基于熵值法的信息化发展指数组合预测
[摘 要]信息化发展指数(IDI)是衡量国家或地区信息化发展的综合评价尺度。以1995—2008年信息化发展指数为基础数据,分别采用回归分析法、时间序列法和神经网络进行拟合预测,并从信息论的观点出发,利用信息论中熵值的概念,建立基于熵权法的组合预测模型,通过相关误差指标分析表明该组合模型能够有效地提高预测的可靠性与精确度。
[关键词]组合预测;信息熵;信息化发展指数
[中图分类号]G203 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432(2010)32-0107-03
信息化发展水平已成为衡量国家综合国力和国际竞争力的重要标志,中国政府在《国民经济和社会发展信息化“十一五”规划》中引入了信息化发展指数 (IDI)来评价和监测国家信息化发展的进程及总体目标的实现。该指数“从基础设施、使用、知识、环境与效果、信息消费”五个方面诠释国家信息化的总体水平,对国家信息化发展状况做出综合性评价”。
科学地预测信息化发展指数,需要综合考虑各种因素的影响。常用的单项预测方法往往侧重于问题的某一个或某几个方面,只反映部分因素的影响。为了使信息充分利用,提高预测精度,多模型的组合预测成为当前研究的热点。组合预测的核心问题是权重的确定,由于确定权重系数的算法很多:方差倒数法、最优加权算法、线性规划方法以及粗糙集理论等,因而可产生出各种组合预测模型。近年来,熵权法作为客观确定权重的一种新方法,已经在各类评估中得到广泛应用,本文引用信息论中信息熵的概念,计算每个模型在组合预测系统中的信息熵,由此确定单个预测方法在组合预测模型中的权重,建立新的信息化发展指数预测模型,从而使组合预测模型能够充分利用各种预测方法所包含的信息,使预测结果更科学、更客观。
1 组合预测方法
1969年Bates和Granger在运筹学季刊中,提出了“组合预测”的思想。所谓组合预测,是指采用两种或两种以上的方法对同一对象进行预测,并利用合理的权重将若干个单一模型有机地结合起来,对同一个预测问题,多个模型的线性组合能将各种预测效果进行总体性综合考虑,在一定的条件下能有效地改善模型的拟合能力和提高预测精度。
4 结 论
影响信息化发展的因素很多,预测方法不同,考虑的影响因素往往不完全相同。组合预测不仅提高了预测的精度,还提高了预测的可靠性。组合预测的精度要高于单一模型的预测精度。实证结果进一步表明,既达到了预期的预测效果,又尽可能地保留了各种预测方法所涵盖的信息。基于熵值法的组合模型为预测结果提供了一个很好的预测方法,在实践中具有较高的应用价值。
参考文献:
[1]Blanca Moreno,Ana Jesus Lopez. Combining economic forecasts through information measures[J].Applie Economics Letter, 2007, 14:899-903.
[2]马慧,杨一平.管理信息系统[M]. 北京:清华大学出版社,2010.
[3] 陈华友.组合预测方法有效性理论及其应用[M].北京:科学出版社,2008.
[4] 唐小我.曾勇.组合预测误差校正模型的应用分析[J].管理科学学报,2002,5(6);53-64.
[基金项目]本文为首都经济贸易大学研究生创新项目。
[作者简介]顾亚霏(1986—),女,首都经济贸易大学信息学院硕士研究生,研究方向:管理信息系统。