【摘 要】
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人工神经网络是由大量简单拟神经元节点广泛相互连接而成的复杂网络系统，人工神经网络特别是BP网具有并行处理、容错性、自学习功能，因此它比计量经济学更适用于经济管理问题的
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人工神经网络是由大量简单拟神经元节点广泛相互连接而成的复杂网络系统，人工神经网络特别是BP网具有并行处理、容错性、自学习功能，因此它比计量经济学更适用于经济管理问题的建模。但神经网络模型是一个“黑匣子”，通过实践获取的训练数据可以训练网络，使其成为较精确地逼近所研究的系统，得到系统输入与输出间的映射关系，但是我们对模型结果无法解释。在具体的经济与管理系统研究中，我们不仅希望建立起系统输入与输出间的对应关系，更希望通过这个对应关系来揭示系统内部的作用机理。因此本文针对这一问题，提出了基于BP网的关联分析方法，即利用链式法则求模型输出对输入的偏导数，这个偏导数反映了模型输出变量与输入变量之间的相互变化关系，从而对模型结果可以提供合理的经济解释。本文还论述了这种关联分析在经济管理中的应用。
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