基于季节调整的BP神经网络等三种模型对中国出口研究
本文以出口额、实际汇率、我国GDP、美国IPI及它们的季节变量等六个变量为决定变量,运用BP神经网络、ARIMA及AR-GARcH三种方法,对我国向美国的出口额分别建模,并进行了预测.选取误差指标,分别对三个模型得到的模拟结果和预测结果同真实值进行比较.结果发现,三种模型效果都令人满意,虽在模拟和预测能力上有一定差别,但ARIMA模型优势明显.本文分析了以上结果产生的原因,并结合模型为提高我国出口提出建议.
BP神经网络、ARIMA、AR-GARCH、出口预测
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F7(贸易经济)
受教育部新世纪优秀人才支持计划项目NCET06-0749;教育部人文社会科学研究规划基金项目07JA630048
2010-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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