动态周期论文（共8篇）
动态周期论文 篇1
摘要：本文运用动态条件相关估计方法 (DCC) 来考察中国股市周期与真实经济周期以及金融经济周期的动态关系。研究发现, 在样本期间内 (1996年1月2010年12月) , 股市周期与金融经济周期以及真实经济周期的动态相关关系基本上为正相关关系, 可见我国股票市场的周期波动很大程度上受到真实经济周期波动与金融经济周期波动的共同影响。与真实经济周期相比较而言, 金融经济周期与股市周期的动态关联程度更高, 而且在不同的牛熊市阶段, 股市周期与真实经济周期以及金融经济周期的动态关联也各不相同, 体现了不同牛熊市阶段的运行特征。总体来看, 股市周期与真实经济周期以及金融经济周期之间的动态关联在不断加强。虽然股市周期与真实经济周期以及金融经济周期的运行并不会完全同步, 但是反映真实经济周期指标与金融经济周期指标的重要高低点是判断股市周期运行顶底的一个重要参考依据。
关键词：股市周期,真实经济周期,金融经济周期,动态相关
引 言
股票市场是整个国民经济的重要组成部分。股票市场波动与宏观经济的波动关系密切。从根本上讲, 经济周期决定股市周期, 从衰退、萧条、复苏到繁荣的宏观经济周期性变化是形成股市牛市、熊市周期性转换的最基本原因, 而股市周期的运行情况也会对经济周期的运行产生一定的影响, 股市周期的变化反映了经济周期的变动。自经济周期理论诞生以来, 股市周期与经济周期之间的关联就一直是学者们研究的重点。一直以来股票市场常被认为是国民经济的晴雨表。国内外学者对此进行了大量的理论研究和实证检验, 但得出的结论却不一致, 甚至存在着很大差异。
随着经济全球化和金融市场的发展, 世界各地金融中心逐渐融为一体, 金融因素对全球经济波动的影响愈加突出。因此, 金融经济周期理论的发展为研究经济周期提供了一个全新的思路。Excerpt (2001) 将金融经济周期归纳为, 用与经济长期均衡水平密切相关的金融变量记录的经济实质性和持续性波动。由此可见, 金融经济周期实际上反映的是经济波动与金融因素之间的关系, 体现了重要金融变量对实体经济周期的影响。而股票市场作为金融市场的重要组成部分, 其周期波动与金融因素之间存在着内在的联系。因此, 本文拟研究股市周期与真实经济周期以及金融经济周期的动态关联关系, 并且分析与比较其动态关联程度的差异及造成这些差异的原因。
本文重点研究股市周期与真实经济周期以及金融经济周期的动态关联程度。 (1) 宏观经济时间序列是刻画两种经济周期特征事实的重要依据, 一般达成的共识是:反映真实经济周期的基准变量为GDP或GNP, 表现金融经济周期的基准变量为银行拆借利率。由于GDP通常按季度或年度公布, 无法灵敏地反映真实的经济运行规律;而银行拆借利率变动过于频繁, 大量“噪音”对稳健地刻画金融经济周期干扰太大。因此, 本文采用工业增加值和货币供给M1分别作为刻画真实经济周期和金融经济周期的时间序列。 (2) 大量实证研究表明金融时间序列具有条件方差关联 (GARCH) , 静态的相关系数或偏相关系数在样本期内只能给出一个具体的数值, 无法动态地显示相关性在样本期间内的变化, 从而掩盖了两类周期之间动态相关的事实。因此本文拟运用动态相关 (Dynamic Conditional Correlation, DCC) 方法将股市周期与真实经济周期以及金融经济周期的动态关联显性化。
本文的结构安排如下:首先简要回顾了经济周期与股票市场波动关系的相关理论研究;其次简要阐述动态相关理论的渊源和计算动态相关的方法, 在对DCC方法加以改造的基础上, 使用改进后的DCC模型对中国股市周期与真实经济周期、金融经济周期间的动态关联进行了实证分析;最后给出了本文的主要结论和进一步研究方向。
1 文献回顾
西方学者关于经济周期与股票市场波动关系的研究非常丰富。Schwert (1989) 较早详细研究商业周期对股票收益率的影响。Hamilton (1989) 、French和Sichel (1993) 认为股票市场波动的解释最终要以宏观经济分析为基础, 经济行为水平的波动是股票收益率波动的关键决定因素。Fama (1990) 、Mukherjee和Naka (1995) 的研究表明股票市场价格波动与国民生产总值的增长率、长期和短期利率、通货膨胀率等国民经济运行状况指标之间存在长期的均衡关系。Leivine和Zervos (1996) 使用41个国家1976～1993年的数据, 通过实证检验发现在股票市场总体发展和长期经济增长之间存在很强的相关关系。Kwon和Shan (1999) 、Maysami和Koh (2000) 、Roberto Casarin和Carmine Trecroci (2006) 的研究结果也显示经济周期与股票市场波动具有类似的形态。一些学者也关注经济周期不同阶段对股票市场波动影响的不对称问题。Harvey和Viskanta (1994) 研究发现, 与经济繁荣时期相比经济衰退时期股票收益率与美国经济周期之间的相关性更高。Hamilton和Lin (1996) 的研究也表明经济周期与股市收益率波动存在联动效应和溢出效应, 并且这种联动和溢出与经济周期的具体阶段密切相关。P.N.Smith等 (2006) 研究发现股票市场与经济周期波动之间具有很强的互动关系, 经济周期对股市收益的影响是不对称的 (经济周期的低谷对股市收益的负面影响比在经济好转对股市收益的正面影响更大) 。Chang-Jin Kim等 (2008) 运用实证模型来检验商业周期与股市风险回报的关系, 研究表明在经济衰退和其他短期流动性危机的时期, 市场的波动性增加;而且与商业周期有关的市场波动对股票市场预期收益变动具有预测能力, 而与商业周期无关的波动则没有。虽然大多数学者得出的结论支持经济周期与股票市场之间存在较强的联动关系, 但也有研究得出不同的结论, 如Harris (1997) 研究表明, 在发达国家中股票市场与宏观经济之间存在相互促进的正向关系, 但是在发展中国家两者之间关系表现的比较弱。Binswanger (2000) 利用子样本滚动回归的方法研究发现, 20世纪八九十年代以来美国股票市场波动与宏观经济波动之间关系不成立。
国内学者在这方面的研究结论存在较大分歧, 主要有3种观点。第1种观点认为股票指数与宏观经济之间具有相关关系。王德劲等 (2001) 、尚鹏岳和李胜宏 (2002) 发现股票价格与某些经济因素之间具有显著的长期协整关系。张卫国等 (2002) 、刘勇 (2004) 分别采用不同的方法对中国股票市场和宏观经济变量之间的关系进行了经验检验, 研究均表明股价指数和宏观经济变量之间是一种相关的关系。第2种观点则认为中国股市波动与宏观经济运行相关性微弱, 甚至出现背离态势, 如王国刚 (2000) 、黄海燕 (2004) 、周海燕等 (2005年) 等。郑江淮和袁国良 (2000) 、赵振全等 (2003年) 研究发现宏观经济波动对股票市场波动的解释能力很弱。丁志国等 (2007) 的研究也表明, 虽然“整体关联性”检验不支持经济周期与市场波动间存在显著相关性的结论, 但“状态相关系数”却显示两者间的关联性具有“区制转移”特征, 并体现了对前者依赖的“门限效应”和“非对称效应”。还有一种观点则认为, 在不同的时期里, 股票指数与宏观经济之间的关系也不相同。如陈兆旭和刘金全 (2006年) 对中国股票市场收益率与宏观经济之间的关系进行了实证分析, 检验结果表明2003年以前我国股票市场收益率与宏观经济之间存在一定的关联性, 但2003年以后宏观经济波动与股市出现了背离。股市收益率与宏观经济之间的影响关系在经济周期的不同阶段有非对称特征, 二者之间的影响关系依赖经济周期的阶段性。还有一些研究则关注于股市周期性波动的解释。荣琪和李少君 (2009) 通过把外生政策调整设为虚拟变量的方法, 研究发现宏观经济因素、流动性因素以及外生政策因素三者一起能够很好地解释我国股票价格的周期性波动现象。
目前国内外的相关研究还没有从真实经济周期与金融经济周期的角度来研究股市周期与经济周期的动态关联, 以及分析与比较其动态关联程度的差异及造成这些差异的原因。大量实证研究表明金融时间序列具有条件方差关联 (GARCH) , 静态的相关系数或偏相关系数在样本期内只能给出一个具体的数值, 无法动态地显示相关性在样本期间内的变化, 从而掩盖了两类周期之间动态相关的事实。而动态相关 (DCC) 方法可以呈现样本期间内两种不同周期在每一时点的相关程度, 从而可以准确把握时间序列间的动态关系, 从而将两种周期的动态关联显性化。
2 股市周期与经济周期动态关联的实证分析
2.1 研究方法
一般的条件相关系数只反映一段时间内时间序列之间的相关关系。设两个时间序列r1和r2服从期望为零的正态分布, 条件相关系数为ρ12, t。该估计方法必须利用以前的所有信息, 且要求ρ12, t≤1。n步滚动相关系数 (也称移动相关) 可以反映出序列间的动态相关关系, 但具有时间不一致性。用这种方法估计金融变量的相关性将会产生严重的偏差, 因为金融市场对近期信息的敏感性更强, 而n步滚动法却对所有的信息赋予相同的权重, 更为严重的是, 这种估计法会产生信息损失, 因为t-n-1期以前的信息并没有得到利用。
为了使相关系数的估计更加贴近金融市场的事实, Bollerslev (1990) 通过两步估计法构造CCC。因为GARCH要求条件协方差不为零, 并且在条件方差方程中的方差或协方差为线性关系, 这使得CCC估计方法遇到了困难。针对这一情况, Engle and Kroner (1995) 将协方差矩阵转换为对角阵, 也即利用BEKK公式对GARCH (1, 1) 进行了改造。首先, 利用k种资产的回报率构造GARCH模型, 资产组合的回报率或者预处理后的残差为trt-1∶N (0, DtRtDt) , 定义Ht≡DtRtDt。其中, Rt是动态相关矩阵;Dt是一个代表条件方差的k×k对角阵, 其对角线上的元素为来自GARCH模型的时变标准差
由于包含未知的参数, 所以整个GARCH都采用MLE进行估计, DCC方法的对数似然函数构造如下:
Dt+r′tD-1tD-1trt]+
[-ε′tεt+logRt+ε′tR
Dt+r′tD-1tD-1trt]称为波动成分, 其中θ代表D的样本;
由于D是对角阵, 所以LV (θ) =∑
Dt+r′tD-1tD-1trt]也就是说单独MLE可以达到总体MLE的估计效果。Engel证明, 只要第1步估计是一致的, 其似然函数在真值邻域内连续, 那么第2步的估计也是一致的。
本文采用DCC进行动态相关估计, 为了满足DCC关于待估时间序列均值为零的假设条件, 文中对基准指标进行了相应的处理。
2.2 实证检验
2.2.1 指标的选取
大量的宏观经济模型采用国民收入反映社会总供给, 用当期货币存量来表示社会总需求。但上述两个宏观经济变量无法迅速反映经济周期的短期走势, 本文选取工业增加值 (IND) 替代国民收入, 用来反映真实经济周期波动;选取狭义货币供应量 (M1) 替代当期货币存量, 用来反映金融经济周期的波动Engle and Sheppard (2001) 的动态相关估计方法, 以及Engle (2002) 的研究成果, 本文利用平均可逆公式动态相关 (DCC) 估计来分别考察股市周期与真实经济周期以及金融经济周期的动态关联程度。表4和表5分别给出了DCC的估计结果。
注:表中括号内的数值表示对应的t统计量或者Z统计量, **表示显著水平1%通过检验, *表示显著水平5%通过检验。1step-ARCH和2step-ARCH采用Bolleralev-Woodgrige稳健标准误-协方差校正、向后更新方差迭代12次后收敛。
股市周期与真实经济周期动态关联的两步法DCC检验表明, 时间系列的GARCH项与ARCH项的和都非常接近于1, 而且其参数都是非常显著的, 说明波动过程是稳定的;DCC-P及t值为0.5653 (3.123356) , DCC-Q及t值为0.3958 (4.343498) , 也都非常显著, 拒绝了两者之间相关系数为常数的原假设, 认为两者之间存在动态相关关系, 而且具有很强的持续性, 即真实经济周期波动都对股市周期的运行具有长期的影响。
