發(fā)布時間：2017-10-23 05:19

  本文關(guān)鍵詞：不確定環(huán)境下中國經(jīng)濟周期波動特征分析及預警方法研究

  更多相關(guān)文章： 經(jīng)濟周期波動 不確定性 模糊軟集合 支持向量機 軟平滑

【摘要】：進入21世紀以來,隨著計算機、網(wǎng)絡和電子技術(shù)的發(fā)展,信息傳播的廣度和深度都有所提高。在經(jīng)濟問題中,充斥著非線性、復雜性和不確定性,這些因素對經(jīng)濟周期的變動都有著很大的影響,如2008年的美國次貸危機導致全球金融市場出現(xiàn)流動性不足危機。從2012年開始,我國GDP增速放緩,宏觀經(jīng)濟進入“新常態(tài)”時期。那么,在新的環(huán)境下,中國經(jīng)濟周期呈現(xiàn)出怎樣的波動特征?如何在新的不確定環(huán)境下對經(jīng)濟周期進行預警?經(jīng)濟周期波動是通過一系列經(jīng)濟活動來傳遞和擴散的,任何一個經(jīng)濟變量本身的波動過程都不足以代表宏觀經(jīng)濟整體的波動過程。因此,對經(jīng)濟周期波動的監(jiān)測和特征分析不能僅依賴GDP指標,而應該綜合地考慮生產(chǎn)、消費、投資、貿(mào)易、財政、金融、就業(yè)等各領(lǐng)域的景氣變動及相互影響。國際國內(nèi)關(guān)于經(jīng)濟周期波動和預警的研究大多是關(guān)于經(jīng)濟周期轉(zhuǎn)折點的識別與判定,普遍使用GDP作為衡量經(jīng)濟周期的指標,對GDP建立計量經(jīng)濟模型,或者采用BP濾波、CF濾波等方法進行消除趨勢。這些方法在經(jīng)濟周期研究中得到廣泛使用,在經(jīng)濟周期波動的判定中有較高的準確率。然而隨著經(jīng)濟發(fā)展中越來越多的不確定性,我們在經(jīng)濟周期波動預警研究中需要綜合分析各種社會經(jīng)濟因素,同時還需要構(gòu)建出能夠處理不確定性的特定模型及方法。首先,本文在對國際上經(jīng)濟周期現(xiàn)象進行綜述的基礎(chǔ)上,分析了現(xiàn)階段影響經(jīng)濟周期的因素,通過現(xiàn)有多種方法對我國宏觀經(jīng)濟波動進行定量監(jiān)測,對新時期我國經(jīng)濟周期波動的特征進行描述和分析。其次,根據(jù)經(jīng)濟周期的波動特征,提出模糊軟集合方法對經(jīng)濟周期的波動進行了判定。對經(jīng)濟周期的繁榮、收縮、擴張等語義信息使用模糊軟集合進行表示,同時根據(jù)軟集合相似度,將所得模糊軟集合聚類,得到中國經(jīng)濟周期所處的階段;另外,將影響經(jīng)濟周期的變量使用梯形模糊數(shù)表示,綜合計算其隸屬度。同時,根據(jù)馬爾科夫機制轉(zhuǎn)換模型構(gòu)建模糊軟集合的隸屬函數(shù),對經(jīng)濟周期所處的階段進行了判定。然后,建立了軟平滑方法對經(jīng)濟周期的波動長度進行了研究。波動長度是研究經(jīng)濟周期的重要手段,本文根據(jù)軟平滑的概念,對經(jīng)濟周期長度進行了變化比較。采用軟平滑的概念對軟集合進行局部分析,以期深入了解經(jīng)濟周期的特征和判別的有效性。結(jié)合我國實際情況發(fā)現(xiàn):增加固定資產(chǎn)投資會增加經(jīng)濟周期波動;增加外貿(mào)依存度會減小經(jīng)濟周期波動;在宏觀經(jīng)濟指標變動幅度較大的情況下,會造成經(jīng)濟波動頻繁,不利于社會的穩(wěn)定。最后,在前文經(jīng)濟周期波動特征分析的基礎(chǔ)上,使用粒子群支持向量機(PSO-SVM)方法和模糊回歸方法對經(jīng)濟周期的年度和月度景氣指數(shù)進行了預警。支持向量機方法在處理非線性、高維問題時具有較小的誤差。粒子群算法是近年來發(fā)展起來的一種新的進化算法,它從隨機解出發(fā),通過迭代尋找最優(yōu)解,本文結(jié)果表明效果較好。經(jīng)濟預警指數(shù)反映了經(jīng)濟周期的短期波動,我國及國際上許多國家都很重視景氣指數(shù)的編制,本文使用模糊回歸分析對經(jīng)濟預警指數(shù)進行了預測,使預警指數(shù)不再局限于信號燈顏色。
【關(guān)鍵詞】：經(jīng)濟周期波動 不確定性 模糊軟集合 支持向量機 軟平滑
