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摘要:
四川省轄區總面積位居全國第五位,農業用地占比相對其他省份教大,所以在城鎮化過程中,對土地進行經濟收益預測評價是促進協調發展的重要需求。本文以糧食種植的數據為例,采取灰色馬爾科夫法進行評價,得到綜合評價結果,運用這種方式得到評價結果對四川省城鎮化過程具有一定的借鑒意義,根據預測評價結果指導四川省土地的開發方式,降低城鎮化過程中的經濟效益損失。
關鍵詞:
城鎮化;評估預測;灰色馬爾科夫
1.引言
四川省的總面積為72917.45萬畝,占全國土地總面積的5.06%,位居全國第五。其中占全省面積8.2%的耕地面積為5988.8萬畝。豐富的土地資源代表農業經濟為四川省的經濟水平提供著巨大的助力,所以城鎮化過程中要合理配置土地資源,既要打造智慧化城市、推進城鎮化發展,也要考慮土地資源的效益最大化,加快發展現代農業。在決定土地開發方式之前,對現有土地發展模式進行客觀的經濟效益評價,可以指導四川省城鎮化建設過程。四川省的農業經濟中以農產品貢獻最多,城鎮化過程中針對農產品用地要進行全方位的分析,可以避免額外的經濟效益損失。采取合理的評估方式,對不同發展模式的土地進行估值和預測,不僅可以解決上述問題,同時也可以指導農林漁牧協調發展,打造農業優勢。灰色預測和馬爾科夫模型兩種方法的結合根據后者的無后效性和平穩過程,彌補灰色預測過程中因數據少和沒法反映波動較大的情況。
2.灰色馬爾科夫模型構建
2.1灰色預測模型GM灰色預測中的GM模型主要是在系統特征不明確的情況下用主要變量對系統的發展趨勢進行預測,其實際內涵是把規律不明確的隨即過程看作灰色系統概念內的變化過程,選取的主要變量即為灰色系統的灰變量?;疑A測模型中最為常用的是GM(1,1)。
2.2構建灰色馬爾科夫模型首先進行狀態劃分。由于馬爾可夫鏈當前狀態對后續狀態不產生影響的特點,通過狀態的不同將數據序列劃分不同狀態,本文是以灰色預測模型預測值與實際值比值作為馬爾科夫鏈狀態劃分的依據。
3.灰色馬爾科夫模型的應用
3.1灰色預測應用現以四川省播種糧食土地為例進行土地價值評估,數據如表1所示:首先對單位面積的產量的數據進行處理。設數列x(0)=(4.435,4.702,4.890,4.981,5.036,5.115,5.128,5.235),根據級比定義得級比數列為(0.9432,0.9616,0.9817,0.9891,0.9846,0.9975,0.9796),落在可容覆蓋內,符合灰色預測模型要求。其次利用MATLAB的算法對數列進行一次累加生成和模型求解,結果為:y=302.981•e(0.0156536•t)-298.546。預測2013年以后的五年的結果:(5.3336,5.4178,5.5032,5.5901,5.6783)。模型檢驗結果殘差檢驗epsilon(k)0.1,相對誤差和級比偏差值檢驗均在可控范圍。整合以上結果并算出實際值和擬合值的比值結果以進行馬爾科夫模型的狀態劃分,結果如表2:
3.2馬爾科夫模型應用首先根據GM(1,1)模型擬合的糧食播種單位面積的產量的實際值和擬合值的比值,以(0.9840.994)、(0.9941.004)、(1.0041.014)三個區間劃分狀態E1,E2,E3,則2007年和2012年為狀態E1,2006年和2013年屬于狀態E2,其余年份均為狀態E3。以2006年的比值狀態為起點狀態,統計轉移到截至2013年個狀態的頻率,從而建立狀態轉移概率矩陣。按照狀態劃分的結果和馬爾科夫運算過程得出修正后的四川省2013年以后五年的單位產量及所處狀態。
4.結論
根據對灰色預測和馬爾科夫鏈的研究,可以得知結合灰色預測和馬爾科夫鏈得到的結果和實際動態情況更加接近,使得預測的精確度和可操作性都有較大的提高。而且灰色馬爾科夫的研究已經在企業經濟狀況預測評估、交通狀況預測、微觀層次變化預測等方向取得了較好的成果,也在一定程度上肯定了該方法在預測評估中的實際效果。在城鎮化過程中針對土地資源進行預測評價即要求結果客觀可操作,有要求能反映動態變化過程?;疑R爾科夫模型正好符合對土地資源評估的要求,所以把灰色馬爾科夫模型引入到城鎮化過程中對土地資源進行預測評估可以保證結果的合理性,并基于灰色系統的理念充分考慮動態發展過程的各種影響因素,比如土地資產結構、歷史產量、發展前景等要素,這是一般的回歸分析預測做不到的。
在此方法的基礎上可以通過收集種植土地上各種作物的產量占比和不同作物的價位,使預測評估的結果反映為直觀的經濟效益指標。同時將當前土地的發展方式進行經濟效益評估結果和將要發展方式的經濟效益評估結果對比,對城鎮化過程中土地的開發進行技術上的指導。其次可以在得出土地發展模式價值的基礎上有效指導土地資源合理配置,優化農牧漁林布局,從而提高農業經濟。
參考文獻:
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作者:楊亞洲 李鵬沖 單位:成都理工大學