注:表中括号内的数值表示对应的t统计量或者Z统计量, **表示显著水平1%通过检验, *表示显著水平5%通过检验。1step-ARCH和2step-ARCH采用Bolleralev-Woodgrige稳健标准误-协方差校正、向后更新方差迭代16次后收敛。
同样, 股市周期与金融经济周期动态关联的两步法DCC检验表明, 时间系列的GARCH项与ARCH项的和都非常接近于1, 而且其参数都是非常显著的, 说明波动过程是稳定的;DCC-P及t值为0.5653 (3.123356) , DCC-Q及t值为0.3958 (4.343498) , 也都非常显著, 拒绝了两者之间相关系数为常数的原假设, 认为两者之间存在动态相关关系, 而且具有很强的持续性, 即真实经济周期波动都对股市周期的运行具有长期的影响。
最后, 画出股市周期与真实经济周期以及金融经济周期之间随时间变化的动态相关关系图 (见图2) 。
从图2可以看出, 股市周期与金融经济周期以及真实经济周期的动态相关关系在样本期内基本上为正相关关系, 仅在少数的时间里, 两者之间呈负相关关系, 可见在样本期内, 真实经济指标与金融经济指标对股市的周期波动具有重要的影响, 我国股票市场的周期波动很大程度上受到真实经济周期波动与金融经济周期波动的共同影响, 因此, 股票市场的周期波动表现为投资驱动与资金推动共同作用的双重特征。在样本期内, 股市周期与金融经济周期的动态相关系数在不同的时间点上都有所差异, 其相关系数较大部分都保持在0～0.6之间波动;股市周期与真实经济周期的动态相关系数在不同的时间点上同样也有所差异, 其相关系数大致都保持在0～0.5之间波动;在不同的时间点上, 股市周期与真实经济周期的动态相关系数比股市周期与真实经济周期的动态相关系数普遍要大, 因此, 与真实经济周期相比较而言, 在样本期内, 金融经济周期与股市周期的动态关联程度更高。金融因素对于股市周期波动具有重要的影响, 根据将近20年美国、日本的股市走势与流动性的走势图叠加起来同样可以发现, 每当流动性紧缩时, 股票市场的熊市则与之相伴。而且, 国际货币基金组织的数据也显示, 1959～2003年, 19个主要工业国家的股票市场总共有52次泡沫破裂, 其中每一次下跌都与货币政策息息相关。
由于在不同时间段内, 股市周期与金融经济周期的相关存在较大的差异。因此, 为了详细分析股市周期与真实经济周期以及金融经济周期之间随时间变化的动态关联程度, 找出股市周期与真实经济周期以及金融经济周期之间的运行规律, 本文运用牛熊市周期划分, 将样本区间划分为若干个时间段, 分别进行详细分析。根据上证综合指数的历史数据, 运用市净率来判断整个大盘估值的高低, 我们可以把中国证券市场历次牛市、熊市划分如下 (表6) 。
因此, 根据以上的牛熊市划分的结果, 我们大致将样本区间划分为4个时间段:第2次牛熊市期间 (1996年1月～1999年5月) 、第3次牛熊市期间 (1999年6月～2005年5月) 、第4次牛熊市期间 (2005年6月～2008年10月) 、第5次牛熊市期间 (2008年11月～2010年12月) , 并分别进行详细分析。
注:图3、图5、图7、图9中动态相关系数X1是股市周期与金融经济周期的动态相关系数;动态相关系数Y1是股市周期与真实经济周期动态相关系数;图4、图6、图8、图10中ln上证综指是上证综合指数的对数值, RIND为工业增加值同比增速, RM1为狭义货币供应量同比增速。
从第2次牛熊市期间动态关联程度 (图3) 可以看出, 在此期间, 股市周期与金融经济周期的动态相关系数基本上为正, 而且相关系数基本上都大于0.1, 只是在1998年2月～1998年6月之间较长的时间段里呈现负的相关关系, 对照当时的上证综指与RM1走势 (图4) 可见, 1998年2月～1998年6月之间RM1持续回落, 而上证综合指数却在不断创出新高, 这是导致其动态相关系数为负的原因;而且RM1达到相对高位0.224和0.204, 股市将会阶段性见顶, RM1的相对低位0.096, 股市将会阶段性见底 (RM1的最低位0.087刚好是1998年6月, 此时, 股市周期与金融经济周期的动态相关关系为负) 。而股市周期与真实经济周期的相关关系虽然基本上为正, 但是其相关系数都比较小, 说明股市周期与真实经济周期间的协同关系并不密切。因此, 在第2次牛熊市期间, 股市周期与金融经济周期的动态关联程度远高于股市周期与真实经济周期的关联程度, 金融因素对股市周期运行的影响远大于投资因素, 股市运行更多体现的是流动性推动的结果。
从第3次牛熊市期间动态关联程度 (图5) 可以看出, 在此期间, 股市周期与金融经济周期以及真实经济周期之间的动态相关系数基本上为正, 但是相关系数都不大, 说明在此期间, 金融经济周期、真实经济周期与股市周期的运行都达到了一定程度的协同。对照当时的上证综指与RM1、RIND走势 (图6) 可见, RM1、RIND和上证综指的走势在较长的时间里基本上保持同步, 仅仅在2002年1月～2004年1月之间RM1、RIND与上证综指的走势呈现一定程度的非同步特征, 其高低点基本上契合, 2000年4月～9月, RM1在相对高位运行, 2001年6月股市也阶段性见顶, 股市的高点滞后于RM1的高点9个月多, RM1的相对低位0.095和0.104 (2002年1月和2005年5月) , 股市也呈现为阶段性底部;RIND的相对低点没有对应着股市的阶段性底部, RIND的相对高点0.234 (2004年2月) , 1个月后股市阶段性见顶。因此, 在第3次牛熊市期间, 股市周期与金融经济周期以及真实经济周期的动态关联程度都不高, 股市周期运行受其他原因影响更大。
从第4次牛熊市期间动态关联程度 (图7) 可以看出, 在此期间, 股市周期与金融经济周期的动态相关系数基本上为正, 而且相关系数基本上都很大, 对照当时的上证综指与RM1走势 (图8) 可见, RM1和上证综指的走势基本上同步, 其高低点基本上契合, RM1达到相对高位0.228、0.2207、0.2221 (2007年8月、9月、10月) , 2007年10月股市也阶段性见顶, RM1的相对低位0.1125 (2005年6月) 和0.0885 (2008年10月) , 股市也呈现为阶段性底部。而股市周期与真实经济周期的相关关系也基本上为正, 但是其相关系数比股市周期与金融经济周期的动态相关系数要小, 说明在此期间, 股市周期波动与真实经济周期的波动达到了一定程度的协同, 对照当时的上证综指与RIND走势可见, 在第4次牛市期间, RIND一直在较高位运行, RIND的相对高点0.194 (2007年6月) , 4个月后股市阶段性见顶, 而在第4次熊市期间, RIND和上证综指的走势基本上同步, RIND的相对低点0.082对应着股市的阶段性底部 (2008年10月) 。因此, 在第4次牛熊市期间, 股市周期与金融经济周期的动态关联程度高于股市周期与真实经济周期的关联程度, 金融因素对股市周期运行的影响大于投资因素, 第4次牛市更多体现的是流动性充裕推动的结果, 而第4次熊市则是流动性收紧与投资下滑共同导致的结果。
从第5次牛熊市期间动态关联程度 (图9) 可以看出, 在此期间, 股市周期与金融经济周期以及真实经济周期之间的动态相关系数基本上为正, 而且相关系数基本上都比较大, 说明在此期间, 金融经济周期、真实经济周期与股市周期的运行都达到了较高程度的协同, 金融经济因素与真实经济因素共同作用于股市。对照当时的上证综指、RM1以及RIND的走势 (图10) 可见, RM1、RIND和上证综指的走势基本上同步, RM1和RIND在相对低位时 (0.068和0.054) , 股市也呈现为阶段性底部, RM1达到相对高位0.2479 (2009年6月) , 2009年7月股市见阶段性顶部, 随后RM1一直在较高位运行, 但是股指都没有突破2009年7月的高点, 而RIND达到相对高点0.192 (2009年11月) , 2009年12月股市即达到阶段性高点。因此, 在第5次牛熊市期间, 股市周期与金融经济周期的动态关联程度与股市周期与真实经济周期的关联程度基本上相当, 第五次牛熊市的特征更多体现了真实经济周期与金融经济周期共同作用的结果。
3 主要结论
本文通过DCC方法考察1996年1月～2010年12月期间股市周期与真实经济周期以及金融经济周期之间的动态关联可以得出以下结论:
(1) 股市周期与真实经济周期以及股市周期与金融经济周期之间存在动态相关关系, 其相关关系都是时变的, 而且具有很强的持续性, 即真实经济周期波动和金融经济周期波动都对股市周期的运行具有长期的影响。
(2) 股市周期与金融经济周期以及真实经济周期的动态相关关系在样本期内基本上为正相关关系, 仅在少数的时间里, 两者之间呈负相关关系, 可见在样本期内, 真实经济指标与金融经济指标对股市的周期波动具有重要的影响, 我国股票市场的周期波动很大程度上受到真实经济周期波动与金融经济周期波动的共同影响, 因此, 股票市场的周期波动表现为投资驱动与资金推动共同作用的双重特征。在样本期内, 股市周期与金融经济周期的动态相关系数在不同的时间点上都有所差异, 其相关系数较大部分都保持在0～0.6之间波动;股市周期与真实经济周期的动态相关系数在不同的时间点上同样也有所差异, 其相关系数大致都保持在0～0.5之间波动;在不同的时间点上, 股市周期与真实经济周期的动态相关系数比股市周期与真实经济周期的动态相关系数普遍要大, 因此, 与真实经济周期相比较而言, 在样本期内, 金融经济周期与股市周期的动态关联程度更高。
(3) 在不同的牛熊市阶段, 股市周期与真实经济周期以及金融经济周期的动态相关系数也各不相同, 体现了不同牛熊市阶段的运行特征。在第2次牛熊市期间, 股市运行更多体现的是流动性推动的结果;在第3次牛熊市期间, 股市周期与金融经济周期以及真实经济周期的动态关联程度都不高, 股市周期运行受其他原因影响更大;在第4次牛熊市期间, 第4次牛市更多体现的是流动性充裕推动的结果, 而第4次熊市则是流动性收紧与投资下滑共同导致的结果;而第5次牛熊市的特征更多体现了真实经济周期与金融经济周期共同作用的结果。总体来看, 股市周期与真实经济周期以及金融经济周期之间的动态关联在不断加强。虽然股市周期与真实经济周期以及金融经济周期的运行并不会完全同步, 但是反映真实经济周期指标与金融经济周期指标的重要高低点是判断股市周期运行顶底的一个重要参考依据。
动态周期论文 篇2
关键词：建筑工程；造价管理；全周期；动态控制
1.工程造价全周期动态控制的涵义
工程造价全周期动态控制是指为了保证建设工程的经济效益以及相关建设方的经济权益，在统一目标、各负其责的指导思想下，运用科学方法和技术手段，对建设工程全周期及其各个阶段的造价进行预测、监督、管理、反馈、动态调整的组织和控制行为。建设项目的全生命周期（LCC）包括决策阶段、招投标阶段、设计阶段、施工阶段、竣工阶段、使用与维护阶段，工程造价全周期动态控制的目标是实现建设项目全寿命周期成本最优。
2.当前建筑工程造价控制的现实问题
目前在发达国家，工程造价的动态控制、全周期控制方式已经广泛实行，而我国建筑工程造价的全程管理、精益管理都还不够；工程量清单计价是国际上通用的工程报价方式，是建筑工程造价管理与发展的必然趋势，可是由于对工程量清单计价模式的认识不足，对推广应用存在畏难心理，以及已形成的定额计价环境的阻碍，我国的工程量清单计价模式推广应用状况至今不甚乐观；我国建筑业不够重视投资决策阶段工程造价的把控，设计阶段的工程造价控制不严，施工阶段对工程造价控制不够，工程竣工结算阶段的工程造价控制不力，没有考虑使用与维护阶段的造价控制，而且把各个阶段分割开来，没有形成主动、系统、动态的控制方法，这些都不利于实现建设工程项目效益的最大化。
