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人工神經(jīng)網(wǎng)絡在宏觀經(jīng)濟預測中的應用研究

發(fā)布時間:2016-07-26 19:12

  本文關鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡在宏觀經(jīng)濟預測中的應用研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《重慶大學》 2005年

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在宏觀經(jīng)濟預測中的應用研究

陳鴻  

【摘要】:隨著“金財工程”的深入開展,國家財政管理的基層單位(市、區(qū)、縣)財政信息化建設如火如荼,“十五”期間一半以上鄉(xiāng)財政將完成財政信息管理系統(tǒng)的建設。這樣當信息化建設達到一定程度時,將區(qū)域財政系統(tǒng)中的資料集中管理,進行宏觀經(jīng)濟預測分析,為上級部門提供整體管理、預測和智能分析就顯得尤為重要。而目前市場上所見到比較成熟的智能預測分析軟件幾乎都是國外產(chǎn)品,價格十分昂貴,如果將這些系統(tǒng)廣泛地推廣到區(qū)域財政部門,在投資上不可取。針對財力較弱的區(qū)域財政部門,提出了適合區(qū)域財政部門不同層次需要的研究與開發(fā)財政信息,為政府宏觀經(jīng)濟建立一種預警機制。 宏觀經(jīng)濟系統(tǒng)是一個國家或地區(qū)總體經(jīng)濟狀況的綜合表現(xiàn);財政是國民經(jīng)濟的重要組成部分,是重要的宏觀調控手段;宏觀調控是一項復雜的系統(tǒng)工程,要做到積極而有效的調控,首先要進行預測。預測就是依據(jù)歷史資料和現(xiàn)狀,按照一定的理論及方法,對事物的發(fā)展趨勢進行推斷,而在現(xiàn)有的預測方法中,時間序列預測和回歸預測是兩種最常用的統(tǒng)計方法。而宏觀經(jīng)濟系統(tǒng)實質上是一非線性系統(tǒng),所處環(huán)境是不斷變化狀態(tài),附加性干擾因素直接作用于宏觀經(jīng)濟系統(tǒng)的運行過程,對預測結果有很大影響;宏觀經(jīng)濟建模所需的歷史資料不穩(wěn)定、不明確、不完整,這就使得利用傳統(tǒng)的預測方法解決這類問題十分困難,提出了應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行預測。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一個非線性的動態(tài)系統(tǒng), 可在任意精度內實現(xiàn)變量間的非線性關系的映像,具備解決非線性問題、網(wǎng)絡學習能力、系統(tǒng)擬合能力,能夠滿足宏觀經(jīng)濟指針預測要求,使系統(tǒng)具有處理非線性、不確定性問題的能力,從而提高預測精度。宏觀經(jīng)濟系統(tǒng)是一復雜系統(tǒng),在經(jīng)濟理論指導下,分析宏觀經(jīng)濟系統(tǒng)的特點,討論宏觀經(jīng)濟指針體系;根據(jù)宏觀經(jīng)濟系統(tǒng)的非線性、不確定性等特點,提出了定性和定量分析相結合的綜合集成方法來分析宏觀經(jīng)濟;研究了宏觀經(jīng)濟定量預測的主要方法;運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論,構建宏觀經(jīng)濟預測模型體系,提出了將多項式擬合與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的系統(tǒng)建模方法,提高系統(tǒng)預測準確度,實現(xiàn)區(qū)域性宏觀經(jīng)濟指針的預測,描述宏觀經(jīng)濟發(fā)展趨勢。 本論文為宏觀經(jīng)濟預測、宏觀經(jīng)濟預測系統(tǒng)的預測模型構建,從理論、方法和算法等方面進行了初淺探索和準備,為宏觀經(jīng)濟預測多種預測方法相結合提供了新的思路和方法。

【關鍵詞】:
【學位授予單位】:重慶大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2005
【分類號】:F224
【目錄】:

