人工神经网络在非线性经济预测

1、2010年 1 月大众商务No. 1, 2010(总第 109期 )Popular B usiness( Cum ulatively, NO. 109 )人工神经网络在非线性经济预测中的应用王甜(青岛大学经济学院 ,山东青岛 266071 )【摘 要】文中运用人工神经网络方法 ,提出了将神经网络用于生产总值预测的一般步骤和方法 ,并以我国工业生产总值为例进行宏观经济预测建模 ,为经济预测提供了新的思想和途径。【关键词】人工神经网络;宏观经济;预测模型中图分类号 : A566文献标识码 : A宏观经济预测是指预测工作者在一定的经济理论指导下 ,选择合适的模型 ,利用已有的经济数据 ,根据所掌握的

2、经济运行规律 ,对未来的宏观经济指标做出合理的、科学的预测 ,它对于研究和制定经济规划、合理有效地调控宏观经济具有十分重要的意义。宏观经济是一个庞大而复杂的系统 ,它由诸多相互关联的经济元素组成。不仅宏观经济各部门之间相互联系 ,宏观经济指标之间也存在一定的因果关系。由于宏观经济系统内部各因素之间相互影响、相互制约作用的复杂状态 , 加上系统内外因素运动的不确定因素 ,使宏观经济的发展过程呈现出趋势性、周期性和波动性等多种经济变化形式。这些特性决定了宏观经济系统的内部存在着非线性特征和不确定关系。由于宏观经济系统的固有特性 ,使传统计量经济学在建模中存在一定的困难 ,人们需要寻求一种新的工具进

3、行经济建模。本文提出了运用人工神经网络解决计量经济学中复杂因素之间的非线性和不确定性问题 ,为工业总产值经济预测建模提供了新的途径。1 神经网络模型方法人工神经网络 (A rtificial Neutral Networks, ANN ) 是由简单单元构成进行大规模信息处理的非线性模型结构 ,是用系统方法对人脑神经网络的计算、认知与推理功能的模拟。由于 ANN 模型是模拟人脑进行信息处理的一种分析问题的方法 ,用大量的非线性并行处理器来模拟众多的人脑神经元 ,用处理器间错综灵活的连接方式来模拟人脑神经元之间的突触行为 ,从而形成自我调节的机制 , 有利于寻找正确的预测模型。近年来 ANN 模型

4、在经济学与管理学等方面的应用逐渐展开 , 特别是经济预测领域。人工神经网络的实际应用中 ,有 90 %使用的是 BP ( B ack p ropagationNN ) 网络。BP网络是一单向传播的多层前向网络 ,网络除输入输出节点以外 ,有一层或多层的隐层节点 , 同层节点中没有任何耦合。输入信号从输入层节点 ,依次传过各隐含层节点 ,然后传到输出节点 ,每一层节点的输出只影响下一层的输出 ,即 BP网络可以看成是一个从输入到输出的高度非线性映射。用 BP神经网络进行预测时 ,可按以下步骤进行 :( 1 )确定 BP网络隐层节点数及传递函数 W j;( 2 )网络参数初始化 ,并初始化权值 ;

5、( 3 )读入训练样本 E = E +12 | | D - Y | | 2 ;( 4 )计算累计误差;( 5 )判断是否 E 给定误差精度 ;( 6 )如果达不到精度要求 ,则继续训练 ,依次计算权值修改信号 :kj ;( 7 )修改权值: , 继续训练 , 直到达到误差精度要求。文章编号 : 1009 - 8283 ( 2010 ) 01 - 0034 - 01经济预测分析系统中 , 由于系统噪声和经济输入量波动的影响 ,往往会出现分析的结果不理想 , 预测失败的现象。在人工神经网络的 BP 网络模型中如果输入量的波动过大 ,使 BP网络在样本区内可达到理想学习误差值 ,但在样本区外进行预测

6、时则存在较大误差。因而 , 在用神经网络构造工业总产值经济模型以前 ,我们采用减小经济变量波动的方法 ,以去除经济输入量的时间趋势。本文采用曲线拟合 (拟合多项式 ) 误差的方法去除模型中各变量的非平稳变化过程。曲线拟合是要构造一条“最好 ”的光滑曲线去逼近经济模型中具有时间增长趋势的离散数据。即采用最小二乘法构造一个多项式逼近向量 ( Y, t) 、(L , t) 、( K, t) ,其中 t为年份 ,所确定的数据点 , 分别构造 3 阶多项式 :( 2 )( 3 )( 4 )其中 , ai , b i , ci , i = 1 , 2, 3 为待定系数 , 使得 , ,与已知数据点的函数值

7、只差的平方和最小 ,得到:( 5 )( 6 )( 7 )经验证 , ( 1 ) Y ( t) , L ( t) , K ( t)为平稳序列 ;且 , , ,近似为 0。 , ,均可达到最小。3 网络结构理论证明 : 仅有一个隐含层的前神经网络能以任意精度逼近任意复杂度的函数。BP神经网络可以用于非线性时间序列建模。工业生产总值预测模型使用三层 B P网络结构 ,网络结构如下图所示。BP网络学习过程有两部分组成: ( 1 ) 正向信号传输 , ( 2 ) 反向误差传输 ,其计算过程如下面推导 :BP网络的正向信号传输图 1网络结构图2 工业总产值经济模型在我国国民经济核算体系中 ,工业生产总值是

