司，廣東 深圳 518034

云GM（1，1）模型是一款以單序列微積分為基本原理的預(yù)測模型，在其具體應(yīng)用過程中能夠?qū)τ邢薜挠绊憲l件下對具體的單指標現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢進行預(yù)判。近年來，隨著云計算的發(fā)展和云數(shù)據(jù)的大規(guī)模應(yīng)用，越來越多的企業(yè)為了追求經(jīng)濟利益以及更大的抗風(fēng)險能力，在業(yè)務(wù)拓展方面存在一定的突破。在此種背景下，引入適宜的方式對其主營業(yè)務(wù)收益進行預(yù)判，具有積極的意義。

云GM（1；1）；主營業(yè)務(wù)；收入；預(yù)測分析

引言

GM（1，1）模型是經(jīng)濟市場活動中對于企業(yè)單指標進行評價及預(yù)判的有效手段，而基于云計算以及云數(shù)據(jù)作為基本支撐的云GM（1，1）模型則在現(xiàn)階段的具體應(yīng)用中更具優(yōu)勢。具體而言其表現(xiàn)為如下兩方面特點：一方面是其基本原理以及計算法則與傳統(tǒng)GM模型相同，因此其預(yù)測的準確性也客觀上繼承了該模型的相關(guān)特征。從現(xiàn)有的研究現(xiàn)狀中來看，綜合預(yù)測有效比例接近80%，是一種有效的預(yù)測體系與方法；另一方面，云 GM模型的計算統(tǒng)籌能力來源于云計算系統(tǒng)，在龐大的數(shù)據(jù)資源以及具有跟蹤效果的持續(xù)性支持下，基于模糊評價的自我反饋與學(xué)習(xí)系統(tǒng)得意實現(xiàn)，能夠針對評價結(jié)果的偏差進行有效的參數(shù)修訂，并像其他預(yù)測體系進行推廣，最終形成更具有說服力以及準確性的預(yù)測結(jié)果[1]。

1 云模型的計算及相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取

根據(jù)相關(guān)的理論基礎(chǔ)與研究現(xiàn)狀，云GM模型與GM模型在構(gòu)建過程中相同，其基礎(chǔ)運算邏輯如下：

即中間參數(shù)量b的取值為變量x的0階導(dǎo)數(shù)的平均導(dǎo)數(shù)與該指標下的賦值參數(shù)乘積之和。

上述模型能夠?qū)崿F(xiàn)兩方面功能，一方面是公式中的參數(shù) a可以根據(jù)云計算系統(tǒng)所帶來的學(xué)習(xí)與修訂體系進行不斷的校正，進而提供更為接近真實值的參數(shù)范圍；另一方面則是通過云數(shù)據(jù)的方式獲取相應(yīng)目標的綜合指標體系，即能夠?qū)崿F(xiàn)對相關(guān)企業(yè)的主營業(yè)務(wù)判斷，更能夠針對其主營業(yè)的市場變化情況產(chǎn)生一定的預(yù)測[2]。

在實際的應(yīng)用過程中云GM（1，1） 模型主要分為了兩個部分。其一是針對多項經(jīng)營指標對主營業(yè)務(wù)進行篩選。具體的篩選原則分為三項標準：一是經(jīng)營時間相對較長，就一般情況而言主營業(yè)務(wù)往往是企業(yè)開展的首選業(yè)務(wù)，故而其營業(yè)時間必然要相較于其他業(yè)務(wù)而言較長；二是經(jīng)營規(guī)模相對較大，主營業(yè)務(wù)雖然并不一定是收益率即盈利規(guī)模最大的項目，但是就經(jīng)營業(yè)務(wù)規(guī)模而言一定是企業(yè)相對較大的；三是企業(yè)投入的精力與成本最高，企業(yè)的主營業(yè)務(wù)是企業(yè)發(fā)展與可持續(xù)戰(zhàn)略的根本，故而絕大部分企業(yè)在主營業(yè)務(wù)中的市場拓展與投入均處于較高水平。基于上述的三點，其中滿足上述三個特點中的2～3條則可以認證為是企業(yè)的主營業(yè)務(wù)。

該模型的另一個功能則是對目標企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入進行預(yù)測。值得我們注意的是所謂的收入預(yù)測主要是在時間序列的基礎(chǔ)上對其全額營業(yè)額的預(yù)測，而非利潤。而在此背景下通過模型的預(yù)判能夠為后續(xù)的投資以及企業(yè)運營提供必要基礎(chǔ)與支撐。

