吳中昊+徐莘博+王天陽+鄭雨朦

摘要：中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展，不僅對中國整體發(fā)展造成巨大影響，也通過進(jìn)出口影響到了世界經(jīng)濟(jì)格局。人民幣的匯率波動同樣也影響進(jìn)出口貿(mào)易。通過主成分分析法，從若干農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)出口參數(shù)中求得主要影響。然后結(jié)合人民幣匯率和當(dāng)年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)量，采用工程分析中常用的基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用2002年到2011年的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，探索對于這些主要指標(biāo)的影響關(guān)系，最后用2012年和2013年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析檢驗(yàn)。雖然最后結(jié)果表明，由于客觀條件的偶然性、復(fù)雜性和預(yù)測的不確定性，很難給出確定的關(guān)系。但是也從一個側(cè)面對該問題進(jìn)行了嘗試探索。

關(guān)鍵詞：人民幣匯率；農(nóng)業(yè)；主成分分析；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；相關(guān)分析

中圖分類號：F74

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：16723198（2015）13004902

1引文和背景

農(nóng)村宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平主要由農(nóng)村GDP和近年來極為重視的環(huán)境質(zhì)量所評判。農(nóng)業(yè)的發(fā)展則可以從各種生產(chǎn)資料的占有水平進(jìn)行推測。在上世紀(jì)的家庭聯(lián)產(chǎn)承包制等一系列史無前例的成就基礎(chǔ)上，不斷深化和落實(shí)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)改革，到現(xiàn)在我們已經(jīng)不斷穩(wěn)定和發(fā)展農(nóng)村商品和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。不僅僅中國，農(nóng)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)成為世界層面上衡量經(jīng)濟(jì)的重要指標(biāo)。

另一方面，伴著經(jīng)濟(jì)全球化程度不斷加深，我國進(jìn)出口貿(mào)易和匯率變動已經(jīng)越來越緊密地影響著國家發(fā)展。事實(shí)上，如果以點(diǎn)及面，綜合考慮農(nóng)業(yè)發(fā)展和農(nóng)業(yè)的進(jìn)出口年總量和匯率變化，或許可以發(fā)現(xiàn)其中若隱若現(xiàn)的聯(lián)系和影響。

對于這一問題，學(xué)術(shù)界尚未有深刻的討論。主要是因?yàn)殛P(guān)系復(fù)雜，涉及到的影響因素過多，現(xiàn)實(shí)具有很強(qiáng)的偶然性，例如每年的政策影響和國際環(huán)境的干擾。本文適當(dāng)選取多元因素之間的相互聯(lián)系，并在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)增加少量擾動。最后的預(yù)測和事實(shí)相比較發(fā)現(xiàn)相關(guān)性不高，但是也提供了一種新穎的問題分析方法。由于時(shí)間精力有限，僅僅就少量參數(shù)進(jìn)行分析。倘若日后增加建模的完整性，考慮到國際和國家政治性影響等因素綜合建?；蛟S會有不錯的預(yù)測效果。

2建模

2.1整體處理

中國國內(nèi)經(jīng)濟(jì)評判指標(biāo)暫且選為：美元對人民幣市場匯率年平均價(jià)x1，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值/元x2；

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工具參數(shù)選擇為：農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力/萬千瓦y1，大中型拖拉機(jī)數(shù)量/臺y2，小型拖拉機(jī)數(shù)量/臺y3，農(nóng)用排灌柴油機(jī)/臺y4；

對于進(jìn)出口量的評判參數(shù)選為：海關(guān)出口活豬/萬頭（z1），海關(guān)出口大米/萬噸（z2），海關(guān)出口棉花（原棉）/萬噸（z3），海關(guān)出口蔬菜/萬噸（z4），海關(guān)出口水果/萬噸（z5），海關(guān)出口水產(chǎn)品/萬噸（z6），海關(guān)進(jìn)口小麥/萬噸（z7），海關(guān)進(jìn)口玉米/萬噸（z8），海關(guān)進(jìn)口大豆/萬噸（z9），海關(guān)進(jìn)口棉花/萬噸（z10），海關(guān)進(jìn)口食用油/萬噸（z11）。由于客觀條件制約，假設(shè)忽略其他因素（后文的事實(shí)證明需要考慮的因素還有很多）。本文所有數(shù)據(jù)均來自中國經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫（部分缺失數(shù)據(jù)由灰色預(yù)測得到）。

先通過歸一化處理，去除量綱的影響。根據(jù)分布圖樣，修正偏差過大數(shù)據(jù)，將偏離整體過大的數(shù)據(jù)默認(rèn)修改為平均值的n倍或n分之一。

2.2進(jìn)出口數(shù)據(jù)主成分分析

利用主成分分析法處理變量z1到z11：

z1=ω1-1z1+ω1-2z2+…+ω1-11z11

z2=ω2-1z1+ω2-2z2+…+ω2-11z11

……

zp=ωp-1z1+ωp-2z2+…+ωp-11z11

（1）

采用不同組數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行求解主成分，觀察貢獻(xiàn)率，挑選方差最大k項(xiàng)作為主要影響因子。

