經(jīng)濟增長點評價模型

　　經(jīng)濟增長點評價模型，是小編為各位經(jīng)濟方面的朋友準備的論文，歡迎各位寫作者參考!

　　摘 要：目前有很多的經(jīng)濟學家對經(jīng)濟增長點的進行了長期的研究，從不同方面運用不同理論作出了自己的解釋，但在評價經(jīng)濟增長點上面至今沒有形成一致的看法。本文嘗試從經(jīng)濟增長點的形成機理以及在經(jīng)濟發(fā)展中的地位和作用上，就應(yīng)用自組織數(shù)據(jù)挖掘方法建立某一個國家或者地區(qū)經(jīng)濟增長點的評價模型可行性進行論述。

　　關(guān)鍵詞：自組織;經(jīng)濟增長點

　　引言

　　在研究復(fù)雜經(jīng)濟系統(tǒng)時，系統(tǒng)內(nèi)多個因素間的相互作用、相互影響，用經(jīng)濟理論從眾多影響因素中揭示出對經(jīng)濟對象有重要影響的因素時，不容易找到一個客觀公正的標準。自組織數(shù)據(jù)挖掘方法為解決這一問題提供了有效途徑。用自組織數(shù)據(jù)挖掘方法建模體現(xiàn)了復(fù)雜事物由簡單到復(fù)雜的演化過程，競爭、優(yōu)勝劣汰的生物進化過程，中間模型不斷重組的模型自組織過程，它能客觀、自動地選擇出對研究對象有重要影響的因素。

　　1.經(jīng)濟增長點理論概述

　　一般認為，經(jīng)濟增長點理論來源于經(jīng)濟不平衡增長思想和內(nèi)生經(jīng)濟增長思想，即認為經(jīng)濟增長不會同時在經(jīng)濟體的每一處出現(xiàn)，而是出現(xiàn)不同的增長的觸發(fā)點，也就是所說的經(jīng)濟增長點。它的實質(zhì)上是經(jīng)濟體內(nèi)在的刺激因素，它自身的發(fā)展可以向外產(chǎn)生擴散和輻射，進而啟動整個經(jīng)濟體的增長。但是現(xiàn)在理論界對抽象的經(jīng)濟增長點內(nèi)涵具體表述并不相同。

　　盡管經(jīng)濟增長點首先是一個“點”的概念，但是研究的目的是實現(xiàn)整個經(jīng)濟體的增長，因此必須從經(jīng)濟總量的角度來看增長點的形成機理。目前已經(jīng)從經(jīng)濟史、產(chǎn)業(yè)組織等角度提出了各種解決的辦法。主要有羅斯托的“經(jīng)濟成長階段理論”、錢納里的“工業(yè)化階段理論”、霍夫曼的“霍夫曼工業(yè)化經(jīng)驗法則”與“ 霍夫曼系數(shù)”。但是這些劃分沒有經(jīng)濟的微觀基礎(chǔ)，只從歷史的表面聯(lián)系來分析經(jīng)濟現(xiàn)象，因而有一定的局限性。我們認為只有從經(jīng)濟增長點的形成機理以及在經(jīng)濟發(fā)展中的地位和作用，結(jié)合宏觀經(jīng)濟學與微觀經(jīng)濟學建立一個評價模型對其才能作出最好的評價。由于經(jīng)濟增長點對于發(fā)展中國家的巨大作用，本文就嘗試對這種經(jīng)濟增長點的評價模型的建立問題作出研究，找出一種方法能夠建立適應(yīng)于某一個具體的國家或地區(qū)的經(jīng)濟增長點評價模型，以指導(dǎo)他們的經(jīng)濟發(fā)展方向。

　　2.復(fù)雜性科學與經(jīng)濟學

　　自組織理論與方法源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)科學和自動控制理論。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計算機科學的迅速發(fā)展，自組織建模方法也得到取得了較快的進步。20世紀90年代由德國J.A.Muller教授在上述成果基礎(chǔ)上發(fā)展并完成的自組織數(shù)據(jù)挖掘算法，使它成為研究復(fù)雜系統(tǒng)模擬預(yù)測的有效工具。如今在數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)、預(yù)測、系統(tǒng)建模和模式識別等領(lǐng)域，自組織方法已經(jīng)成為人們在信息爆炸時代、信息不完全下進行系統(tǒng)分析和決策的有效方法。

