有色金属工业预警体系探微

帅加琴 温标|文

有色金属工业是国民经济中占据重要战略地位的基础性产业，在复杂多变的国内外经济环境下，深入研究有色金属工业波动特点、科学预测行业未来发展趋势以及有效地监测预警是促进行业健康持续发展的迫切需求。

作为国民经济的基础产业，有色金属工业在经济发展中占据重要的战略地位。中国有色金属工业已建成完整的工业体系，但尚存的问题也是不容忽视的，如易受宏观经济的波动而大幅震荡、巨大的资源环境约束压力、产业“大而不强”等。在复杂多变的国内外经济环境下，深入研究有色金属工业波动特点、科学预测行业未来发展趋势以及有效地监测预警是促进行业健康持续发展的迫切需求。

有色金属工业预警体系研究现状

经济监测预警的理论和方法源自国外，主要集中于宏观经济及金融领域。该项研究可追溯到19世纪末的法国，当时以四种不同颜色表述法国1877～1887年的经济波动；1917年哈佛大学经济调查委员会编制了“哈佛指数”；1950年，G．H．Moore确定了宏观经济监测系统的先行、一致和滞后指标，开发出扩散指数（DI）。DI不能刻画经济周期波动幅度，为弥补这一缺陷，J．Shiskin 和 G．H．Moore于 1961年合作编制了合成指数（CI）。CI既能预测经济周期的转折点，又能反映波动强度。合成指数是度量经济波动的有力的工具，广泛应用于世界各国，如1995年美国会议委员会发布美国、澳大利亚、法国、德国、韩国、西班牙和英国等国家的合成指数。DI和CI的编制需要首先选定指标，而指标的选取具有一定的主观性、缺乏统计理论基础，所以一些经济学家开始尝试引入严谨的数学 模 型。J．H．Stock和M．W．Watson认为多个宏观经济总量指标共同变动的背后有一个刻画主要经济指标间协同变动趋势的共同成分，并利用状态空间模型和卡尔曼滤波建立了S-W型景气指数。合成指数由于计算原理简单易懂而应用广泛，相比而言，SW指数在实际中的应用则不多。

将景气指数应用于金属行业分析的官方机构是美国地质调查局（USGS）。USGS金属工业先行和一致指数，包括主要的初级金属和钢铁、铝、铜等工业。先行指数可以提前几个月对由一致指标所衡量的金属工业活动的主要变化给出一些信号；一致指数描述工业当前的状况，可作为行业基本状况的衡量标准。USGS先行指数对初级金属领先一致指数9个月、对钢铁领先8个月、对铜领先7个月、对于铝领先6个月。

综上所述，国外关于经济预警理论方法的研究比较成熟，在金属行业也有权威应用，我们可以借鉴这些理论和方法，结合中国有色金属工业经济发展的实际开展预警研究。

中国经济监测预警系统的研究始于20世纪80年代初期，以宏观经济领域居多。中国有色金属工业协会于2009年与商务部联合建立了“有色金属行业产业损害预警机制”，协会负责跟踪有色金属行业重点监测产品运行状况、定期报送有色金属行业热点专报信息、定期完成产业安全数据直报系统月度审核和数据分析、及时在产业安全网站向企业和社会公众发布预警信息，并对有色金属行业产业安全面临的形势进行评估、判断和研究。目前中国有色金属工业协会产业损害预警信息报送、数据直报及网站维护、竞争力研究、应对贸易摩擦培训等各项工作正在稳步推进。

以上研究大多只提出了预警的构思或框架，有的仅是关于有色金属行业某一方面的预警，如采购量、价格等。为及时、准确向各级政府部门、广大有色金属企业和社会各界提供权威、规范的行业监测预警信息，中国有色金属工业协会联合经济日报中经产业景气指数研究中心和国家统计局中国经济景气监测中心，于2014年4月16日首次共同发布本年3月“中经有色金属产业月度景气指数”。据了解，协会编制的有色金属景气指数是国际通用的合成指数，其计算方法具有规范性，指标的选择经业内专家商讨确定，因此具有一定的权威性。