3.建筑工程造价动态控制的基本内容
建筑工程造价与政府政策、当地经济发展程度、工程内容、原材料市场供需变化、工程建设及管理水平等密切相关。企业必须对工程实施有效的动态调控，真实反映工程实际造价。
3.1材料差价处理
建筑施工材料的差价即合同签订当期的材料信息价和施工期材料信息价的差额，发生的价差只计取差价和税金，不计取其他费用。建筑工程项目的双方应及时确认需要补差的材料数量与价格，调整合同价款和支付进度款。
3.2人工费差额调整
目前，建筑施工人工费的组成和计算方法都不适合做出大幅度调整，可以先将基本工资和各项工资性质的津贴补充到预算的工资单价中，以解决人工费预算和实际不相符的问题。也可以通过提高造价管理效率，实行综合性人工费计价方法，来缓解施工单位经济效益减少的问题。
3.3物价变化与工程造价的紧密结合
物价会随着市场供需的变化而发生变化，建筑企业的人工费和材料费等都会受到物价变化的影响。对此，建筑企业应根据政府部门定期公布的物价及生活费的总指数，计算出人工费的补贴系数，并定期向工人公布物价信息，将其作为工程计价的依据。
4.建筑工程造价的全周期动态控制策略
我国工程造价管理要善于借鉴全生命周期成本管理模式的优势，改变传统的以工程实施阶段为重点的管理弊端，建立全面、系统、动态的工程造价管理机制，在建筑工程各个阶段都要严格控制成本，做到事前有计划、事中有措施、事后有预案，真正发挥造价管理在项目工程建设全过程中的重要作用。
4.1决策阶段的造价控制
工程造价是项目决策的依据，建筑工程项目的经济效益与项目预算密切相关，因此，项目决策者必须最大限度地提高预算的准确性和科学性。在工程项目中，考虑不全面的决策会导致建筑工程后期监督管理难度加大，造成资金的大量浪费。因此，决策者必须重视工程决策阶段的预算工作，建立科学的预算系统，提高对投资估算的准确度和造价控制效果，对于决定项目合理化的市场因素、环境因素和技术因素等实施动态管理，避免施工周期延长和资金短缺等。市场上的价格出现变动时，应当及时调整资金，合理配置资源，有效降低单位产品成本，从而实现对工程造价的动态管理和控制。
4.2招投标阶段的造价控制
对招标方来说，选择合适的中标企业，才能顺利推进整个建筑工程项目，保证项目的质量、进度、安全、造价，使工程造价管理落到实处。而对于设计、监理、施工等投标方来说，中标是取得项目的前提。所以，招投标的造价管理对建筑工程各参与方至关重要。以施工单位为例，首先，施工企业应聘请了解市场行情、实践经验丰富、业务高效精炼的专业造价工程师，组建强而有力的投标小组；其次，对招标文件进行仔细研究，对工程量进行详细的核对和复算，对施工材料供应情况、劳务价格等进行细致的考察；再次，造价管理人员要积极与施工技术人员沟通，设计出最佳的施工组织设计和施工方案；最后，竞标方一定要通过多方渠道了解市场动态信息，进行综合比对，科学测算，在此基础上参照施工企业的实际情况来编制投标书。
4.3设计阶段的造价控制
工程设计直接关系到工程材料的选择与使用，影响工程造价的准确性和工程质量的高低。据不完全调查统计，设计阶段对整个工程项目造价的影响为35%-75%，但是此阶段往往是开发商最容易忽视的环节。如果设计人员的水平有限，就会使设计方案不合实际，建筑结构出现问题，建筑材料嚴重浪费，工序安排不尽合理，很大程度增加了工程的造价。所以必须不断完善工程设计阶段的造价控制工作，优化设计方案，综合考虑政策性因素的变化，以及建筑材料、设备、人工的动态价格，实施限额设计，实现对投资预算的真正管控。
4.4施工阶段的造价控制
建设资金的90%用在施工阶段，因此，工程造价人员在项目的施工阶段应切实做好造价控制的基础性工作，合理计算各种基础单价，组织施工预算的编制工作，对施工阶段的工程造价实施动态管理，从而确保对资金的有效管控。在项目施工过程中，造价与质量、工期之间有着必然的联系，对此必须统筹兼顾：质量是工程项目施工的基础，首先必须保证质量过关；其次要考虑工期问题，采取措施保证工期按时完成；最后要对工程造价进行科学控制，以达到控制造价的目的。针对工程变更，造价管理人员要对合同的内容进行仔细的研究，及时收集相关资料，尤其要注重结算证据的保全，对于非本企业造成的工期延误、经济损失等要及时向业主要求索赔。
4.5竣工阶段的造价控制
项目工程竣工结算是指施工企业完成施工合同所规定的全部项目内容后，把工程的总造价汇报给业主进行审批。施工单位要高度重视竣工结算工作，工程造价管理人员要充分发挥专业水平，完善工程资料的管理，做好竣工后的结算工作，要以工程合同和工程变更资料为依据，详细罗列合同中所涉及的内容，做到有理有据，从各个方面为施工企业争取最大的利润。
结论
建筑工程造价控制是对项目资源进行优化配置的一项管理，工程造价的全周期动态控制已成为一种趋势。目前，工程造价管理仍然存在着很多问题，亟待建筑业人士认真重视和切实解决。为提高我国工程造价管理的规范性和有效性，建筑参与方应以市场为导向，遵循工程造价的运动规律和动态特点，针对建筑工程的全周期不断创新工程造价管理模式，完善工程造价管理体系，从而推动我国建设工程市场健康发展。（作者单位：四川诚达建设工程咨询有限公司）
参考文献：
[1] 吴晓云.建筑工程造价的动态管理与控制[J].科技风，2014（15）：134.
[2] 邓友华.建设项目全寿命周期造价管理[J].建材发展导向，2011（07）：484-485.
石家庄电力市场动态波动周期研究 篇3
无论何种经济现象, 在其发展过程中必然客观存在着周期波动规律, 电力市场的发展也不例外, 电力市场周期波动是电力经济在运行过程中出现的周期性扩张与收缩的现象。正确认识和把握电力市场发展的周期波动规律, 有助于从整体上实现电力工业持续、稳定和健康的发展, 避免因出现大起大落危害电力工业及整个国民经济的持续稳定, 有助于指导参与电力系统运行的各方顺应周期波动而选择相应策略。
对社会经济系统的发展趋势进行辨识与度量, 人们多用回归分析法求得时间序列的各次多项式或指数函数方程, 再通过检验对比确定最佳拟合曲线, 作为辨识函数。但这种静态的描述对于经济系统分析是不够的, 难以反映经济发展速度与已达到的经济水平之间的动态关系。以往诸多研究成果使用不同的数学工具对电力发展的特征进行了研究, 而忽视了电力市场本身所隐含的周期性变化规律, 缺乏一种有效地认识、描述电力市场周期波动的方法。本文利用灰色理论建模的方法分析石家庄电力市场波动周期的变化特征。
二、灰色模型周期项和趋势项分解
石家庄, 河北省省会, 面积1 5 8 4 8平方公里, 供电人口9 4 0万人。石家庄是以医药、纺织为主的制造业基地。目前医药、纺织、食品加工与制造、皮革毛皮羽绒及其制品、石油加工及炼焦、化学原料已经成为优势产业, 其中医药、纺织业为支柱产业, 商贸流通服务业已成为石家庄第三产业的重要支柱。
研究电力市场周期性, 首先应辨识电力需求发展趋势这一基准线, 度量出各个时刻发展水平的大小, 然后才能确定波动的方向与大小。设原始序列是包含趋势成分和波动成分的经济时间序列, 定义为其中的趋势项成分, 定义为其中的周期项成分, 则 (1) 以下介绍利用灰色系统理论从中把趋势项和周期项分离出来。
定义1对原始数据序列作一次累加生成, 得:
其中,
对作紧邻均值生成, 令
对建立一阶线性微分方程模型
对参数序列进行最小二乘估计, 得
其中
解微分方程式 (2) , 得其时间响应式
求的模拟值
对作一次累减生成, 得时间序列的趋势成分的值。
其中 (4)
根据石家庄地区1983年～2007年不同历史时期售电量构建灰色模型, 求解得:
则式 (3) 的时间响应函数为:
最后利用式 (4) 、式 (1) 计算分别得到石家庄电力市场的趋势项和周期项, 并作图, 图1所示。
三、动态波动周期特征分析
1983年～2007年25年间, 石家庄电力市场年平均增长率为8.8 6%, 波动周期为8年左右。周期波动最明显的特点是整体呈现“扩张-增长”型发展, 没有出现绝对额的下降, 表现出明显的中长期周期波动现象;1 9 8 3年～2 0 0 2年波动幅度相对平稳, 2002年后周期波动振幅开始增大。在上述分析结合其他一些随机因素的干扰, 石家庄电力市场发展可以划分为以下几个阶段:
第一周期:1983年～1990年。
这个阶段是中国改革开放全面展开阶段, 年平均增长率为6.91%, 1987年后钢铁、有色金属和煤炭工业等耗能行业开始实行全行业投入产出承包, 企业生产积极性极大提高, 从而带动了整个电力市场一直处于较快扩张时期。然而经济的过度扩张也带来了一系列尖锐矛盾, 表现为投资、信贷、消费的同时膨胀超过了经济本身的承受能力。对此1 9 8 8年为抑制经济过热, 政府果断采取了急刹车的经济政策, 并快速实现了经济“硬着陆”, 直至1990年结束。
第二周期:1990年～1998年。
自1991年起, 电力需求增长率连续4年处于平稳快速扩张阶段, 这主要是因为1992年中国在邓小平同志南巡重要谈话和十四大精神指导下, 沿着建设有中国特色社会主义道路迅速前进, 国民经济在调整中不断发展。1994年经济再次出现过热, 政府开始着重加强和改善宏观经济调控, 优化产业结构, 全面加紧建立社会主义市场经济体制。1996年《电力法》颁布规定“实行谁投资谁受益的原则”, 充分调动了各方面办电的积极性, 电力供需形势发生了根本性的转折, 连续多年的缺电局面得以扭转, 1 9 9 8年电力供需实现基本平衡。在这种背景下1 9 9 8年后电力建设出现滞后状态, 从1999年的“三年不上火电项目”到2004年的大规模“批发”电站建设项目, 2 0 0 3年开始电力需求与供给矛盾极为突出。
第三周期:1998年～2002年。
1998年新一届政府成立后从下半年开始, 为扩大内需, 减少亚洲金融危机带来的负面影响。我国开始加大基础建设投资, 从而拉动了钢铁、水泥、建材、化工等高耗能行业的迅速发展。在国家连续3年实施积极的财政政策和有效扩大内需, 国有企业改革与脱困3年目标基本实现, 1 9 9 9年开始实施的“西部大开发”战略, 以及世界经济出现明显好转等因素推动下, 2000年～2001年虽处于扩张状态, 但受前期电力供需平衡的影响, 扩张幅度有所减缓, 并与2002年转入收缩期。
第四周期:2002年～至今。
2002年中国加入WTO后, 进出口贸易激增。国家继续鼓励投资和消费政策, 同时加大货币供应量以及促进货币的流动性。工业和第三产业增长速度加快。主要特点是电力发展增长较经济增长的波动幅度大, 年平均增长率为11.83%。2002年“十六大”以后, 在推动产业结构升级和加快城市化等中长期目标方面所采取的政策的影响下, 传统重工业, 尤其是“高电耗”行业迅速增长。随着国家经济制度的不断完善和经济政策的适当调整, 电力发展随经济发展持续快速增长, 从2002年的收缩期迅速转入2003年开始的高速上升阶段一直到现在。
从电力增长趋势来看, “十七大”以后随国家节能减排工作与适度从紧的财政政策不断加强, 污染大企业、高能耗行业、固定资产投资将会受到一定的抑制, 通过周期分析可以推算, 2009年前后, 石家庄电力市场可能会出现新的拐点。
四、结论
本文通过对电力系统波动周期的分析研究可以看出灰色系统理论的数学建模思想有着深刻的经济内涵。当实际统计值高于趋势量时波动量增加表明系统处于扩张状态;当实际统计值低于趋势量时波动量减少, 则表明系统处于收缩状态。在运用灰色动态模型对经济趋势进行度量时, 可直接应用原始数据列与模型拟合值之差的符号, 判别系统在各时刻所处的状态, 即当残差符号为正值的时段, 反映系统处于扩张期, 而残差符号为负值的时段, 则反映系统处于收缩期, 再以“波峰”、“波谷”确定其发展周期。结果证明在进行波动周期分析时运用灰色系统理论结果具有一定的精度和可靠性, 具有一定的理论与应用价值。
参考文献
[1]邓聚龙:灰色控制系统[M].武汉:华中工学院出版社, 1985.
