短期政策

摘要： 在疫情不断反复以及俄乌战争、国际供应链、产业链巨大变化的一系列挑战下,增量的经济政策该如何出台?在讨论增量经济政策的时候,必须把它置身在整个中国经济长远发展底层逻辑之下。首先梳理中国经济的底层逻辑。在此基础上,讨论目前我们要真正稳增长、恢复经济,需要的积极的宏观政策,特别是财政政策更重要。政策空间有多大,以及相对应的风险该如何防范。最后就积极的财政政策提出几个具体的、创新性的举措。

摘要： 今后一个时期我国经济面临的风险、挑战、困难和压力是多方面的、复杂的。既要应对疫情防控、美国遏制围堵、世界经济增长放缓而通胀高企这样的诸多外部因素的挑战和可能对我们造成的冲击,也需要解决内需不足、预期转弱、风险累积这样一些内在和内部的矛盾和问题。鉴此,应以科学态度精准高效地统筹好疫情防控和经济社会发展;扩内需政策要有力有效,救助扶持政策要更加突出重点;宏观调控政策要高度重视结构政策与总量政策、长期政策与短期政策之间的相互协调;继续坚定不移深化改革,扩大开放,持续改善营商环境。

摘要： 一、短期经济政策出台必须考虑中国经济底层逻辑关于中国经济,整个由产业链、供应链、上下游形成的生产网络,在过去的40年里变得越来越复杂。在这过程中,我国经济涌现出大量重要的节点行业,以及把这些行业维系起来的大量市场主体。这充分体现了在过去的40年,中国经济成功的一个重要的特点,就是市场与政府的紧密结合。市场的无形之手和政府的支持之手或有形之手,在过去40年起到了一个非常了不起的搭配作用。

摘要： 2020年的中央经济工作会议提出"要紧紧扭住供给侧结构性改革这条主线,注重需求侧管理,打通堵点,补齐短板,贯通生产、分配、流通、消费各环节,形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡,提升国民经济体系整体效能"。构建新发展格局,既要从供给端发力,也要从需求端着手。注重需求侧管理,要把短期政策调节和中长期制度建设结合起来,在有效扩大投资需求的同时更加重视扩大消费需求,着力打通堵点,畅通循环,提升国民经济体系整体效能。

摘要： 保持宏观杠杆率基本稳定不仅是为中长期宏观杠杆率以稳为主、稳中有降奠定基础,也是为出现重大冲击时快速有效应对留下政策空间。因此,应统筹兼顾短期政策实施和中长期深化改革,考虑杠杆率的结构性特点,对不同方面采取不同措施。

摘要： 疫情的冲击是短期的,不会改变我国经济长期高质量发展的运行轨迹。当前政策需针对短期和长期精准发力,兼顾短稳长优政策的平衡。短期政策要加强财政政策和货币政策的协调配合,长期政策应借疫情之机下大气力推进改革。新冠肺炎疫情成为2020年全球最大的"黑天鹅"事件,对中国和全球经济发展都产生了重大冲击。总体来看,目前疫情在中国已得到初步控制,但在全球的蔓延态势却不乐观。

摘要： 中共中央政治局3月27日召开会议强调,要统筹推进疫情防控和经济社会发展,有效扩大内需,全面做好“六稳”工作。疫情冲击不会改变我国经济稳中向好的基本面,内需动能依然充足,市场潜力巨大,疫情防控新形势下扩大内需应坚持短期政策和长效改革“两手抓”。

摘要： “总体来讲,从全球经济角度来看对新兴市场和中国经济并不悲观。”摩根士丹利中国首席经济学家邢自强在2019中国首席经济学家论坛上表示,短期政策,需要三箭齐发:减税、地方基建、更加宽松融资条件,以更大规模减税、更大力度开放、更高水平城市化,来回归供给侧改革本源。

摘要： 中国经济已经发展到新阶段,正在走向高质量发展。中国经济要实现高质量发展,不仅要"抬头看路",也要"埋头拉车"。在"稳中有变"、"稳中有忧"的经济形势下,只有综合应用长短期经济政策,才能保证中国经济健康稳定发展。那么有哪些短期政策?又有哪些长期政策?本期"特别关注"鸠辑诸论,采精撷华,以飨读者。

摘要： 养老保险制度改革是关乎当前中国经济发展的紧迫问题,选择有效的短期政策非常重要.本文首先分析了与养老保险密切相关的国有企业改革和有中国特色的人口老龄化,在此基础上,结合中国养老保险改革现状,指出由现收现付制向部分基金制的转轨可以适当放缓,甜内的改革措施应主要着眼于改善并充分利用实际存在的现收现付制,并探讨了在这一过程中需要注意的问题.

