数学模型预测林业经济效益的研究

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1、数学模型预测林业经济效益的研究【摘要】我国现代林业企业主要采取林业企业集团的经营管理形式,用现代化企业管理方法去经营林业。林业企业首先看重的是经济效益,是一种投资,在重视经济效益的同时兼顾社会效益,企业追求的是利润,看准的是市场。企业有科学的投资及财务管理。做大工程,就要有大投入,因此企业的融资渠道、信用水平是投资的关键,而减低成本、合理使用资金又是产出的关键,这正是林业经营的核心。预测分析可以帮助人们揭示和认识系统发展的规律和趋势,并做出估计和评价,以调节自己的行动方向,减少对未来事件的不肯定性

2、。可见,林业企业的经济效益在林业企业运营管理中具有重要的意义,其经济效益的有效预测可以适时调整林业企业的经营管理策略和措施,进一步促进林业企业健康长远的发展。  【关键词】采掘工业指数平滑法平滑常数周期预测销售利润预测模型  【中图分类号】F307.【文献标识码】A【文章编号】1006-968207-0196-02    一、林业企业经济效益及其特点    林业企业的经济效益是指人们在林业生产经营活动过程中,在保护生态平衡的前提下,为了培育和经营森林、生产木材和林副产品,以及其他社会效果而研究应用

3、林业技术方案、技术措施和技术政策后,所获得的生产成果与劳动消耗、劳动占用之间的对比关系,或者说林业投入与产出之间的比例关系。林业企业的经济效益具有以下基本特点:  1.复杂性  林业企业作为一个综合性物质生产部门,包括生物生产事业性质的营林生产和野生动物培育,采掘工业性质的木材采运生产,加工工业性质的木材机械加工和再加工生产,化工工业性质的林产化工生产等。这些生产无论在生产条件、劳动对象、生产工艺、生产组织等方面,还是在采用的具体劳动工具、技术措施等生产技术上,都有很大差别。  2.不稳定性  林

4、业企业在林业生产中的营林生产受自然因素影响大,有着明显的地区性和季节性,影响营林生产的可变因素较多。森林采运生产以森林资源为对象,露天作业,同样受自然因素的左右,作业条件也千差万别。  3.长期性  由于林木生长时间长,决定了营林生产周期长。天然林或人工林达到成熟期,短则十几年、几十年,长者上百年。这样,一项技术方案、技术措施是否先进合理、经济有效,往往当年看不出经济效果,需若干年后,甚至一个生产周期终了才能表现出来。因此,考察林业企业的经济效益,不能只根据当年或短期的效益进行评价,还必须考察林业

5、生产阶段或整个生产周期的长期经济效益。  4.持续性  营林生产的经济效益不仅表现在采取技术措施的当年,而且往往具有较长时间的持续性。如林内进行抚育采伐的技术措施,不仅当年促进林木的材积生长,而且会长期加速林木的积材生长。又如营造速生丰产林而采取的深耕改土、增施有机肥料的技术措施,不仅当年收到实效,而且数年内还有显著的作用。    二、林业企业经济效益的预测方法——指数平滑法    指数平滑法对不同时刻的数据赋予了不相等的权重,其权重分配原则是:“重近轻远”,即对近期的数据特别看重,对时间上相隔越

6、远的数据,给予越小的权重。  1.一次指数平滑  基本公式。若以α代表权数,新权重原则下的加权平均值为:  平滑常数α的取值。在S法的操作中,决定α值的大小至关重要。在实际中,常常通过多条不同的途径来选择比较得出合理的α值。选择时可参照如下的经验判断:  一是当认为初始值可靠程度不高时,则倾向取α值偏大;  二是当原始数据波动明显而迅速时,则应取α为偏大值;  三是对于变化波动较小的时间序列,则应取较小的α值;  四是对于长期较稳定,但短期不规则的波动,宜取较小的α值。  2.二次指数平滑  基本

7、公式。所谓二次指数平滑,是对一次指数平滑的数列再进行一次平滑处理,即对原始时间序列数据进行二次指数平滑。二次指数平滑值用符号St[2]表示,计算公式如下:  模型建立。当时间序列数据有线性趋势时,St[1]对yt,St[2]对St[1]都存在着滞后偏差的问题。因此,St[1]、St[2]只能用于简单预测。为了改善预测效果,可以利用St[1]、St[2]求出平滑系数,建立线性指数平滑模型再进行预测。  设已观察到时间t以前的序列值yt,现要预测系统未来时刻t+T的序列值。由于序列具有线性趋势,因此可

8、假定线性指数平滑模型的一般形式为:    这里为第t+T周期的预测值;T为由目前周期t到需要预测的周期之间的周期个数;at与bt为平滑系数,依赖于t以前的yt观察值。at、bt的计算公式为:  3.三次指数平滑  基本公式。所谓三次指数平滑,是对二次指数平滑的数列再进行一次平滑处理,即对原始时间序列数据共进行了三次指数平滑处理。三次指数平滑值表示为St[3],其计算公式是:  模型建立。除了线性指数平滑模型以外,还有非线性指数平滑模型。后者一般采用三次指数平滑法,它几乎用于所有的应

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