论文部分内容阅读
[摘要] 得到了5-4-2结构的BP神经网络是我国广义货币供应量增长率比较理想的预测模型。用此模型预测出2008年至2009年我国广义货币供应量增长率分别是17.17%和17.20%左右，结合科学发展观对预测结果进行了分析，得到了一些有益的结果，并提出了一些相应的政策建议。
[关键词] 广义货币供应量 神经网络 预测
一、引言
随着我国经济市场化程度的提高，中央政府对宏观经济的调控越来越倚重经济手段，与狭义货币供应量（记作M1）相比较，广义货币供应量（记作M2）更能够反映社会总体经济的变动和货币政策松紧度，它已经成为我国宏观经济重要监测指标和调控指标。因此宏观政策的制定者往往都密切关注M2的变化规律及相关因素。有关M2的相关因素，众多学者也表现出极大的兴趣。文献[1]论述了M2对经济具有主导性作用，在货币的价格指标和货币供应量(Ml、M2) 对宏观经济变量解释能力中，M2对宏观经济变量具有显著的解释能力。文献[2]得出这样的结论，若使国内生产总值（记作GDP）增长保持在9％(不变价计算)左右，则M2增长率控制在 16％～19％之间为宜，而且M2增长的调控是反向”的。一个合适的稳定的M2增长率控制区间必然会带来经济的平稳增长期。因此，估计我国广义货币供应量增长率未来走势会对宏观政策的制定具有一定的参考价值。
不依赖于对象机理的神经网络较传统的线性模型在非线性预测领域具有明显的优势，这已被大量实例验证。本文用带有动量项和自适应学习率的BP神经网络（简称BP网络）预测出2008年至2009年我国M2增长率分别是17.17%和17.20%左右。为此本文提出了一些相应的政策建议。
二、广义货币供应量和通货膨胀
广义货币供应量在经济学中以M2来表示，其计算方法是社会流通货币总量加上活期存款以及定期存款与储蓄存款，它包括了一切可能成为现实购买力的货币形式，通常反映的是社会总需求变化和未来通货澎胀的压力状态。近年来，很多国家都把广义货币供应量作为货币供应量的调控目标。
通货膨胀是指货币发行量超过流通中实际所需要的货币量而引起的货币贬值现象，其最为直接的结果就是物价上涨。通货膨胀率是货币超发部分与实际需要的货币量之比,用以反映通货膨胀、货币贬值的程度，而价格指数则是反映价格变动趋势和程度的相对数。通常用CPI计算通货膨胀率，其公式为:通货膨胀率=(现期物价水平—基期物价水平)/基期物价水平。本文中M2增长率、GDP增长率和CPI数据均出自《中国统计年鉴》和中国人民银行网站。
三、基于BP神经网络的预测方法
1.BP网络的结构和算法流程
神经网络用于预测与用于控制的实时性要求不同，故本文选择三层BP网络。BP网络学习有两个过程：信息流的正向传递过程和误差的逆向修改过程，重复进行上述两个步骤，直到输出误差满足设置的精度要求或达到预定的学习次数为止。为加快收敛速度，加入了动量项和自适应学习速率。
2.基于BP网络时间序列预测描述
基于时间序列对未来时刻取值的估计值，是输入样本(历史数据)与预测值之间的非线性映射函数，可表示为，式中N为输入样本容量，为预测函数。基于BP网络的时间序列预测，就是通过反向传播学习算法使BP网络按设置的误差来拟合(逼近)非線性的预测函数。BP网络产生输出的过程，就是根据来预测未来值的过程。为了便于验证，本文BP网络有2个输出：原来观测值y1（即）和一步预测值y2（即），于是实际预测值的计算式则为。
有关BP网络预测方法的详细讨论见文献[3-4]。
四、我国M2增长率的近期预测
