中国外债最优结构研究：人工神经网络方法

来源 :系统工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：momoji12

【摘要】

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通过将BP神经网络和非线性方程组求解结合起来,提出了一种求解一般抽象非线性方程组F(x,y)=0的算法,并将其应用于中国宏观外债模型.样本检验结果指出,有92%的变量相对误差小

【作者】

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杨炘陈展辉

【机构】

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清华大学经济管理学院

【出处】

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系统工程学报

【发表日期】

：

2002年4期

【关键词】

：

中国外债最优结构人工神经网络非线性方程组投资 BP neural network nonlinear equations external debts

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通过将BP神经网络和非线性方程组求解结合起来,提出了一种求解一般抽象非线性方程组F(x,y)=0的算法,并将其应用于中国宏观外债模型.样本检验结果指出,有92%的变量相对误差小于5%,该结果优于一般计量经济学方法所得的结果.应用该模型对中国外债管理方式(计划管理方式和余额管理方式)和期限结构进行仿真研究.研究结果在适度外债规模和外债管理方式及其对国民经济的影响等方面提出了有较大政策参考价值的建议.说明了人工神经网络方法在复杂经济系统方面的应用前景.

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