2010全國數(shù)學(xué)建模大賽二等獎(jiǎng)B從旅游業(yè)上看上海世博會(huì)的影響力解析

1、1從旅游業(yè)上看上海世博會(huì)的影響力摘要本文主要研究了2010年上海世博會(huì)對旅游業(yè)的影響力。世博會(huì)對各行業(yè)都產(chǎn)生一 定的影響，如何評估上海世博會(huì)帶來的影響力，已成為一個(gè)備受關(guān)注的熱點(diǎn)問題。模型建立前，通過1991-2002年數(shù)據(jù)預(yù)測得到2003-2009年的第一、第二和第三產(chǎn) 業(yè)的擬合值，再與實(shí)際值作圖比較，發(fā)現(xiàn)世博對第三產(chǎn)業(yè)的影響最大。在第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)進(jìn) 一步分析決定選擇旅游業(yè)作為討論對象，建模分析世博會(huì)對旅游業(yè)的影響。對于模型一，我們研究了世博會(huì)對旅游業(yè)的縱向影響（舉辦和不舉辦世博會(huì)對比）。 因?yàn)槭啦?huì)于2002年申辦成功，故利用1980-2002年上海對旅游業(yè)投資額的數(shù)據(jù)，建 立ARM/模型得到

2、2003-2009年如果不舉辦世博會(huì)投資額的預(yù)測值，并與實(shí)際值進(jìn)行比 較。然后，根據(jù)凱恩斯的乘數(shù)效應(yīng)理論，進(jìn)行回歸，得到旅游投入和旅游業(yè)收益函數(shù)關(guān) 系式。通過求解，得到有世博會(huì)與無世博會(huì)旅游投入帶來的旅游業(yè)收益，進(jìn)而求得有世 博的旅游業(yè)收益系數(shù)（收益/投入）為0.78，無世博會(huì)影響旅游業(yè)收益系數(shù)0.56，說明 上海世博會(huì)對旅游業(yè)的影響是正面的，促進(jìn)旅游業(yè)的發(fā)展。對于模型二，我們研究了世博會(huì)對旅游業(yè)的對橫向影響。我們選擇從歷屆舉辦過世 博會(huì)的國家中，以人均GDP基礎(chǔ)設(shè)施投資、總GDP（體現(xiàn)綜合國力）和我國與其他雙 邊貿(mào)易額作為指標(biāo)，利用SPSS求得，我國與日本的相關(guān)系數(shù)最高，相關(guān)系數(shù)為0.713

3、，因此，我們選擇日本愛知世博會(huì)作為上海世博會(huì)的比較對象。在橫向比較中，我們選擇 旅游人數(shù)作為一個(gè)影響指標(biāo)， 同時(shí)將旅游人數(shù)分為國內(nèi)和國外旅游人。 世博會(huì)對旅游業(yè) 的國外影響程度比較中，我們構(gòu)建旅游業(yè)的國外影響力系數(shù)這一綜合評價(jià)指標(biāo)，通過求 解得到該指標(biāo)值為5.88，說明上海世博會(huì)在旅游業(yè)方面對國際的影響力將是日本世博會(huì) 影響程度的5.88倍；在世博會(huì)對旅游業(yè)的國內(nèi)影響程度比較中， 我們以中國的每億人 口旅游業(yè)收益與日本每億人口旅游業(yè)收益的比值為評價(jià)指標(biāo)，求得該指標(biāo)為43.8，說明上海世博會(huì)在旅游業(yè)方面對國內(nèi)的影響力將是日本世博會(huì)對日本影響程度的43.8倍。最后，在模型的改進(jìn)中，我們討論了世博會(huì)

4、對科技的影響。針對科技投入與旅游業(yè) 收益的長期均衡關(guān)系和短期動(dòng)態(tài)關(guān)系，分別提出了VAR莫型和誤差休整模型，并對模型進(jìn)行了簡單的推廣。關(guān)鍵詞：上海世博會(huì)；旅游業(yè)；影響力；擬合回歸；ARMAS型2問題的提出與分析1.1問題的提出世界博覽會(huì)是由一個(gè)國家政府主辦的國際性大型展示會(huì)，有多個(gè)國家或國際組織參加，以展現(xiàn)人類在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化和科技領(lǐng)域所取得成就。2002年12月3日，在國際展覽局第132次全體大會(huì)上，成員國代表經(jīng)過4輪投票，中 國最終以54票對韓國34票的勝利，獲得2010年世博會(huì)的舉辦權(quán)，這是首次在中國舉辦的 世博會(huì)，上海市成為本次世博會(huì)的舉辦城市。上海世博會(huì)以“城市，讓生活更美好”為 主

5、題，從申辦成功開始政府著重在住宿、飲食、交通等方面投入大量資金，積極地為世 博會(huì)做準(zhǔn)備。舉辦一次成功的世界世博會(huì)，對于進(jìn)一步提高我國的國際形象和地位，加 強(qiáng)與各國的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)合作，促進(jìn)國際間經(jīng)濟(jì)貿(mào)易往來具有重大意義。2010上海世博會(huì)將會(huì)從歷史文化、展示科技成果、體現(xiàn)合作精神、展望未來發(fā)展等方面展示中國，使世 界更加充分地了解中國，目睹中國的巨大變化，并可加速中國經(jīng)濟(jì)跨越式的發(fā)展，中國 將進(jìn)一步參與到世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展潮流中去。上海世博會(huì)不斷提升和弘揚(yáng)中華文化，提升 中國的文化影響力，使上海世博會(huì)成為中國建設(shè)創(chuàng)新型國家的重要里程碑。本文需要解決的問題是從某方面具體評價(jià)2010年上海世博會(huì)的影響力。

6、1.2問題的分析本題的題意是要求我們量化2010年上海世博會(huì)對上海，甚至全國的影響力。世博會(huì) 的影響范圍很廣包括文化、科技和經(jīng)濟(jì)等方面，我們只選擇旅游業(yè)作為探討世博會(huì)影響 的側(cè)面。對世博會(huì)的影響我們從兩方面進(jìn)行評價(jià)：一、縱向評價(jià)，即有世博會(huì)與無世博會(huì)進(jìn) 行比較；二、橫向評價(jià)，即上海世博會(huì)與往屆世博會(huì)進(jìn)行比較。一、 對于縱向評價(jià)，首先，我們利用19912002年三產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，通過回歸模型預(yù)測2003-2010年三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值，再通過與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較。其次，我們建立ARM模型，利用1980-2002年旅游投資額，預(yù)測出在無世博情況下2003-2010旅游投資額。再根據(jù)凱恩斯 的乘數(shù)效應(yīng)理論進(jìn)行回歸得到旅

