通货紧缩现象的自组织方法研究.pdf

第卷第期经济数学
年月
通货紧缩现象的自组织方法研究‘
颜科琦刘光中
四川大学管理科学与工程系,成都
摘要本文运用自组织方法建模研究中国通货肾缩现象的成因及其治理对策,定童分析各因素的影响力
强弱并给出相关政策建议
关键词通货紧缩,自组织,最优复杂性
引言
近两年中国经济通货紧缩的现象已经引起众多讨论本文中我们将影响通货紧缩的因素
归为两个方面经济系统的内部原因,包括国内市场、出口、居民收人、企业效益、社会投资
等外界调控政策,近年来为扩大需求抑制通货紧缩,中央连续出台了一系列调控政策,如
降低银行利率、发行特种国债、扩大货币供应量、加大财政支出,以及完善社会保障体制、改革
住房医疗制度等等
本文引人自组织建模方法定量分析可能影响通货紧缩的诸多因素,并据之寻求治理通缩
的有效办法建模思想是将所有因果关系纳人一整个系统,通过对网络模型的自组织构建进行
变量淘汰,最后确定对通缩现象影响较大的若干因素及其影响力度。
自组织建模方法
类似于通常的统计建模方法,自组织方法处理的对象是由若干输人变量、一个或多个输出
变量构成的变量间关系待定的一个封闭系统通过
各输入变量互相结合产生一庞大待选模型集,从中
筛选出若干项最优模型强强结合再产生大量的新一
代模型,不断重复这样一个产生和选择的过程,直至
新产生的一代模型都不比上一代更加优秀,则最后
一代中最优的一个模型被选中成为最终模型因此,
建模的过程实质上是搜索并确定系统的最优复杂性
的过程在多项式模型中,复杂性定义为函数自变量, , 嘴
个数与次数之和文献〕证明,一个复杂性递增的图最优复杂性示意图
多项式函数序列可以对任何的样本数据作出精确拟
合但当数据噪声存在时,模型与实际系统之间的最小可能误差随模型复杂性的递增有一个先
减后增的过程,亦即有一个“最优复杂性”的存在川图表示了不同数据噪声水平汾下误差
本项目受国家自然科学基金项目支持,
收稿日期一一
第期颜科琦刘光中通货紧缩现象的自组织方法研究
随复杂度变化的情况复杂度高于最优复杂性的函数会产生对噪声的过拟合,从而在
新数据集上预测效果极差克服过拟合的办法是对每一个模型都用新的外部样本数据加以检
验,最终确定真实系统的最优复杂性阁
自组织算法中有着多种准则函数为各类系统确定不同情况下的最优复杂性,以使模型尽
量少受数据噪声的影响,具有更好的泛化性能和预测效果如最小偏差准则
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式中,、是输出变量在集上的样本向量犷久犷会为用集上估计的方程取
集中输人变量数据计算得到的输出变量值、是输出变量全样本值向量了、孤,「,,⋯,
」’,是输出变量的平均值向量
任意两个自变量‘和,,可以导出一复杂性递增的多项式函数序列如下
。
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为确定该序列中具有最优复杂性的函数,将全样本集分为两个子集和,首先在
集上从复杂性最小的。开始,用最小二乘法拟
口
合输出变量关于、和,的方程,估计参数,然后口
。口
计算该方程在集上的准则值,随着复杂性的增加,
口
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当准则值由递减变为递增时,这