用MATLAB语言编写BP网络程序，网络训练参数设定为：目标误差0.01，初始学习率=0.001，学习率增长系数a=1.05，学习率减小系数b=0.75，误差增长比率上限k=1.05，动量项系数α=0.90，最大训练次数1000。选择输出层有2个神经元，用搜索法确定了输入层有5个神经元、隐层有3个神经元，这样的三层BP网络（简记5-4-2结构的BP网络）是我国的CPI适合的预测模型。在1000次训练中第183次的平方误差均值最小。按此次的权值和阈值，预测2006年和2007年我国M2增长率分别为16.91%和16.71%，相对误差绝对值为7.72%和0.11%。这个预测精度对于宏观经济过程来说令人满意。以该权值和阈值预测出我国2008年我国M2增长率为17.17%左右，再把这个预测值看作已知量，预测出2009年我国M2增长率为17.20%左右。
五、预测结果分析
1994年后我国M2增长率、GDP增长率、通货膨胀率及2008年和2009年M2增长率预测值曲线见图。
图 我国M2增长率、GDP增长率和通货膨胀率
由图可见，1994年至1998年，我国M2增长率曲线、GDP增长率曲线和通货膨胀率曲线都明显下降，这是因为在1994年和1995年期间我国发生了一次严重的通货膨胀，随之而来的是1997年亚洲金融风暴。于是我国经济由低谷进入回升状态，2003年我国经济逐渐走向繁荣复苏，并且创造了连续五年GDP保持了两位数的年增长率，但这段期间M2增长率变化不大，我国的通货膨胀程度也是比较温和的，呈现了“高增长、低通胀”的比较理想状态。但是我国经济连续高增长，M2增长率处于比较高位置运行，其结果带来了经济过热的趋势，2007年我国GDP增长率达到11.4%，而通货膨胀率达到4.8%，有明显通货膨胀的征兆。我国M2增长率预测值曲线表明M2增长率在未来两年还将保持在比较高位置运行，这值得宏观经济政策制定者特别关注。
图中我国M2增长率曲线、GDP增长率和通货膨胀率曲线变化趋势大致上是一致的，这表明经济发展的各个环节都离不开资本的扩张，M2增长越快，必然就能够推动经济快速增长。但另一方面，M2的增长会导致物价上升。物价增长过快，会使货币购买力降，影响居民生活质量，必然产生许多严重社会问题。
六、结论与建议
1．用MATLAB编写的BP网络程序运行结果表明5-4-2结构的BP网络是我国M2增长率比较理想的预测模型
用此模型预测出2008年至2009年我国M2增长率分别为17.17%和17.20%左右，按文献[2]的结论，表明我国M2增长率还将保持在比较高位置运行，必将加大我国通货的压力。因此，在现在通货膨胀率较高的情形下，建议我国政府继续坚持从紧的货币政策，提高利率来增加在资产上面的投资成本，避免泡沫的过度，抑制资产价格过快增长，降低通胀压力，同时加息可以减少市场上的部分流动资金，得到适当降低广义货币供应量，对抑制投资增长过快也会起到一定的作用，避免投资过热而引发经济过热的现象。
2．为了适当降低广义货币供应量，我们在一个较长时期坚持从紧的货币政策，同时要把握好从紧的“度”
继续采取非对称的加息政策，即在加息时，贷款少加一点，存款多加一点；长期少加一点，短期多加一点，把我国广义货币供应量总量控制在合理范围内，调节广义货币供应量内部构成，让老百姓感觉到“家有余粮，心里不慌”，这有利于构建和谐社会。同时还必须与其他宏观调控政策工具如财政政策、产业政策、土地政策和社会发展政策以及必要的行政措施配合起来综合运用，才能取得良好的效果，以便加快建立以改变经济增长方式和解决民生问题为导向的政策体系，把广义货币供应量的增长率保持在一个合理的区间，促进我国经济稳定健康发展，维持社会稳定、实现社会和谐和共同富裕。
参考文献:
[1]吴培新:M2作为我国货币政策中介目标的实证检验[J].上海金融, 2007,9:35-38
[2]苏远琳崔红卫:货币供应量适度区间的确定[J].软科学, 2007,21(1):59-62
[3]E. Gelenbe. Neural Networks: Advances and Applications[M]. Amsterdam: North-Hollande.1991