7、游業(yè)投入收益回歸函數(shù)，求得有、無世博會(huì)下的旅游投 資帶來的旅游業(yè)收益，根據(jù)世博會(huì)因素對旅游業(yè)收益的帶動(dòng)系數(shù)進(jìn)行世博會(huì)影響力的評 價(jià)。二、對橫向評價(jià)，我們從歷屆舉辦過世博會(huì)的國家中，選取中國與各國的雙邊貿(mào)易額、總的GDP人均GDP口世博會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施投入作為評價(jià)指標(biāo)，利用SPS求出中國與各國 之間的相關(guān)系數(shù)。然后選擇相似性最高的國家作為比較對象。再根據(jù)吸引的外國游客及 外國旅游業(yè)收益影響和對國內(nèi)旅游業(yè)的影響兩方面，對兩個(gè)世博會(huì)的影響進(jìn)行比較，說 明上海世博會(huì)比參考世博會(huì)影響力的相對大小。1、1980年至2002年沒有重大事件影響旅游業(yè)的發(fā)展，其發(fā)展?jié)M足自然增長;2、世博會(huì)的影響主要集中于某些大方面，

8、而對于影響小的因素可忽略；3、檢索得到的數(shù)據(jù)可靠性高。模型假設(shè)3三、符號說明符號符號說明單位A有世博會(huì)和無世博會(huì)的收益差億元B有世博會(huì)和無世博會(huì)的投入差億元m自變量個(gè)數(shù)n樣本個(gè)數(shù)Yt期的旅游產(chǎn)業(yè)增加量（t =1,2,川,22）t期旅游業(yè)的投資增量a上海世博會(huì)國外旅游人數(shù)萬人B1上海世博會(huì)總的旅游業(yè)收益億元B2愛知世博會(huì)總的旅游業(yè)收益億元M1上?？?cè)丝趦|人M2日本愛知縣總?cè)丝趦|人d1中國人均GDP美元d2日本人均GDP美元gdp旅游業(yè)收益億元tec科技投入億元四、模型的建立與求解4.1選擇研究對象的分析4.1.1時(shí)間段選擇通過分析往屆世博會(huì)對舉辦城市價(jià)值的影響，可知其影響作用呈現(xiàn)階段性，從申辦

9、成功至?xí)菇Y(jié)束帶動(dòng)影響力強(qiáng)，而對于會(huì)展結(jié)束的一段時(shí)間內(nèi)影響不大可忽略，因此， 我們基于世博會(huì)與重大事件研究相關(guān)理論，得出上海世博會(huì)對上海城市價(jià)值的階段性 提升的曲線圖。如圖1所示：J k申辦成功會(huì)展開始會(huì)展結(jié)束時(shí)間圖1：上海世博會(huì)對上海價(jià)值的階段性提升由圖1看出，世博會(huì)對舉辦城市價(jià)值的影響作用呈現(xiàn)階段性，從內(nèi)涵上看，世博經(jīng)城市價(jià)值會(huì)展期4濟(jì)的影響可分為三階段，如圖2所示:世博會(huì) 籌辦建設(shè)期2002-2010.5圖2：20200年海世海世博經(jīng)濟(jì)示意圖從申辦成功至?xí)菇Y(jié)束帶動(dòng)影響力強(qiáng)，而對于會(huì)展結(jié)束后的一段時(shí)間，其影響不大， 可忽略。因此，我們在討論世博會(huì)對上海帶動(dòng)作用時(shí)，可以把申辦成功至?xí)菇Y(jié)束

10、，即2003年至2010年為研究的時(shí)間對象。4.1.2旅游業(yè)選擇世博會(huì)對上海的影響可從三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值體現(xiàn)，在無世博會(huì)條件下，利用1980年至2002年各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行回歸，得到2003年至2009年（2010年真實(shí)值未知無法比較故不加討論） 相應(yīng)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值，再與該產(chǎn)業(yè)的實(shí)際值進(jìn)行比較，結(jié)果如圖3、圖4、圖5所示：5x 1014._ -_._ _-_-! * 實(shí)際值0-預(yù)測值102IrIrIIr:19901992199419961998200020022004200620082010年份圖3:世博會(huì)對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響的擬合71210411RI1- *-實(shí)際值0-預(yù)測值-+-打-* -*-*-.!* *右*

11、4 *電*1U1111 1世博會(huì)運(yùn)營期2010.52010.10后世博期2010.10 以后數(shù)年K丿9873 1 6值 5產(chǎn)4x 105圖4:世博會(huì)對工業(yè)產(chǎn)值影響的擬合67x 10 I IC I 1L| I *實(shí)際值 0-預(yù)測值01990年份圖5:世博會(huì)對第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值影響的擬合由圖3、圖4、圖5可知，世博會(huì)對第三產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)影響最大，其次是工業(yè)，影響最小 的是農(nóng)業(yè)。通過分析， 世博會(huì)對農(nóng)業(yè)的影響主要是旅游人口增多， 帶動(dòng)餐館收入所致; 對工業(yè)的影響主要是因?yàn)榻煌ɑA(chǔ)設(shè)施完善，運(yùn)輸便利所致；對第三產(chǎn)業(yè)的影響主要是 通過帶動(dòng)服務(wù)業(yè)所致。其中服務(wù)業(yè)包括代理業(yè)、旅店業(yè)、飲食業(yè)、旅游業(yè)、倉儲業(yè)、租 賃業(yè)根據(jù)

