新疆在岗职工平均工资预测

　　[提要] 在岗职工平均工资是很重要的经济指标，能够反映在岗职工的工资水平。经济的高速发展，消费水平的不断提高，工资水平的日益增加，因此预测在岗职工平均工资对国家制定相关政策提供依据。本文介绍灰色预测模型基本步骤，并对模型进行优化，比较GM（1，1），优化GM（1，1），组合GM（1，1）模型的预测精度。数据选取2010～2016在岗职工平均工资，通过实证分析得出，修正的灰色预测模型预测精度较高，在岗职工的公职增长率相对合理。优化GM（1，1）模型在特定的预测环境下是可行的，但有待进一步推广。
　　关键词：GM（1，1）预测精度；检验；平均工资
　　中图分类号：F244 文献标识码：A
　　收录日期：2018年3月16日

一、引言

　　在岗职工平均基本工资是劳动者收入的重要组成部分，也是衡量生产力发展的一项指标，是国家实施相关宏观政策的依据。有效准确地对在岗职工平均工资进行预测，为国家制定相关劳动法、工资法提供依据，对新疆经济发展制定相關政策有重要意义。做好对新疆在岗职工平均工资的预测，对缩小城乡收入差距，实现共同富裕，社会稳定提供了保障。本文借助灰色预测模型对新疆在岗职工平均工资预测，也是政府调整工资结构、掌握未来工资走向、制定有效的工资机制等的依据。
　　本文先介绍了相关工资理论，阐述在岗职工平均工资和经济增长之间的相关关系，进一步探讨在岗职工平均工资的预测，邓聚龙教授于1982年提出灰色预测理论，经过30多年的发展，已在许多领域得到广泛应用，常用于解决信息量贫瘠、数据较少、具有不确定性问题的预测。灰色预测模型的主要思想：对于非负的时间序列，通过足够次数的累加形成新序列，呈现指数增长的下凸曲线，通过拟合新数列，生成各期拟合值。再对生成的拟合值进行多次累减，可得到原序列个体的拟合值。近年来，GM（1，1）也取得了较好的发展，特别是在改进背景值、修正初始值、优化灰导数、组合预测等等方面取得了重大突破。本文对GM（1，1）、优化GM（1，1）、组合GM（1，1）、时间相应的GM（1，1）进行比较分析，从而选取最优的预测模型。
　　二、在岗职工平均工资理论与预测方法文献综述
　　（一）关于在岗职工平均工资的研究。马玉婷（2008）通过对比不同省份在岗职工的工资水平，得出影响工资水平的主要原因，并解释了平均工资差距拉大的原因。宋雨男、张川（2016）通过对资本论中和西方经济学中工资理论的对比指出，资本论中工资理论偏重于逻辑推理，而现代的西方经济学工资理论注重于数学的分析方法，并不断的改进和完善。曹文佳（2017）研究指出经济增长可以促进工资水平的增加，并深入分析了黑龙江经济增长和工作收入不协调发展的内部原因。张丽敏（2012）根据协整理论，得出工资水平和经济增长之间存在相关关系，并得出长期的工资增长可以促进山东省的经济增长，提出应设置合理的工资水平，对引进人才、技术等有推动作用，进一步拉动经济的发展。因此，在预测在岗职工平均工资的同时，可以间接评价经济发展情况。学者们不仅介绍了各种理论的优缺点，也分析了影响职工工资增长的因素，并且论述了在岗职工平均工资和经济增长之间的相关关系。
　　（二）在岗职工平均工资预测的研究。魏正曦、邱玲（2014）用logistics回归模型对工资进行预测，计算出未来几年工资的具体数值，从宏观经济和微观经济分析，此种预测较为合理，还提出应当考虑除时间以外的其他因素，综合各种因素，使预测结果更有说服力，给政策指导提供依据。李媛（2018）利用多元线性回归模型对工资水平进行预测，但是并不能全面地把所有因素考虑在内，在考虑多重共线性问题时，可能会出现序列相关性的问题，因此寻求一种更好的预测方法迫在眉睫。梅端、周会会（2016）用BP神经网络，计算结果的mape保持在2%以内，表明用此方法对工资的预测是可行的。杨秀文、曾顺鹏（1998）指出灰色预测模型在一定的条件下技能进行短期预测和长期预测，中长期预测也具有一定的可能性，对灰色预测模型进行了详细的介绍和解释，使用的残商修正法不断地用新信息去替补旧信息，使预测更准确。乔节增、汲长卿（2013）运用灰色预测和灰色关联对在岗职工工资进行分析，只是罗列了灰色预测模型的简单步骤，并未作出相应的分析和解释，但是对我国未来工资水平的提高，提供了相关建议。虽然各种方法预测具有一定的意义，但是本文着重介绍灰色预测模型的预测，通过对经典灰色预测模型、组合灰色预测模型、优化的灰色预测模型比较，进而选出较好的模型。

三、经典灰色预测模型GM（1，1）介绍

　　对于初始数列X（0）=（X（0）（1），X（0）（2），···，X（0）（n）），只有满足检验的列才适用GM（1，1）模型。对适用模型的原始数列进行足够次数累加，X（1）=（X（1）（1），X（1）（2），···，X（1）（n）），对生成的新序列相邻两个数值求平均，构成新序列，并利用最小二乘法计算a，b的估计值，求解（2）式得：（1）（t）=[x（1）（t0）-]e-（t-t0）+（3），由（3）式计算（1）的预测序列，再由公式（0）（k）=（1）（k+1）-（1）（k），k=1，2，…，n计算x（0）对数列的拟合值。
　　预测结果的检验，灰色预测常用三个标准来从不同角度对模型的拟合效果进行检验：残差检验、关联度检验、后验差检验。关联度检验：验证预测曲线与原始曲线的相似程度；残差检验：预测结果与原始数据的绝对离差；后验差检验，主要根据预测值的标准差和原始数据值的标准差的比值进行判断。

四、灰色预测模型的改进

　　优化灰色模型的建立：结合不等式≥≥对GM（1，1）模型进行优化，此种观点是基于冯兴来（2017）用≥0.25×（+）2优化GM（1，1）模型，也即（3）式有以下两种计算方式：

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