2.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

以x1，x2，y1，y2，y3和y4為輸入層探求與Z1，Z2，…Zk的輸出層關(guān)系。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1974年P(guān)aul Werbos首次提出的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，基于生物進(jìn)化過程，模擬自然條件下的選擇。先批量輸入2002到2011年學(xué)習(xí)樣本，并進(jìn)行歸一化處理，通過修整權(quán)值和閾值不斷計(jì)算輸出層誤差最后得到結(jié)果，核心代碼：

Delta2=Error；

Delta1=W2'*Delta2.*HiddenOut.*（1-HiddenOut）；

dW2=Delta2*HiddenOut'；

dB2=Delta2*ones（SamNum，1）；

dW1=Delta1*SamIn'；

dB1=Delta1*ones（SamNum，1）；

截取部分程序：

P=p；

T=t；

R=size（P，1）；

S2=size（T，1）；

S1=25；%隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)

S=R*S1+S1*S2+S1+S2；%遺傳算法編碼長度

aa=ones（S，1）*[-1，1]；

popu=50；%種群規(guī)模

initPpp=initializega（popu，aa，'gabpEval'）；%初始化種群

gen=100；%遺傳代數(shù)

%調(diào)用GAOT工具箱，其中目標(biāo)函數(shù)定義為gabpEval[x，endPop，bPop，trace]=ga（aa，'gabpEval'，[]，initPpp，[1e-6 1 1]，'maxGenTerm'，gen，... 'normGeomSelect'，[0.09]，['arithXover']，[2]，'nonUnifMutation'，[2 gen 3]）；

3實(shí)證檢驗(yàn)

以2012和2013年數(shù)據(jù)為例進(jìn)行校驗(yàn)，多次模擬運(yùn)算發(fā)現(xiàn)結(jié)果和實(shí)測值比較如表1、圖1。

表1實(shí)測值和用不同組數(shù)據(jù)模擬的結(jié)果對比

12組數(shù)據(jù)實(shí)測-201210組數(shù)據(jù)模擬-201212組數(shù)據(jù)模擬-201212組數(shù)據(jù)實(shí)測-201310組數(shù)據(jù)模擬-201312組數(shù)據(jù)模擬-2013

主成分13.9779-1.07265.85342.985-4.253514.1942

主成分22.0829-1.04710.72040.62930.46712.9206

圖1模擬結(jié)果

兩兩矩陣求相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)均小于0.5，事實(shí)證明結(jié)果不具有相關(guān)性。這種模擬方法存在一定問題。

4問題分析和反思改進(jìn)

通過觀察發(fā)現(xiàn)個別數(shù)據(jù)在某年有極為明顯的起伏（即使已經(jīng)對極端數(shù)據(jù)采取處理），在數(shù)據(jù)總量較少的情況下，很大程度影響了最后的預(yù)測結(jié)果。此外宏觀經(jīng)濟(jì)的影響因素過多，截取的參考量有限。政策性因素和現(xiàn)實(shí)的偶然性很難通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擾動所模擬。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬量有限，現(xiàn)實(shí)中的發(fā)展規(guī)律變化多端，每隔數(shù)年新的經(jīng)濟(jì)政策就會影響到接下來的發(fā)展。農(nóng)村發(fā)展不僅僅只從生產(chǎn)工具和耗電量來評判。

采取后續(xù)工作：將偏離度高的數(shù)據(jù)直接剔除，采用灰色預(yù)測補(bǔ)充空缺，再進(jìn)行相關(guān)性驗(yàn)證：所有結(jié)果都在0.75以上，而且去除的極端數(shù)據(jù)越多，相關(guān)性越高。說明此種方法具有一定的可行性。

進(jìn)而設(shè)計(jì)改進(jìn)模型如下：

（1）擴(kuò)充三個維度的影響因素，擴(kuò)充變量條件，主成分分析選定的因子數(shù)量增加，既能夠綜合考慮問題，又能縮小個別變量的偶然影響；

（2）不斷改變擾動的值，確定最佳臨界點(diǎn)；

（3）引入新概念：政策性影響因子，由前若干年影響預(yù)測后一年變化，并酌情設(shè)置權(quán)重ξn：

Po=ξnPn+ξnPn+…+ξnPn（2）

對求解主成分的出發(fā)點(diǎn)，現(xiàn)在還沒有一個定論，但是我們應(yīng)該看到，不考慮實(shí)際情況就對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理或者直接從原始變量的相關(guān)矩陣出發(fā)求解主成分是有其不足之處的，這一點(diǎn)一定要引起注意。建議在實(shí)際工作中分別從不同角度出發(fā)求解主成分并研究其結(jié)果的差別，觀察是否發(fā)生明顯差異且這種差異產(chǎn)生的原因在何處，以確定用哪種結(jié)果更為可信。在此基礎(chǔ)上，不斷優(yōu)化BP算法，使二者結(jié)合在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域發(fā)揮更大作用。

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