12、世博會(huì)帶動(dòng)人口流動(dòng)增加收益，可知世博會(huì)對第三產(chǎn)業(yè)的影響主要體現(xiàn)在旅店業(yè)、 餐飲業(yè)和旅游業(yè)。而對于旅游業(yè)又包含了為旅游者安排食宿、交通工具和提供導(dǎo)游等服 務(wù)業(yè)，因此可從旅游這具代表性的行業(yè)進(jìn)行討論。根據(jù)全面性原則，將世博會(huì)對旅游業(yè)的影響分為以下方面，如圖6所示：綜上分析，在世博會(huì)影響時(shí)間內(nèi)，針對旅游業(yè)這一行業(yè)，建立了有無世博會(huì)的投入 產(chǎn)出縱向評價(jià)模型，評價(jià)世博會(huì)對上海的影響。4.2縱向評價(jià)模型2010年世博會(huì)，對于進(jìn)一步提高我國的國際形象和地位，加強(qiáng)與各國的經(jīng)濟(jì)和技術(shù) 合作，促進(jìn)國際間經(jīng)濟(jì)貿(mào)易往來具有重大意義。可世博會(huì)與奧運(yùn)會(huì)、世界杯足球賽一樣 都具有階段性，一個(gè)完整的世博經(jīng)濟(jì)周期大致經(jīng)歷三個(gè)階

13、段。第一階段，世博會(huì)籌備階段,以世博場館及相關(guān)設(shè)施投資增長的拉動(dòng)為主；第二階段，世博會(huì)舉辦階段，即世 博會(huì)舉辦當(dāng)年，以世博會(huì)的舉辦而增加的各項(xiàng)消費(fèi)帶動(dòng)為主，消費(fèi)增勢強(qiáng)勁；第三階 段，后世博階段，即世博會(huì)后一段時(shí)間內(nèi)，因受需求不足制約，可能產(chǎn)生房地產(chǎn)閑置、 旅游業(yè)不景氣等低谷效應(yīng)，也有可能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)持續(xù)的正效應(yīng)。1210*旅滸商業(yè)郵屯通信業(yè)7由此可見世博會(huì)的舉辦在一定程度上存在著風(fēng)險(xiǎn)，有一部分舉辦國也因此而虧本，因此我們提出縱向評價(jià)模型，通過舉辦世博會(huì)與不舉辦世博會(huì)的收益進(jìn)行比較，說明舉 辦世博會(huì)對上海的影響力。在此我們定義為在籌辦期與運(yùn)營期世博會(huì)因素對旅游業(yè)收益的帶動(dòng)系數(shù)：（1） B其中，

14、A 為有、無世博會(huì)情況下投入帶來的收益差，B 為有、無世博會(huì)的投入差。4.2.1模型一的建立與求解預(yù)測無世博會(huì)投入的ARM模型該模型目標(biāo)是，通過對無世博會(huì)預(yù)期的旅游業(yè)投資所帶來的產(chǎn)出，與世博會(huì)旅游業(yè) 投資所帶來的產(chǎn)出，兩者進(jìn)行比較說明世博會(huì)對旅游業(yè)的影響。（一）無世博會(huì)預(yù)期下的旅游業(yè)投資為滿足上海市旅游業(yè)自身發(fā)展的需要，假設(shè)上海不舉辦世博會(huì)，即在無世 博會(huì)預(yù)期下，仍然會(huì)對上海旅游業(yè)注入投資，以保持旅游增長勢頭，維持較快 的發(fā)展速度。根據(jù)1980年至2002年期間上海市旅游投資額統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，無世博前提下， 預(yù)測2003年至2010年期間上海市旅游業(yè)投資額情況。對于預(yù)測的方法進(jìn)行比較分析，并結(jié)合經(jīng)驗(yàn)

15、，回歸是使用最廣泛的預(yù)測方法，因此， 我們對1980年至2002年期間上海市旅游投資額統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，擬合得到2003年 至2010年期間上海市旅游業(yè)投資額。我們做的擬合表達(dá)式和效果如表1所示：表1:每次擬合回歸結(jié)果表達(dá)式R2值F值Y（t）=1.604 + 0.90丫心）0.75361.05Y（t）=1.632+ 0.67%4）+0.26丫2）0.76128.43Y（t）=1.55+0.61丫匚）+0.11丫（2）+0.25丫（心）0.767617.62Y（t）=1.823 + 0.64丫心）+0.091丫匚）+0.3丫匸）-0.1丫（）0.76311.27由表1可知回歸得到的 R 檢驗(yàn)值呈

16、現(xiàn)先最增后減的趨勢，最大值為0.7676，與1相差較大，這種回歸不合理，需尋求較為合理的方法進(jìn)行預(yù)測。因?yàn)檫@是典型的時(shí)間序列預(yù)測問題，所以我們又提出了平穩(wěn)時(shí)間序列分析，進(jìn)行預(yù) 測。時(shí)間序列分析常用平滑法、趨勢線法、季節(jié)性指數(shù)法和自回歸法進(jìn)行預(yù)測分析，而 自回歸滑動(dòng)平均模型（簡稱ARMA是研究時(shí)間序列的重要方法，以自回歸模型（簡稱AR模型）與滑動(dòng)平均模型（簡稱MA模型）為基礎(chǔ)“混合”而成。ARMAp，q）模型2通用表達(dá)式為pqX八匚丫2八.t（2）i =1j =1其中丫為t期時(shí)間序列變量，為自回歸參數(shù)， 片為滑動(dòng)平均參數(shù)，p為自回歸階數(shù)，q為滑動(dòng)平 均次數(shù)，7為隨機(jī)變量，；t_j為t- j期時(shí)間

17、序列變量。建立ARMAS型分析時(shí)序步驟：1.畫出原始數(shù)據(jù)的時(shí)序圖8從時(shí)序圖可以看出數(shù)據(jù)的基本趨勢：圍繞某水平線波動(dòng)；圍繞某直線波動(dòng)；呈指數(shù)上升或下降趨勢；顯示出季節(jié)性等。根據(jù)圖形特征初步判斷序列為平穩(wěn)或非平穩(wěn)的；2.如序列非平穩(wěn)，通過相應(yīng)的變換將其變?yōu)槠椒€(wěn)序列線性趨勢：差分；指數(shù)趨勢：先取對數(shù)再差分；季節(jié)性：季節(jié)差分（建立季節(jié)模型）；3.檢驗(yàn)變換后序列是否平穩(wěn)看變換后序列的時(shí)序圖，相關(guān)圖，單位根檢驗(yàn)，綜合分析序列是否平穩(wěn)。如非平穩(wěn)，考慮再作一次差分；4.對平穩(wěn)序列建立ARMA模型從上一步的相關(guān)圖初步識別序列應(yīng)擬合哪種模型。從殘差平方和，AIC準(zhǔn)則函數(shù)，DW統(tǒng)計(jì)量等指標(biāo)綜合判斷最終選定哪種模型

