体育经济灰色动态计量方法基本架构的创建，本文主要内容关键词为：架构论文,灰色论文,方法论文,动态论文,体育论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
修订日期：2008-05-20
中图分类号：G80-32 文献标识码：A 文章编号：1000-677X(2008)06-0024-10
由于我国体育经济研究工作正处在从定性判断走向定量分析，从理论探索走向实际应用的快速发展时期，各项体育统计工作尚待进一步完善，可供经济计量学研究的基础数据极度匮乏，因而，传统经济计量工作难以广泛开展。为此，我们创建了体育经济灰色动态计量方法架构，希望运用灰色理论这种处理贫信息事件的有效方法，最大限度地利用当前少量的体育经济统计数据，开展体育经济计量工作。
1 研究对象与方法
1.1 研究对象
与体育事件相关联的需要进行动态定量研究的各类经济现象、经济活动，以及适用于体育经济学研究的灰色计量方法。
1.2 研究方法
在理论研究上主要参阅了“哲学”、“系统科学”、“系统工程”、“灰色系统理论”、“数理统计”以及“体育经济”类的大量相关书籍资料。
本研究首先是从理论上将相关文献资料进行归纳整理，用逻辑分析方法构建体育经济灰色动态计量方法基本架构，再进行实例论证。
在实证研究中，所采集的原始数据大多经过数理统计的分析和整理。
在整个研究中，始终贯穿着灰色理论的分析和应用，是灰色理论方法在体育经济领域的扩展和延伸。
2 结果与分析
2.1 理论架构的创建原理
本研究所采用的灰色计量方法，是由我国学者邓聚龙教授于1982年创立的灰色理论发展而来的。灰色系统理论是以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对部分已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行规律的正确描述和有效控制。这一理论目前在国际上还不十分普及，但它应用于各领域的成效已十分显著，在经济领域应用灰色系统理论方法也有其独特的优越性。当今灰色系统理论泰斗级学者刘思峰教授认为：“灰色经济计量学组合模型不仅可用于系统结构已知的情形，而且特别适用于系统结构有待于进一步研究、探讨的情形。”[1]也正是如此，在我国体育经济理论研究尚不够成熟的今天，我们对许多体育经济问题的认识尚不十分清楚，这种条件下，灰色经济计量方法将是我们当前体育经济动态量化研究的最佳方法。
2.2 理论架构的基本构造
由于我国的体育经济研究起步较晚，体育经济学虽已基本形成体系，但许多问题在学术界还有很多争议，理论尚不成熟，而且同一经济问题可能会有多种不同的经济计量研究方向。因而，本研究选择了以较为成熟的灰色理论结构为基础，针对体育经济特征，进行动态量化方法体系的创建。
灰色系统理论与方法的基本结构一般为：“灰色关联分析”、“灰色评估”、“灰色建模”、“灰色预测”、“灰色决策”、“灰色规划”和“灰色控制”7个部分[2]。据此，再结合体育经济研究中的常见问题，理论架构的具体内容如下(图1)。
图1 体育经济灰色动态计量方法架构图
2.3 理论架构之典型应用领域特征分析
2.3.1 体育经济发展中的因素关系问题
体育经济发展中的各个领域、各个环节都不是机械的和孤立的，是通过各种因素以各种形式相互交织相互影响，在时而平衡，时而不平衡之中逐步建立和发展起来的。如果我们希望了解体育经济中的某个领域内的因素关系问题，可以采用灰色关联分析方法。
灰色关联分析是定量地比较或描述系统之间或系统中各因素之间，在发展过程中随时间而相对变化的情况，即分析时间序列曲线的几何形状，用它们变化的大小，方向与速度等的接近程度，来衡量它们之间的关联性大小。如果两比较序列的变化态势基本一致或相似，其同步变化程度较高，即可以认为两者关联程度较大；反之，两者关联程度较小[3]。
