人工神经网络在宏观经济预测中的应用研究

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《重庆大学》 2005年

人工神经网络在宏观经济预测中的应用研究

陈鸿  

【摘要】：随着“金财工程”的深入开展,国家财政管理的基层单位(市、区、县)财政信息化建设如火如荼,“十五”期间一半以上乡财政将完成财政信息管理系统的建设。这样当信息化建设达到一定程度时,将区域财政系统中的资料集中管理,进行宏观经济预测分析,为上级部门提供整体管理、预测和智能分析就显得尤为重要。而目前市场上所见到比较成熟的智能预测分析软件几乎都是国外产品,价格十分昂贵,如果将这些系统广泛地推广到区域财政部门,在投资上不可取。针对财力较弱的区域财政部门,提出了适合区域财政部门不同层次需要的研究与开发财政信息,为政府宏观经济建立一种预警机制。 宏观经济系统是一个国家或地区总体经济状况的综合表现;财政是国民经济的重要组成部分,是重要的宏观调控手段;宏观调控是一项复杂的系统工程,要做到积极而有效的调控,首先要进行预测。预测就是依据历史资料和现状,按照一定的理论及方法,对事物的发展趋势进行推断,而在现有的预测方法中,时间序列预测和回归预测是两种最常用的统计方法。而宏观经济系统实质上是一非线性系统,所处环境是不断变化状态,附加性干扰因素直接作用于宏观经济系统的运行过程,对预测结果有很大影响;宏观经济建模所需的历史资料不稳定、不明确、不完整,这就使得利用传统的预测方法解决这类问题十分困难,提出了应用人工神经网络进行预测。 人工神经网络是一个非线性的动态系统, 可在任意精度内实现变量间的非线性关系的映像,具备解决非线性问题、网络学习能力、系统拟合能力,能够满足宏观经济指针预测要求,使系统具有处理非线性、不确定性问题的能力,从而提高预测精度。宏观经济系统是一复杂系统,在经济理论指导下,分析宏观经济系统的特点,讨论宏观经济指针体系;根据宏观经济系统的非线性、不确定性等特点,提出了定性和定量分析相结合的综合集成方法来分析宏观经济;研究了宏观经济定量预测的主要方法;运用人工神经网络理论,构建宏观经济预测模型体系,提出了将多项式拟合与BP 神经网络相结合的系统建模方法,提高系统预测准确度,实现区域性宏观经济指针的预测,描述宏观经济发展趋势。 本论文为宏观经济预测、宏观经济预测系统的预测模型构建,从理论、方法和算法等方面进行了初浅探索和准备,为宏观经济预测多种预测方法相结合提供了新的思路和方法。

【关键词】：
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：F224
【目录】：

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