18、（注：建立每種模型時(shí)，要從低階到高階依 次建立，直到增加模型的階數(shù)系數(shù)不顯著），列出最終選定模型的估計(jì)結(jié)果，并畫出真實(shí)值、擬合值和殘差的時(shí)序圖，分析擬合效果。5.根據(jù)選定模型進(jìn)行預(yù)測根據(jù)模型計(jì)算遞推預(yù)測值，如果模型是對變換后的序列建立的，要預(yù)測原始序列需 對模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行逆變換，從而得到原始序列的預(yù)測值。1.原始數(shù)據(jù)的時(shí)序圖ARMAg型的處理對象必須是平穩(wěn)的，即短期來看，分析的時(shí)間數(shù)列的統(tǒng)計(jì) 特征不隨時(shí)間的變化而變化，從長期來看，時(shí)間序列趨于常量或線性函數(shù)。我們對1980年至2002年期間上海市旅游投資額作圖觀察，如圖7所示：302520資 151050 -1980198519901995

19、20002005年份圖7:上海市1980-2002年旅游投資分布圖從圖7可以看出上海市旅游投資隨時(shí)間化的變化，總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢，具體不 穩(wěn)定性，說明時(shí)間序列并非穩(wěn)定序列。2.通過變換獲得平穩(wěn)序列由于1980年至2002年期間上海市旅游投資額隨時(shí)間是不平穩(wěn)，因此需要對上海市旅游投資變量按一定結(jié)構(gòu)重新組合，形成新的時(shí)間序列變量。我們采用差分分析法對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組合，其中一階差分表達(dá)式為投資額（億元）9YtXfXtt=1,2,.,22二階差分表達(dá)式為10Qt=Y申-Ytu1,2，.，21在SPSS中對上海市旅游投資進(jìn)行差分分析，結(jié)果顯示相對于一階差分而言，二階 差分大部分落在置信區(qū)間內(nèi)，且較為穩(wěn)

20、定，如圖8所示：6_二階差分 DIFF(X2,2)圖42值 分0差-2-4198019851990199520002005年份圖&上海市旅游投資二階差分圖由此可知變換后的旅游投資序列已經(jīng)成為穩(wěn)定的時(shí)間序列，進(jìn)而說明可對變換后的上海市旅游投資變量進(jìn)行時(shí)間序列分析。3.確定變換后平穩(wěn)序列的ARMA模型要預(yù)測2003年至2010年期間上海市旅游業(yè)投資額，需確定上海市投資變動(dòng)函數(shù)， 對此通過ARMA模型求解得到。其中的工作任務(wù)流程為：1、確定 p 和 q，確立ARMAP， q )模型；2、確定參數(shù)，構(gòu)建函數(shù)關(guān)系式。A.p，q 確定由于樣本數(shù)據(jù)不夠大，適合采用AIC準(zhǔn)則。AIC表達(dá)式為AIC=l

21、og /+凹 log n(3)n其中匚2是殘差的方差，m是自變量個(gè)數(shù)，即 m = p，q，n是樣本個(gè)數(shù)。初步確定 p，q 范圍為 P =0,123，q =0,1,2，相應(yīng)的AIC數(shù)值表如表2所示: 表2：ARMAS型AIC數(shù)值表AIC值MA階數(shù)(q )AR階數(shù)(p)0120/4.2434.40914.2264.3764.51824.3244.1964.60134.4484.5994.64211從表2可以看出 p=2,q=1 時(shí)AIC值最小，數(shù)值為4.196。選取不同的 p，q 構(gòu)成不 同的ARMA莫型，欲從這些模型中選擇一個(gè)最佳模型，權(quán)衡模型的復(fù)雜和實(shí)用性，根據(jù)AIC“最小的模型是最佳的”（也

22、就是某 p，q 值下，對應(yīng)AIC數(shù)值是最小，則該模型是 最佳的ARMA模型）的原則，確定預(yù)測模型為ARM（2,1）。B.參數(shù)確定在建立的ARM（2，1）模型基礎(chǔ)上，利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件EVIEWS求解相關(guān)的模 型參數(shù)，結(jié)果如表3所示：表3：ARM（2,1）模型參數(shù)參數(shù)類型系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差概率 P 值A(chǔ)R10.350.48:0.0005AR20.550.300.0002MA1-0.160.740.0003采用ARM（2,1）模型進(jìn)行平穩(wěn)時(shí)間序列分析時(shí)，未來投資變動(dòng)模型為Qt= wQtwQtt結(jié)合表3可知，W = AR1+ MA1=0.19w2= AR2=0.55進(jìn)而求得上海市旅游投資的未知投資變動(dòng)關(guān)系

23、式為Qt=0.19Qt0.55Q,亠鼻（4）其中t為時(shí)間變量，；t為虛擬變量。5.進(jìn)行預(yù)測應(yīng)用ARM（2,1）模型對上海無世博會(huì)預(yù)期下的旅游設(shè)施投資進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果 如表4所示：表4:無世博會(huì)影響下旅游設(shè)施投資時(shí)間序列預(yù)測單位：億元年份20032004200520062007200820092010預(yù)測值19.324 :19.46220.02420.19920.451；20.62520.72720.946 :由表4可以看出，即使沒有世博會(huì)上海市2003年至2010年旅游設(shè)施投資仍有所增 長，投資總額約為162億元。在2003年至2010年間，上海市因“ 一五”規(guī)劃帶動(dòng)旅游交通運(yùn)輸投資的增加，