  • 中文摘要4-5
  • 英文摘要5-10
  • 1 緒論10-15
  • 1.1 選題背景10
  • 1.2 宏觀經(jīng)濟預測研究現(xiàn)狀10-12
  • 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡在預測中的應用現(xiàn)狀12-13
  • 1.4 本文研究的目的、意義和內容13-14
  • 1.4.1 研究目的13-14
  • 1.4.2 研究內容14
  • 1.4.3 研究意義14
  • 1.5 本章小結14-15
  • 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡15-23
  • 2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述15-18
  • 2.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究發(fā)展簡介15-16
  • 2.1.2 什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡16-18
  • 2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡18-20
  • 2.2.1 BP 模型18
  • 2.2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法18-20
  • 2.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的預測20-22
  • 2.3.1 BP 網(wǎng)絡應用優(yōu)勢分析20-21
  • 2.3.2 構造BP 網(wǎng)絡的步驟21
  • 2.3.3 BP 網(wǎng)絡的預測建模21-22
  • 2.4 本章小結22-23
  • 3 宏觀經(jīng)濟預測23-31
  • 3.1 引言23
  • 3.2 宏觀經(jīng)濟系統(tǒng)特點23-24
  • 3.2.1 動態(tài)性23
  • 3.2.2 復雜性23
  • 3.2.3 開放性和反饋性23-24
  • 3.2.4 不確定性24
  • 3.2.5 非線性24
  • 3.3 預測24-25
  • 3.3.1 預測工作的主要步驟24
  • 3.3.2 預測技術24-25
  • 3.3.3 預測系統(tǒng)25
  • 3.4 宏觀經(jīng)濟預測25-28
  • 3.4.1 宏觀經(jīng)濟預測的含義25-26
  • 3.4.2 宏觀經(jīng)濟預測的研究方法26-27
  • 3.4.3 宏觀經(jīng)濟預測的作用27
  • 3.4.4 宏觀經(jīng)濟預測遵循的原則27-28
  • 3.4.5 宏觀經(jīng)濟預測的一般步驟28
  • 3.5 宏觀經(jīng)濟預測的指針體系建立原則28-29
  • 3.6 宏觀經(jīng)濟預測的結果29-30
  • 3.7 宏觀經(jīng)濟系統(tǒng)中預測存在的困難30
  • 3.8 本章小結30-31
  • 4 宏觀經(jīng)濟指針體系的研究31-35
  • 4.1 宏觀經(jīng)濟運行指針體系31-33
  • 4.1.1 國內生產(chǎn)總值指針31
  • 4.1.2 經(jīng)濟周期指針31-32
  • 4.1.3 通貨膨脹指針32-33
  • 4.2 宏觀經(jīng)濟生產(chǎn)過程指針體系33-34
  • 4.2.1 運行水平指針體系33
  • 4.2.2 投入產(chǎn)出指針體系33-34
  • 4.2.3 結構優(yōu)化指針體系34
  • 4.3 工業(yè)總量平衡指針體系34
  • 4.4 本章小節(jié)34-35
  • 5 宏觀經(jīng)濟定量預測方法的研究35-40
  • 5.1 引言35
  • 5.2 最小二乘法35
  • 5.3 投入產(chǎn)出法35-37
  • 5.3.1 原理方法35-36
  • 5.3.2 模型36-37
  • 5.4 計量經(jīng)濟學方法37-38
  • 5.5 神經(jīng)網(wǎng)絡法38-39
  • 5.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡用于單變量時間序列預測38-39
  • 5.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的回歸預測方法39
  • 5.5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的組合預測方法39
  • 5.6 本章小結39-40
  • 6 BP 網(wǎng)絡在宏觀經(jīng)濟預測中的應用40-52
  • 6.1 引言40
  • 6.2 生產(chǎn)函數(shù)的意義40-41
  • 6.3 可持續(xù)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)結構模型41-42
  • 6.3.1 可持續(xù)發(fā)展41
  • 6.3.2 模型的結構41-42
  • 6.4 宏觀經(jīng)濟預測模型體系的設計42-43
  • 6.5 經(jīng)濟增長預測43-49
  • 6.5.1 建立經(jīng)濟模型43
  • 6.5.2 經(jīng)濟資料的預處理43-46
  • 6.5.3 建立預測模型46
  • 6.5.4 學習算法46-49
  • 6.6 產(chǎn)業(yè)結構預測算法49-51
  • 6.6.1 動態(tài)投入產(chǎn)出模型50
  • 6.6.2 目標函數(shù)50-51
  • 6.6.3 約束條件51
  • 6.7 本章小結51-52
  • 7 結束語52-53
  • 致謝53-54
  • 參考文獻54-56
  • 附錄:作者在攻讀碩士學位期間完成的主要成果56-57
  • 獨創(chuàng)性聲明57
  • 學位論文版權使用授權書57
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    本文編號:76100

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