沈阳市宏观经济消费系统的控制论研究
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摘要
经济控制论是用当代控制论的科学方法(特别是控制论的分支自动控制理论)分析经济过程的学科，是控制论的一个极为重要的分支。经济控制论的主要目的是运用控制论方法来研究经济现象和过程，研究组织和管理经济系统，以及研究微观和宏观经济学的统一问题。现在，几乎控制论的大多数方法和理论都在经济领域得到不同程度的应用，使经济控制论成为一门特别丰富的学科，受到越来越广泛的重视。
在经济控制论中经济系统模型的确定是最基本的也是最重要的步骤之一，确定了模型以后就是运用相关的控制论知识对模型进行分析及预测。本课题结合辽宁省教育委员会资助项目“建立消费结构动力学模型预测产业结构调整方向”的研究内容为背景，收集了沈阳市宏观经济消费系统的相关数据，主要任务在于建立消费系统的控制变量和状态变量模型，并利用模型进行预测以便及时采取相关的政策进行产业结构调整。
首先本文确定了宏观经济消费系统的控制变量、状态变量和输出变量，利用灰色控制理论建立沈阳市宏观经济消费系统的控制变量模型，并提出了两种新的灰色预测模型：带残差修正的GM(1，n)灰色预测模型：将虚拟变量引入带残差修正的GM(1，n)灰色预测模型的新方法，并利用此方法建立沈阳市宏观经济消费系统的控制变量模型，对模型的预测结果进行分析，将改进模型的后验差检验结果与传统灰色预测模型的后验差检验结果进行比较，证明了此方法的有效性。
然后采用多元线性回归方法建立状态变量模型，利用各状态变量模型建立经济计量学方程，并将模型转化为状态空间形式。
最后对沈阳市宏观经济消费系统进行短期和中期预测。第一步，利用所建立的沈阳市宏观经济消费系统的控制变量模型和状态变量模型进行短期预测；第二步，利用灰色预测模型的建模方法建立沈阳市宏观经济消费系统的GM(1，1)灰色预测模型，并对沈阳市宏观经济消费系统中居民人均可支配收入及消费性支出进行中期预测。
论文结尾对课题工作进行了总结，对于如何建模以提高模型的预测精度仍是一个需要不断深入研究的课题。
The economic cybernetics is the science that the methods of cybernetics are used in analysis of economic process. It is an extremely important branch of cybernetics. The main purpose of economic cybernetics is to make use of the methods of cybernetics to study the economic phenomena, research the organization and management of economic system, and study the problems of microeconomics and macroeconomics. Now almost all the methods and theories of cybernetics are applied in economic field, which make the economic cybernetics a substantial science.
Establishing the model of economic system is one of the most important steps in economic cybernetics. It is to make use of the related knowledge to analysis model and predict after the model of system is established. This paper is based on the item "Establish Consuming Dynamic Model and Predict Adjusting Direction of Industrial Structure". The main mission of this paper is to establish the model of macroeconomic consuming system in Shenyang and predict the state variables and control variables.
In the first part of this paper the principle and method of establishing GM(1,n) model with categorical variable is introduced in this paper. We establish the GM(1,4) grey predicting model with categorical variable of Shenyang ,compare it with the traditional GM(1,4) model and the GM(1,4) model with residual modification, and prove the effectiveness of this method. In the following part of this paper the method of linear regression is introduced and we use this method to establish the state variable models of macroeconomic consuming system in Shenyang. Last, we give a summary to this paper. It is still an investigative lesson that how to establish model with high accuracy.