8、国民生产总值的重要组成部分 ,因此 ,本文通过建立工业总产值的神经网络模型进行预测 ,以印证神经网络模型用于宏观经济分析的可行性。宏观经济系统中的工业总产值数学模型:Yt = F (L ( t) , K ( t) )( 1 )其中 , 以第 t年价格计算的工业总产值 ; L t 劳动力投入量 ;Kt 资本投入量。作者简介 :王甜 ( 1984 - )女 ,青岛大学经济学院金融系 2007 级硕士研究生隐含层的输入为 : ( 8 )其中 , In j 隐含层第j个节点的输入;x i 输入层第 i个节点的输出;w ij 输入层节点与隐含层节点的连接权重;Q j 隐含层第j个节点的阀值。 (下转第

9、37 页 )34( 2 )各商业银行创建自己的理财品牌 , 实现产品多样化、个性化。产品是银行占领、维系客户和创造收入的关键。在市场细分的基础上 , 各商业银行必须在当前日益激烈的竞争中发现目标消费者群的需求特性 ,调整产品结构 ,增加产品特色 , 争取出奇制胜、以新取胜。新产品必须体现以客户为中心 ,使客户的效益获取的程度达到最大化。( 3 )加强理财人员专业化培训 ,组建高端的理财团队。各商业银行必须经过严格的挑选、多方位的培训 ,选拔素质高、可塑性强的人员充实到客户经理队伍中 ,建立起一支全面掌握银行业务 , 具备各种投资市场知识 ,懂得营销技巧 ,又通晓客户心理的高素质理财人员队伍 ,

10、为不同职业、不同消费习惯、不同文化背景的各类人士提供理财服务。( 4 )加强商业银行风险管理意识。商业银行在风险管理的过程中 , 必须增强风险管理意识。提高银行的风险管理水平 ,使良好的风险理念深入人心 ,培育良好的风险管理文化。这样才可以在激烈的全球金融市场竞争中拥有较强的竞争力。同时 ,目前商业银行所存在的另一个突出问题就是推出的理财产品非常容易同质化和被模仿。产品趋同 ,无法凸显个性。缺乏专业的理财人才 , 且风险意识淡薄。在国外 , 如花旗的每一位Citigold客户经理和其他理财专才都通过严格的培训及获内部专业认可 ,都是专门人才。而国内银行理财人员不仅相当缺乏 , 并且在现存的理财

11、人员中 ,大多数都是原有商业银行内部人员转换而来 , 知识储备不足 ,缺乏持续的培训 ,甚至于自身对理财产品也一知半解 ,不能使客户信服 ,风险意识观念也不强。4 我国商业银行个人理财产品发展策略从以上国内外对比分析中 ,我们看到了国内商业银行个人理财业务存在的一些不足 ,“对症下药 ”,中国商业银行可以从以下几个方面对其个人理财产品进行改进与提高:( 1 )着实树立以客户为中心的理念 ,细化市场。客户管理是个人理财业务发展的基础 ,客户管理首先要建立在市场细分和定位的基础上。国内商业银行一直以来 ,对以客户为中心的理念一直处于表层理解 , 不能深入理解客户需求。因此 ,各商业银行必须注重客户

12、调研 , 针对不同类型客户实行差别化管理。建立完整的客户数据资料库 ,加强与客户的联系 ,着实才客户需求的利益出发 ,提高客户的满意度。当然 ,在当前金融危机下 ,国外商业银行现出现了许多的问题 , 但这并不妨碍我们借鉴其先进经验。个人理财产品创新的方向是对的 , 我们不能因为其出现了问题就否定它 ,而是应该在借鉴其经验的同时更要吸取国外先进银行的教训 ,树立中国商业银行个性化的理产产品品牌。我相信 ,在金融行业的共同推动下 , 我国商业银行个人理财业务一定会结出丰硕的成果。参考文献 : 1 张利敏 , 浅析我国商业银行个人理财业务 J , 河北企业 ,2009 年 02 期。 2 喻强 ,我

13、国商业银行个人理财业务发展探析 J , 金融研究 ,2004,( 8 ) 。 3 殷剑峰 ,袁增等 , 2007 年银行理财产品评价报告 N , 上海证券报 , 2008. 03. 05. 。 4 熊剑庆 ,中美商业银行个人理财业务比较研究 J , 经济纵横 , 2007, ( 9 ) 。(上接第 34 页 )隐含层的输出为 :( 9 )隐含层 :输入层的输入为:( 10 )( 19 )其中 , w jk 隐含层与输出层的连接权重;输出层为 :( 20 )Q3k 输出层节点的阀值。输出层节点的输出为 :( 11 )其中 ,S2 和 S3 为非线性函数。BP网络反向传输与权重值的修改为目标输出值。w jk ( t + 1 ) = w jk ( t) + w jk( 12 )最后 ,运用以训练好的 BP网络模型得到波动量 Y ( t) 和多项式趋输出层为 :( 13 )势量预测得到的趋势量进行组合 Y ( t) ,则隐含层为 :( 14 )4 结束语其中 ,dk 为希望的输出值。本文在分析宏观经济系统复杂性、非线性、波动性等基础上 , 提出了将人工神经网络用于宏观经济预测分析中 ,并以国内生