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F124.8
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-10
• 1 緒論10-20
• 1.1 研究背景和研究意義10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 研究內(nèi)容和技術(shù)路線15-18
• 1.3.1 研究內(nèi)容15-17
• 1.3.2 技術(shù)路線17-18
• 1.4 主要創(chuàng)新點18-20
• 2 理論基礎(chǔ)與文獻綜述20-38
• 2.1 西方經(jīng)濟周期理論發(fā)展20-28
• 2.1.1 古典政治經(jīng)濟時期的經(jīng)濟周期理論20-22
• 2.1.2 新古典經(jīng)濟理論時期的經(jīng)濟周期理論22-25
• 2.1.3 凱恩斯時期的經(jīng)濟周期理論25-26
• 2.1.4 現(xiàn)代宏觀經(jīng)濟學中的主要經(jīng)濟周期理論26-28
• 2.2 經(jīng)濟周期波動中的不確定性及根源28-29
• 2.2.1 中國經(jīng)濟周期波動中的不確定性表現(xiàn)28-29
• 2.2.2 經(jīng)濟周期波動中的不確定性形成根源29
• 2.3 主要方法的理論基礎(chǔ)29-37
• 2.3.1 軟集合理論29-32
• 2.3.2 支持向量機理論32-37
• 2.4 本章小結(jié)37-38
• 3 中國經(jīng)濟周期波動特征度量與分析38-46
• 3.1 引言38-39
• 3.2 經(jīng)濟周期波動特征度量39-40
• 3.3 經(jīng)濟周期波動特征分析40-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 4 中國經(jīng)濟周期波動階段判別46-76
• 4.1 引言46
• 4.2 衡量宏觀經(jīng)濟周期波動的指標體系46-52
• 4.2.1 指標體系建立46-50
• 4.2.2 指標體系和經(jīng)濟周期波動關(guān)系分析50-52
• 4.3 經(jīng)濟周期階段的模糊數(shù)學分析52-65
• 4.3.1 經(jīng)濟周期波動的不確定性表示52-60
• 4.3.2 指標隸屬函數(shù)的確定60-65
• 4.4 基于模糊軟集合的經(jīng)濟周期波動階段判別65-73
• 4.4.1 模型建立65-69
• 4.4.2 模型檢驗及討論69-73
• 4.5 本章小結(jié)73-76
• 5 中國經(jīng)濟周期波動長度研究76-88
• 5.1 引言76
• 5.2 經(jīng)濟周期長度的軟集合表示76-78
• 5.2.1 軟平滑及相關(guān)概念76-77
• 5.2.2 波動長度的軟集合表示77-78
• 5.3 基于軟平滑的經(jīng)濟周期長度研究78-86
• 5.3.1 模型建立78-79
• 5.3.2 數(shù)據(jù)預處理79-81
• 5.3.3 模型檢驗及討論81-86
• 5.4 本章小結(jié)86-88
• 6 經(jīng)濟周期預警方法研究88-98
• 6.1 引言88-89
• 6.2 基于PSO-SVM的經(jīng)濟周期階段預警89-91
• 6.2.1 模型建立89-90
• 6.2.2 模型優(yōu)化及結(jié)果90-91
• 6.3 基于模糊回歸的經(jīng)濟景氣預警指數(shù)研究91-97
• 6.3.1 模糊回歸模型的建立92-93
• 6.3.2 模型參數(shù)估計及結(jié)果93-97
• 6.4 本章小結(jié)97-98
• 7 結(jié)論98-102
• 7.1 主要結(jié)論98-99
• 7.2 研究不足及展望99-102
• 致謝102-104
• 參考文獻104-114
• 附錄114-117
• A.作者在攻讀學位期間發(fā)表的論文目錄114
• B.攻讀博士期間參加的主要科研項目114
• C.影響經(jīng)濟周期的指標數(shù)據(jù)114-117

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本文編號：1081777