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用人工神经网络方法预测中国外债适度规模 被引量：2
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作者 杨炘 陈展辉 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期718-721,共4页
研究了中国外债适度规模及相关政策。在中国宏观外债同步时间序列模型基础上 ,建立了用 BP网络替代随机方程的模型 ,并结合求解一般抽象非线性方程组 F(x,y) =0的算法 ,进行仿真研究。样本期模拟检验结果指出 ,有 92 %的变量相对误... 研究了中国外债适度规模及相关政策。在中国宏观外债同步时间序列模型基础上 ,建立了用 BP网络替代随机方程的模型 ,并结合求解一般抽象非线性方程组 F(x,y) =0的算法 ,进行仿真研究。样本期模拟检验结果指出 ,有 92 %的变量相对误差小于 5 %。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 ,研究结果表明 ,这种研究方法是可行的、有效的。结果指出 :当中长期外债采取计划管理方式时 ,年借入外债量以不超过2 5 0亿美元为宜 ,建议不超过 2 0 展开更多
关键词 人工神经网络 中国 外债适度规模 非线性方程组 外债模型
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