预警方法综述

预警方法是经济监测预警实施的重要工具，也是预警工作开展的关键步骤。预警信号灯法是应用最早（20世纪60年代中后期）、最易为社会大众认知的经济预警方法。传统的预警信号系统是将一组反映经济发展状况的敏感性指标合并为综合性指标，再利用类似于交通信号的红、黄、绿灯的标志，对这组指标及综合指标所反映出的经济状况给出不同的信号，通过观察信号的变动情况，判断经济系统当前的运动状况和未来发展的趋势。信号灯通常与景气指数相结合，构成经典的预警体系。然而，由于经济系统的非线性和不确定性，传统的线性预警模型与实际经济系统存在着较大的误差，传统方法也越来越不适应科学管理的需求。随着经济预警研究的逐步深入及智能技术的高速发展，一些学者将智能技术应用于经济预警，如采用模糊数学方法进行预警界限确定、利用神经网络方法记录专家对以往经济运动状态评价，利用模型自学习功能对未来前景作出判断等。

1．景气指数法

景气指数法是用经济变量之间的时差关系来指示景气的动向，通过构建合成指数和扩散指数进行监测预警。该方法包括三个基本步骤：确定基准循环；划分先行、同步、滞后指标；对先行、同步、滞后指标分别编制扩散指数和合成指数。

2．自回归条件异方差模型和自回归移动平均模型

自回归条件异方差模型（ARCH）是用过去误差解释未来预测误差的一种方法，能准确度量经济循环波动的误差。引入时变条件方差使预报的置信区间能够与经济时间序列的波动程度相适应，从而使确定的警限能比较准确地反映实际经济状况。自回归移动平均模型（ARMA）是一种准确度比较高的短期预测方法。

3．基于概率模式分类法

该方法从模式识别的角度进行预警，将所有具有相同警度的预警样本组成一个预警模式集。预警指标选择相当于模式识别系统中的模式特征选择，预警方法相当于模式分类过程；报警相当于识别错误检查过程。根据模式识别原理，预警就是把未知警度的新样本与已知警度的标准样本进行比较，再判定新样本所归属于的预警模式类别。基于概率模式分类法不再从简单的统计规律出发来探求发展趋势，而是应用模式分类和比较来获得对未来状况的把握。因此其在预警系统的设计和应用中是很有前途的。

4．人工神经网络方法

人工神经网络（ANN）在经济预警系统中的应用，解决了传统预警模型难以处理高度非线性问题、难以处理定性指标的问题，为预警走向实用化和智能化奠定了基础。ANN预警的实质是利用神经网络的预测功能实现经济预警。

自Lapeds和Parber首先应用ANN技术进行预测开始，国内外学者对其应用于经济预测及预警作了大量的研究。已有文献表明ANN分类正确率高于其他判别法，国外学者比较并总结了神经网络与其他统计分析方法应用领域，认为神经网络模型在处理预测和分类问题时更准确。国内学者的研究也证实了ANN对不同行业经济预测与预警的可行性与优越性。传统的ANN模型虽有自组织、自适应及非线性的优势，但是随着输入变量维数的增加，网络运行时间剧增，并易出现局部极小等现象，导致预警精度达不到理想要求。还有学者将ANN与其他学科结合起来，如Hongkyu Jo等整合基于案例预测系统、判别分析和ANN三种有分类功能的模型，建立用于破产预警的新模型，实证结果表明整合模型的预警性能更好。

有色金属工业预警体系的研究已经取得一些成果，国内较权威的“有色金属产业月度景气指数”也已公开发布。但结合上述的预警方法可以看出，现代智能方法尚未充分应用于中国有色金属工业预警。笔者认为，预警理论与计算机技术相结合以及先进学科的综合应用是未来研究方向。有色金属工业预警系统的进一步研发应充分利用计算机技术，建立实用的平台，实现预警系统的人机交互。另外有必要利用数据挖掘技术对行业进行深层次分析，并把多媒体技术融入预警系统，以实现动态报警和增强预警结果的可视性。