[4]李旭东王宇:我国货币流通速度的分析[J].特区经济, 2006, 11:30-32
[关键词] 广义货币供应量 神经网络 预测
一、引言
随着我国经济市场化程度的提高，中央政府对宏观经济的调控越来越倚重经济手段，与狭义货币供应量（记作M1）相比较，广义货币供应量（记作M2）更能够反映社会总体经济的变动和货币政策松紧度，它已经成为我国宏观经济重要监测指标和调控指标。因此宏观政策的制定者往往都密切关注M2的变化规律及相关因素。有关M2的相关因素，众多学者也表现出极大的兴趣。文献[1]论述了M2对经济具有主导性作用，在货币的价格指标和货币供应量(Ml、M2) 对宏观经济变量解释能力中，M2对宏观经济变量具有显著的解释能力。文献[2]得出这样的结论，若使国内生产总值（记作GDP）增长保持在9％(不变价计算)左右，则M2增长率控制在 16％～19％之间为宜，而且M2增长的调控是反向”的。一个合适的稳定的M2增长率控制区间必然会带来经济的平稳增长期。因此，估计我国广义货币供应量增长率未来走势会对宏观政策的制定具有一定的参考价值。
不依赖于对象机理的神经网络较传统的线性模型在非线性预测领域具有明显的优势，这已被大量实例验证。本文用带有动量项和自适应学习率的BP神经网络（简称BP网络）预测出2008年至2009年我国M2增长率分别是17.17%和17.20%左右。为此本文提出了一些相应的政策建议。
二、广义货币供应量和通货膨胀
广义货币供应量在经济学中以M2来表示，其计算方法是社会流通货币总量加上活期存款以及定期存款与储蓄存款，它包括了一切可能成为现实购买力的货币形式，通常反映的是社会总需求变化和未来通货澎胀的压力状态。近年来，很多国家都把广义货币供应量作为货币供应量的调控目标。
通货膨胀是指货币发行量超过流通中实际所需要的货币量而引起的货币贬值现象，其最为直接的结果就是物价上涨。通货膨胀率是货币超发部分与实际需要的货币量之比,用以反映通货膨胀、货币贬值的程度，而价格指数则是反映价格变动趋势和程度的相对数。通常用CPI计算通货膨胀率，其公式为:通货膨胀率=(现期物价水平—基期物价水平)/基期物价水平。本文中M2增长率、GDP增长率和CPI数据均出自《中国统计年鉴》和中国人民银行网站。
三、基于BP神经网络的预测方法
1.BP网络的结构和算法流程
神经网络用于预测与用于控制的实时性要求不同，故本文选择三层BP网络。BP网络学习有两个过程：信息流的正向传递过程和误差的逆向修改过程，重复进行上述两个步骤，直到输出误差满足设置的精度要求或达到预定的学习次数为止。为加快收敛速度，加入了动量项和自适应学习速率。
2.基于BP网络时间序列预测描述
基于时间序列对未来时刻取值的估计值，是输入样本(历史数据)与预测值之间的非线性映射函数，可表示为，式中N为输入样本容量，为预测函数。基于BP网络的时间序列预测，就是通过反向传播学习算法使BP网络按设置的误差来拟合(逼近)非線性的预测函数。BP网络产生输出的过程，就是根据来预测未来值的过程。为了便于验证，本文BP网络有2个输出：原来观测值y1（即）和一步预测值y2（即），于是实际预测值的计算式则为。
有关BP网络预测方法的详细讨论见文献[3-4]。
四、我国M2增长率的近期预测
用MATLAB语言编写BP网络程序，网络训练参数设定为：目标误差0.01，初始学习率=0.001，学习率增长系数a=1.05，学习率减小系数b=0.75，误差增长比率上限k=1.05，动量项系数α=0.90，最大训练次数1000。选择输出层有2个神经元，用搜索法确定了输入层有5个神经元、隐层有3个神经元，这样的三层BP网络（简记5-4-2结构的BP网络）是我国的CPI适合的预测模型。在1000次训练中第183次的平方误差均值最小。按此次的权值和阈值，预测2006年和2007年我国M2增长率分别为16.91%和16.71%，相对误差绝对值为7.72%和0.11%。这个预测精度对于宏观经济过程来说令人满意。以该权值和阈值预测出我国2008年我国M2增长率为17.17%左右，再把这个预测值看作已知量，预测出2009年我国M2增长率为17.20%左右。