在经济控制论中经济系统模型的确定是最基本的也是最重要的步骤之一，确定了模型以后就是运用相关的控制论知识对模型进行分析及预测。本课题结合辽宁省教育委员会资助项目“建立消费结构动力学模型预测产业结构调整方向”的研究内容为背景，收集了沈阳市宏观经济消费系统的相关数据，主要任务在于建立消费系统的控制变量和状态变量模型，并利用模型进行预测以便及时采取相关的政策进行产业结构调整。
首先本文确定了宏观经济消费系统的控制变量、状态变量和输出变量，利用灰色控制理论建立沈阳市宏观经济消费系统的控制变量模型，并提出了两种新的灰色预测模型：带残差修正的GM(1，n)灰色预测模型：将虚拟变量引入带残差修正的GM(1，n)灰色预测模型的新方法，并利用此方法建立沈阳市宏观经济消费系统的控制变量模型，对模型的预测结果进行分析，将改进模型的后验差检验结果与传统灰色预测模型的后验差检验结果进行比较，证明了此方法的有效性。
然后采用多元线性回归方法建立状态变量模型，利用各状态变量模型建立经济计量学方程，并将模型转化为状态空间形式。
最后对沈阳市宏观经济消费系统进行短期和中期预测。第一步，利用所建立的沈阳市宏观经济消费系统的控制变量模型和状态变量模型进行短期预测；第二步，利用灰色预测模型的建模方法建立沈阳市宏观经济消费系统的GM(1，1)灰色预测模型，并对沈阳市宏观经济消费系统中居民人均可支配收入及消费性支出进行中期预测。
论文结尾对课题工作进行了总结，对于如何建模以提高模型的预测精度仍是一个需要不断深入研究的课题。
The economic cybernetics is the science that the methods of cybernetics are used in analysis of economic process. It is an extremely important branch of cybernetics. The main purpose of economic cybernetics is to make use of the methods of cybernetics to study the economic phenomena, research the organization and management of economic system, and study the problems of microeconomics and macroeconomics. Now almost all the methods and theories of cybernetics are applied in economic field, which make the economic cybernetics a substantial science.
Establishing the model of economic system is one of the most important steps in economic cybernetics. It is to make use of the related knowledge to analysis model and predict after the model of system is established. This paper is based on the item "Establish Consuming Dynamic Model and Predict Adjusting Direction of Industrial Structure". The main mission of this paper is to establish the model of macroeconomic consuming system in Shenyang and predict the state variables and control variables.
In the first part of this paper the principle and method of establishing GM(1,n) model with categorical variable is introduced in this paper. We establish the GM(1,4) grey predicting model with categorical variable of Shenyang ,compare it with the traditional GM(1,4) model and the GM(1,4) model with residual modification, and prove the effectiveness of this method. In the following part of this paper the method of linear regression is introduced and we use this method to establish the state variable models of macroeconomic consuming system in Shenyang. Last, we give a summary to this paper. It is still an investigative lesson that how to establish model with high accuracy.
引文
[1] 邓聚龙．灰色系统(社会．经济)．国防工业出版社．1985．
[2] 董力．现代经济管理预测与决策方法．地震出版社．1999．
[3] 杨小凯．经济控制论初步．湖南人民出版社．1984．
[4] 谢绪恺．现代控制理论基础．辽宁人民出版社．1981．
[5] 张定胜．经济计量学．武汉大学出版社．2000．
[6] 温小郑，喻晓．宏观经济学．北京经济学院出版社．2000．
[7] 龚德恩．经济控制论概论．中国人民大学出版社．1995．
[8] 王意冈，王浣尘．动态模式经济控制论模型的模糊形式研究．上海交通大学报．1994， 28(1)：19～23
[9] 左小德，王金良．DA—AI在投资管理中的应用．天津大学学报．1994，27(1)：22～28
[10] 向阳，付光伟，沈洪．煤炭企业经营机制研究．中国煤炭．1995，9(10)：45～49
[11] 张守一．关于传统经济学与数量经济学融合的若干问题．当代财经．1996，8(2)：8～12
[12] 冯海亮．动态投入产出及其优化控制模型研究．重庆师范学院学报(自然科学版)．1997，6(14)：227～231
[13] 卢才武，云庆夏．矿产资源最优开发策略研究．中国矿业．1997，7(6)：49～54
[14] 戴家权，王世远．煤炭投资项目风险型经济评价模型研究．煤炭学报．1997，22(6)：481～485
[15] 张矢宇．航运企业固定资产存量系统优化．武汉交通大学学报．1998，22(6)：42～45