灰色关联分析是体育经济灰色动态计量方法的基础内容。我们在进行体育经济计量研究过程中，首先要弄清系统中的各种关联关系，才能对体育经济系统有比较透彻的认识，分清哪些是主导因素，哪些是制约因素；优势在哪里，劣势是什么，从而为进一步开展系统分析、预测、决策、评估、规划以及未来发展战略研究等打下坚实的基础。与传统体育统计学相比，采用这种方法进行因素分析的最大优势在于其具有明显的短时效、动态性特征，可以让我们了解体育经济事件在一个相对较短的时期，系统内部各因素关系发生的变化。
以20世纪90年代美国有氧操专用鞋消费者年龄特征分析为例进行分析说明：
具体方法[4]：
我们引用经济学研究中的巴雷托分析法，将累计百分率达到70％以上的人群定为主要消费群体。这样，5年间美国有氧操专用鞋的主要消费群体在25～34岁(占28.52％)、35～44岁(占24.16％)和45～64岁(占21.60％)三个年龄段上。再结合灰色关联分析，得出销售额与不同年龄消费者购买力变化情况(表2)：
综上所述，45～64岁年龄段的消费人群是主要销售对象之一，而且这一群体购买力的变动对总销售额的变化影响相对较小，可以断定，这是一个相对稳定的消费群体，他们的购买意识往往不是源于产品本身，而更多地取决于其他因素，如多年养成的进行有氧健身的习惯。而25～34岁和35～44岁两个年龄段的消费人群，则既是主要销售对象，其购买力的变化又与总销售额的变化密切相关，是必须高度关注的重点培养和经营的主要消费群体。另外，18～24岁年龄段的消费者，他们虽然在有氧操专用鞋销售上所占份额并不大，但这一群体销售状况的变化已经对总销售额产生了一定的影响，因而是潜在的可以进一步发展的准主要消费群体，在保证主要消费群体的销售运作之余，可适当关注。在应用中值得注意的是：
1.灰色关联分析的研究对象必须包含时间因素，而且数据必须按时间先后排列，不得颠倒。
2.灰色关联数值是非惟一的，所得出的关联度只是排出因素间关联程度的大小顺序。在数据分析之初多选用初值化方法进行无量纲化处理，但也可以选用均值化等方法处理。分辨率在0.1～0.5之间。
3.灰色关联方法是体育经济灰色动态计量研究工作的基础。在实际应用中，一般需要与其他方法相结合完成计量工作。
2.3.2 体育产业运作中的效益评估问题
体育产业效益评估问题可以采用的方法较多，灰色评估只是其中的一种。但由于我国体育产业起步较晚，大批企业只是在近些年才逐步形成相对固定的运营模式，因而，可供有效评估的数据十分有限。相比之下，具有贫信息处理能力的灰色理论便显示出其独特的应用价值。
灰色评估是指基于灰色系统理论，对系统或所属因子，在某一时段所处的状态，做出一种半定性半定量的评价与描述，以便对系统的综合效果与整体水平，形成一个可供比较的概念与类别。从理论上讲，由于我们所要评估的大部分体育产业实体自身尚处在发展变化之中，可供评估的指标往往不够全面，进行比较的概念和类别具有相对性、模糊性和不确定性特征，因而是灰色的。
灰色评估可分为灰色统计与灰色聚类两种不同类型。灰色统计是根据被评估样点的状态对评估指标进行归纳综合，确定其所属灰类；灰色聚类则是用评估指标对被评估样点进行的类型划分[7]。
首先，以“中体产业”(上市公司)财务状况灰色评估为例，介绍了灰色统计方法在体育产业评估中的应用。
具体方法[4]：
先确定决策灰类及指标决策类型：
此处以高、中、低三类进行评判。其中，“总资产收益率”、“主营业务利润率”和“总资产周转率”都是越高越好，因而取上限效果测度，而“资产负债率”取下限效果测度，理由是，虽然适度的负债水平有利于企业快速发展，但对于企业的资产总量而言，还是越低越好[9]。
然后判断指标灰类：
经灰色统计分析得出决策权向量：