24、 如表5所示：表5:無世博會(huì)影響下的交通運(yùn)輸投資6,7交通運(yùn)輸投資投資規(guī)模（億元）市內(nèi)高速道路15城市咼速道路131.5軌道交通280機(jī)場建設(shè)197浦西增加的停車庫和停車場50總計(jì)673.5綜上，可計(jì)算出無世博會(huì)預(yù)期下2003年至2010年上海市旅游業(yè)投資總額為835.5億元。4.2.2縱向評價(jià)模型的建立1、有無世博會(huì)投資差 B12由以上分析，可知無世博會(huì)預(yù)期下2003年至2010年上海市旅游業(yè)投資總額為835.5億元，有世博會(huì)的2003年至2010年上海市旅游業(yè)投資總額為1115.5億元，得由世博 會(huì)因素帶來的投資增量為279億元，即 B 為279億元。2、有無世博會(huì)收益差 A在有無世博會(huì)情

25、況下，對于上海市旅游業(yè)投入所帶來的收益無法實(shí)際獲得，需進(jìn)行 預(yù)測。我們利用1980年至2002年旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值和投資增量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸估 計(jì)，得到有無世博會(huì)情況下投入帶來的收益并作差，其差值即為Ao根據(jù)凱恩斯的乘數(shù)效應(yīng)理論，可以導(dǎo)出投資模型如下：其中是t期的旅游產(chǎn)業(yè)增加量 輕=卅-Y(t=1,2,.,22 )，Alt是t期旅游業(yè)的投 資增量,|t=|t1lt，K是投資乘數(shù)。利用SPSS!行回歸估計(jì)，結(jié)果如表6所示：表6:回歸系數(shù)常量13.68投資乘數(shù)0.56從表6可以看出，在置信水平下回歸方程是顯著的，得出最終旅游業(yè)投入收益回歸函數(shù)為：Y =0.56/13.68(5)根據(jù)有無世博會(huì)情況下

26、的旅游業(yè)總投資，求出相應(yīng)的收益，進(jìn)而得到世博會(huì)帶來旅 游業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值 A 為216.3億元，即上海世博會(huì)的投資對上海市旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值的貢 獻(xiàn)為216.3億元。3、世博會(huì)影響力將 A,B 值代入表達(dá)式=AB得到=0.78，大于0.56，說明上海世博會(huì)在籌備期和運(yùn)營期單位旅游投入的旅游業(yè)收 益大于無世博會(huì)單位旅游投入的旅游業(yè)收益，同時(shí)也反映了上海世博會(huì)的旅游業(yè)收益增 值是旅游投入的78%由于上海世博會(huì)提升了上海市知名度增強(qiáng)了國際影響力、 推進(jìn)了 長三角旅游合作及帶來的便利交通條件，這些世博會(huì)對旅游業(yè)的間接影響因素有著強(qiáng)大的帶動(dòng)作用，將在后世博期發(fā)揮效應(yīng)，繼續(xù)增加旅游業(yè)的收益。只要后世博期收益增值

27、 能補(bǔ)足剩下的旅游投入，上海世博會(huì)就是成功的，根據(jù)圖1,出現(xiàn)該情況的幾率很大。4.3橫向評價(jià)模型上面我們提出的縱向評價(jià)模型，評價(jià)的是世博會(huì)在我國旅游業(yè)方面的帶動(dòng)作用，促 進(jìn)旅游業(yè)的發(fā)展。而舉辦一屆世博會(huì)成功與否，不僅是看本國經(jīng)濟(jì)、文化和科技的影響, 同時(shí)也應(yīng)該注重世博會(huì)對于世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展、文化交流和科技創(chuàng)新的影響。對于世博會(huì)對 我國的影響程度，是否達(dá)到往屆世博會(huì)對舉辦國的影響程度，無法進(jìn)行比較。因此我們 提出了以旅游業(yè)為研究對象的橫向評價(jià)模型，即與往屆其他國家舉辦的世博會(huì)進(jìn)行評 價(jià)，估計(jì)上海世博會(huì)的影響力。在建立橫向評價(jià)模型前，我們需確定合理的橫向比較對象，即確定與哪個(gè)國家的世 博會(huì)進(jìn)行比較。參

28、考對象的選取目前全球都在飛速發(fā)展，與日俱增，如果時(shí)間相差久遠(yuǎn)，就失去了比較價(jià)值，因此 我們首先根據(jù)時(shí)間指標(biāo)，選擇距離上海世博舉辦時(shí)間較近的四個(gè)城市一一愛知、漢諾威、 里斯本和大田，最大時(shí)間跨度為17年。在這四屆世博會(huì)中，出于從經(jīng)濟(jì)、政治和文化 的全面考慮，我們選擇人均GDP基礎(chǔ)設(shè)施投資、總GDP（體現(xiàn)綜合國力）和地理環(huán)境 作為選擇因子，進(jìn)而構(gòu)建綜合指標(biāo)一一相關(guān)13系數(shù)。根據(jù)綜合指標(biāo)的大小，選擇與上海相 關(guān)性較高的城市。考慮到地理環(huán)境這一選擇因子不易量化，因此我們分析了地理環(huán)境對地區(qū)的影響。其主 要反映了，該地區(qū)的地貌對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，及對國內(nèi)外的交流便利程度?；谏?述分析，我們主要考慮兩

29、國之間的雙邊貿(mào)易額，如下表7所示：表7:中國同各國的雙邊貿(mào)易額 國家 年份家日本（億美元）韓國（億美兀）葡萄牙（億美元）德國（億美元）20031335743.826.04599.3720041678847.088.69673.4520051844111912.36787.1120062073130010.7981.861200723661598.916.91071.12200826631639.2721.91185.15200922881409.5218.21165.2由表7可以看出，在世博會(huì)籌辦建設(shè)期間，我國和葡萄牙雙邊貿(mào)易額比較低，即兩 國間的經(jīng)濟(jì)交流少，聯(lián)系性小。因此，我們排除了葡萄牙，