[16] 张小阳，王志修，张泽武．城市房地产开发规模的优化决策方法．郑州工业大学学报．1999，20(3)：56～61
[17] 龚德恩，雷勇．非均衡蛛网模型价格调节的稳定性分析．华侨大学学报．1999，20(4)：251～263
[18] 介跃建，齐小明．张录达．宏观经济模型稳定性控制研究．北京农学院学报．
2000，15(2)：207～210
[19] 孙春燕．赁币供给勋动态模型的建立．荆州师范学院学报(自然科学版)．2000，23(2)：212～216
[20] 黄仲，郑力新．经济控制论与社会经济的可持续发展．华侨大学学报．2000，1(4)：1～8
[21] 高坚，贺昌政．货币供给动态调控模型及其稳定性．运筹与管理．2000，9(2)：220～226
[22] 龚德恩，雷勇．非均衡市场预期价格可控性分析．中国管理科学．2000，8(3)：130～135
[23] 吴勇．宏观经济系统的鲁棒控制策略．重庆工学院学报．2001，15(4)：352～358
[24] 张大雷，王浣尘，赵国浩．社会经济系统一种经济控制论模型的辨识算法．山西财经大学学报．2001，23(5)：289～274
[25] 李林，沈文莉，李树丞．区域经济可持续发展目标实施模型研究．湖南大学学报(自然科学版)．2001，28(5)：305～311
[26] 辛凯．外商直接投资规模与GDP的控制模型．税务与经济．2001，6(1)：5～9
[27] 申金山，申建宇，王晓燕．城市住宅市场调控的离散型晟大值原理模型．郑州工业大学 学报．2001，22(4)：356～363
[28] 李顺文，王安荣．我国居民消费水平的中长期预测．甘肃科学报．2002，14(3)：100～104
[29] 严晓华．GM(1，n)模型在主讯期降水量长期天气预测中的应用．新疆气象．1994，17(1)：13～16
[29] Simpson, J. R.Keats, J. B.Trade-Off Analysis vs. Constrained Optimization with an Economic Control Chart Model.Air Force Iast.of Tech., 1992
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[33] Ching-Chang Wong, Chia-Chong Chen. Design of Fuzzy Control System with a Switching Grey Prediction.IEEE Transactions on System. Man and Cybernetics. 1998,4(7):567～571
[34] Ting-Cheng Chang, Kun-Li Wen, Mei-Li You. The Study of Regression Based on Grey System Theory. IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics. 1998,1(4):307～311
[35] Kun—Li Wen,Chung-Shih Hsu,Mo-Shing Chen. V AR Planning of Distribution Feeders by GM (l,n) Model. IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics. 2000,5(2): 268～272
[36] Ching-Chang Wong, Bo-Chen Lin, Chi-Tai Cheng. Fuzzy Tracking Method with a Switching Grey Prediction for Mobile Robot.IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics.2001,7(1): 103～106
[37] Chen, A. Guo, R.-S.Runs roles for bivariate Shewhart chart.IEEE Trans Automas Contr, Statistical Metrology. 1998,3(2):201～208
[38] Kafka, R.J.OPF for Economic Control of transmission congestion.IEEE Trans Automas Contr. 1999,2(2): 101～108
[39] Chengyi Sun,Yun Sun.Economic Prediction System Using Double Models. IEEE Trans Automas Contr.2000,6(3): 1978～1984
[40] Chengyi Sun,Yun Sun.Model-Selection-Based Economic Prediction System Using MEBML. 1999,5(2):628～634
[41] Chia-Chang Teng,Jiang-Whai Dai,Ting-Cheng Chang,Kun-Li Wen. A New Algorithm in Throughput Prediction of Aloha Protocol by Using GM(1,1) Model.2001,2(7): 2105～2110
[42] Chin-Ming Chen,Chin-Ming Hong. A Weighted Grey CMAC Neural Network with Output Differentiability. 2001,7(3): 1009～1015
[2] 董力．现代经济管理预测与决策方法．地震出版社．1999．
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[38] Kafka, R.J.OPF for Economic Control of transmission congestion.IEEE Trans Automas Contr. 1999,2(2): 101～108
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[40] Chengyi Sun,Yun Sun.Model-Selection-Based Economic Prediction System Using MEBML. 1999,5(2):628～634
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[42] Chin-Ming Chen,Chin-Ming Hong. A Weighted Grey CMAC Neural Network with Output Differentiability. 2001,7(3): 1009～1015