　　自組織方法在人類活動的很多領(lǐng)域都有重要運用，尤其在經(jīng)濟領(lǐng)域，因為經(jīng)濟涉及的廣泛性和與人們生活的息息相關(guān)性。自組織是運用一種新的方法對重要的經(jīng)濟問題進行分析。已經(jīng)證明了經(jīng)濟系統(tǒng)是一種被大量的環(huán)境因素所影響的自然系統(tǒng)，當我們應(yīng)用自組織方法來解決宏觀經(jīng)濟指標預(yù)測問題時，用自組織方法中的模糊規(guī)則來集成影響因素，由于不用考慮所有的因素，所以肯定了自組織應(yīng)用的有效性。用自組織方法得出的模型，其分析效果要好于其它方法得到的模型，體現(xiàn)了自組織在復(fù)雜系統(tǒng)運用中的優(yōu)越性，解決了復(fù)雜系統(tǒng)變量多等其它方法難以解決的困難。

　　我國自1992年開始使用這一方法對一些復(fù)雜的經(jīng)濟問題進行了探討，在賀昌政、劉光中教授以及一批學者的推動下，自組織在我國的運用有了較大的發(fā)展，并且取得了令人滿意的效果。

　　3.自組織數(shù)據(jù)挖掘

　　數(shù)據(jù)挖掘的概念于1995年在美國計算機年會(ACM)上被提出：“數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程”。數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取知識，即從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其它信息庫中的大量數(shù)據(jù)挖掘有價值知識的過程。它涵蓋了統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)庫、模型識別、人工智能等多門學科領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘從它剛產(chǎn)生開始就是面向應(yīng)用的，它的任務(wù)就是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式，為決策活動提供決策模型。

　　自組織數(shù)據(jù)挖掘方法在考慮到我們對與這個復(fù)雜世界所知甚少的情況下，對復(fù)雜世界的規(guī)律進行預(yù)測。其理論的基礎(chǔ)之一是遺傳算法。生物的遺傳在不斷地受到外界的制約并與周圍的環(huán)境協(xié)調(diào)的過程中，物種將逐步地發(fā)生變化。在大批量進行育種的過程中，為了得到新的一代，每一次大批量淘汰的過程都應(yīng)該篩選出具有某些最好特性的，但還需要繼續(xù)改進的那些生物，并利用這些生物繼續(xù)育種。經(jīng)過一些階段選擇以后，就可以培育出理想的物種。

　　對于經(jīng)濟系統(tǒng)，其特征是組織的產(chǎn)生(經(jīng)濟對象的形成與設(shè)計、改造、重構(gòu)等)、動態(tài)平衡的自動調(diào)節(jié)(為了達到指定的目的而控制經(jīng)濟過程)、管理、組織的變革。用經(jīng)濟數(shù)學模型的自組織原則來研究經(jīng)濟系統(tǒng)，應(yīng)該滿足經(jīng)濟現(xiàn)象的自身的性質(zhì)。利用自組織數(shù)據(jù)挖掘理論建立復(fù)雜經(jīng)濟系統(tǒng)動態(tài)模型時，根據(jù)影響因素的樣本數(shù)據(jù)及建模者感興趣的輸出變量，在計算機上采用人機對話方式產(chǎn)生大量的競爭模型，用恰當?shù)倪x擇準則選擇一部分“最有希望”的模型，再利用這些模型產(chǎn)生大批新的競爭模型。按這樣的方式將模型的結(jié)構(gòu)從簡單到復(fù)雜逐步改進，最后選擇出最優(yōu)的復(fù)雜模型來。

　　自組織算法選擇競爭模型的選擇準則又稱外準則，因為它基于某些補充信息，即是在估計模型參數(shù)時沒有使用過的信息。外準則對模型質(zhì)量的判斷應(yīng)保證其結(jié)果與模型參數(shù)估計過程的最大無關(guān)性。使用外準則篩選競爭模型，是自組織數(shù)據(jù)挖掘算法的特色。它也符合奧坎姆剃刀原則，即如無必要，勿增實體。

　　自組織算法的終止法則由自組織原理給出：當模型的復(fù)雜度(模型所含變量個數(shù)與次數(shù))逐漸增加時，模型的外準則值有一個先減小再增大的過程。外準則的最小值定義了最優(yōu)復(fù)雜度模型。

　　要建立經(jīng)濟增長點評價模型，我們把樣本集分為學習集、檢測集，用GMDH客觀地產(chǎn)生最優(yōu)復(fù)雜度模型。

　　4.總結(jié)

　　建立某一個國家或者地區(qū)經(jīng)濟增長點的評價模型所應(yīng)用的自組織方法，是利用了GMDH黑箱輸入輸出以及用基本函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)互連來表達基本函數(shù)等兩種方法的。它有以下幾種優(yōu)勢：首先它實用性好;只需要采集確定目標的樣本集即可，確定好外準則即可產(chǎn)生最優(yōu)復(fù)雜度模型。其次它客觀性強;由計算機篩選這些數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，減少了人為的主觀判斷。最后它綜合了已知的各種經(jīng)濟學理論，充分利用了我們的先驗知識。應(yīng)用自組織方法來建立經(jīng)濟增長點評價模型是現(xiàn)在我們已知的最可行的方法之一。

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