重庆市软件与信息服务业分析报告

市场潜力和销售预测作业——重庆市软件与信息服务业分析报告
市场潜力和销售预测作业
——关于重庆市软件与信息服务业分析报告
一、重庆市经济和社会发展现状
据重庆市统计局初步核算，2014-2015年重庆市实现地区生产总值15719.72亿元，同比增长11.0%，较全国高4.1个百分点。

经济发展同时，居民腰包也越来越鼓，全体居民人均可支配收入20110元，增长9.6%。

分季度看，一季度增长10.7%，上半年增长11.0%，前三季度增长11.0%。

分产业看，第一产业增加值1150.15亿元，同比增长4.7%；第二产业增加值7071.82亿元，增长11.3%；第三产业增加值7497.75亿元，增长11.5%。

同时五大功能区域发展态势良好共同推动全市发展。

1.数据收集整理
1)GDP发展趋势
分析如下：
两图分别为重庆市历年来的GDP与GDP增速的数据和重庆市GDP发展趋势的图表
从图中数据可以看出，重庆市GDP的增长呈稳步增长的趋势，2010年至2011年GDP有大幅度增长。

2005年GDP为3467.72元，2015年GDP为15719.72元，是2005年的4.5倍。

GDP增速则呈现先快速上升后缓慢下降的趋势，且一直保持正值。

2008年经济危机受次贷危机的影响，各行业的产值不高，2009、2010年经济复苏，到2011年达到高峰。

2)城镇居民人均可支配收入发展趋势
分析如下：
两图分别为城镇居民人均可支配收入的数据表与发展趋势图表。

从图表中可以看到，居民的人均收入都呈现稳步增长的趋势，在2006年至2007年、2010年至2011年都有较大幅度的波动。

增速呈现不平趋势，且都为正值。

2.预测
分析如下：
根据时间序列预测法预测，在未来几年里，重庆市GDP趋势继续呈现上升趋势，增速不大但仍为正值。

预测2020年GDP数据为23012.8367亿元，是2010年3倍左右。

未来重庆市的经济仍会快速发展。

二、重庆市软件与信息服务业发展现状
1.软件和信息服务业的概念
软件与信息技术服务业是指利用计算机、通信网络等技术对信息进行生产、收集、处理、加工、存储、运输、检索和利用，并提供信息服务的业务活动。

高端软件和新兴信息服务产业是国家战略性新兴产业，为此国家出台《国务院关于印发进一步鼓励软件产业和集成电路产业发展若干政策的通知》、《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》和《软件和信息技术服务业十二五发展规划》等政策，从税收、研究经费、进出口优惠、人才培养、知识产权保护、市场开发和投融资等方面给予了较为全面的政策支持。

2.软件和信息服务业的业务形态
其业务形态主要但不限于：信息技术咨询、信息技术系统集成、软硬件开发、信息技术外包(ITO)和业务流程外包(BPO)。

3.重庆市软件和信息服务业近年数据
分析如下：
上图为重庆市软件与信息服务业2007年至2015年业务收入和单位个数，由图可知重庆市软件与信息服务业2007到2011年增长较为缓慢，11年之后大幅提升且稳定增长。

单位个数在2009到2010年急剧增长，2010年到2011年市场淘汰较多，之后到2015年持续增长
三、重庆市未来5年，到2020年的时候，软件与信息服务业发展潜力预测
1.数据说明
按照工业和信息化部的定义，信息服务业分为三个组成部分，第一部分是信息传输服务业，第二部分是信息技术服务业，包括系统集成，也包括软件，第三部分是信息内容服务业，即数字内容服务业。

其中，软件与信息技术服务业是指利用计算机、通信网络等技术对信息进行生产、收集、处理、加工、存储、运输、检索和利用，并提供信息服务的业务活动。

其产业板块主要包括：软件产品、信息系统集成服务、信息技术咨询服务、数据处理和储存服务、嵌入式软件产品、集成电路（IC）设计等。

目前对于软件和信息服务业重庆市没有准确的统计数据，关于全国的软件和信息服务业对于营业收入等均有统计，根据2015年电子信息产业统计公布，其
关于软件和信息服务业的收入主要统计的是软件业务的收入，因此对于重庆市软件和信息服务业的营业收入我们主要采取软件业的收入。

数据来源：中华人民共和国工业和信息化部 2. 幂函数预测 根据以下数据实际值
在excel 中用使用前九年数据先生成散点图，再绘制趋势线，为了使预测效果更为准确，使用幂函数预测得到函数方程和趋势图如下：
y = 316442x 1.4031
3.
最后根据所得预测公式，得出后几年软件业收入为：
3.指数平滑法预测
3.1预测模型选择
对于软件和信息服务业未来发展潜力的预测，我们主要考虑对其年收入进行预测，根据分析软件和信息服务业年收入是按时间顺序取得的观测值，且数据有线性趋势而无季节性变化，所以我们采用指数平滑法重点Brown模型进行预测。

3.2模型预测结果
模型描述
模型类型
模型 ID 软件业务收入模型_1 Brown
根据预测结果，看出模型的决定系数为0.879，说明拟合模型可以解释原序列的87.9信息量，但正态化的BIC值较大，说明模型预测结果具有一定参考价值但不是最优模型。

根据预测结果，到2020年重庆市的软件和信息服务业营业收入预测值为15111905万元。

4.灰色预测
4.1预测模型选择
对于软件和信息服务业未来发展潜力的预测，我们主要考虑对于其年度收入进行预测，根据之前的分析我们知道，软件和信息服务业营业收入的影响因素多且关系复杂，很难建立起各个影响因素与营业收入之间的确切关系，且营业收入的统计数据量相对较少。