摘要： 次贷危机又称次级房贷危机，来源于美国房贷业务中的次级贷款。本文对其进行简述，并就全球经济危机进行介绍，指出在这次全球金融危机的冲击下，中国面临的困难比我们想象的要大，我们应有充分的思想准备。在应对本次全球经济危机中，应把握好短期政策与中长期战略调整的关系。在应对本次全球经济危机中，应把握好短期政策与中长期战略调整的关系。短期应落实好各项扩大内需的激励政策，包括加大政府投资、税收减免、财政转移支付，鼓励就业等，力争尽快见效，抵消外贸下滑带来的影响，遏制经济下滑态势。从中长期来看，应从需求与供给两个方面促进经济转型升级，在需求方面，以扩大城乡居民消费为重点调整需求结构，逐步校正“出口-投资驱动型”经济增长模式;在供给方面，以科技创新和产业转型升级为重点调整供给结构，在一些先进技术领域缩小并赶上与发达国家差距与水平，逐步改变经济增长中资源环境代价过大的粗放型模式，全面提高产业整体素质和国际竞争力。

摘要： 本发明公开了一种改进双向长短期记忆网络的风电功率超短期预测方法，包括如下步骤：对训练样本进行数据预处理；采集风电场的历史风功率数据向量，选取数值天气预报中与风电功率数据相关性最大的数据，并进行归一化处理；在双向长短期记忆网络和全连接层之间融入注意力机制模型，利用训练集对改进双向长短期记忆网络算法模型进行训练和参数优化；将测试集输入改进双向长短期记忆网络模型建立风电功率超短期预测模型，计算风电功率一小时后输出值Ppre。本发明利用双向长短期记忆网络对历史功率数据以及数字天气预报的双向记忆性能，融入注意力机制，对双向长短期记忆网络的隐藏层输出进行加权，有效的提高了预测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于长短期记忆网络的风电功率短期预测方法，包括长短期记忆神经网络训练算法、短期风电预测误差分布算法和风电机组发电功率短期预测模型设计。本发明从深度学习网络出发，建立基于长短期记忆网络算法(LSTM)风电功率预测模型，以高斯混合模型(GMM)分析短期风电功率预测的误差分布特点。本发明通过GMM模型可以得到二台机组不同的置信区间。证明了LSTM方法具有更高的精确度和更快的收敛速度，GMM方法对于风电调度具有实际应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于小波长短期记忆网络的超短期风电功率预测方法，根据历史数据生成输入变量，以所对应的风功率历史数据作为输出，得到训练样本；采用小波分析方法对训练样本进行三级小波分解，得到四个小波样本，利用长短期记忆网络模型对四个小波样本分别进行训练，得到训练后的小波长短期记忆网络预测模型；根据四个小波样本的待预测时刻的实际数据生成测试输入数据，并输入到预测模型，其输出即为待预测的时刻的超短期风电功率预测值。本发明将小波分析方法与长短期记忆深度网络结合，可以同时实现数据的平稳化处理与深度学习，提高了预测的精度，增强了模型的泛化能力。

摘要： 本发明提供一种基于长短期记忆神经网络(Long Short‑TermMemory，LSTM)的规模风电超短期功率预测误差修正方法，包括：首先利用改进的核密度估计得出误差的概率密度曲线；其次，采用LSTM对预测误差数据进行深度学习，以风电的预测误差为输入，以下一时刻的误差为输出，得到误差的预测值；最后，根据粒子群算法得到合适的置信区间对误差进行合理分层，根据分层区间和误差预测值，结合风电预测误差的时序特征，制订预测误差的分层补偿策略，得到一种具有较强泛化性的预测误差补偿模型。