[2]温铁军:经济周期与发展[J].中国软科学, 1996 (9) :31-43.
动态周期论文 篇4
时分多址接入 ( Time Divide Multiple Access, TDMA) 技术具有较强的抗干扰能力[1],然而,在复杂电磁环境下,不同通信设备之间互相干扰严重,导致背景噪声加剧,TDMA的抗干扰性能明显下降,实际通信效 果受到严 重制约。广泛应用 在IEEE 802. 11[2]和Hiper LAN[3]等无线网络中的DFS算法,可以自适应地调整频率躲避干扰,是一种提高抗干扰性能的有效方法。文献[4 - 6]中通过频率判决方法的改进进一步优化了动态频率选择算法,但仅仅局限于发现干扰,躲避干扰,并没有针对系统整体性能进行优化。文献[7]中利用经典算法实现了系统整体性能,但是其算法复杂度高,对基站系统运算资源要求较高,系统损耗较大。复杂电磁环境下, 干扰是随机变化的,节点的移动性,每时每刻的测量值都不同,但是其期望值以及方差变化不大[8]。
1周期统计的DFS算法工作原理
描述算法过程前首先定义频道质量Q( f) 来表征信道f的受干扰程度。测试和理论分析表明自身干扰的大小与移动终端的地理位置、相邻同频AP重叠区内终端的数量以及整个系统所加载的业务量大小都有关系,所以干扰值是个随机变量,Q( f) 也是个随机变量。系统单位时间内的丢包数量以及系统时延能够直接反映频道质量,因此提出一种以平均丢包率和时延作为标准的频道质量判决方法,CPE在测试阶段连续发送测试包,AP通过统计测试阶段测试包的平均丢包率和时延来判决测试频道的质量,则频率f对于CPE的信道质量Q( f) 公式可表示为:
式中,f为测试频率; p0是测量周期内发包总数; p是测量周期内丢包总数; c是丢包率门限值; t0表示信道空闲状态下接收包的时延门限值; t是测量周期内接收到的包的平均时延; 当Q( f ) = 1时,频道f定义为好频率,加入好频率集合集合fg; 当Q( f ) = 0时,频道f被定义为坏频率,加入坏频率集合fb; 实际应用中c和t0受不同业务类型影响,Q( f) 值实际上反映了跳频周期内,频道f是否能够保证CPE实现相应业务类型数据的高速可靠传输。
周期统计型TDMA动态频率选择算法按照时间顺序可分为4个阶段: 初始化阶段、测试阶段、运行阶段和调整阶段。各阶段具体过程如下:
1初始化阶段: 网络内CPE向AP发送入网请求,接入点AP根据节点CPE的入网请求,关联相关CPE并记录所有已入网节点信息; AP以广播的形式向所有关联CPE发送测试请求帧,CPE收到测试请求帧后,进入测试阶段;
2测试阶段: AP及CPE扫描所有可用信道,根据频道质量判决机制对可用频道进行分类,形成初始好频率集合fg和初始坏频率集合fb,CPE形成测试报告,以测试报告帧形式向AP发送频道质量信息,AP根据各CPE测试报告及自己测量结果,随即选择使用好频率集合fg中频道f,进入运行阶段;
3运行阶段: CPE向AP发送数据发送请求帧, AP根据各CPE数据传输请求开始轮训调度,网络间隔Tdfs时长进行一次频率变换,变换周期内,每Tdfs/ m时长利用DFS帧向所有CPE发送信道切换声明信息元素,CPE只要在频率变换之前收到通告信息,就会在下一个跳频时刻按照预告频率表进行频率变换;
4调整阶段: 初始阶段之后,关联CPE默认在跳频间隔前进行频道质量测试并向AP发送测试报告信息,AP收到测试报告信息后,更新fg和fb,AP从集合fg中选择频率f,进入运行阶段。
2算法性能分析
2.1收敛性分析
算法的收敛性证明主要是指在存在干扰的情况下,频率的周期性变化能否确保系统干扰收敛。虽然应用网络环境不同,但是可以采取与文献[9]类似的方法保证算法的收敛性。
2.2吞吐量分析
考虑点对多点( PTMP) 模式,一个基站AP,m个接入点CPE,N个备选频率,i个干扰源。假设AP为TDD双工工作方式,与CPE同频,CPE与干扰源分布在半径a的区域范围内,均采用半双工工作方式,发送功率相同。在跳频间隔T时长内,发送分组的概率为p,接收分组的概率为1 - p,如果节点 ( 包括CPE及干扰源) 在网络覆盖范围内的分布位置服从泊松点过程,节点分布密度为 λ,那么,根据泊松分布性质,在每个时隙宽度T0时间内发送分组的节点数目服从参数为pλ 的泊松分布,因此,在T0时间内有k个节点发送分组的概率可以表示为:
则k个CPE发送数据的概率可以表示为:
k个干扰源产生干扰的概率可以表示为:
若对于第k个CPE,每个数据分组成功传输的概率为Qs( k) ,信息传输速率为R,则单位时间内网络成功发送数据分组的平均数量,即系统上下链路总吞吐量可以表示为:
式中,Qs( k) = s( k) pr,s( k) 为分组被正确接受的概率,pr为发送请求被接受的概率,因为采用TDMA接入方式,跳频间隔内,假设有数据发送请求的节点均被接受并分配一个时隙用于数据发送,所以pr= 1,则式( 4) 可表示为:
式中,,b为正确数据分组所需的信噪比门限,P0为有用信号功率,PI为干扰源信号总功率,W为背景噪声功率。
假设无线传输环境为瑞利衰落信道,P0,PI均为随机变量,那么其概率密度函数可表示为[10]:
0= Ptrk- Z,其中Pt为节点发射功率; Z为路径衰耗系数; rk表示节点k至AP的距离,同理,干扰源i具有概率密度函数
i= Ptr- Zi,其中ri表示干扰源i到AP的距离,由于节点在半径为a的区域内分布位置服从泊松点过程,所以ri是独立同分布的随机变量,其概率密度函数可以表示为[11]:
则干扰功率的联合密度函数可表示为:
由式( 6) 可得:
由式( 7) 、式( 8) 、式( 9) 可得,在每个跳频间隔内发送分组的节点k,在干扰源数为i的情况下,分组被正确接收的平均概率ps( k) 可以表示为在多维随机变量Ep和Er上求ps( k) 的期望:
代入式( 5) 可得,在跳频间隔内存在i个干扰源的情况下,其系统吞吐量为:
引入DFS算法后,系统损耗为跳频间隔内DFS通告及测量结果上报所占用的时隙,假设经过DFS测量后Gi( k) = G'i( k) ,则其系统吞吐量为:
式中,tm为跳频间隔前CPE的信道质量测试时间,ntdfs表示跳频间隔AP向CPE发送n次DFS帧的时间。
由式( 13) 可得以下结论: i个干扰点的情况下, 通过降低干扰产生概率Gi( k) 可以使系统吞吐量实现i次方的提升。
不同干扰情况下,算法存在最佳频率变换周期使得系统吞吐量最优。频率变换周期决定干扰检测准确率和系统损耗,干扰点数量一定的情况下,随着频率变换周期的减小,系统损耗增大,干扰检测准确率增大。频率变换周期较小或者较大时,系统损耗或干扰检测准确率都会制约系统吞吐量,只要选取合适的频率变换周期就能实现系统吞吐量最优。
3实验与结果分析
实验环境参考文献[12]描述的硬件平台,设置有1个AP,10个CPE,按照星型拓扑结构分布,5个干扰源,随机放置。加入频率选择功能,设置调制方式为QPSK,带宽为20 MHz,备选频率数为10。网络带宽测试软件采用Ix Chariot,测试指标为不同干扰源及频率变换周期Tdfs下的系统的吞吐量。
跳频间隔为500 ms时,不同干扰情况下本文算法与文献[12]所提算法系统平均吞吐量对比如图1所示,在理想情况下,算法产生系统损耗导致了吞吐量的降低,但是随着干扰的增加,与未加入DFS算法的文献[12]所提算法相比,系统的吞吐量有了明显提高。这说明在干扰较强时,本文算法可以优化信道,实时避开干扰,提高系统性能。
干扰源数量为5时,不同跳频间隔对吞吐量的影响如图2所示,随着跳频间隔的增大,系统吞吐量先增大后减小,在300 ms时,系统吞吐量达到最优。 实验结果与上节理论分析结论相同,这说明算法系统损耗与抗干扰性能存在相互制约的关系,在干扰源数量一定的情况下,存在最佳频率变换间隔使得系统吞吐量最优。
4结束语
本文提出的周期统计的DFS算法,通过发送测试包的方式进行周期性的信道质量估计,可以及时的发现受干扰频点,躲避干扰,增强TDMA网络在复杂电磁环境下的抗干扰能力,提高系统吞吐量。 相比传统动态频率算法,本文算法可以实现类似慢跳频的功能,提高了网络的保密安全性能。跳频技术作为目前军事通信抗干扰的主要手段之一[13],虽然也能够实现抗干扰以及保密功能,但是系统损耗严重。本文算法在实现抗干扰的前提下,提高了系统保密性能,可以应用于军事抗干扰通信中。实验分析表明,在不同的电磁干扰环境下,可以通过优化算法中频率变换间隔这一参数实现系统吞吐量最优。
摘要：时分多址接入(TDMA)技术是利用时间的正交性实现信道共享,网内各个站点按照时隙方式工作,不存在发生碰撞和相互竞争问题,具有很强的抗干扰能力。但在复杂电磁环境下,由于定频通信模式的限制,其抗干扰性能下降明显,针对这一问题,提出一种周期统计的TDMA动态频率选择(DFS)算法,给出了算法处理过程,并进行了理论分析及实验。结果表明,在复杂电磁环境下,算法可以增强TDMA网络的抗干扰能力,提高系统吞吐量。
动态周期论文 篇5
中国城镇游客增长具有显著波动性,呈现出扩张、衰退、收缩与复苏等周期性特征。因此,科学分析中国城镇游客周期波动特征,找出影响其周期波动的因素,对于把握国内旅游业发展的特征和规律,预测旅游经济发展水平与趋势,促进我国旅游经济稳定快速增长具有重要意义。
旅游周期的研究一直是学界和政府关注和研究的焦点。国内学者对中国旅游周期的研究不断深化,关于旅游周期的测度技术也日臻成熟。然而,通过对文献仔细梳理发现,研究还存在以下有待改进的地方[1,2,3,4]。在研究国内旅游周期的时候,把农村游客和城镇游客作为整体,并未分开进行深入研究;周期波动的测度方法大多是单一选用增长率循环法、增长循环法(HP滤波、BP滤波)或者谱分析法,缺少对不同方法的深入比较分析;对周期波动的影响机理缺少实证性研究,大多数研究者把重点放在周期的测度和评价上,没有对其影响机理进行实证性研究。基于此,本文选用1994-2103年中国城镇游客年度数据,分别用增长率循环法和HP滤波法进行处理,然后进行对比分析测得其周期,选用时变参数状态空间模型对影响中国城镇游客的周期波动的机理进行实证研究。
二、研究方法及数据说明
(一)研究方法
1. HP滤波。
