中国铜工业景气指数与预警系统研究

发布时间：2020-11-08 18:25

　　 铜在现代社会生产生活中扮演着重要角色,但目前对中国铜工业的监测预警却鲜有研究。对铜工业应用适合中国国情的指标体系和计量方法开展景气指数及预警系统研究,科学合理地反映中国铜工业当前经济运行状态及预测未来发展趋势,具有重大的理论意义和现实价值。 本文运用合成指数、预警信号灯系统和粗糙集——神经网络模型对中国铜工业进行监测预警研究。在构建中国铜工业经济监测指标体系并进行预处理的基础上,应用时差相关分析法和峰谷对应法划分出先行、一致、滞后指标组。结合理论分析和铜工业实际,初选指标共45个,主体包括四大部分,即影响铜工业发展的宏观经济指标、能源及设备供给、铜工业主要下游产业指标以及铜工业自身核心指标。对指标进行预处理和考虑中国移动假日的季节调整后,以精铜产值为基准指标,最终确定9个先行指标、4个一致指标和4个滞后指标。 其次,编制了铜工业景气合成指数,以综合描述行业发展状态,并反映经济波动幅度和预测经济周期波动的转折点。其中,分别利用先行合成指数预测经济运行的变动趋势,一致合成指数反映当前经济运行形势,滞后合成指数进行事后验证以判断经济运行的某一状态是否开始或已结束或作为修订前一轮政策的依据。对2004年以来中国铜工业景气的研究表明,先行合成指数平均领先一致合成指数2-3个月,滞后合成指数平均滞后于一致合成指数2个月。 然后,结合3σ原理和专家经验划分预警指标的临界值,建立了预警信号灯系统,并用类似交通信号灯的方式将每个时期各指标和综合预警指数所处状态表示出来,以直观表示铜工业经济运行的冷热程度,并对经济波动起到预警目的,为制定应对措施提供参考。通过对2004.1-2014.12中国铜工业的实证研究可以看出,本文所建立的预警灯系统能够较准确地判断行业铜工业经济冷热状况。 本文还通过构建粗糙集——神经网络模型对铜工业的警度进行预测,其中,人工神经网络模型用于预测综合预警指数未来趋势,粗糙集用于简化人工神经网络模型的输入层以提高预警精度。将粗糙集和神经网络优势互补,丰富了智能预测技术在经济监测预警领域的应用。同时与BP神经网络方法进行对比,验证了本文模型的优越性。RS-NN模型对中国铜工业警度有着良好的短期预测能力,可以预测未来一期或更长期铜工业的走势,判定警度。
【学位单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2015
【中图分类】：F426.32
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 相关文献综述
        1.2.1 景气指数的相关研究
        1.2.2 经济预警系统的相关研究
        1.2.3 研究评述
    1.3 论文结构安排及创新点
        1.3.1 论文结构安排
        1.3.2 主要创新点
2 中国铜工业经济监测指标体系的建立
    2.1 指标筛选
        2.1.1 指标体系设计原则
        2.1.2 指标初选范围
        2.1.3 初选指标组的确定
    2.2 数据采集与预处理
        2.2.1 数据可能存在的问题
        2.2.2 异常值处理
        2.2.3 数据不可比的处理
        2.2.4 缺失数据的补充
    2.3 考虑中国移动假日的季节调整
3 中国铜工业景气合成指数的研制
    3.1 合成指数原理简介
    3.2 基准指标及基准循环的确定
    3.3 先行、一致、滞后指标的划分
    3.4 合成指数的计算及分析
        3.4.1 景气合成指数的计算
        3.4.2 基于合成指数的中国铜工业景气分析
4 预警信号灯系统的建立
    4.1 预警指标及权重
    4.2 预警界限的确定
    4.3 预警信号的输出及分析
5 基于粗糙集--神经网络的中国铜工业预警系统研究
    5.1 粗糙集--神经网络预警方法基本原理
        5.1.1 粗糙集筛选指标的原理分析
        5.1.2 人工神经网络预警原理
    5.2 粗糙集--神经网络模型对中国铜工业预警的实证分析
        5.2.1 RS指标约简
        5.2.2 BP神经网络模型预警
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
附录
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文
致谢

【参考文献】

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本文编号：2875162