[发明专利]一种现期标准对未来经济发展影响评估模型及验证方法

说明书

技术领域

本发明涉及未来经济发展影响评估模型和验证方法，特别是一种现期标准对未来经济发展影响评估模型及验证方法。

背景技术

标准作为支撑质量发展的核心要素，反映了一国（地区）的技术水平，是区域经济中“研发投入—专利申请—标准制定”的系统产出，对区域经济中的技术创新与传播起着关键作用。关于标准与区域经济增长的理论研究，国内外不同学者多从现期进行了分析，分析当期的标准对当期经济效益的影响。因此，本发明是建立一种现期标准对未来经济发展持续影响的量化模型和实证分析方法，表现标准化对经济发展增长的持续驱动作用。如中国专利文献中披露的申请号201410453932.1，申请公布日2014.12.10，发明名称“一种农业技术价值评估方法”；该评估方法包括如下步骤：系统提供用户界面，用户根据需求建立评估任务；系统按照评估任务所选择参数采集数据，利用评估模型实时进行计算；系统对评估任务处理后的结果进行展示，系统记录相应操作。本发明的农业技术价值评估方法，所述方法依据成熟的技术评估基本理论——收益法和成本法，结合农业技术及植物品种的行业特性，建立了一套动态调整系统，通过对大量评估结果进行统计分析，并结合市场经济变化趋势及不同的技术特性，调整评估参数，以保证系统评估结果的科学性和准确性。但现有用于现期标准对未来经济发展影响的评估模型较少，也缺少相应的验证方法，以及准确度较低。

发明内容

为克服上述不足，本发明的目的是向本领域提供一种现期标准对未来经济发展影响评估模型及验证方法，使其主要解决现有现期标准对未来经济发展影响评估模型和验证方法缺少的技术问题。其目的是通过如下技术方案实现的。

一种现期标准对未来经济发展影响评估模型，该评估模型加载安装于计算机，该评估模型的实施步骤如下：1）提取数据，2）数据分析，3）模型建立；其特征在于所述数据分析在双时间序列数据中，对这些数据进行回归，避免虚假回归现象；即先对标准存量与经济生产总值使用ADF单位根检验法检验做平稳性检验，除去在双时间序列数据中的虚假回归现象；建立如下的模型表达式：

其中，C是常数项序列，U是残差序列；A为模型LSTD或GDP滞后期的系数，即滞后期标准存量变化或滞后期地区生产总值对经济的影响弹性。

所述提取数据包括标准数据提取和经济数据提取；标准数据提取国家标准、行业标准、地方标准相关特征项，包括标准名称、标准类型、发布实施日期、是否失效、失效日期、起草单位、起草人名称；经济数据包括按地区、产业分别提取体衡量地区经济水平的生产总值（GDP）数据。所述数据分析的ADF单位根检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。所述三个模型的检验结果符合原假设时，时间序列认为非平稳；其中有一个模型的检验结果拒绝零假设，即可认为时间序列是平稳的。所述模型的时间序列是平稳之后，在两变量的平稳性检验是同阶单整的基础上，进一步考察变量间是否存在一个长期均衡且稳定的关系；即使用协整检验，基于回归参数作协整检验，在检验过程中，所有时间序列含有线性时间趋势项，所有序列都含有常数项；同时，协整检验结果存在协整方程，并且最多只有一个方程，说明时间序列通过了协整检验，表明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的，从而在此基础上直接对原方程进行回归。所述模型经过平稳性检验、协整经验之后，通过概率或者分布函数的角度体现两变量间的因果关系，即在平稳性检验通过的基础上，运用F-统计量来检验标准存量的滞后值是否显著影响地区生产总值；同时，用于检验地区生产总值是标准存量的“Granger原因”，检验地区生产总值的滞后值是否影响标准存量。所述模型经过平稳性检验、协整经验、因果检验，确定时间序列数据具有平稳性，变量间存在着长期稳定的均衡关系，且标准存量对地区生产总值变化有影响；并使用自回归分析，能更好地量化过去GDP和过去实施标准对现期经济的影响。

上述模型的验证方法具体如下：所述模型通过稳点性检验，对其进行识别和检验，以判别模型最初的假定和经济意义；具体模型验证如下：AR根图检验，是VAR模型稳定的充分与必要条件，即特征方程的根都要在单位圆以内；即被估计的VAR模型所有根模的倒数小于1，即位于单位圆内，则其是稳定的，共有Kp个根，其中K是内生变量的个数，p是最大滞后阶数；一个有r个协整关系的VAR模型，则应有k-r个根等于1；检验得到模型的所有根模的倒数都位于单位圆内，断定上述VAR自回归模型是稳定的。