在测度周期时,常采用HP滤波或者BP滤波(带通滤波),分解出时间序列的趋势序列和循环序列,从而测定出周期。采用BP滤波时会使序列前后两端产生欠项,要想补齐这些缺失的项,常常采用ARIMA模型将原序列外推,但这种方法会在一定程度上造成原序列的失真,对BP滤波的结果造成影响,进而影响周期的准确划分。故本文采用HP滤波方法测度中国城镇游客的周期波动。设{Yt}是包含趋势成分和波动成分的经济时间序列,{YtT}是其中含有的趋势成分,{YtC}是其中含有的波动成分。则有:
计算HP滤波就是将{YtT}从{Yt}中分离出来。一般的,时间序列{Yt}中的趋势成分{YtT}常被定义为下面最小化的问题解:
式中,c(L)延迟算子多项式。
将(3)式代入(2)式,则HP滤波的问题就是使下面的损失函数最小,即:
最小化问题用[c(L)YtT]2来调整趋势增量的变化,并随λ的增大而减小。当λ=0时,满足最小化问题的趋势序列{YtT}和原序列{Yt}重合,随着λ的增大,估计的趋势成分越光滑。当λ趋近于无穷大时,估计的趋势成分将接近线性函数。根据经验,年度数据λ取100,季度数据λ取1 600,月度数据λ取14 400。本文中λ取100。
2. 时变参数的状态空间模型。
研究发现,大多数学者对游客人数波动研究采用的方法是传统固定参数的计量模型[5,6,7]。由于受到多种因素的冲击,中国城镇游客的波动趋势结构随着时间的变化而发生了变化,固定参数模型显然无法准确衡量出这种结构变化,得出的实证结果具有局限性。因此在研究中国城镇游客周期波动的机理时,本文采用时变参数状态空间模型考察各影响因素在不同时点上对中国城镇游客的影响。
时变参数模型状态空间模型一般表示如下[8]:
量测方程:
状态方程:
并假定:
其中yt是被解释变量,xt是解释变量,βt是随时间变化的,体现了解释变量对被解释变量的影响关系的改变,βt是不可观测的变量,必须利用可观测变量yt和xt来估计。假定参数βt的变动服从AR(1)过程。μt和εt是量测方程和状态方程的扰动项,服从均值为0、方差为σ2和协方差矩阵为Q的正态分布。
(二)数据说明
在中国城镇游客周期测度部分,选取1994-2013年中国城镇游客总人次指标来测度中国城镇游客周期;在中国城镇游客周期波动影响因素部分,选取1994-2013年中国城镇游客总人次指标作为被解释变量,选取1994-2013年城镇居民人均可支配收入、旅游价格(以人均旅游消费代替)、铁路里程数指标作为解释变量。如无特殊说明,本文数据均来自于《中国统计年鉴》、《中国旅游统计年鉴》、中华人民共和国国家旅游局官网、中华人民共和国国家统计局官网。
三、周期波动的测度与评价
对时间序列周期波动的计算方法有两种类型:增长循环和增长率循环。本文将采用这两种方法分别对中国城镇游客的周期波进行测度,然后进行对比分析,最终划分出周期。
(一)基于增长率循环的年度周期波动测度与评价
通过观察时间序列的增长率波动情况,如果发现这种波动存在某种规律性,则认为存在着周期波动,并称这种波动为增长率的周期波动。本文通过观察中国城镇游客年度增长率的波动情况,采用“谷—谷”的周期划分方法,对其周期波动做出测度。t年度增长率公式为(yt-yt-1)/yt-1,其中yt是t年度的中国城镇游客数,yt-1是t-1年度的中国城镇游客数。
依据增长率循环的方法,可以得到1994-2013年中国城镇游客数的增长率的变化趋势。按照“谷-谷”的周期划分方法,从图1中可以看出,中国城镇游客增长经历了4个周期(1994-1998年、1999-2003年、2004-2007年、2008-2013年),且目前应处于第4个周期。这4个周期的平均持续时间大概是5年,属于短周期(基钦周期)。
如表1,从波动的幅度看,中国城镇游客增长率4次周期的平均幅度为35%,属于典型的强幅型增长。其中,前3次周期平均振幅为29.3%;进人第4周期,幅度进一步增强,达到52%。这说明中国城镇游客数的增长始终处在大起大落的状态中发展。从波动的高度来看,中国城镇游客增长率4次周期的平均高度为31.3%,属于典型高峰型增长,且总体上高度呈现出连续扩大趋势。这意味着中国城镇游客的增长强度处在扩张的态势中,但是,如果峰位过高,扩张过强,往往会导致波谷过深,加大增长的不稳定性。从波动的深度看,4次周期的深度均为负值,且平均深度为-6.75%,属于典型的古典型波动,这说明中国城镇游客的增长抗衰退的能力弱;但自第三期开始,深度在回升,也说明未来中国城镇游客的增长抗衰退的能力有增强的趋势。从波动的平均位势上看,位势呈现出上升趋势,前三周期分别为5.2%、5.4%、7.2%属于中位型增长,第四周期增加至25.5%上升为高位型。这说明中国城镇游客的增长趋势明显,且有进一步高位增长的可能。
(二)基于HP滤波的周期波动测度与评价
同样,按照“谷-谷”的周期划分方法,从图2中可以看到,中国城镇游客增长经历了4个周期(1994-1998年、1999-2003年、2004-2008年、2009-2013年),且目前应处于第4个周期,平均周期为5年。
从图2可以看出,中国城镇游客总体呈现出持续增长态势,且波动情况不断加大。前两个周期(1994-1998年,1999-2003年),中国城镇游客趋势成分较为平稳,循环成分波动较小,说明增长平稳,增长波动相对较小,或者说是一种相对稳定的波动,此时,中国城镇游客的增长处在波动较小的中低位水平。之后,趋势成分变得陡峭,循环成分波动变大,波动显著,说明中国城镇游客的增速加快,增长潜力较高,同时,增长波动性也变得愈加明显,中国城镇游客的增长处在波动较大的高位水平。
从以上分析结果中发现,两种测度年度周期波动方法划分出的周期是极为相似的,中国城镇游客大致经历了四个周期(1994-1998年、1999-2003年、2004-2008年、2009-2013年)。同时,划分出的周期也很好的拟合了中国城镇游客增长的现实。20世纪90年代,中国国民经济水平迅速提高,人民的旅游需求增加,旅游基础设施不断完善,在1995年中国城镇游客增长率出现了小高峰,之后开始回落。受到1998年亚洲金融危机的影响,中国城镇游客绝对人次出现下降,增长率跌到谷底。危机过后,经济恢复正常,增长率回升,此后以相对稳定的态势发展。2003的“非典”将增长率迅速拉至谷底,城镇游客的绝对人次再次出现下降,增长率亦跌至波谷。“非典”过后,增长率于2004年迅速拉升至波峰,此时,中国的城镇旅游业由于运作体制、抗风险机制都不完善,增长一直处在较大的波动之中。2008年中国旅游业受到经济危机的影响,增速下落,之后,政府采取一系列的经济扩张政策,中国经济开始回暖,旅游业也迅速发展,城镇游客增长重新攀上高位,但增长波动依旧较大。2012年之后,随着旅游产业的不断完善,各项机制的建立,中国城镇游客的增长处在稳定的高位水平。因此,两种周期测度方法在测度中国城镇游客周期时,都能划分出合意的周期。
四、影响因素动态分析
(一)影响因素确定
通过对相关论文和专著[5,6,7,9,10,11]研究发现,影响国内城镇游客周期波动的因素主要有经济因素(收入水平、旅游价格、旅行时间、人口)、旅游供给因素(交通设施水平、服务设施水平、旅游资源)、突发事件和政府政策。
经济因素是最主要的因素,它直接决定了你能否实施旅游行为。而在经济要素中,最重要的因素是收入水平和旅游价格。收入水平常用GDP、GNP、人均可支配收入等指标进行衡量,旅游价格常常以人均旅游消费代替,本文根据研究需要,选取城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均旅游消费的实际数据代替城镇居民收入水平和旅游价格。
旅游的供给因素中,交通设施水平是人们首先考虑的,因为它直接限制你能否顺利到达旅游目的。至于服务设施水平,更大程度上是影响人们旅行过程的满意度,不会对人们旅游行为产生决定影响。我国旅游交通设施主要有铁路、航空、公路以及内河航道,其中铁路交通以其价格相对较低、载客量大、速度相对较快、舒适度较高的优势,在旅游交通设施中占据主要地位,故本文选取铁路里程数作为衡量交通设施水平的指标。
突发事件和政府政策对游客人数的影响也是毋庸置疑的,但由于无法进行量化,故不考虑此因素。
综合以上因素,选取中国城镇游客总人次作为被解释变量,选取城镇居民人均可支配收入、旅游价格、铁路里程数作为解释变量,为消除量纲不同,取对数后分别记作vt、it、pt、rt。
(二)建立时变参数的状态空间模型
欲建立时变参数的状态空间模型需满足以下条件:(1)解释变量和被解释变量都是平稳的,否则需满足协整关系(使用状态空间方程的必要前提);(2)解释变量和被解释变量之间的线性关系是不稳定的(这样使用可变参数的状态空间方程才有意义),即模型参数不稳定。
1. 检验变量协整关系。
本文采用ADF检验检验方法对变量进行平稳性检验,滞后期选择采用AIC准则,选择5%的显著性水平,结果表明各变量均属于I(1)序列,故接下来需进行协整检验。
本文采用基于OLS回归残差的E-G两步法进行检验,OLS回归结果如下:
拟合效果很好。对上述回归式的残差序列进行ADF检验,结果发现残差序列的ADF值在1%的水平上拒绝原假设,说明残差序列平稳,变量间存在协整关系。
2. 参数稳定性检验。
本文采用chow检验和CUSUMS of square检验,对(8)式中参数稳定进行检验。
chow检验:当分割点选为2009年时,F统计量=4.36,大于显著性水平为1%水平的临界值(F0.01(4,12)=3.26),接近显著性水平为5%水平的临界值(F0.05(4,12)=5.41),因此可以认为(8)式中的模型参数不稳定,在2009年,城镇游客的波动趋势结构发生变化。
CUSUMS of square检验:在2008-2010年,5%显著水平下接近或超出临界值边界,说明(8)式中的模型参数不稳定。
综合以上两种检验结果,(8)式中模型参数设置不稳定,需要建立时变参数的状态空间模型。
经反复试验,当状态空间方程设置为递归式,模型结果估计最优,结果如下:
量测方程:
状态方程:
式中,“()”内为t统计量,“[]”内为p值,状态方程中各p值均小于0.05,说明模型中估计很好。f1t、f2t、f3t分别代表各个时点上城镇游客总人次对铁路里程数、城镇居民可支配收入、旅游价格的敏感程度,也可称之为弹性。f1t、f2t、f3t是变参数序列,其动态变化和描述统计如图3、表2。
(三)可变状态空间模型估计结果分析
1. 铁路里程数对中国城镇游客总人次的影响。