由此断定：“中体产业”在近些年的发展过程中，其整体盈利水平上(总资产收益率)属中等；企业负债水平上(资产负债率)属中等；企业盈利稳定性水平(主营业务利润率)属低等较差；而企业整体运营水平(总资产周转率)属高等。
依据这一评估结果，可以得出以下决策方案，即：当前“中体产业”经营管理工作应该充分依托企业现有的良好运营机制，适当调高企业整体盈利指标，适当压缩企业负债率，大力改善和提高企业主营业务盈利水平。
再以李宁公司全国销售网络评估为例探讨灰色聚类方法在体育经济评估中的应用。
具体方法[4]：
2001年6月盖洛普(中国)咨询有限公司受北京李宁体育用品有限公司委托，对李宁公司在全国的主要城市销售网络进行了有关运动服装和运动鞋类的定量调查[10，11](表4、表5)。
由此得到李宁公司全国主要城市运动服装销售情况的灰色聚类结果如下：
由此得到以下结论：
1.李宁公司全国主要城市销售网络可分为四个层次，即：第一层次：上海、广州、北京；第二层次：西安、沈阳、武汉、哈尔滨、成都；第三层次：太原；第四层次：保定、郑州、杭州、厦门。
2.在运动服装和运动鞋类市场情况评估上，除太原市有所不同外，其他城市等级均相同，表明就某一具体城市而言，李宁公司在运动服装和运动鞋类市场上的营销运作是基本相同的，也收到了同等的市场效果。
3.李宁公司的经营重点是在上海、广州、北京这样的大都市，随着其他城市的城市化水平不断下降，其市场评估等级也随之下降。但杭州、厦门却是李宁公司的运作盲点，这两个城市的市场开发与其城市化水平极不相称，是今后可以大幅度提高销售水平的重要城市。
在应用中值得注意的是：
1.我们所需评估问题指标不清时，可以采用灰色关联方法寻找相应的评估指标。
2.灰色评估是对产业实体内部自身的评估，是评价实体内部各指标因素间的高与低，并非是与其他实体间的对比。评估的作用在于寻找自身弱点，促进实体内部平衡发展。
3.提高灰色评估工作准确性，前提是科学地选择评估指标的决策类型[12]。
4.由于灰色评估方法是动态评估，所评结果必定会随时间的变化而不断改变。因而，我们在实际应用中每次都要重新筛选数据维度进行评定，以取得当前真实的评估结论。筛选方法可以建立灰色多因素模型群，经检验后选最佳模型确定评估数据维度。
2.3.3 体育市场变化中的需求预测问题
体育市场是一个新兴市场，这一市场前景广阔，但缺乏足够的经验积累。我们希望了解其未来可能的发展状况(如市场需求关系、市场所占比重之类的发展变化)，所能依据的历史数据极为有限，传统的计量学方法往往无法建立起合格的预测模型。而灰色系统建模所需数据最低只要4维，大大增加了建模的成功率，是处理新兴市场相关预测问题的理想方法。
灰色模型是以灰色生成函数概念为基础，以微分拟合为核心的动态建模方法。灰色系统理论认为：一切随机量都是在一定范围内、一定时段上变化的灰色量和灰过程。对灰色量的处理不是寻求它的统计规律和概率分布，而是将杂乱无章的原始数据列，通过累加处理，弱化原始数据的波动性，转变为较有规律的时间序列数据，再建立动态模型[3]。
灰色建模预测是体育经济灰色动态计量方法架构的一项极其重要的核心内容，是进行灰色决策、规划、控制问题研究的基础。大体可分：单因素建模预测和多因素建模预测两类。
以我国体育彩票市场发展与福利彩票市场发展对比为例，详细介绍了灰色建模预测中的单因素建模预测方法在体育市场变化发展中的应用。
具体方法[1]：
通过最小二乘法求解，再运用一阶累减生成处理，还原数据。
自1994年我国体育彩票正式发行以来已有13年的历史，这期间，体育彩票与福利彩票市场都得到了飞速发展，其年销售额有了数十倍地提高(表7)。
为了解我国未来福利彩票与体育彩票市场的发展前景，为我国福彩与体彩的年销售额建立了各维度的GM(1，1)模型群，以选出最佳模型进行对比。
建立体育彩票年销售额各维度的GM(1，1)模型群如下：
做后验差检验和滤波精度计算，选出最佳模型(表8)：