五、预测结果分析
1994年后我国M2增长率、GDP增长率、通货膨胀率及2008年和2009年M2增长率预测值曲线见图。
图 我国M2增长率、GDP增长率和通货膨胀率
由图可见，1994年至1998年，我国M2增长率曲线、GDP增长率曲线和通货膨胀率曲线都明显下降，这是因为在1994年和1995年期间我国发生了一次严重的通货膨胀，随之而来的是1997年亚洲金融风暴。于是我国经济由低谷进入回升状态，2003年我国经济逐渐走向繁荣复苏，并且创造了连续五年GDP保持了两位数的年增长率，但这段期间M2增长率变化不大，我国的通货膨胀程度也是比较温和的，呈现了“高增长、低通胀”的比较理想状态。但是我国经济连续高增长，M2增长率处于比较高位置运行，其结果带来了经济过热的趋势，2007年我国GDP增长率达到11.4%，而通货膨胀率达到4.8%，有明显通货膨胀的征兆。我国M2增长率预测值曲线表明M2增长率在未来两年还将保持在比较高位置运行，这值得宏观经济政策制定者特别关注。
图中我国M2增长率曲线、GDP增长率和通货膨胀率曲线变化趋势大致上是一致的，这表明经济发展的各个环节都离不开资本的扩张，M2增长越快，必然就能够推动经济快速增长。但另一方面，M2的增长会导致物价上升。物价增长过快，会使货币购买力降，影响居民生活质量，必然产生许多严重社会问题。
六、结论与建议
1．用MATLAB编写的BP网络程序运行结果表明5-4-2结构的BP网络是我国M2增长率比较理想的预测模型
用此模型预测出2008年至2009年我国M2增长率分别为17.17%和17.20%左右，按文献[2]的结论，表明我国M2增长率还将保持在比较高位置运行，必将加大我国通货的压力。因此，在现在通货膨胀率较高的情形下，建议我国政府继续坚持从紧的货币政策，提高利率来增加在资产上面的投资成本，避免泡沫的过度，抑制资产价格过快增长，降低通胀压力，同时加息可以减少市场上的部分流动资金，得到适当降低广义货币供应量，对抑制投资增长过快也会起到一定的作用，避免投资过热而引发经济过热的现象。
2．为了适当降低广义货币供应量，我们在一个较长时期坚持从紧的货币政策，同时要把握好从紧的“度”
继续采取非对称的加息政策，即在加息时，贷款少加一点，存款多加一点；长期少加一点，短期多加一点，把我国广义货币供应量总量控制在合理范围内，调节广义货币供应量内部构成，让老百姓感觉到“家有余粮，心里不慌”，这有利于构建和谐社会。同时还必须与其他宏观调控政策工具如财政政策、产业政策、土地政策和社会发展政策以及必要的行政措施配合起来综合运用，才能取得良好的效果，以便加快建立以改变经济增长方式和解决民生问题为导向的政策体系，把广义货币供应量的增长率保持在一个合理的区间，促进我国经济稳定健康发展，维持社会稳定、实现社会和谐和共同富裕。
参考文献:
[1]吴培新:M2作为我国货币政策中介目标的实证检验[J].上海金融, 2007,9:35-38
[2]苏远琳崔红卫:货币供应量适度区间的确定[J].软科学, 2007,21(1):59-62
[3]E. Gelenbe. Neural Networks: Advances and Applications[M]. Amsterdam: North-Hollande.1991
[4]李旭东王宇:我国货币流通速度的分析[J].特区经济, 2006, 11:30-32