结合图3和表2,我国城镇游客总人次的铁路里程数弹性在波动中增长,说明铁路对中国城镇游客的影响在逐渐增大。在2008年以前,弹性总体呈现负值,且是下降趋势,意味着铁路里程数的增加对城镇游客的增长是反向作用,且反向作用在增强,这主要是由于在中国国内旅游业发展初期,铁路和航空发展水平低,人们长途旅行受到一定程度限制,主要是以短途的度假休闲旅行为主。随着铁路水平的提高,短距离的度假休闲旅游被替代,总体上铁路里程的增加对城镇游客的增加出现反向推动作用。2008年以后,弹性值近乎直线上升,最终达到3.89高位,这得益于近年来中国铁路大面积提速和高铁建设加快,中国铁路设施水平的迅速提升,吸引越来越多的游客选用火车作为旅游交通工具。目前,中国东部地区铁路网络初步建成,但中西部尤其是西部地区高铁网络尚待完善,预计今后相当长的时期内,中国铁路仍将处于快速发展阶段,铁路对旅游业的影响也将进一步的加大。
2. 中国城镇人均可支配收入对中国城镇游客总人次的影响。
结合图3和表2,我国城镇游客总人次的城镇居民人均可支配收入弹性在波动中下降,波动程度较小,意味着收入水平变动对中国国内旅游的影响在逐渐减弱。这也是符合我国发展实际情况的。在旅游业发展前期,国民收入相对较低,旅游对他们来说是“奢侈品”,这时提高收入水平,对旅游的促进作用是明显的;随着国民收入水平的逐渐提高,小康社会的建成,旅游成了一种大众行为,收入水平的变化对旅游的影响就会降低。由于中国经济持续稳定的增长,收入水平对旅游的影响将会进一步减弱,最后达到较小的稳定水平。
3. 旅游价格对中国城镇游客总人次的影响。
结合图3和表2,2003年以前,中国城镇游客总人次对旅游价格的敏感程度较高,这主要受制于国民经济水平较低,价格的波动会较大程度影响到人们的旅游行为。而2003年以后,中国城镇游客总人次对旅游价格的敏感程度较低。旅游吸引物越来越多的免费开放,旅游资源的持续开发,国民收入水平的大幅度提高等因素,弱化了旅游价格波动对中国城镇游客总人次的影响。应特别注意的是,1994-2010年,城镇游客对旅游价格的敏感程度低于对城镇居民人均可支配收入的敏感程度,而2010年以后,情况发生了逆转,意味着今后城镇游客的增长更多的依赖旅游价格因素。
五、政策建议
(一)依据游客波动规律,实现决策科学有效
政府部门应该在深入了解城镇游客周期波动规律基础上进行科学决策。当城镇游客高峰来临时:提升铁路、公路、航空运输能力,增强旅行社、旅游酒店以及旅游景区接待能力;做好旅游市场监管工作,确保旅游市场健康有序。当城镇游客处于低谷时:加大在各大媒体旅游广告投入力度,充分利用官网、官微发布旅游信息;加强旅游大景区建设,带动小景区快速发展;深挖景区历史文化内涵,发掘景区内源发展动力;培育新的消费热点,推进旅游商品的“大众创业、万众创新”。
(二)健全旅游应急体系,增强应急管理水平
以“非典”为代表的突发性事件会使旅游业产生巨大波动,因此国家应出台指导性的旅游应急法律文件,完善国家旅游局和相关部门的应急沟通协调机制,提高突发性事件的联合应对能力;不同省市区应建立应急处理联盟体系,以政策、通讯、技术等为载体,强化旅游应急联合演练、旅游应急物资共享以及旅游对口支援;旅游企业应建立风险检测与预警机制,设立行业应急救援基金,推广企业应急文化的科学传播,健全旅游保险体系。
(三)完善铁路网络设施,便利游客外出旅行
继续完善东南沿海地区高铁网络,大力建设西北地区高铁网络,为游客出游提供更加快捷便利的交通条件;推动旅游城市中央火车站建设,实现火车站与机场、出租、地铁、景区、城区的无缝对接,为游客提供一站式旅游服务;构建大景区之间的铁路网络建设,提高游客对各大景区游览效率;增加旅游专线,提高游客旅行品质。
(四)实施价格竞争策略,促进游客平稳增加
相对收入水平而言,城镇游客总人次对旅游价格的敏感程度更大,因此,政府部门和企事业单位应在遵循旅游价格变化规律的前提下,适时降低旅游价格,控制旅游价格过度上涨,确保城镇游客平稳增加。具体而言:适当下调火车、长途客车、航空票价,控制景区门票上涨幅度;推动经济型连锁酒店、青年旅社以及民宿大力发展,整顿旅行社变相收费现象;完善旅游产品线下线上相结合的销售机制,通过降低销售成本来降低销售价格等。
摘要：依据1994-2013年中国城镇游客年度数据,采用增长率循环、HP滤波分别测度并通过对比分析划分出中国城镇游客的四个周期,利用时变参数状态空间模型对影响中国城镇游客周期波动因素进行动态分析,结果表明中国城镇游客数的铁路里程弹性绝对值在波动中上升、收入水平弹性和旅游价格弹性在波动中下降。
关键词：中国城镇游客周期,影响因素动态分析,HP滤波,增长率循环,状态空间模型
参考文献
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动态周期论文 篇6
近代项目管理学科源于上世纪50年代,而我国真正开始实施工程项目管理的是上世纪80年代利用世行贷款的“鲁布革水电站”项目,随后,全国开始推广鲁布革经验,形成了一系列的建设项目管理制度。2002年,我国出台了第一部有关工程项目管理的规范性文件《建设工程项目管理规范》,使我国的工程项目管理步入了科学化和规范化的道路。2006年,新的《建设工程项目管理规范》(GB/T50326—2006)颁发并施行,加快了我国项目管理与国际项目管理的接轨。
近年来,我国的工程项目管理虽然取得了一定的进展,但是仍然存在项目运作不规范、忽视员工激励管理等许多问题。对工程项目管理来说,员工的工作质量、效率及团队凝聚力将直接影响到项目的生产效率和管理能力,进而影响企业的盈利能力与市场竞争力,这样,就必须通过有效的激励措施提高项目员工的工作积极性和创造性,增强团队凝聚力,提高项目的劳动生产率和管理水平,才能确保实现项目目标和企业的经营目标。同时,由于工程项目具有周期长、程序复杂、环境恶劣以及劳动力密集等特征,导致其员工激励管理比其他行业复杂,因此,运用有效的激励措施是顺利实现项目目标的关键,而全面、准确地认识项目员工的需求及激励因素是进行有效激励的前提。
1 文献综述[1]
Mark T Chen提出项目活动是由人发起并完成的,优秀的项目管理者的管理工作必须要兼顾目标导向和人性化,在工作和人之间不断地寻求并维持平衡以保证项目目标的完成。
M Tampoe和L Thurloway认为,虽然项目管理知识和技术在快速发展,但实现项目目标的最好方法还是要充分调动员工的积极性,如使员工的归属感增强、适度授权、创造性的自治以及增加薪酬等。
Adnane Belout指出,项目管理在过去被视为一种技术,几乎没有人注意到其人力资源的因素。而Pmbok则认为人力资源管理是项目管理的六种基本功能之一。
Roderic J.Gray[2]提出当项目员工感到环境的威胁增加时,项目成功的概率就会下降,项目能否成功与项目的组织环境,如激励机制、分配制度等有很大的关系。
陈万明和张晔林[3]在《项目管理中的人力资源管理》一文中提出,在完成项目目标所需的各种资源中,最重要的是人力资源。项目组织中的人员有不同于其他人员的需求特征,成员以团队精神为前提,更加关注自尊和自主的需求。项目团队的发展可以分为形成、震荡、正规和表现阶段:在项目团队的形成期,应侧重于人力资源的整合;在项目团队的震荡阶段,应加强人力资源的协调和沟通;在项目团队的正规、表现阶段以及后期阶段,要更加关注人力资源的激励和安抚。
郑谦[4]在《国际工程项目管理中的人力资源管理》一文中提出,根据工程项目中不同类型人力资源的动机和目标,针对其不同特点和优势分类进行管理、培养、灵活使用是提高人力资源使用效率,从而提高项目经济效益的有效途径。
在上述有关项目管理员工激励的研究中,很多学者认识到员工激励管理的重要性,探讨了很多关于知识型员工的激励,但是,很少有从项目全生命周期的角度来探讨有效的员工激励问题。因此,本文将项目生命周期与员工激励相结合,探讨基于项目生命周期的工程项目管理中员工的动态激励模式,使项目管理的员工激励针对性更强,富有实效性。
2 工程项目中员工的类型及特点
项目作为一个复杂的整体,其员工的组成也非常复杂。在工程项目中,依据员工在项目运作过程中的职能不同,主要分为专业技术型员工和劳务型员工两类,这两类员工具有各自的特征,对需求层次和自身价值的实现要求有所差异。
2.1 专业技术型员工
专业技术型员工是指利用专业知识在企业或项目中从事相关工作的知识型员工。所谓知识型员工,指掌握知识或技术,通过自己的创意、分析、判断和综合,为企业带来知识资本增值并以此为职业的人[5]。这类员工具有以下特点:
(1)个性和创造性强。大多数专业技术型员工的个性较突出,有强烈的求知欲望和创造性,能够在复杂多变的环境中充分发挥个人的灵感和才智。
(2)工作自主性和责任感强。专业技术型员工的受教育程度普遍较高,更倾向于拥有一种宽松、自主的工作环境,并能够在工作中自我引导和自我管理,他们的工作方法与工作性质使其具有较强的工作责任感和自主性。
(3)成就感和自我实现的愿望强烈。绝大多数专业技术型员工对社会的认可和自我成就有着强烈的渴望,比较在意自身价值的实现。
(4)重视沟通与参与。专业技术型员工热爱和尊重知识,他们需要良好的沟通环境,以便能够让自己更加平等地进行交流、共享信息与获取知识。
(5)工作过程与成果不易监控和衡量。由于专业技术型员工的工作大部分是脑力劳动,工作过程往往是无形的,因此,很难对他们具体的工作过程进行监控,也不易通过一般的经济指标准确评价他们个人的工作成果。
2.2 劳务型员工
劳务型员工是指在工程项目中从事现场具体作业或辅助性劳动的员工,这类员工主要进行体力劳动。目前,我国大部分的工程项目还属于劳动力密集型,因此分析此类员工的特点,探讨其需求特征和激励模式具有重要的现实意义。这类员工的特点主要有以下几点:
(1)有特定的工作时间和地点。劳务型员工主要从事的是一些体力劳动或辅助性的作业,需要在特定的工作场所进行现场作业。
(2)可替代性强。劳务型员工所从事的作业技术含量普遍较低,有很强的可替代性。
(3)容易监督评价其工作过程和成果。劳务型员工的工作过程相对具体,对其考核多数可以采用计件的方式,容易被监控和考评。
3 基于项目生命周期的两类员工的动态激励模式分析
3.1 项目的生命周期及其各阶段
美国项目管理协会提出:“项目是为完成某一独特的产品或服务所做的一次性努力[6]。”项目的最大特点是有始有终,具有明确的开始期与结束期,项目从开始到结束划分为几个不同的阶段便构成了项目的生命周期[7]。