摘要： 本发明公开了一种基于长短期记忆网络的短期负荷预测方法，采集短期负荷数据，将所采集的短期负荷数据作为训练样本进行VMD分解，得到n个随机分量IMF；对于分解出的n个分量，每个分量构建对应的WOA‑LSTM模型，利用WOA对模型中的LSTM参数寻优，找出最合适的参数；采用最优参数的LSTM分别对分量数据IMF进行训练，得到各个分量的预测结果；基于分别寻优后构建的LSTM模型，分别利用LSTM模型对短期负荷数据进行测，每个LSTM模型输出相应的预测结果；通过将所有预测结果进行相加得到最终的负荷预测结果。

摘要： 本发明公开了一种基于改进长短期记忆神经网络的短期光伏发电预测方法，该方法对短期光伏发电预测需要数据进行数据分析得到训练数据集；构建长短期记忆神经网络，并将训练数据集输入长短期记忆神经网络进行训练；采用麻雀算法优化长短期记忆神经网络参数，得到优化后的长短期记忆神经网络，优化后的长短期记忆神经网络输出短期光伏发电功率预测值。即通过历史多维度、多时间尺度、高关联的数据进行短期光伏发电功率预测，从而缓解配电网中光伏发电的不确定性；采用麻雀算法优化长短期记忆神经网络参数，进一步提高预测效果。通过本发明的实施，能够较好的利用气象数据并提高短期光伏功率的预测精度，实现电网的经济和稳定运行。

摘要： 本发明专利公开一种基于长短期记忆神经网络的燃气短期负荷预测方法，该方法运用主成分相关分析(PCCA)算法、小波阈值去噪(LMD)算法及局部均值分解优化(WTD)算法优化长短期记忆神经(LSTM)网络模型，并运用该种新的燃气负荷组合预测方法，对城市燃气负荷量进行预测分析，PCCA‑LMD‑WT D‑LSTM预测模型在城市燃气负荷预测中，采用该种模型获得的最终MAPE精度均属于高精度水平，该模型预测结果优于单一的LSTM模型、BPNN模型和GRU模型。本发明解决了传统循环神经网络中的长时期依赖问题，适用于数据长度大的时间序列预测，且稳定性更高，可靠性更强。

摘要： 本发明公开了一种改进双向长短期记忆网络的风电功率超短期预测方法，包括如下步骤：对训练样本进行数据预处理；采集风电场的历史风功率数据向量，选取数值天气预报中与风电功率数据相关性最大的数据，并进行归一化处理；在双向长短期记忆网络和全连接层之间融入注意力机制模型，利用训练集对改进双向长短期记忆网络算法模型进行训练和参数优化；将测试集输入改进双向长短期记忆网络模型建立风电功率超短期预测模型，计算风电功率一小时后输出值Ppre。本发明利用双向长短期记忆网络对历史功率数据以及数字天气预报的双向记忆性能，融入注意力机制，对双向长短期记忆网络的隐藏层输出进行加权，有效的提高了预测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于深度长短期记忆网络的短期负荷预测方法，解决了现有技术的不足，该方法包括以下步骤：步骤10)，获取样本特征变量历史数据，建立历史样本数据集；步骤20)，建立预测模型嵌入维输入数据集；步骤30)，建立深度长短期记忆神经网络预测模型并初始化网络权重；步骤40)，更新训练步骤30)建立的深度长短期记忆神经网络预测模型内部状态参数；步骤50)，计算输出本轮负荷预测值；步骤60)，引入本轮负荷真实值，计算损失函数；步骤70)，更新深度长短期记忆神经网络网络权重；步骤80)，根据判别函数判别迭代是否结束；步骤90)，迭代结束，输出深度长短期记忆神经网络预测模型。

摘要： 本发明涉及一种基于长短期记忆网络的光伏发电功率短期预测方法，包括:使用Pearson相关系数确定与发电功率高度相关的天气数据特征，使用LSTM网络模型建立了输入天气数据特征与输出发电功率之间的非线性关系，并捕捉了时间序列的相关性，针对季节和天气类型划分原始输入数据集，提高模型预测精度，对基于季节和天气类型的LSTM模型预测结果进行线性拟合处理，进一步提高模型预测的准确度。