30、選擇漢諾威、大田和愛知三 屆世博會(huì)進(jìn)行相關(guān)性分析。根據(jù)前面的分析，選取人均GDP基礎(chǔ)設(shè)施投資和總GDP乍為選擇因子，構(gòu)建綜合評價(jià)指標(biāo)一一相關(guān)系數(shù)。利用SPSS對日本、韓國、德國和我國做相關(guān)系數(shù)的判斷，結(jié)果如表8所示：表8:相關(guān)系數(shù)相關(guān)系數(shù)日本韓國德國中國0.7130.0520.411由表8可以看出，我國對日本的相關(guān)系數(shù)為0.713，遠(yuǎn)大于韓國和德國的相關(guān)系數(shù)。 因此，我們選擇以2005年日本愛知世博會(huì)為參考對象，和上海世博會(huì)做比較最為合理。4.3.1模型二的建立與求解比較上海世博會(huì)和日本愛知世博會(huì)對舉辦期本國旅游業(yè)的影響，可從兩方面進(jìn)行比較：一、將上海世博會(huì)在舉辦期對國外旅客的吸引力以及相應(yīng)的

31、收入和日本愛知世博會(huì) 在舉辦期對國外旅客的吸引力以及相應(yīng)的收入進(jìn)行比較；二、將上海世博會(huì)在舉辦期對 國內(nèi)的旅游業(yè)影響和日本愛知世博會(huì)在舉辦期對國內(nèi)的旅游業(yè)影響進(jìn)行比較。進(jìn)而說明上海世博會(huì)比日本愛知世博會(huì)對舉辦國旅游業(yè)影響的相對大小，根據(jù)日本愛知世博會(huì)對日本的影響，估計(jì)上海世博會(huì)對我國的影響規(guī)模。舉辦世博會(huì)對我國和日本的旅游業(yè)影響，主要是通過增加旅游人數(shù)，帶動(dòng)消費(fèi)，增 加收益。其中增加的旅游人數(shù)，一部分來自國內(nèi)，即國內(nèi)游客；另一部分來自國外，即 外國游客。相應(yīng)的旅游業(yè)收益也包括兩部分，即國內(nèi)旅游業(yè)收益和國外旅游業(yè)收益。1、吸引國外游客和旅游業(yè)收益的影響世博會(huì)舉辦期間對國際間的影響，我們用吸引的國

32、外游客和國外旅游業(yè)收益這兩個(gè) 因子，構(gòu)建綜合評價(jià)指標(biāo)】。1）吸引的外國游客因子一個(gè)世博會(huì)吸引國外游客的多少，可說明該世博會(huì)對國際間的影響力。我國的世博 會(huì)比愛知世博會(huì)吸引的國外游客越多， 說明我國世博會(huì)在國際間的影響力比愛知世博會(huì)i2在國際間的影響力越大。吸引的外國游客因子Xi定義為a2其中ai是上海世博會(huì)國外旅游人數(shù)，a2是愛知世博會(huì)國外旅游人數(shù)。2）吸引的外國旅游業(yè)收益因子舉辦世博會(huì)隨著游客的增加，必然帶動(dòng)旅游業(yè)收益增多。而在世博會(huì)期間，旅游業(yè) 收益一定程度上是因?yàn)槭啦?huì)帶動(dòng)的旅游人數(shù)所決定，因此旅游業(yè)國內(nèi)外收益比重可根據(jù)國內(nèi)外旅游人數(shù)比例而確定，進(jìn)而確定國內(nèi)外旅游業(yè)收益。中國國外旅游業(yè)收

33、益定義為d花Bi其中bi是中國國外旅游業(yè)收益，ai是上海世博會(huì)國外旅游人數(shù)，Ai是中國世博會(huì)總旅 游人數(shù)，B是中國世博會(huì)總的旅游業(yè)收益。日本國外旅游業(yè)收益定義為b2二aB2A2其中b2是日本國外旅游業(yè)收益，a2是日本世博會(huì)國外旅游人數(shù)，A2是日本世博會(huì)總旅 游人數(shù)，B2是日本世博會(huì)總的旅游業(yè)收益。吸引的外國旅游業(yè)收益因子X2定義為基于上述分析，用對國外旅客的吸引力以及相應(yīng)的收入這兩個(gè)因子，構(gòu)建綜合評價(jià) 指標(biāo)。綜合評價(jià)指標(biāo)定義為曙二叫色+國2直（6）a2b2權(quán)衡兩個(gè)因子的重要性，假定i求解得到：i約為5.88，說明中國世博會(huì)在 旅游業(yè)方面對國際的影響力將是日本世博會(huì)影響程度的5.88倍。2、對國

34、內(nèi)旅游業(yè)影響對于中國和日本這兩個(gè)國家，在人口總數(shù)、經(jīng)濟(jì)能力方面相差很大，因此不能直接 將國內(nèi)游客人數(shù)和國內(nèi)旅游業(yè)收益最為影響因子，來評價(jià)中國世博會(huì)與愛知世博會(huì)對國內(nèi)旅游業(yè)的影響力大小。針對指標(biāo)的可比性，我們需要對國內(nèi)游客和國內(nèi)旅游業(yè)收益這兩個(gè)因子進(jìn)行統(tǒng)一 化，即對國內(nèi)旅游業(yè)收益均攤到每一個(gè)人（以后稱每人旅游業(yè)收益）以消除人口基數(shù)差 異的影響，而對于經(jīng)濟(jì)能力的影響，我們將日本人均GDF比上中國人均GDP得到消費(fèi)能力系數(shù)，從而消除因國家間經(jīng)濟(jì)能力差異帶來的影響。中國的每人旅游業(yè)收益定義為日本的每人旅游業(yè)收益定義為BiMi其中Bi是中國世博會(huì)總的旅游業(yè)收益,bi是中國國15M2b2是日本國外旅游業(yè)收

35、益，M2是日本總?cè)丝凇?PcidiCzd2其Ci是中國單位人口旅游業(yè)收益，C2是日本單位人口旅游業(yè)收益，di是中國人均GDPdz是日本人均GDP求解得到約為43.8，說明中國世博會(huì)在旅游業(yè)方面對國內(nèi)的影響力將是日本世博會(huì) 對日本影響程度的43.8倍綜上所述，通過對中國世博會(huì)與日本愛知世博會(huì)在國內(nèi)外的比較分析，可知中國世 博會(huì)的影響力勝過愛知世博會(huì)的影響。中國世博會(huì)將會(huì)比愛知世博會(huì)更為成功，它在籌 備期、營運(yùn)期和后世博期的正面影響會(huì)比愛知世博會(huì)對日本隊(duì)影響更為顯著。五、模型檢驗(yàn)5.1 ARMA模型檢驗(yàn)本文中旅游業(yè)的投資年份構(gòu)成一個(gè)時(shí)間序列，對于一個(gè)時(shí)間序列的分析，首先要判 斷是否是平穩(wěn)時(shí)間序列，