针对项目生命周期的阶段划分,国内外学者存在很多争议,但无论项目发展阶段的划分如何不同,大部分工程项目的生命周期都可以分为启动、规划、实施、收尾四个阶段(如图1)。
3.2 项目生命周期中专业技术型员工的需求特征与激励措施
专业技术型员工属于知识型员工。近年来,国内外很多学者针对企业知识型员工的需求因素进行了大量调查研究,如表1所示 [8]。
从表1中可以看出,目前对知识型员工需求因素的研究较为笼统,而为了对员工的激励更具针对性和可操作性,则需要分析专业技术型员工在项目全过程的需求特征及激励措施。
(1)启动阶段专业技术型员工的需求特征与激励措施。
这一阶段,专业技术型员工作为项目中的重要成员,需要彼此之间相互了解,明确各自的职责和角色,以便尽快融入到项目团队中,因此,在此阶段应针对专业技术型员工的以上需求特征,采取以下几种激励措施:
1)目标激励。项目管理人员要使专业技术型员工了解项目的背景与预期目标,通过设想项目的美好原景,明确其努力方向,增强信心,激励他们为实现美好的预期目标而充分发挥核心作用。
2)信息激励。项目管理人员要对专业技术型员工公开有关重要信息,如项目工作范围、进度计划以及预算控制等,让他们清楚工作方向和目标,使后续工作的顺利进行有一个良好的开始。
3)参与激励。通过让专业技术型员工参与确定各自的角色,分解项目目标以及制定具体的实施计划,激发他们参与项目的主人翁责任感,激励其为努力实现项目目标而工作。
(2)规划阶段专业技术型员工的需求特征与激励措施。
随着项目的实施,开始出现各种问题,专业技术型员工之间的人际关系处于紧张状态,只有使员工能快速适应这种陌生的人际环境,形成相互不断支持、关心、共事的习惯,才能减少不必要的人际阻力[9],所以,此阶段应重点考虑他们的人际关系需求,采用下面几种激励措施:
1)责任激励。项目管理人员要使专业技术型员工进一步明确自己的工作职责和角色,通过相应的约束机制和奖励措施,让他们准确地识别各自应承担的责任,增强其责任意识。
2)尊重激励。规划阶段是项目发展过程中的磨合时期,项目管理人员要理解专业技术型员工的不满情绪,主动听取他们的意见和建议,让其参与解决有关问题的决策,增强他们的归属感和决策认可度,以保决策顺利实施。
3)沟通激励。项目管理人员要加强与专业技术型员工的交流沟通,增加信息透明度,就有关问题交换意见,分析问题产生的原因以及应对策略;同时,要尽力创造一个理解和支持的工作环境,通过及时有效的反馈刺激他们的行为动机。
(3)实施阶段专业技术型员工的需求特征与激励措施。
到了实施阶段,项目的规程逐步稳定与规范,专业技术型员工的不满情绪开始下降,凝聚力得到提升,他们开始考虑自我成就和自我发展的需求。此阶段,在做好参与激励之外,还应关注下面的激励措施:
1)自我激励。项目管理人员要为专业技术型员工营造一种富有创造性的工作环境,尽量减少指令性的工作,注重支持和指导其工作;同时,对于他们的工作成绩给予及时的肯定和表扬,使其成就感增强,从而形成“自我管理、自我控制、自我激励”的工作氛围。
2)知识激励。项目管理人员应该尽可能地增加专业技术型员工相互沟通、相互学习的机会,使他们在相关知识和技能方面形成共享,以便在努力工作的同时能不断地汲取知识的营养,满足其自身发展的需要。
(4)收尾阶段专业技术型员工的需求特征与激励措施。
项目工作进入收尾阶段后,专业技术型员工除关注绩效考核与奖励兑现等方面以外,还会考虑个人的去向问题,因此,为保持他们的积极性和稳定性,应重视以下激励措施:
1)薪酬激励。项目管理人员应该建立个人衡量奖酬价值标准,做好专业技术型员工的绩效考核,并及时反馈考核结果,根据绩效考核标准与结果评优奖先。
2)成长激励。项目管理人员应该有机结合项目目标与专业技术型员工的成长需求,通过有效的沟通协调,正确处理项目整体目标与其个人成长目标间的关系,保证他们努力工作的结果能够满足其个人成长发展的需求。
3.3 项目生命周期中劳务型员工的需求特征及激励措施
3.3.1 劳务型员工的需求特征
劳务型员工具有以下几方面的需求特征:
(1)相对关注生理和安全需求。劳务型员工的工作性质和特点决定其对工作场所没有很强的选择性,工作环境和生活条件也比较差,所以,他们的主导需求仍是生理和安全需求。
(2)工作自主性与积极性较差,但忠诚度较高。大多数劳务型员工受教育程度低,工作自主性和积极性较差,习惯于被人安排,但喜欢相对安定的工作环境,工作忠诚度高。
(3)不太关注自我价值的实现,但注重情感需要。劳务型员工多数要长时间地在外地或野外工作,他们比较注重社交、情感与尊重的需求。
3.3.2 项目生命周期中劳务型员工的激励措施
根据上面对劳务型员工需求特征的分析,在启动与规划阶段,项目管理人员要做好信息沟通和相关培训工作,让员工了解项目的工作范围、质量、进度计划以及相关规章制度,在劳动工具、劳动保护等方面满足他们的生理和安全需求;在实施阶段要加强对众多劳务型员工的物质激励,如预付工资、关键时期的奖金发放等。另外,由于部分劳务型员工已认识到文化知识和职业技术的重要性而迫切需要学习和培训,因此,在此实施阶段也要注意对劳务型员工进行职业技术培训。收尾阶段的报酬激励对劳务型员工来说尤其重要,他们最关心的是能否得到一份及时、满意、公平合理的报酬。
3.4 基于项目生命周期的专业技术型员工的动态激励模式
综上所述,启动阶段是对专业技术型员工进行激励的关键,对他们采取的激励措施有目标激励、信息激励和参与激励等;作为重要时期的规划阶段,对专业技术型员工采取的激励措施包括责任激励、沟通激励与尊重激励等;而进入实施阶段,应针对专业技术型员工对个人成长和发展的需求,采用参与激励、知识激励和自我激励等;随着项目尾声的接近,专业技术人员开始将注意力转移到奖酬上面,并关注个人去向,激励的主要措施包括薪酬激励、情感激励与成长激励等。
根据以上对专业技术型员工的需求特征和激励措施的分析,对其在项目生命周期中的激励模式如图2所示。
3.5 基于项目生命周期的劳务型员工的动态激励模式
根据劳务型员工的需求特征,在启动与规划阶段,需要做好相应的信息沟通和培训工作,满足他们在劳动工具和劳动保护等方面的需求;进入实施阶段后,需要对加大进度的具体实施者——众多劳务型员工给予物质激励,同时关注负强化激励的作用,避免延误工期和浪费资源,另外,将他们的学习与培训纳入项目进程中,增强员工的认同感和归属感。当然,劳务型员工尤其看重收尾阶段的薪酬激励,他们最为关心的是能否获得一份及时满意且公平合理的报酬。
根据上述对劳务型员工的需求特征和激励措施的分析,其在项目生命周期下的激励模式如图3所示。
4 结语
本文通过以上各部分内容的论证,主要得出以下三个结论:
(1)项目生命周期4个阶段的差异性使工程项目员工激励管理具有复杂的动态变化特征,通过了解项目生命周期的这些差异性,项目管理人员可以准确地把握在各时期对员工的激励重点,作出合理决策,使项目的活动按照既定目标高效运行。
(2)在工程项目中,员工依据其在项目运行过程中的职能不同可以分为专业技术型员工和劳务型员工两种类型,这两类员工具有各自的特点,在项目生命周期各阶段有着不同层次的需求特征,应采取差异化的激励措施,使员工的激励更具实效性。
(3)在工程项目运行的各个阶段,员工的需求会随着时间的推移而发生变化,结合这些变化,在每个阶段采取有针对性的激励措施,构建基于项目生命周期的员工激励模式,提高员工的工作积极性,保证项目目标的顺利实现。
摘要：从项目生命周期的视角来探讨工程项目的员工激励,分析各个阶段员工的需求特征及构建员工的动态激励模式具有重要的现实意义。在借鉴国内外关于工程项目管理员工激励研究的基础上,按照项目生命周期的启动、规划、实施、收尾四个阶段,结合工程项目中专业技术型员工和劳务型员工的特点,分析生命周期各阶段这两种类型员工的需求特征及激励措施,探讨了工程项目生命周期各阶段员工的动态激励模式,以期达到最佳的激励效果。
关键词：工程项目,生命周期,需求特征,激励模式
参考文献
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动态周期论文 篇7
功能梯度材料若应用到航天工程结构或其他结构中, 不可避免地要承受动态冲击载荷;而目前关于功能梯度材料含周期裂纹动态断裂问题的研究比较少。本文假设剪切模量成指数函数形式变化, 研究了功能梯度粘结均匀基底结构周期界面裂纹动态冲击问题, 将混合边值问题转化为求解一个带Hilbert核的奇异积分方程, 展现了周期问题的固有性质。通过数值求解奇异积分方程获得应力强度因子, 并考察了裂纹间距、几何参数和功能梯度非均匀性对应力强度因子的影响。
1问题的提法
如图1所示, 一功能梯度涂层和一均匀基底理想粘结, 厚度分别记为h1和h2, 在材料界面有长度为2a的周期裂纹, 周期为2L。如图1所示。周期混合边值问题关于y轴和x=n L (n=0, ±1, ±2, …, ±∞) 对称, 因此我们下面只考虑一个周期带。剪切模量和质量密度假设以指数形式变化[10]:
式 (1) 中, μ0和ρ0是界面处的剪切模量和质量密度。
边界条件和连续条件为
2问题的求解
运用Laplace变换, Laplace域中的控制方程为
式中
求解控制方程 (7, 8) , 位移可以表示为
这里
利用边界条件和连续条件, 由位移和应力的表达式, 我们得到下面的三重级数方程 (12) 。
引入函数αl (u, p)
由式 (7) 和式 (13) , 我们得到
利用边界条件, 由式 (12) 和式 (14) , 得到
式 (15) 中
裂纹尖端的应力强度因子定义为
时域中的应力强度因子可以通过Laplace数值反演得到[11]。
3结果和讨论
当t→∞或p→0时, 瞬时应力强度因子将收敛于它的静态解。图2给出了周期L/a对正则化静态应力强度因子的影响, 从图2中可以看出, 所得结果与Ding和Li[9]的研究结果一致。
图3给出了非均匀参数比βa0对正则化动态应力强度因子的影响。从图中可以看出, 正则化动态应力强度因子的峰值随着βa0的增大而减小。正则化周期L/a对正则化动态应力强度因子的影响在图4中给出, 同样可以发现, 随着正则化周期L/a的逐渐增大, 正则化动态应力强度因子的峰值逐渐减小。这说明非均匀参数比和正则化周期对则化动态应力强度因子的影响很大, 我们可以通过改变非均匀参数比和裂纹之间的间距来阻止裂纹的扩展。
4结论