建立福利彩票年销售额各维度的GM(1，1)模型群如下：
做后验差检验和滤波精度计算，选出最佳模型(表9)：
比较发现，福利彩票年销售额模型群其精度基本是在1到2级之间，而体育彩票年销售额模型群没有一个模型达到1级。说明，福利彩票的发行状况已基本成熟，发展趋势已具备较强的规律性。而体育彩票的发行状况相对滞后，发展趋势尚不具备较强的规律性，体彩市场还需进一步开拓和培养。
从未来发展的角度看，体彩销售的发展速度远落后于福彩销售的发展速度。预测表明，2007年福彩年销售额可能将提高34.7％，而体彩年销售额可能提高16.4％。
在应用中值得注意的是：
1.单因素建模预测方法的基本模型是GM(1，1)模型，实际应用中还需要根据所研究的具体情况，进行模型变换和组合，以进一步提高模型的预测精度。
2.单纯用GM(1，1)模型进行预测，预测未来维度不宜过大，即进行短期预测。一般认为，最大预测未来值的维度不大于原始建模数据维度的一半。
再以英国足球超级联赛创办前后的英国足球市场经济环境变化为例，探讨了灰色多因素建模预测方法在体育市场供求变化中的应用。
具体方法如下[1，3]：
第1步，确定供求市场系统的主导因素和关联因素，对各因素间的关系进行定性分析。
第2步，建立GM模型群。对系统中的主导因素建立GM(1，1)模型，对关联因素建立GM(1，h)模型。
第3步，列出系统状态方程矩阵。
第4步，用龙格-库塔(Runge-Kntta)法，求解状态方程。
第5步，对方程解作累减还原，求得系统中各因素的预测值。
我们选择了英国足球1989-1998年间，英国足球超级联赛创办前后联赛门票收入的相关经济数据进行具体分析(表10)。
经检验发现，模型中联赛门票总收入的误差竟高达664.50％，模型系统完全失真。模型的失真意味着系统的发展已不具有规律性，处于混乱状态。
英超变革后联赛总体门票收入灰色系统模型：
变革后的英国足球联赛供求市场经济模型经检验恢复正常。从建模型基本思想出发，我们知道，一个系统的稳定性是系统可持续发展的基石，只有满足稳定性要求的系统，才能正常运转并发挥功能。由此可见，英超变革是成功的。
在应用中值得注意的是：
在进行系统预测时，所选的主导因素和关联因素必须合适[16，17]，只能将具有明显相关关系的因素视为关联因素，建立GM(1，h)模型，不能随意将一些因素组合起来建立GM(1，h)模型，否则会使某些因素的自身发展系数异常改变，造成预测结果的巨大偏差。
2.3.4 体育项目承办中的经营管理问题
在市场经济开放之前，体育项目承办属于国家统管，主办者以消费为主，一般不过多考虑经营效益问题。然而，如今的体育项目承办工作发生了巨大变化，主办者往往把优化经营管理放在极其重要的地位，其目的不仅仅在承办项目本身，而更多地倾向于经营效益的最大化。
优化经营管理的方法很多，灰色局势决策是其中较为突出的一种，但不是惟一的一种。灰色局势决策的实质是在决策模型中含有灰元，也就是一般决策模型与灰色模型相结合的情况下进行的决策，其重点是研究事件实施方案的选择问题。
就体育经济决策工作而言，其决策过程具有涉及面广、影响因素多，且通常带有随机性、模糊性和信息不完全等灰色特征。借助灰色系统模型中的优序化矩阵局势模型进行决策，可以有效地实现体育经济效益的最优化。
以历届夏季奥运会收支效益局势决策为例，运用灰色单目标局势决策方法，对各局夏季奥运会经营管理效益进行决策，找出其各自的最佳经营管理事项。
具体方法[18]：
同理，用各个局势的效益值，代入上述矩阵，则可得到效益矩阵C，如下：
在同一目标下，从上述矩阵中选择一组局势，使这一组局势效益之和为最大，方法是：
1.确定局势效益目标期望值，一般取现实效益矩阵中的最大值。
2.建立差益矩阵，实际效益值与目标期望值之差，即：E[(0)]＝Z[，0]-C
