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基于动态剪枝算法的神经网络预测模型1
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7页
摘要:提出一种针对径向基函数网络动态剪枝算法,该方法根据统计贡献度动态确定核函数最优数量,在递归估计参数的同时根据核函数贡献度的大小动态消除冗余节点,以达到最佳
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文章编号
:
0427
-
7104
(
2015
)
03
-
0313
-
07
收稿日期
:
2013
-
03
-
15
基金项目
:
国家自然科学基金面上项目
(
71173043
);
上海市教育委员会科研创新项目
(
11ZS09
)
作者简介
:
张
瀛
(
1971
—),
男
,
副教授
,
E
-
mail
:
z
y
welcomeu
@
sina.com.
基于动态剪枝算法的神经网络预测模型
张
瀛
1
,
2
(
1.
华东师范大学 金融与统计学院
,
上海
200241
;
2.
复旦大学 经济学院
,
上海
200433
)
摘
要
:
提出一种针对径向基函数网络动态剪枝算法
,
该方法根据统计贡献度动态确定核函数最优数量
,
在递
归估计参数的同时根据核函数贡献度的大小动态消除冗余节点
,
以达到最佳网络结构
.
利用中国月度信贷数据
进行实证分析表明
,
新提出的模型与
SARIMA
和
SVR
等其他基准模型相比
,
具有更好的预测稳健性和准确性
.
关键词
:
统计贡献度
;
自回归单整移动平均季节模型
;
支持向量回归
中图分类号
:
F
224.9
;
F
201
文献标志码
:
A
随着中国对外开放程度的加深
,
对政策部门决策水平提出了更高要求
,
正确决策的前提是对客观情
况做出科学准确的预测
.
信贷政策是我国宏观经济政策的重要组成部分
,
是中国人民银行根据国家宏观
调控和产业政策要求对金融机构信贷总量和投向实施引导
、
调控和监督
,
促使信贷投向不断优化
,
实现信
贷资金优化配置并促进经济结构调整的重要手段
,
在支持和促进国民经济又好又快发展中发挥日益重要
的作用
.2009
年受国际次贷危机的影响
,
中国中外资金融机构人民币各项贷款呈现爆发性增长
,
货币信贷
规模高速增长是维持实体经济平稳发展的客观需要
,
但也为未来可能出现的资产价格泡沫
、
通货膨胀以
及不良贷款等问题埋下隐患
.
由于中国信贷政策自身的特性和传导机制
,
其实施效果与预期目标往往存
在较大差异
,
信贷政策的有效性受到各种因素制约
,
因此
,
研究中外资金融机构人民币贷款的发展变化规
律
,
进而对未来变化做出准确的预测
,
这对提高目前我国信贷政策的前瞻性和有效性具有重要的意义
.
目前
,
实际应用的预测方法不下几百种
,
包括传统线性时间序列模型
、
传统的非线性模型
(
如门限自
回归和马尔 科 夫 链
)、
灰 色 预 测 方 法
、
计量经济学模型以及一些如人工神经网络
(
Artificial
Neural
Networks
,
ANN
)、
支持向量机
(
Su
pp
ort
Vector
Machine
,
SVM
)
等新的智能技术
.
与其他国家不同
,
信贷
渠道是我国货币政策传导的重要路径
,
我国中外资金融机构人民币贷款数据的主要特点
,
一是信贷数据
为月度数据
,
属于低频数据
,
数据时间跨度短
,
样本数量较少
;
二是由于国际和国内经济形势的多变
,
尤其
是国际金融危机对我国信贷政策产生冲击
,
信贷数据呈现突变特征
,
而传统时间序列模型和计量经济学
模型仅适用于渐变的
、
线性的时间序列
,
上述特点使得传统预测模型无法取得令人满意的结果
.
传统预测
方法大多是对因果关系回归模型和时间序列模型进行分析
,
但由于系统内部关系十分复杂
,
加之外界环
境的多变性
,
人们在预测时存在着正确选择模型的困难
,
使得这些需要对系统运行机理有彻底了解的预
测方法的应用受到很大限制
,
从而带来预测失误
,
因此
,
人们逐渐转向了只利用现存历史数据去构造模型
进而推测未来的非参数预测方法
———
基于神经网络的预测方法
.
信贷规模是中国中央银行密切关注的经济变量
,
但目前对我国信贷预测的研究较少且预测精度较
低
,
不少文献
[
1
,
2
]
指出中央银行的预测存在较大误差和系统性偏差
,
为此
,
本文采用单变量时间序列和非
参数计量方法建立中国的信贷规模预测模型
,
利用单变量时间序列进行预测需要的数据信息较少
,
预测
结果更为稳定和精确
[
3
,
4
]
.
神经网络和支持向量机是近年来发展较快的非参数计量模型
,
ANN
克服了经
济计量模型常 犯 的 模 型 设 定 错 误
[
5
]
,
但
ANN
模 型 的 预 测 结 果 并 不 稳 定
,
有 时 优 于
SVM
和
ARMA
(
Autore
g
Ressive
Movin
g
Avera
g
e
)
模型
,
但也有研究表明
ANN
预测精度劣于
SVM
等模型
[
6
]
.
预测结果
第
54
卷
第
3
期
2015
年
6
月
复 旦 学 报
(
自然科学版
)
Journal
of
Fudan
Universit
y
(
Natural
Science
)
Vol.54No.3
Jun.2015
DOI:10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2015.03.008
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