2 基于GM模型的企業(yè)收入預(yù)測

通過上文的研究，我們基本理清了云GM（1，1）模型的應(yīng)用原理及其應(yīng)用過程，為了進一步認證此種模式在實際預(yù)測中的有效性，本文隨機選取了13家上市公司信息披露數(shù)據(jù)（2012—2015年）作為基本的云數(shù)據(jù)來源，對其進行實證研究，并以2016年作為預(yù)測基準，對比企業(yè)實際經(jīng)濟指標與預(yù)測指標之間的差異性，以此來表征預(yù)測體系的有效性，具體結(jié)果如下：

（1）在主營業(yè)務(wù)判斷方面

本文通過隨機選取的 13家企業(yè)進行了模糊判斷，以上文討論的基本標準作為篩選條件獲得了相關(guān)企業(yè)的主營業(yè)務(wù)列表，并以人工確定的方式來加以認證。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)云GM（1，1）在13個企業(yè)主營業(yè)務(wù)判斷結(jié)果的認證中全部命中，該項目預(yù)測準確性為100%，其中通過預(yù)測標準分析我們發(fā)現(xiàn)，其中有10家企業(yè)的主營業(yè)務(wù)滿足3項指標，3家企業(yè)主營業(yè)務(wù)滿足2項指標。這說明無論是參數(shù)設(shè)置還是相關(guān)的模型應(yīng)用均對于該領(lǐng)域問題的預(yù)測具有一定的有效性。

（2）在主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測方面

在確定了上文所選取的 13家企業(yè)主營業(yè)務(wù)之后，該模型對相關(guān)業(yè)務(wù)收入進行了預(yù)測，其預(yù)測過程分為如下幾個步驟：首先，對預(yù)測指標進行模糊評價計算，通過云數(shù)據(jù)（本文為研究方便僅選取了企業(yè)信息披露中的相關(guān)數(shù)據(jù)）的方式篩選出與營業(yè)收入直接關(guān)聯(lián)的相關(guān)指標（以關(guān)聯(lián)度不低于80%為具體闕值）；其次，采用自2011—2015年數(shù)據(jù)為基本預(yù)測數(shù)據(jù)來源，進行“二拖一”預(yù)測方式進行逐年推進，即采用 2011與2012年數(shù)據(jù)對2013年營業(yè)收入進行預(yù)測，并利用2013年實際值進行修訂，后利用2012與2013年數(shù)據(jù)對2014年相關(guān)指標進行預(yù)測，并采用2014年實際值進行修訂。以此類推直至完成2016年相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)構(gòu)的輸出后結(jié)束。此種預(yù)算模式能夠在不斷的修訂過程中提高其預(yù)測準確率。從實際的預(yù)測效果來看，綜合準確率（13家平均值）由最初的70%左右，呈現(xiàn)出逐年提升的趨勢。截至2016年，12家主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測結(jié)果與實際值的平均準確率為83.79%，高于業(yè)內(nèi)的預(yù)測準確性平均值。其中某一企業(yè)由于在2016年部分生產(chǎn)基地出現(xiàn)重大環(huán)境違法事件，故而主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測值遠超實際值。這也進一步說明任何預(yù)測系統(tǒng)對于此類突發(fā)市場變化的預(yù)測能力均無法形成有效的預(yù)測。

3 總結(jié)

本文對于云系統(tǒng)整合GM（1，1）灰度預(yù)測模型的方式對相關(guān)問題開展研究。在具體的研究過程中首先對其預(yù)測原理及其過程進行探討；其次，根據(jù)具體的企業(yè)實證研究對其預(yù)測結(jié)果的精密度進行討論。希望通過本文的研究能夠為今后的相關(guān)與計算體系發(fā)展提供必要的理論基礎(chǔ)與實踐指導(dǎo)。

[1]董克，呂文元.基于三次B′ezier基函數(shù)插值的GM（1，1）模型背景值優(yōu)化研究[J].數(shù)學(xué)雜志，2016（3）：1-7.

[2]資道根.基于灰色GM（1，1）模型的跨境電子商務(wù)發(fā)展前景預(yù)測分析[J].數(shù)學(xué)的實踐與認識，2015（1）：96-105.

Research on enterprise’s main business revenue forecast based on cloud GM（1，1）model

Hu Xianqing
Shenzhen Hua Hao Information Technology Co., Ltd., Guangdong Shenzhen 518034

Cloud GM （1，1） model is a single sequence of calculus as a basic principle of prediction model，can affect the limited conditions of single index of current situation and development trend of specific anticipation in the specific application process.In recent years, with the development of cloud computing and the large-scale application of cloud data, more and more enterprises in order to pursue economic benefits and greater ability to resist risks, there is a breakthrough in business development.In this context, it is of great significance to introduce appropriate ways to predict the main business income.

cloud GM（1；1）; main business; revenue; forecast analysis

F810.42；F224

A

1009-6434（2017）3-0141-02