【摘要】：為了更好地捕捉變量間線性與非線性復(fù)合特征,以及預(yù)警達(dá)到穩(wěn)定收斂,文章構(gòu)建了組合模型。該模型的預(yù)測值既考慮了自變量的滯后項和隨機(jī)干擾項的線性時序成分,也考慮了非線性時序成分。同時該模型吸收了人工智能研究成果,具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力和學(xué)習(xí)能力,能夠挖掘變量間復(fù)雜的非線性關(guān)系,避免了單一線性模型對滯后性和隨機(jī)干擾項硬性的線性約束,然后結(jié)合存儲系統(tǒng)和二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用加權(quán)法迅速找到局部收斂點(diǎn),確定預(yù)警等級。實證研究表明,組合模型具有訓(xùn)練速度快和預(yù)測精度高的特點(diǎn),有較強(qiáng)的適用性。
[Abstract]:In order to better capture the linear and nonlinear composite characteristics between variables and to achieve stable convergence of early warning, a combined model is constructed in this paper. The prediction value of the model not only considers the lag term of independent variable and the linear time series of random disturbance term, but also considers the nonlinear time series component. At the same time, the model absorbs the research results of artificial intelligence, has strong data processing ability and learning ability, can mine the complex nonlinear relations between variables, and avoids the linear constraint of single linear model on lag and random interference. Then combining the storage system and the binary neural network, the weighted method is used to quickly find the local convergence point and to determine the early warning level. Empirical research shows that the combined model has the characteristics of fast training speed and high prediction accuracy, and has strong applicability.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)國家經(jīng)濟(jì)安全研究院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項資金資助項目(B15JB00510) 教育部人文社會科學(xué)專項任務(wù)資助項目(B09C1100020)
【分類號】：F123.2;F224

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本文編號：2341809