3.对差益矩阵进行变换：从差益矩阵E[(0)]中，找出各列的最小值，并从所在列中减去最小值，使各列中都含有0元素，可记作差益矩阵E[(1)]；再从E[(1)]矩阵中，找出各行的最小值，并从所在行中减去最小值，使各行都含有0元素，记作差益矩阵E[(2)]。
由此选择出各事件的最佳决策。历届夏季奥运会收支效益见表11。
由于电视直播、门票收入、商业赞助以及其他收入的成本相互叠加，难以严格划分开来，因而，我们以各类收入与总开支的比值作为奥运会收入的效益值(表12)。
建立差益矩阵E[(0)]：
建立差益矩阵E[(1)]：
建立差益矩阵E[(2)]：
则得到优化局势(差益值为0)：
e(1，1)＝0；e(1，2)＝0；e(2，3)=0；e(2，4)＝0；e(3，4)=0；e(4，2)＝0；e(5，2)=0
说明，在以往5届奥运会中，其各自的经营管理状况如下：洛杉矶奥运会以电视转播和门票收入最优；汉城奥运会以商业赞助和其他收入最优；巴塞罗那奥运会以其他收入最优；亚特兰大奥运会和悉尼奥运会都以门票收入最优。它们这些最佳收入的经营管理方式应该作为2008年北京奥运会重点学习的内容，将这些优秀的管理经验结合起来，必将为2008年北京奥运会的经营管理带来巨大的经济效益。
在应用中值得注意的是：灰色局势决策的难点不在于决策方法本身，而是在于效益矩阵的合理创建上，实际应用中选择哪些指标来参与计算效益值是决策成败的关键。
2.3.5 体育企业运营中的系统规划问题
在运筹学领域，企业运营的系统规划问题是企业运作中的一项常见问题。过去体育经济尚不发达，大多数体育企业都不具规模，企业运营无需进行系统规划。但如今，一些大型体育企业不断涌现，对体育企业的运营进行系统规划已经十分必要。
作为规划，总是力求使系统各因子组合最优化。最优化方法大致可分为静态最优化和动态最优化两种。如线性规划、非线性规划、整数规划等属于静态最优化方法，它是研究系统在相对静止、平衡条件下的最优化决策，其中不包含时间因素。动态最优化是研究某一事物在发展变化过程中的最优化问题，其中，时间是重要因素，变量是时间的函数，要用最优化控制方法对状态变量模型进行分析，它是确定多阶段决策问题的方法[3]。灰色规划是一种动态规划。即便是在静态规划之中(如：线性规划)，由于一些规划目标值是依靠灰色模型推算出来的，因而也包含了一点时间因素，其规划结果也是对未来的优化。
在体育经济领域，由于众多不确定因素的存在，一些规划目标值不是固定不变的，使得规划模型具有更多的不确定性。灰色规划正是在传统的规划过程中加入灰色模型，而使某些动态目标值以灰数形式列入到规划模型之中，实现系统各因子组合的最优化。
以宁波某企业两种健身器材的生产规划为例，建立灰色线性规划模型，运用单纯型法求解，使得企业生产效益达到最大化。
具体方法
先列出目标函数：
再计算应满足的约束条件：
其中：i=1，2，…，m；j=1，2，…，n。
这其中，一些指标是动态的，是随时间变化而不断改变的。这里运用灰色预测[一般用GM(1，1)模型]完成指标值的灰数确定工作。
企业生产条件基本情况如下：
另外，该企业当月所备钢材700千克，可用工数约220人次，近5年当月可供电量分别为：293千瓦、331千瓦、333千瓦、365千瓦、360千瓦，近5年两种产品的售价每套分别为，x[，1]：6 500元、7 200元、7 200元、7 500元、7 800元；x[，2]：7 000元、8 400元、8 400元、9 600元、11 000元。
在这种条件下，如何安排生产才能使效益达到最大化。
按照线性规划，得到以下模型：
这其中存在3个灰数，即：
(A)为x[，1]单套可能的销售价格；(B)为x[，2]单套可能的销售价格；(C)为当月预计的供电量。
用GM(1，1)模型对以上灰数进行预测，结果：
依据历年数据得出(A)的灰色方程为：
经检验：C＝0.1840，P＝1.0000，模型精度为1级。
