本文關鍵詞：宏觀經濟預警方法研究-Kohonen-Bp神經網絡模型

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【摘要】： 本文在對國內外宏觀經濟預警方法綜述基礎上,將各種方法歸納為傳統(tǒng)指數預警法、傳統(tǒng)景氣信號燈法、計量模型預警法和模式識別的預警方法四個大類,并從基本原理、優(yōu)劣性、適用性等角度對四類方法作了方法理論研究,提出可能的改進思路。該項研究工作進一步深化了宏觀經濟預警方法研究,為人們正確認識和科學合理地使用各種方法提供了參考的依據,也為之后的理論模型創(chuàng)新作了鋪墊。 本文緊跟神經網絡在宏觀經濟預警領域運用與發(fā)展的新熱點,深入分析了Kohonen和BP神經網絡模型的拓撲結構、算法原理、模型特征與應用領域,對兩個模型的不同之處作了對比分析,在此基礎上提出了一種基于Kohonen-BP神經網絡預警模型,并構建了模型的結構流程。該模型的基本思想：是利用Kohonen對數據進行聚類分析,并將得到的結果與專家給出的警度類別進行分析與修正,這樣把修正后的樣本數據輸入BP神經網絡進行訓練,最后利用神經網絡輸出結果進行預警分析。其主要目的就是進一步深化宏觀經濟預警的客觀程度,強化其處理復雜且高度非線性經濟預警的能力。 最后構建了宏觀經濟預警指標體系,利用該模型作了實證研究。結果表明該模型具有較好的預測效果。全過程采用SPSS Clementine12.0操作。
【關鍵詞】：宏觀經濟預警方法 方法歸納研究 Kohonen神經網絡聚類 BP神經網絡模型
【學位授予單位】：浙江工商大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F222.3
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 引言8-21
• 第一節(jié) 研究的背景和意義8-9
• 第二節(jié) 文獻綜述9-19
• 一、國外宏觀經濟預警方法的起源與發(fā)展9-12
• 二、我國宏觀經濟預警方法的綜述12-18
• 三、宏觀經濟預警現(xiàn)有的理論、方法及存在的問題18-19
• 第三節(jié) 主要研究內容19-21
• 一、研究內容19
• 二、技術路線19
• 三、本研究的創(chuàng)新之處19-21
• 第二章 宏觀經濟預警方法的歸納研究21-30
• 第一節(jié) 傳統(tǒng)指數預警法21-24
• 第二節(jié) 傳統(tǒng)景氣信號燈法24-27
• 第三節(jié) 計量模型預警法27-28
• 第四節(jié) 基于模式識別的預警方法28-29
• 第五節(jié) 小結29-30
• 第三章 基于Kohonen-BP神經網絡的預警模型30-39
• 第一節(jié) Kohonen神經網絡聚類模型30-33
• 一、模型簡介30
• 二、Kohonen神經網絡的拓撲結構30-31
• 三、Kohonen神經網絡的算法原理31-32
• 四、Kohonen神經網絡聚類模型的特點32-33
• 第二節(jié) BP神經網絡預測模型33-36
• 一、模型簡介33
• 二、BP網絡的拓撲結構33-34
• 三、BP神經網絡的學習原理34-35
• 四、BP神經網絡的特點35-36
• 第三節(jié) 基于Kohonen-BP神經網絡的預警模型36-39
• 一、Kohonen-BP神經網絡預警方法的基礎分析36-37
• 二、Kohonen-BP神經網絡預警方法的基本原理37
• 三、Kohonen-BP神經網絡預警模型的流程與結構37-39
• 第四章 基于Kohonen-BP神經網絡預警模型的實證研究39-45
• 第一節(jié) 宏觀經濟預警指標體系的構建39
• 第二節(jié) 基于Kohonen-BP神經網絡預警模型的構造39-43
• 一、數據集的構造39-40
• 二、Kohonen神經網絡聚類模型的實現(xiàn)40-42
• 三、BP神經網絡預警模型的實現(xiàn)42
• 四、基于Kohonen-BP神經網絡預警模型的驗證42-43
• 第三節(jié) 基于Kohonen-BP預警模型的實證分析43-45
• 第五章 結論與展望45-47
• 第一節(jié) 結論45-46
• 第二節(jié) 展望46-47
• 參考文獻47-49
• 附表A 1988年-1995年宏觀經濟預警指標月度數據49-50
• 附表B 2009年1月到10月宏觀經濟預警指標數據50-51
• 附錄 致謝51-52

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

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中國碩士學位論文全文數據庫 前2條

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本文編號：542114