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經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)評(píng)價(jià)模型
經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)評(píng)價(jià)模型，是小編為各位經(jīng)濟(jì)方面的朋友準(zhǔn)備的論文，歡迎各位寫作者參考!
摘 要：目前有很多的經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)的進(jìn)行了長(zhǎng)期的研究，從不同方面運(yùn)用不同理論作出了自己的解釋，但在評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)上面至今沒有形成一致的看法。本文嘗試從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)的形成機(jī)理以及在經(jīng)濟(jì)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(gè)國(guó)家或者地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)的評(píng)價(jià)模型可行性進(jìn)行論述。
關(guān)鍵詞：自組織;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)
引言
在研究復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)時(shí)，系統(tǒng)內(nèi)多個(gè)因素間的相互作用、相互影響，用經(jīng)濟(jì)理論從眾多影響因素中揭示出對(duì)經(jīng)濟(jì)對(duì)象有重要影響的因素時(shí)，不容易找到一個(gè)客觀公正的標(biāo)準(zhǔn)。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(jiǎn)單到復(fù)雜的演化過程，競(jìng)爭(zhēng)、優(yōu)勝劣汰的生物進(jìn)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(dòng)地選擇出對(duì)研究對(duì)象有重要影響的因素。
1.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)理論概述
一般認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)理論來源于經(jīng)濟(jì)不平衡增長(zhǎng)思想和內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)思想，即認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不會(huì)同時(shí)在經(jīng)濟(jì)體的每一處出現(xiàn)，而是出現(xiàn)不同的增長(zhǎng)的觸發(fā)點(diǎn)，也就是所說的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。它的實(shí)質(zhì)上是經(jīng)濟(jì)體內(nèi)在的刺激因素，它自身的發(fā)展可以向外產(chǎn)生擴(kuò)散和輻射，進(jìn)而啟動(dòng)整個(gè)經(jīng)濟(jì)體的增長(zhǎng)。但是現(xiàn)在理論界對(duì)抽象的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)內(nèi)涵具體表述并不相同。
盡管經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)首先是一個(gè)“點(diǎn)”的概念，但是研究的目的是實(shí)現(xiàn)整個(gè)經(jīng)濟(jì)體的增長(zhǎng)，因此必須從經(jīng)濟(jì)總量的角度來看增長(zhǎng)點(diǎn)的形成機(jī)理。目前已經(jīng)從經(jīng)濟(jì)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(jì)成長(zhǎng)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(yàn)法則”與“ 霍夫曼系數(shù)”。但是這些劃分沒有經(jīng)濟(jì)的微觀基礎(chǔ)，只從歷史的表面聯(lián)系來分析經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，因而有一定的局限性。我們認(rèn)為只有從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)的形成機(jī)理以及在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位和作用，結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)與微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)建立一個(gè)評(píng)價(jià)模型對(duì)其才能作出最好的評(píng)價(jià)。由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)對(duì)于發(fā)展中國(guó)家的巨大作用，本文就嘗試對(duì)這種經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)的評(píng)價(jià)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(gè)具體的國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)評(píng)價(jià)模型，以指導(dǎo)他們的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向。
2.復(fù)雜性科學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)
自組織理論與方法源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)科學(xué)和自動(dòng)控制理論。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的迅速發(fā)展，自組織建模方法也得到取得了較快的進(jìn)步。20世紀(jì)90年代由德國(guó)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(cè)的有效工具。如今在數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、預(yù)測(cè)、系統(tǒng)建模和模式識(shí)別等領(lǐng)域，自組織方法已經(jīng)成為人們?cè)谛畔⒈〞r(shí)代、信息不完全下進(jìn)行系統(tǒng)分析和決策的有效方法。
自組織方法在人類活動(dòng)的很多領(lǐng)域都有重要運(yùn)用，尤其在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)涉及的廣泛性和與人們生活的息息相關(guān)性。自組織是運(yùn)用一種新的方法對(duì)重要的經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行分析。已經(jīng)證明了經(jīng)濟(jì)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(dāng)我們應(yīng)用自組織方法來解決宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測(cè)問題時(shí)，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(yùn)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(guó)自1992年開始使用這一方法對(duì)一些復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行了探討，在賀昌政、劉光中教授以及一批學(xué)者的推動(dòng)下，自組織在我國(guó)的運(yùn)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(guó)計(jì)算機(jī)年會(huì)(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(jī)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(shí)的過程”。數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取知識(shí)，即從存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其它信息庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)挖掘有價(jià)值知識(shí)的過程。它涵蓋了統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模型識(shí)別、人工智能等多門學(xué)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(dòng)提供決策模型。
自組織數(shù)據(jù)挖掘方法在考慮到我們對(duì)與這個(gè)復(fù)雜世界所知甚少的情況下，對(duì)復(fù)雜世界的規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)。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(jìn)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(jìn)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(duì)于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，其特征是組織的產(chǎn)生(經(jīng)濟(jì)對(duì)象的形成與設(shè)計(jì)、改造、重構(gòu)等)、動(dòng)態(tài)平衡的自動(dòng)調(diào)節(jié)(為了達(dá)到指定的目的而控制經(jīng)濟(jì)過程)、管理、組織的變革。用經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型的自組織原則來研究經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，應(yīng)該滿足經(jīng)濟(jì)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(jì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型時(shí)，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(jì)算機(jī)上采用人機(jī)對(duì)話方式產(chǎn)生大量的競(jìng)爭(zhēng)模型，用恰當(dāng)?shù)倪x擇準(zhǔn)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(jìng)爭(zhēng)模型。按這樣的方式將模型的結(jié)構(gòu)從簡(jiǎn)單到復(fù)雜逐步改進(jìn)，最后選擇出最優(yōu)的復(fù)雜模型來。
自組織算法選擇競(jìng)爭(zhēng)模型的選擇準(zhǔn)則又稱外準(zhǔn)則，因?yàn)樗谀承┭a(bǔ)充信息，即是在估計(jì)模型參數(shù)時(shí)沒有使用過的信息。外準(zhǔn)則對(duì)模型質(zhì)量的判斷應(yīng)保證其結(jié)果與模型參數(shù)估計(jì)過程的最大無關(guān)性。使用外準(zhǔn)則篩選競(jìng)爭(zhēng)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(shí)體。
自組織算法的終止法則由自組織原理給出：當(dāng)模型的復(fù)雜度(模型所含變量個(gè)數(shù)與次數(shù))逐漸增加時(shí)，模型的外準(zhǔn)則值有一個(gè)先減小再增大的過程。外準(zhǔn)則的最小值定義了最優(yōu)復(fù)雜度模型。
要建立經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)評(píng)價(jià)模型，我們把樣本集分為學(xué)習(xí)集、檢測(cè)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(gè)國(guó)家或者地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)的評(píng)價(jià)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(dá)基本函數(shù)等兩種方法的。它有以下幾種優(yōu)勢(shì)：首先它實(shí)用性好;只需要采集確定目標(biāo)的樣本集即可，確定好外準(zhǔn)則即可產(chǎn)生最優(yōu)復(fù)雜度模型。其次它客觀性強(qiáng);由計(jì)算機(jī)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(jì)學(xué)理論，充分利用了我們的先驗(yàn)知識(shí)。應(yīng)用自組織方法來建立經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)評(píng)價(jià)模型是現(xiàn)在我們已知的最可行的方法之一。
參考文獻(xiàn)：
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