基于GRNN算法的潜在产出与产出缺口估算模型

发布时间：2017-10-30 12:13

  本文关键词：基于GRNN算法的潜在产出与产出缺口估算模型

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【摘要】：基于神经网络学习性、非参数估计的优势,建立估算经济潜在产出和产出缺口的广义回归神经网络(GRNN)模型,对中国产出缺口和潜在产出增速的1978—2015年数据进行估算、2016—2020年数据进行多步预测,实证分析较好地克服了生产函数法中由于事先假设确定的函数形式及选择不同函数结果不同的问题,并且所估算的潜在产出增速与经济增速具有较高的契合度。模型分析得出:中国经济增长速度大致维持在潜在产出增长率水平附近,便可实现通货膨胀率维持在合理水平,且较好地实现总体供需平衡的目的。
【作者单位】： 云南民族大学管理学院;
【关键词】： 广义回归神经网络 潜在产出 产出缺口 经济增长
【基金】：云南省教育厅科学研究基金重点项目资助(No.2015C006Z) 云南省哲学社会科学规划资助项目(YB2015030)~~
【分类号】：F752.61
【正文快照】： Supported by the Key Project of Science Research Foundation of Yunnan Povincial Department of Education(No.2015C006Z)and the Philosophy and Social Science Planning Project of Yunnan Province(YB2015030).在计划经济时期,中国总供需是计划当局确定的一个外生变

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本文编号：1117639