综合上述情况，选择灰色系统的相关理论对于软件和信息服务业营业收入进行预测，灰色系统模型对于时间序列进行预测不仅可以降低随机干扰，同时对于数据要求不高，非常适合利用短期数据对于软件和信息服务业营业收入的未来走势进行长期预测。

所以我们首先根据灰色系统理论，建立具体的灰色GM(1,1)预测模型，然后在建立的灰色GM(1,1)预测模型的基础上做二次拟合，减弱误差的影响。

最后
考虑到灰色模型的局限性和不足，为了进一步提高模型的精度，在GM(1,1)灰色预测模型的基础上还可以做进一步的改进，运用改进的灰色GM(1，1)等维灰数递补模型预测结果，使得预测结果更加的精确。

4.2具体的灰色(1,1) GM 预测模型的建立：
（1）由已知数据，对于 2008-2016 年的软件及信息业收入按照时间先后顺序，排列得出数据序列 x(0)。

，则我们可得到数据序
（2）对x(0)做1-AGO（一次累加）生成一阶累加生成序列为：
.
即 (1)
其中，（2）
（3）对 x(0) 作紧邻均值生成序列，令
得
GM（1，1）的白化微分方程为：
建立灰微分方程：（3）
我们利用离散差分方程的形式对上微分方程可以得到下矩阵形式：简记为Y=B(a,b)T
式中，，
用最小二乘法得到最小二乘近似值：
于是方程（3）有响应（特解）：
则（4）
由（4）式即可得到软件及信息业收入在今后 5 年的预测值。

4.3二次拟合模型的建立
根据以往的研究和数据资料显示，利用上述模型方法求解的参数存在很大的误差，预测误差也因此增加。

因此，我们对于（2）式进行二次参数拟合，根据
第一次估计的a 值，（2）式可改写为：
（5）
利用（1）式统计的数据，我们可以得到（5）式的矩阵形式：
（6）
x(1) 和x(0) 的形式是相同的，G是统计量
利用最小二乘法，我们可以得到参数 AB的表达式：
（7）
将（7）式带入（5）式可以得到二次拟合的 (1,1) GM 模型:
基于以上模型的改进，（4）式的预测模型可改进为：
（8）
4.4模型预测结果
灰色GM（1,1）预测
我们跟还有工信部相关统计报表，获得2007-2015年的软件业营业收入，运用灰色GM （1,1）预测模型，得到预测结果如下：
图1灰色GM(1，1)预测结果趋势图
根据预测结果，我们看到灰色GM(1,1)整体效果具有一定的参考价值，根据趋势图我们发现预测效果较好，根据预测结果，到2020年重庆市的软件和信息服务也营业收入预测值为4486.6亿元，但是我们发现数据预测整体长期呈现“J”，从长期看，仍然需要进一步的条件约束，调整预测结果。

5.改进的灰色GM(1，1)等维灰数递补模型
5.1预测模型选择
考虑到灰色模型的局限性和不足，为了进一步提高模型的精度，在GM(1,1)灰色预测模型的基础上还可以做进一步的改进，运用改进的灰色GM(1，1)等维灰数递补模型预测结果，使得预测结果更加的精确。

5.2基于灰色预测的等维灰数递补模型
为了进一步提高模型的精度，在GM(1,1)灰色预测模型的基础上还可以做进一步的改进，使得预测结果更加的精确。

GM(1,1)模型中具有预测意义的数据仅仅是数据 x (n) 以后的前几个数据，随着时间的推移，老的数据越来越不适应新的情况，也就是说，老数据的信息意义将随时间的推移而降低。

所以，要在原数据的基础上每次增加一个新信息时，就去掉一个老信息。

这种新数据补充、老数据除掉的数据列，由于其维数不变，因而叫等维信息数据列，或称为新陈代谢数据列，相应的模型叫等维灰数递补模型，或叫新陈代谢模型。

设原始数列为:
(0)(0)(0)(0)
x ,可构成=置入新信息(0)(1)
x x x x n
{(1),(2),...,()}
x n+，去掉老信息(0)(1)
新数列:
(0)(0)(0)(0)
=+
x x x x n
{(2),(3),...,(1)}
利用这一新数列建立的 GM(1,1)模型,即为等维新息 GM(1,1)模型。

由于在实际中，信息处于不断的变化之中,具有很大的随机性, 虽然历史信息对预测时刻的具体值有一定的相关性和影响,但与预测时刻更接近的信息对于该时刻的预测结果更有价值。

鉴于这种情况,可先用已知数列建立的 GM(1,1)模型预测一个值, 然后补充一个新信息数据到已知数列中, 同时去掉最老的一个数据, 使序列等维, 接着再建立GM(1,1)模型,这样逐个滚动预测,依次递补,直到完成预测目标为止，通过此等维新息模型，我们再对具体问题进行预测，就可以得到更为精确的结果。

5.3模型预测结果
我们跟还有工信部相关统计报表，获得2007-2015年的软件业营业收入，运用改进的灰色GM(1，1)等维灰数递补模型预测结果，得到预测结果如下：
图2改进的灰色GM(1，1)等维灰数递补模型预测结果趋势图根据预测结果，我们看到改进的灰色GM(1，1)等维灰数递补模型预测结果整体效果较好，根据趋势图我们发现预测效果较好，根据预测结果，到2020年重庆市的软件和信息服务业营业收入预测值为3964.4亿元，相比与灰色GM(1，1)模型的长期预测效果具有一定的参考价值。

6.对比分析
四、重庆市未来5年软件和信息服务业占GDP的比重。