36、即看均值和方差是否隨時(shí)間的變化而變化，且自相關(guān)函數(shù)是否 與時(shí)間間隔有關(guān)，而與所處的時(shí)刻無關(guān)。首先我們對19802002年的投資值二階差分后的數(shù)據(jù)做平穩(wěn)性的檢驗(yàn)，利用SPSS得到自相關(guān)函數(shù)分析圖和偏自相關(guān)函數(shù)分析圖， 如圖9和圖10所示：Number圖9:上海市旅游投資自相關(guān)分析圖其中B2是日本世博會(huì)總的旅游業(yè)收益, 對國內(nèi)旅游業(yè)影響力系數(shù);：2為(7)16-1.0 CoefwclemLdwet ConfldeflMLTi OCflnrf!denes LimitI I V I I I I I I I I IV I I I I1 2 3 4 5 6 7 B 9 10 11 12 13侶15IIIa

37、n Miimhar圖10：上海市旅游投資二階偏相關(guān)分析圖由圖10可以看出，自相關(guān)函數(shù)(Autocorrelation function,縮寫ACF值落在置信區(qū)間(confidence limits)內(nèi)，且自相關(guān)函數(shù)在 k . 2 以后隨著時(shí)間的增長以正弦振蕩衰2減，出現(xiàn)拖尾特征。同時(shí)由圖11，- - 0.436(二階差分后樣本數(shù)n為21),偏自相關(guān)Jn函數(shù)值(PACF的絕對值在 kn 2 后均小于0.436,且以正弦振蕩衰減，因此認(rèn)定該序列 可以進(jìn)行一二二階自回歸過程，適合構(gòu)造ARMA模型。5.2 ARMA(2,1)模型檢驗(yàn)ARMA模型最主要的檢驗(yàn)是殘差序列隨機(jī)性檢驗(yàn)，也就是在用所選擇的模型進(jìn)

38、行參數(shù)估計(jì)以后，確定殘差與預(yù)測值之間無相關(guān)性，即殘差的獨(dú)立性。將ARMA(2,1)模型所產(chǎn)生的殘差和擬合的預(yù)測值做散點(diǎn)圖，如圖11所示：殘差圖AMRA0.20.1-fe-Ii亠ii:0.511.522.533.5擬合值 from ARMA圖11:殘差散點(diǎn)圖從圖11可以看出殘差與預(yù)測值之間無相關(guān)性，呈現(xiàn)出無規(guī)律性、無預(yù)測性和無序性，即可說明殘差呈現(xiàn)獨(dú)立性，進(jìn)而證明所建立的ARMA(2,1)模型的合理性，具有統(tǒng)計(jì)分析的意義。1718六、模型的改進(jìn)上海世博會(huì)首次集中應(yīng)用了太陽能、LED照明地源熱泵和可再生材料等多項(xiàng)節(jié)能又 環(huán)保的國際先進(jìn)技術(shù)，因?yàn)槭啦?huì)的影響這些高

39、科技才能如此集中的應(yīng)用，又因?yàn)榭萍?越發(fā)達(dá)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的能力越強(qiáng)。根據(jù)前面的分析，世博期間上海市的經(jīng)濟(jì)增長可用旅 游業(yè)收益進(jìn)行衡量。因此，可通過對上海市從申辦成功至營運(yùn)期的科技投入與旅游業(yè)收益關(guān)系分析，說 明世博會(huì)期間科技對旅游業(yè)收益的影響，進(jìn)而反映世博會(huì)的影響力。我們對科技投入與 旅游業(yè)收益關(guān)系從兩方面進(jìn)行分析：一、科技投入與旅游業(yè)收益的長期均衡關(guān)系分析；二、科技投入與旅游業(yè)收益的短期動(dòng)態(tài)分析。6.1長期均衡分析通過分析，我們所選取的變量都是隨時(shí)間的穩(wěn)定序列，因此我們通過構(gòu)建VAR莫型對科技投入與旅游業(yè)收益的長期均衡關(guān)系進(jìn)行分析。VAR莫型4的建立與求解VAR莫型采用多方程聯(lián)立形成， 用模型

40、中所有內(nèi)生當(dāng)期變量對它們的若干期滯后值 進(jìn)行回歸，從而估計(jì)科技投入與旅游業(yè)收益的動(dòng)態(tài)關(guān)系。通過2002年至2009年的科技投入與旅游業(yè)收益數(shù)據(jù)，得到VAR模型為In gd =-0.0631 n gdpA0.041 ngdp0.397 1.1171 ntej 0.2811 ntej (8)根據(jù)協(xié)整分析，首先對 ln gdp 和 ln tec 兩個(gè)變量使用最小二乘法進(jìn)行回歸，得到協(xié)整方程為ln gdp =1.156 1.206ln tec(9)回歸方程的擬合優(yōu)度為98.8%，說明擬合效果好。又對殘差進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢 驗(yàn)得知 lngdp 和 ln tec 滿足長期協(xié)整關(guān)系，是平穩(wěn)序列。同時(shí)說明上

41、海世博會(huì)科技投入與 旅游業(yè)收益存在長期均衡關(guān)系，科技投入增加1%旅游業(yè)收益增長1.206%。6.2短期動(dòng)態(tài)分析 誤差修正模型4的建立與求解根據(jù)Gran ger定理得知，只要具有協(xié)整關(guān)系的變量一定具有誤差修正模型的表達(dá)形 式,因此ln gdp 和 ln tec 兩個(gè)變量能用誤差修正模型刻畫科技投入與旅游業(yè)收益之間的短 期波動(dòng)及調(diào)整機(jī)制。通過2002年至2009年的科技投入與旅游業(yè)收益數(shù)據(jù)，得到誤差修正模型為也 ln gdpt=0.359 +0.967 人 ln gdpt+0.291 也 ln tect0.00004ecmt(10)從科技投入與旅游業(yè)收益的誤差修正模型估計(jì)結(jié)果看，回歸方程優(yōu)度為92