预测得出(A)＝7 968.80≈8 000(元)
同理：(B)＝11 885.95≈12 000(元)；(C)＝377.86(千瓦)
于是得到线性规划模型：
经单纯形法计算得出：
x[，1]＝9.63≈9(套)；x[，2]＝7.29≈7(套)
max Z＝156 000(元)
即，器材x1生产9套，器材x2生产7套，可以取得最大效益156 000元。
在应用中值得注意的是：
1.应用中首先要明确研究指标中，哪些指标是灰色的，哪些指标是白色的，只有那些确实无法准确判断的指标，才被设为灰数，进行建模预测。
2.规划所设定的限定条件必须全面、准确，增加、减少或改换任何一项条件都可能使整个规划彻底改变。
2.3.6 体育产品制造中的内部调控问题
传统的控制是根据系统输出值与目标值之差再制定控制决策的，是一种事后控制。灰色系统控制是根据未来系统状态的预测值来制订控制决策，因而是一种事前控制。由于社会经济系统是一个本征性灰色系统，变量之间有什么关系，人们并不清楚，因而建模和量化都比较困难。这里采用从定性到定量，由粗略到细微，由灰到白的建模过程，通过5个步骤得到系统各因素之间的关系，最终得到一个优化控制模型[19]。
在体育经济领域，5步建模的应用主要集中在体育经济运行的内部调控上，调控的主要目标是确保体育经济活动的可持续发展。
以耐克公司在美国国内的固定资产投资为例，建立其固定资产投资网络模型。
具体方法：
第1步，建立语言模型：
依靠思维分析，形成事件的整体概念，明确系统的目的、方向、途径、条件等因素，然后用简练的语言表达出来，便构成了语言模型。
第2步，建立网络模型：
根据语言模型，进行因素对比、分析，找出系统发展的前因后果，并用框图表示出来，称为环节。因为系统是多因素、多层次相互关联的整体，因而往往存在许多环节，这些环节相互穿插、交替影响，并形成回路，构成网络模型。
第3步，建立量化模型：
当网络模型相对简单，且各因素、各环节之间关系相对稳定，一般情况下，可用它们之间简单的比例关系进行环节量化，构成量化模型。
第4步，建立动态模型：
在复杂系统中，事件各环节的前因后果往往随时间的改变而变化，此时需要建立状态方程(GM模型)求得各环节传递函数，进行环量变化，构成动态模型。
第5步，建立优化模型：
动态模型可以较全面地反映系统现实的结构机制和动态特征，但如何使系统的发展态势及其功能达到最佳，还需要进行系统传递函数的联接运算，以便进一步调整与修改系统参数，这样处理后的模型称为优化模型。
5步建模最重要的是第4步建立动态模型，而就其实际应用而言，可以根据实际需要简化合并，每一步骤未必都要进行独立研究。
耐克国内分公司近年固定资产基本情况如下(表14)：
公司固定资产的增长幅度来自于固定资产投资水平的高低，而固定资产规模大小又是公司产品制造并取得经营收入的基本条件之一[9]，因而可以建立以下网络模型(图2)。
图2 耐克分公司固定资产投资网络模型图
由于从固定资产投资到固定资产规模是一个相对稳定的因果环节(即：环节1)，因而环节1可建立GM(0，2)模型来确定其环节的传递函数。
由此得到各分公司环节1的系统模型为：
其中，环节传递函数：b=4.8576
又由于从固定资产到经营收入之间所受影响因素众多，之间关系复杂，没有较为稳定的因果关系(即环节2)，因而，环节2可建立GM(1，2)模型来确定其环节的传递函数。
由此得到各分公司环节2的系统模型为：
这样计算系统传递函数即为：
即表示从经营收入中提取0.8408％左右的资金用于再生产固定资产投资，则系统可以保持良好的发展态势。
在应用中值得注意的是：
1.本例中所示的网络模型，其环节间是一种简单的串联形式，而实际工作中还会遇到并联以及串、并联共存现象。
2.选择好各环节传递函数的计算方法是系统控制的关键。这种选择的主要内容就是区别环节计算是采用静态模型还是动态模型。
