基于神经网络的重庆市外贸出口信息预测

摘要

随着西部大开发战略的逐步深入，重庆市对外开发程度日益加深，对外贸的依存度上升，“出口导向型”的经济发展取得了成效，出口贸易在引进先进技术设备，扩大就业机会，增加政府财政收入，促进重庆市经济增长中起到了重要的作用。出口贸易受到国内、国际各方面因素的影响，是一个复杂的非线性系统。而传统的线性预测方法虽然具有直观简单、解释性强的优点，但难以处理动态复杂的非线性系统的预测问题。而神经网络是一种非线性的动力学系统，具有强大的非线性映射能力，且有很强的鲁棒性(robust)和容错性，对于解决非线性问题具有独特的先进优势，非常适合于解决非线性经济系统的预测和决策问题。 论文首先分析了重庆市出口贸易在地理环境上、国家政策上和自身条件上的不同，总体分析了重庆市出口贸易的现状，并针对重庆市出口贸易的特点，将影响重庆市出口贸易的指标归纳为五类。然后将目前被广泛应用于经济管理领域内预测决策问题的神经网络理论应用于重庆市出口贸易额预测的预测建模，建立起重庆市出口贸易额的多因素预测模型和单时序预测模型，并进行了实证预测。本论文建立的重庆市出口贸易额的多因素预测模型考虑了相关部门和研究者较为关注的国民生产总值、固定资产投资总额、实际利用外资额情况、城乡居民储蓄和汇率指标对重庆市出口贸易额的影响，体现了实际经济意义。而建立的重庆市出口贸易额的单一时序预测模型则是用过去的出口贸易数据来描述出口贸易额的发展规律。本论文预测模型的预测结果与传统预测方法的预测结果相比具有更高的预测精度和更好的拟合效果，更符合重庆市出口贸易额实际数据的发展趋势。多因素预测和单时序预测的侧重点不同，在预测重庆市出口贸易额的实际应用中，可将两种方法结合起来，既体现常规影响指标的变动对重庆市出口贸易额的贡献，又可利用重庆市出口贸易额的历史数据推测重庆市出口贸易额的趋向。预测的结果可以辅助制订重庆市外贸出口政策，正确引导和组织重庆市出口企业的出口行为，优化重庆市出口贸易结构，并借由重庆市出口贸易结构的升级，促进和带动重庆市产业结构的调整和升级。