论文摘要
本文在对国内外宏观经济预警方法综述基础上,将各种方法归纳为传统指数预警法、传统景气信号灯法、计量模型预警法和模式识别的预警方法四个大类,并从基本原理、优劣性、适用性等角度对四类方法作了方法理论研究,提出可能的改进思路。该项研究工作进一步深化了宏观经济预警方法研究,为人们正确认识和科学合理地使用各种方法提供了参考的依据,也为之后的理论模型创新作了铺垫。本文紧跟神经网络在宏观经济预警领域运用与发展的新热点,深入分析了Kohonen和BP神经网络模型的拓扑结构、算法原理、模型特征与应用领域,对两个模型的不同之处作了对比分析,在此基础上提出了一种基于Kohonen-BP神经网络预警模型,并构建了模型的结构流程。该模型的基本思想：是利用Kohonen对数据进行聚类分析,并将得到的结果与专家给出的警度类别进行分析与修正,这样把修正后的样本数据输入BP神经网络进行训练,最后利用神经网络输出结果进行预警分析。其主要目的就是进一步深化宏观经济预警的客观程度,强化其处理复杂且高度非线性经济预警的能力。最后构建了宏观经济预警指标体系,利用该模型作了实证研究。结果表明该模型具有较好的预测效果。全过程采用SPSS Clementine12.0操作。
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