3.这里所得出的最终结果，即：再生产投资率是再投资的最低额度，只要在此额度之上，系统就可以保持可持续发展。
2.4 体育经济灰色动态计量方法的研究展望
2.4.1 体育经济动态计量方法体系发展的3个阶段
2.4.1.1 初创阶段
本研究当前所建理论架构是体育经济灰色动态计量方法体系的初创阶段。在所建架构的六个大项上，还可以进行更详细的划分，而且文中所述的应用内容也只是部分案例。就一套完整理论体系而言，还有着更加广阔的发展空间。
2.4.1.2 完善阶段
随着体育经济理论的逐步成熟，以及体育经济统计工作的广泛开展，各类体育经济研究数据不断增加，开展体育经济灰色动态计量工作实践成为可能。这为该理论体系的进一步完善提供了条件，大量理论架构中的具体灰色方法，将依据越来越多的实践研究而不断拓展。
2.4.1.3 成熟阶段
随着我国体育经济统计工作的进一步普及和推广，灰色评估和灰色预测方法在体育经济计量实践中得到广泛应用。同时充足的体育经济数据又对体育经济灰色决策、规划、控制这类深层次灰色方法的研究提出更高的要求，从而推动体育经济灰色动态计量方法体系逐步走向成熟。
2.4.2 体育经济动态计量方法体系应用的价值区间
在体育经济统计尚不完善的现阶段，该理论体系的创建存在于体育经济数据严重不足的特定历史时期，此时，其他经济计量方法难以运用，因而，目前该理论在体育经济领域的实践价值最高。也正因如此，近些年是该理论体系发展的黄金时期，研究前景极为广阔。
2.4.3 体育经济动态计量方法体系未来的最终走向
经过体育经济统计体系的不断完善，传统的经济计量学方法在体育经济量化分析中的应用逐步增多，体育经济灰色动态计量方法的主导地位也将逐步消失，体育经济灰色动态计量方法将作为经济计量学的新内容包含与经济计量学的大体系之中。而在处理那些具有短期、动态性特征的部分体育经济问题时，体育经济灰色动态计量方法仍然是研究者极佳的选择。
3 结论
1.由于我国体育经济研究工作正处在从定性判断走向定量分析，从理论探索走向实际应用的快速发展时期，各项体育统计工作尚待进一步完善，可供经济计量学研究的基础数据极度匮乏。在此背景下，灰色系统理论方法是一种处理贫信息事件的有效方法，在创建体育经济灰色动态计量方法架构过程中，可以最大限度地利用当前少量的体育经济统计数据，开展体育经济计量工作，进一步丰富和提高体育经济研究的科学性。
2.我们以灰色系统理论为基础，进行了动态量化方法体系的创建。应用灰色关联方法、多维灰色评估方法、灰色建模预测方法、灰色局势决策方法、系统灰色规划方法和灰色优化控制方法，较系统地分析了体育经济发展中的因素关系、体育产业运作中的效益评估、体育市场变化中的需求预测问题、体育项目承办中的经营管理问题、体育企业运营中的系统规划问题、体育产品制造中的内部调控问题。灰色系统理论中的相关方法可以对体育经济领域所面临的不同特定的对象，进行具体分析与探索，因而有利于提高研究的针对性、可操作性和有效性。
3.体育经济灰色动态计量方法架构以其应用价值划分，大体分为三个层面。灰色关联分析方法属于基础层面，其实用价值不高，但却是其它灰色方法研究的基础。在大量研究工作的前期，往往都需要采用这一方法来确定研究所应涉及的主要因素。
4.灰色评估方法和灰色建模预测方法属于重点层面，大量的体育经济灰色动态计量分析需要采用这两类方法。其中灰色建模预测方法又是重点中的核心，它可以为更深层次的体育经济灰色动态计量研究提供可靠的技术保障。
5.灰色局势决策方法、系统灰色规划方法和灰色优化控制方法属于难点层面，今后相当一段时间里，在体育经济研究工作中可能难以在较大范围内得到普及，但是有可能出现在那些深层次体育经济专项研究之中。
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