我國(guó)工傷事故死亡率預(yù)測(cè)和探究

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1、我國(guó)工傷事故死亡率預(yù)測(cè)和探究　　【摘要】本文針對(duì)1963年至2012年全國(guó)工業(yè)事故死亡率，用ARMA模型進(jìn)行時(shí)間序列分析，結(jié)合SAS軟件檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目尚行?，并進(jìn)行預(yù)測(cè)應(yīng)用。結(jié)果表明，基于ARMA模型的中國(guó)工傷事故死亡率的模擬值和真實(shí)值較吻合。【關(guān)鍵詞】ARMA模型；工傷事故；時(shí)間序列；預(yù)測(cè)1.引言本文試圖通過(guò)對(duì)30年來(lái)全國(guó)安全生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)的分析、擬合，并進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，從而為正確判斷未來(lái)安全生產(chǎn)形勢(shì)，制訂相應(yīng)措施提供可靠依據(jù)。2.理論方法與數(shù)據(jù)來(lái)源2.1ARMA模型預(yù)測(cè)方法ARMA模型是一種比較成熟的模型，適于短期預(yù)測(cè)。模型建立，要求時(shí)間序列是隨機(jī)和平穩(wěn)的，而且

2、需要長(zhǎng)期連續(xù)數(shù)據(jù)，編寫程序進(jìn)行模型的辨識(shí)。2.1.1AR模型AR模型也稱為自回歸模型，它的預(yù)測(cè)方式是通過(guò)過(guò)去的觀測(cè)值和現(xiàn)在的干擾值的線性組合預(yù)測(cè)。自回歸模型的數(shù)學(xué)公式為：2.1.2MA模型4MA模型也稱為滑動(dòng)平均模型，它的預(yù)測(cè)方式是通過(guò)過(guò)去的干擾值和現(xiàn)在的干擾值的線性組合預(yù)測(cè)?；瑒?dòng)平均模型的數(shù)學(xué)公式為：2.1.3ARMA模型自回歸模型和滑動(dòng)平均模型的組合，便構(gòu)成了用于描述平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的自回歸滑動(dòng)平均模型ARMA。數(shù)學(xué)公式為：2.1.4ARMA模型的預(yù)測(cè)步驟（a）對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行差分，以得到一個(gè)平穩(wěn)隨機(jī)序列，然后O一1均值化序列。（b）計(jì)算差分后序列的自相關(guān)系數(shù)

3、和偏相關(guān)系數(shù)，以選擇一個(gè)合適的ARMA模型。（c）用最小二乘法對(duì)ARMA模型分析，計(jì)算模型參數(shù)值。（d）對(duì)估計(jì)得到的模型，進(jìn)行適應(yīng)性檢驗(yàn)，重新改進(jìn)模型，直至得到最優(yōu)模型為止。（e）進(jìn)行預(yù)測(cè)。2.2數(shù)據(jù)來(lái)源1983年至2012年中國(guó)工業(yè)企業(yè)事故死亡人數(shù)、職工人數(shù)來(lái)源于《安全生產(chǎn)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》等正式出版物。以1983-2012年全國(guó)工業(yè)企業(yè)事故死亡人數(shù)、死亡率作為建?；A(chǔ)數(shù)據(jù)，如表l所示：3.結(jié)果分析4先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，通過(guò)繪制數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖檢驗(yàn)時(shí)間序列?？梢园l(fā)現(xiàn)，2O世紀(jì)8O年代初到90年代初，工傷死亡人數(shù)略呈平穩(wěn)下降，然后

4、明顯上升。1996年后逐漸下降，2000年又出現(xiàn)上升趨勢(shì)。但死亡率除個(gè)別年代出現(xiàn)波動(dòng)外，總體上是呈下降趨勢(shì)，時(shí)間序列為非平穩(wěn)序列。由于ARMA模型只能分析0-1均值化的時(shí)間序列，而計(jì)算出序列的均值為0.045，表明對(duì)序列的影響很小，故忽略不計(jì)，認(rèn)為數(shù)據(jù)是均值化的。根據(jù)ARMA模型的自相關(guān)和偏相關(guān)分析法編寫程序，識(shí)別模型的階數(shù)。相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)分析如表2所示。經(jīng)過(guò)自相關(guān)分析圖分析，的取值范圍在置信區(qū)間[-2.59，2.59]內(nèi)，可見(jiàn)序列是一隨機(jī)列，而且當(dāng)k>3時(shí)，在零值附近上下波動(dòng)，可見(jiàn)序列是一平穩(wěn)序列當(dāng)>2時(shí)，取值都在[-2.59，2.59]內(nèi)，且有收斂

5、到零的趨勢(shì)，根據(jù)定階準(zhǔn)則，證明符合AR（2）模型。模型參數(shù)的估計(jì)使用最小二乘法.用統(tǒng)計(jì)軟件SAS分析，結(jié)果如下：，F(xiàn)值為7.05，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于F0.01（2，43），所以回歸是高度顯著的.分析表明AR（2）是合適的。4.結(jié)束語(yǔ)從本研究的具體估計(jì)結(jié)果來(lái)看.多數(shù)年份相對(duì)誤差在10%以下，說(shuō)明此方法預(yù)測(cè)比較精確，短期預(yù)測(cè)可信度較高。而2000年以來(lái)有所上升.這與我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展正處于快速發(fā)展上升周期，不斷加大的能源需求，而安全生產(chǎn)投人相對(duì)滯后等因素有較大關(guān)系。4參考文獻(xiàn)[1]徐國(guó)祥.統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和決策[M].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2006.[2]王振龍.時(shí)間序列分析[M].中國(guó)

6、統(tǒng)計(jì)出版社，2003.4