对于2003年SARS疫情期间，某市商品零售行业损失了多少实实在在的钱财，某市旅游行业损失了怎样数目可观的资金，某市综合服务行业遭受了多少价值不菲的亏损，究竟损失了多少白花花的银子、实打实的钱币呢？经过针对1997年到2002年期间的这些历史数据，开展相应的建模对比工作，实际出现的损失，跟专家所做出的估计数值，令人惊讶地呈现出吻合的状态，两者之间的误差，不超过2亿元整。
商品零售业的实际损失计算
依据该市统计局在1997年1月至2002年12月之间的商品零售额数据 ，我们借助灰色预测模型GM1,1来展开测算。原始数据是以每12个月作为一个周期 ，经计算得出1997年至2002年的年平均零售额依次是87.6亿元 ，98.5亿元 ，108.5亿元 ，118.4亿元 ，132.8亿元以及145.4亿元。
经由累加来生成序列，再运用最小二乘法求解，从而确定模型参数，其中a等于负的零点零九九，b等于八十五点五九八五。依据此预测出二零二三年在正常情形下年平均零售额应当是一百六十二点九亿元 ，全年零售总额会达到一千九百五十四点六亿元 ，而这个数值成为评估疫情影响的基准线。
那将预测出来的月平数值，去乘上各个月份的历史比例系数，如此这般便得到了2003年各个月份的理论零售额。再把得到的理论零售额与实际统计的数据进行对比，结果显示，4月份实际零售的金额为145.2亿元，相比预测值要低21.3亿元，5月份实际是124亿元，比预测值低31.5亿元，6月份实际为144.1亿元，比预测值低7.3亿元。
旅游业遭受的重创数据
对接待海外旅游人数展开数据的分析，此分析所采用的亦是灰色预测形式，这种灰色预测形式，在1997年至2002年期间，年平均接待人数呈稳稳步步地向前上扬的态势，当中，起始于15.2 这人的数据点发展而来直至走到变为24.8万人的位置处，借助与之相同的建模的流程，据此预测得出针对2003年来讲，全面接待海外游客的数量应该会达到 312万人。
显示实际统计数据，2003年4月成为旅游业受灾时期，此月接待人数比预测值少，7月同样成为旅游业受灾时期，该月接待人数也比预测值少，4月至7月这四个月累计接待人数比预测值少了108万人，按当时海外游客人均消费1002美元计算，仅这四个月就直接损失外汇收入约10.8亿美元。
站在全年累计看，二千零三年实际接待那海外游客，相较于预测数值而言，少的数量达一百六十二万人。依照相同的消费标准施行测算，全年旅游业凭借SARS疫情所损失的外汇收入可高达十六点二亿美元。一直到十二月份时，接待人数才恢复至正常水平的百分之九十五。
综合服务业的差异化影响
综合服务业所覆盖的范围是比较广泛的，其中包含了交通运输，包含了解宾馆餐饮，还包含了电信通讯等多个不同的子行业。在1997年至2002年这个时间段之内，综合服务取得的收入年平均值，从210.3亿元出现了程度上的增长，增长之后达到了358.7亿元。通过模型进行预测，在2003年处于正常情形下的总收入，应当是432.5亿元。
将实际数据予以对比之后发现，疫情对于不同子行业所产生的影响程度，差异显现得十分明确。航空运输以及宾馆餐饮，在五月至八月这四个月期间，收入出现了急剧减少的状况，总计损失大概七十亿元，其中在六月份的时候，航空客运量仅仅是上一年同期的百分之三十二。
该市在疫情期间，电信通讯以及互联网服务呈现出逆势增长局面。2003年5月，那儿的电信业务收入同比增长幅度为23.7%，宽带用户新增数量是4.2万户，这在一定程度上 offset 了其他服务行业所遭受的损失。全年当中，综合服务业的总收入相较于预测值，少了86.4亿元。
模型预测与官方估计的对比
该市的统计部门，曾在疫情结束之后，进行了初步的估算，商品零售业在4月、5月、6月这三个月的损失约是62亿元。我们借助灰色预测模型，计算出的同期损失额是60.1亿元这些，两者之间相差仅仅1.9亿元，这证明了模型具有有效性。
从关于时间的节点去看，有着这样一种呈现，模型所揭示的是，在8月份这个时段，商品零售额基本上已然恢复至正常的水平状态，而这并非没有依据，它同实际存在的经济运行的复苏的节奏完全且完完全全一致。到了9月份，有着新的不同情况发生，零售额甚至出现了幅度微小的反弹，经过同比计算增长比例为3.2%，这些数据所展示出来的也就是消费需求的回补效应。
对旅游业开展损失评估时得出的模型结果，跟后面旅游局所进行普查的数据之间呈现出来的误差被抑制在5%范围以内。而综合服务业的测算，却将疫情之下各不一样行业所展现的冷热不均衡给揭示出来了，这为往后进行产业扶持政策的制订贡献了精准的数据作为支撑依据。
灰色预测模型的数学原理
进行累加生成来对原始数据予以处理进而弱化随机波动性 这便是灰色预测GM1,1模型的核心所在 举例以商品零售额来说 原始序列x0经过开展累加一次以后得到了x1 该序列呈现出具备近似指数增长规律的态势 这样的情况便能利于使用微分方程去做拟合。
在模型求解进程当中，发展系数a呈现为-0.099，此数值反映出了零售额的增长趋向，灰作用量b取值为85.5985，该数值代表着系统内部的驱动力量。借助由这两个参数所构建而成的白化方程，其能够外推出2003年的理论平均值。
历史同期数据的加权平均被用于每月比例系数的计算。1997至2002年各月零售额占全年比重表明，12月通常身为消费旺季占比9.2%，2月因受春节影响占比8.1%，这些季节性特征完完全全被保留于预测模型之中。
模型的实际应用价值
适用SARS疫情分析层面的这套评估方法，对于地震、洪水等突发事件所造成的经济影响的评估方面同样具备有效性，2008年汶川地震发生之后，四川多个市县运用类似模型针对旅游业损失额度作出相关测算。
依据模型输出的月度损失数据情形，政府部门能够实现精准发放纾困资金之举。在2003年8月的时候，某市按照损失评估结果的状况，针对零售企业实施了减免3个月营业税的举措，总计1.2亿元的金额最终使得2400 家商户从中受惠，此为一种切实的资金惠及行为。
企业方面同样能够借助这一方法来开展经营复盘，如同本市当中规模最大的旅行社，通过将模型预测值跟实际值进行对比，察觉到境外团队游方面遭受的损失最为严重，而周边游恢复得最为迅速，于此及时对2004年的产品结构作出了调整。
你觉得倘若在2026年之际再度出现与之相仿的公共卫生事件，那么各个行业究竟需要耗费多久的时间才能够借助数据模型精确评估出自身所遭受的实际损失呢？欢迎于评论区之中分享你内心的看法，去点个赞从而让更多的人得以看见这篇依托真实数据所开展的分析。