42、%從短期動(dòng)態(tài)關(guān)系來看，ln gdy的系數(shù)為0.967，說明前期的旅游業(yè)收益增長對當(dāng)期的旅游 業(yè)收益具有正向的促進(jìn)作用，主要是因?yàn)榍捌诘穆糜螛I(yè)收益增長率高，必然會(huì)增加本期 科技投入的預(yù)期，進(jìn)而促進(jìn)本期的旅游業(yè)收益增長。進(jìn)而預(yù)測后世博期，世博會(huì)對旅游 業(yè)收益的帶動(dòng)作用依舊存在。lntec 的系數(shù)為0.291，短期科技投入增加1%旅游業(yè)收益增長0.291%,說明科技轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力存在時(shí)滯效應(yīng)，短期內(nèi)科技投入對旅游業(yè)收益增 長的作用更為明顯。七、模型的討論7.1模型的評價(jià)我們從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)出發(fā)，通過比較世博會(huì)對于三產(chǎn)業(yè)的不同影響，說明以旅游業(yè)對世 博會(huì)影響力的評估最為合理性，進(jìn)而體現(xiàn)本文的合理性。而對于參照

43、世博會(huì)的選取，通 過全面分析選取人均19GDP基礎(chǔ)設(shè)施投資、總GDP(體現(xiàn)綜合國力)和地理環(huán)境四個(gè)因 子構(gòu)建綜合評價(jià)指標(biāo)一一相關(guān)系數(shù)，選取國家間相關(guān)性大作為比較對象，避免了國家自 身的影響，增加可比性。我們在估計(jì)世博會(huì)影響力時(shí)，從縱向和橫向兩個(gè)不同方面進(jìn)行客觀分析，減少了偶 然因素對世博會(huì)影響力的干擾。在模型的改進(jìn)中，提出了科技投入對旅游業(yè)收益的長短期關(guān)系分析模型，進(jìn)而說明 在長短期內(nèi)世博會(huì)由于科技投入增加所帶來的影響作用。7.2模型的優(yōu)點(diǎn)(1) 我們的模型，思路簡單，適用性和靈活性強(qiáng)，易于實(shí)現(xiàn)，可適用于對上海世博會(huì) 不同側(cè)面或者不同產(chǎn)業(yè)的定量分析。(2) 模型具有良好的可推廣性。7.3模型的

44、缺點(diǎn)由于旅游業(yè)所含指標(biāo)的復(fù)雜性，對于選取的指標(biāo)不能完全體現(xiàn)世博會(huì)的影響力，導(dǎo) 致不能對世博會(huì)影響力進(jìn)行客觀分析，影響力評估存在一定的不合理性。八、模型的應(yīng)用與推廣ARM/模型是一種常用的數(shù)學(xué)模型，用于解決時(shí)間序列問題，隨時(shí)間序列進(jìn)行滑動(dòng)平 均與自回歸，對未來相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，可用于消費(fèi)行為模式變遷研究，還有可用于變 動(dòng)特征的銷售量、市場規(guī)模的預(yù)測等等。對于模型二，可適合對多種相關(guān)事物的同層或者基于同指標(biāo)的比較。VAR莫型和誤差修正模型，也是解決時(shí)間序列問題的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行變量間的長期 和短期關(guān)系預(yù)測，可用于大事件的長短期影響預(yù)測，對實(shí)際有較好的實(shí)際指導(dǎo)意義。九、參考文獻(xiàn)1肖道剛.基于成本一收益

45、理論的上海世博經(jīng)濟(jì)影響研究D.華東師范大學(xué)，2008 .5-7，162蔣小浪.2010年世博會(huì)對上海旅游業(yè)的影響研究D.華東師范大學(xué),2009, 15-16，27-313魏峰遠(yuǎn),郭繼發(fā),李衛(wèi)賢,.基于AIC準(zhǔn)則的回歸方法在建筑物變形分析中的應(yīng)用J.工程勘察,2007,(7)46-474王凱，龐震,.中國財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長:1978-2008J.科學(xué)管理研究,2010,(1)，104-105,第28卷中國統(tǒng)計(jì)年鑒2010中國統(tǒng)計(jì)年鑒2009等6上海統(tǒng)計(jì)年鑒2010上海統(tǒng)計(jì)年鑒2009等7 www.expo2010ch in 附錄程序：%世博會(huì)對第一產(chǎn)業(yè)影響力比較clear,clc,close

46、 allt=load(data1.txt)%登錄1991年到2002年時(shí)間序列；y=load(data2.txt)%各年第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值；20 x=ones(11,1) tb,bi nt,r,ri nt,stats=regress(y,x);%對其進(jìn)行一元線性回歸分析;b,bi nt,statsz=b(1)+b (2)*t %得到回歸式；figure(1)plot(t,y, k+ ,t,z, r)figure(2)rcoplot(r,ri nt)%畫殘差圖；t=load(data3.txt)y=load(data4.txt)z=b(1)+b (2) *tz%得到03年到09年擬合值；figure)

47、plot(t,y, *-,t,z,o- )%實(shí)際值與預(yù)測值比較legend( *-實(shí)際值,o-預(yù)測值)xlabel(年份)ylabel(產(chǎn)值)%世博會(huì)對第三產(chǎn)業(yè)影響力比較clear,clc,close allt=load(data3.txt)%登錄1991年到2002年時(shí)間序列y=load(data4.txt)%各年第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值；x=ones(12,1) t t.A2b,bi nt,r,ri nt,stats=regress(y,x);%二次回歸b,bi nt,statsz=b(1)+b(2)*t+b (3) *t.A2 %得到二次回歸式子figure(1)plot(t,y, k+ ,t,z, r)figure(2)rcoplot(r,ri nt)%畫殘差圖t=load(data5.txt)y=load(data6.txt)z=b(1)+b(2)*t+b(3)*t.A2zfigure(3)plot(t,y, *-,t,z,o-)legend( *-實(shí)際值,o-預(yù)測值)xlabel(年份) ylabel(產(chǎn)值)%求解誤差修正式clear,clc,clo