本文假设功能梯度材料剪切模量为指数函数形式变化, 研究了功能梯度涂层-均匀基底周期界面裂纹动态断裂问题。采用Fourier积分变换技术, 首先将混合边值问题转化为一组三重级数方程, 然后利用边界条件将混合边值问题转化为求解一个带Hilbert核的奇异积分方程, 并对积分方程数值求解, 获得了周期裂纹的尖端应力场, 展现了周期问题的固有性质。结果表明了裂纹间距、几何参数和功能梯度非均匀性对应力强度因子均有一定的影响。
摘要：研究了功能梯度涂层-均匀基底周期界面裂纹动态断裂问题。采用Fourier积分变换技术, 首先将混合边值问题转化为一组三重级数方程;然后利用边界条件将混合边值问题转化为求解一个带Hilbert核的奇异积分方程;并对积分方程数值求解, 获得了周期裂纹的尖端应力场。结果显示了裂纹间距、几何参数和功能梯度非均匀性对应力强度因子的影响。所获得的结果对功能梯度材料的设计及应用有参考价值。
关键词：功能梯度材料,周期裂纹,奇异积分方程
参考文献
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动态周期论文 篇8
随着人们环保意识提高, 不可再生资源日益稀缺, 以及国家立法更为严格, 逆向物流废旧品的回收逐步显示出良好的经济、环保和社会效益。与正向物流相比, 回收物流更具复杂性, 尤其是废旧品回收时间、数量及质量的不确定性, 增加了逆向物流回收网络设计及其管理的难度。当前有关逆向物流的研究一般假设回收数量为确定实数, 或借助模糊参数或随机参数来刻画回收量的不确定性, 而对于影响回收数量的因素很少给出具体分析。由于回收数量的大小直接影响回收设施选址, 以及回收网络设计的有效性。一些闭环供应链运作的文献, 给出了废旧品回收率的函数, 或假设回收率是回收价格的指数函数[1,2,3], 或回收率是回收商广告投入的函数[4,5,6], 或假设回收率是回收价格的线性函数[7,8,9], Aras.N[10]指出经济利益和回收便利性是影响回收率的两个主要因素。据此, 回收价格是影响回收数量的重要因素, 尤其当各周期各区域的废旧品供应量发生剧烈波动时, 更应该实行动态定价。回收价格的高低, 关系到回收系统的总利润, 从而在设计回收网络时应考虑回收数量和回收价格的变化。
当前逆向物流回收网络设计主要集中于单周期单目标, 而多周期多目标回收网络设计决策效果更好, 多周期更切合实际;多目标兼顾了各方利益, 因此, 更能反映现实回收网络的复杂性。Ko[11]研究了基于第三方回收的集成式动态模型, 钟学燕[12]建立了随机环境下多品种、多周期再制造逆向物流网络随机规划模型;詹沙磊[13]研究了基于第三方回收的多周期多目标回收网络规划, 考虑了第三方物流供应商利润和制造商两个目标。但作为逆向物流废旧品供应者的消费者, 其利益很少作为决策目标予以考虑。
在多周期逆向物流回收网络中, 本文首先对每周期的废旧品数量进行预测, 在此基础上, 假设废旧品回收率是回收价格的线性函数, 考虑回收中心处理能力及存储费用, 动态定价影响回收数量, 并以回收网络总利润和消费者利益两个目标建立模型。
2 模型建立
2.1 问题描述
本闭环供应链由制造商、零售商和回收商构成, 回收网络结构如图1所示。收集中心从消费者手中回收废旧品, 制定每个周期的回收价格;回收中心对收集中心运送来的废旧品进行清洁、检测、分类及存储等活动, 将回收的废旧产品分为可维修再制造、可拆解再制造、可分解再制造三类, 并发往制造/再制造工厂;制造/再制造工厂对废旧品进行再制造, 并通过正向物流实现销售。
2.2 模型假设
①再制造品与新产品性能和销售价格无区别, 在同一市场销售。再制造品数量远小于市场需求量, 因而不存在再制造品的超额供应。
②每个消费者区域都有一个收集中心负责本区域废旧品的回收。收集中心将回收的废旧品及时送往回收中心, 不考虑库存及存储费用。
③回收中心有最大处理能力限制, 无存储能力限制, 超过处理能力的废旧品存储在回收中心进入下一周期。再制造工厂无能力限制。
④周期s第i个消费者区域的废旧品供应量为前周期购买的产品在当期报废的数量, 由于考虑周期跨度较长, 前面周期未回收的废旧品不进入下一周期。
⑤废旧品回收率为, p为回收价格, Δ为允许的最高回收价, rmax为最高回收价时回收率。各消费区域消费者对回收价的敏感程度一样, 回收率函数亦相同。
2.3 模型参数与决策变量
(1) 模型参数
i={1, 2, …, I}表示消费者区域;j={1, 2, …, J}为回收中心;k={1, 2, …, K}为制造/再制造工厂;s={1, 2, …, N}表示周期;T为周期跨度;Usi为周期s消费者区域i购买的新产品的数量, Vsi为废旧品数量, Xsi为收集中心从第i个消费者区域回收的废旧品数量。m1为收集中心单位废旧品的运输成本, c1为回收中心单位处理成本, R为回收中心的最大处理能力, w为废旧品单位存储成本, Qsj为周期s第j个回收中心处理的废旧品数量, Dsj为废旧品存储数量。c2为可维修再制品的处理成本, c3为可拆解再制品的处理成本, c4为可分解再制品的处理成本, m2为单位废旧品从回收中心运往制造/再制造工厂的单位费用。p为新产品售价, f (t) 为产品使用寿命概率密度函数, α为可维修率, β为可拆解率, γ为可分解率, α+β+γ=1。Ilij为收集中心i到回收中心j的距离;Jljk为回收中心j到制造/再制造工厂k的距离。h1为收集中心的建设成本, h2为回收中心的建设成本, h3为制造/再制造工厂的建设成本。
(2) 决策变量
psi为周期s收集中心i废旧品的回收价格, Ysij为收集中心i运往回收中心j的废旧品数量, Zsjk1、Zsjk2和Zsjk3分别为回收中心j运往制造/再制造工厂k的可维修再制造品、可拆解再制造品和可分解再制造品的数量。Fj、Lk表示回收中心、制造/再制造工厂备选点, 为0-1变量, 0表示不修建, 1表示修建。
(3) 废旧品回收量参数说明
周期s第i个消费区域的废旧品供应量Vsi为前周期购买的产品, 按照一定概率在当前周期报废的数量。参照文献[14], 将产品的使用寿命周期的概率密度f (t) 近似为产品报废的概率, 可求出Vsi的表达式:
收集中心i废旧品回收数量Xsi的表达式:
2.4 模型建立及求解
(1) 目标函数
一个有效的回收网络不仅可降低回收成本, 增加系统利润, 而且还应能增大社会效益, 提升企业形象, 提高客户满意度和忠诚度, 因而, 回收网络设计时决策者不仅考虑系统利润的最大化, 同时也应考虑社会效益, 即消费者利益的最大化。
目标1:系统利润
①制造/再制造工厂的销售收入
②收集中心成本
③回收中心成本
④制造/再制造工厂成本
目标2:消费者利益
(2) 约束条件
模型的目标函数必须满足的约束条件有:
其中, 约束条件 (9) 为收集中心运量平衡条件; (10) 和 (11) 分别为回收中心在处理能力限制下的处理量和库存; (12) 、 (13) 、 (14) 分别为第s个周期可维修再制造数量、可拆解再制造数量和可分解再制造数量; (15) 和 (16) 为流量约束, 其中λ为充分大正数; (17) 为回收价格的约束; (18) 为0-1约束; (19) 为非负约束。
(3) 模型求解
本文模型是混合整数非线性规划模型, 可选择用优化软件LINGO11的全局最优求解器求解模型。为了提高求解速度, 可以设定用多个初始点进行求解, 同时在非线性求解程序的选项卡内选择生成初始解、识别二次规划、Steepest Edge最陡边缘策略。
3 算例求解与分析
原始设备制造商委托第三方回收商回收, 该城市分为4个消费区域 (i=4) , 4个回收中心候选点 (j=4) , 3个再制造工厂候选点 (k=3) , 单个周期跨度为3个月, 在第7个周期初考虑开始回收。新产品售价p0=1000, 最大允许回收价Δ=800, 最大回收率rmax=0.88, 回收中心最大处理能力R=800, 单位废旧品的存储成本w=50, 运输成本m1=0.003, m2=0.006, 建设成本h1=10000, h2=120000, h31=350000。其余参数如表1、表2、表3、表4、表5所示。
通过采用LINGO11计算得第7、8、9周期的废旧品供应量, 如表6所示。
①当仅考虑系统最大利润时, 目标1的全局最优解为:OBJ11=1474766, 记为OBJ1max, 表示目标1的最大值。F1=F2=F3=1, F4=0, L1=L2=1, L3=0, 此时目标2:OBJ12=1697508, 记为OBJ2min, 表示目标2的最小值, 各总期各区域回收价如表7所示。
②当仅考虑社会效益最大化时, 目标2的全局最优解为:OBJ22=3159640, 记为OBJ2max, 表示目标2的最大值, F1=F2=F3=F4=1, L1=L2=L3=1, 此时目标1的值为:OBJ12=1.757617, 记为OBJ1min, 表示目标1的最小值。各周期各区域回收价格如表8所示。
③同时考虑系统利润和社会效益, 构建回收系统满意度和消费者满意度, 回收网络构建的目标是使两者满意度都尽量最大化, 从而提出总体满意度μ=μ1μ2, 将多目标转化为追求总体满意度最大, 求解得μmax=0.7254, OBJ1=1266961, OBJ2=2932144, F1=F2=F3=F4=1, L1=1, L2=L3=0, 各周期各区域回收价格如表9所示。
针对各周期各区域废旧品供应量的不稳定, 对回收价格实行动态定价。由于表6中第7周期废旧品供应量高于第8、9周期, 第7周期较低的回收价格就可以实现较大的回收量, 因此表7、表9中第7周期的回收价格低于第8、9周期的回收价格。
当仅考虑系统利润最大时, 系统利润达到最大1474766, 各周期各区域的回收价格均小于最高回收价格400, 这导致回收数量和再制造数量减少, 造成资源浪费。当仅考虑社会效益时, 消费者利润达到最大3159640, 各周期各回收价格都达到最高回收价格400, 系统利润为1.757617, 这将导致回收商和再制造商积极性降低。因此, 需兼顾系统满意度和消费者满意度, 提升各方积极性, 此时系统利润为1266961, 满意度为0.8591, 消费者利润为2932144, 满意度为0.8444, 总体满意度为0.7524, 在两个目标之间达到较好的平衡。
4 结论
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