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1、1998年8月系统工程理论与实践第8期a基于概率模式分类的宏观经济预警系统设计王建成王静胡上序(浙江大学,杭州310027)摘要讨论了基于概率模式分类原理的宏观经济预警系统的设计过程,通过对我国棉花生产情况的预警实例说明,这种预警系统与传统预警系统相比有着明显的优点。关键词预警系统概率模式分类DesigningofMacroeconomicsEarlyWarningSystemBasedonProbabilityPatternClassificationPrinciplesWangJianchengWangJingHuS
2、hangxu(ZhejiangUniversity,Hangzhou310027)AbstractInthispapertheauthorspointoutthatwecandesigntheearlywarningsys2tem(EWS)basedontheprinciplesofprobabilitypatternclassification,furthermore,theauthorsanalyzetheadvantagesofthisEWS.AnexampleofthisEWSisgivenatlastKeywo
3、rdsearlywarningsystem;probabilitypatternclassification1引言近几年来,我国在宏观经济预警研究方面已取得了一定的进展,但也存在不少的问题,大致可以归结为这几个方面:缺乏对预警指标的选择评分系统的研究;预警方法单一,缺乏系统性和理论说服力;缺乏对预警可靠性的研究;缺乏对预警决策支持方面的研究等。因此,我国预警研究还很不成熟。一些花了很大人力、财力研制的计算机预警系统,在投入使用不久后,也被放置一旁,给国家和单位带来了一定的损失。我国预警研究要取得进一步的进展,就必须广泛借
4、鉴其它学科,特别是人工智能、模式识别、人工神经网络等智能科学和非线性系统学科的研究成果。文中我们从模式分类的角度对宏观经济预警研究进行了尝试。我们衷心地希望能起到抛砖引玉的作用。2预警指标的选择根据对预警对象的先验认识,选择与预警对象有密切关系的尽可能多的指标,作为初始预警指标集。显然初始预警指标集中有的指标对预警对象的预警作用显著,有的不显著,因此需要检验每个指标的预警能力大小,这可用指标的附加信息检验,即考察当用几个预警指标建立的预警判别函数建立之后是否可以减少预警指标的个数,并且不影响判别的效果。下面是我们用附加信
5、息检验方法对我国棉花产量增长率预警系统的预警指标进行筛选的结果。文献[1]、[2]采用了棉花播种面积增长率、纺织工业产值增长率、棉花亩产增长率、棉花与粮食收购价比、棉花与油料收购价比、棉花与经济作物收购价指数差、人口增长率、棉花收购价格指数、棉花收购价与化肥价比、棉花收购价与农药销价比、4季度化肥销量增长率、国家财政支农生产及事业费支出比重共12a本文于1997年1月13日收到第8期基于概率模式分类的宏观经济预警系统设计7个指标,经附加信息检验方法筛选得到的指标情况如下:(取A=0.05)当FA=2.0,选出的指标是:棉
6、花播种面积增长率、纺织工业产值增长率、棉花与粮食收购价比、4季度化肥销量增长率、国家财政支农生产及事业费支出比重共5个指标;当FA=3.0,选出的指标是:棉花播种面积增长率、纺织工业产值增长率、棉花与粮食收购价比共3个指标。3概率模式分类的预警理论简介在预警系统中,一个预警样本就是一个模式,所有具有相同警度的样本组成一个类。下面给出Bayes最小风险预警判别规则:p(xûXi)p(Xj)Lji-Ljj>,则x∈Xi(1)p(xûwj)p(Xi)Lij-Liip(xûXi)为Xi类的条件概率;p(xûXj)为Xj类的条件概
7、率;p(Xj)为Xi类的先验概率,p(Xj)为Xj类的先验概率,Lij为将本应属于Xi类的模式却错判成属于Xj的损失代价,Lii、Ljj,Lji类似于Lij。上式(1)左边称为似然比,即p(xûXi)lij(x)=(2)p(xûXj)上式(1)右边为阀值Hij,即p(Xj)Lji-Ljj™ij=(3)p(Xi)Lij-Lii则Bayes最小风险预警判别规则可表示为:É若lij(x)>Hij,则x∈Xi;Ê若lij(x)8、率和概率密度及误判时的损失代价。当先验概率没有提供或不能直接估计出来时,可用最小最大判据,它是基于使处于最坏的可能情况下其平均代价最小。假如先验概率和其代价都不知道,则可用Neyman2Pearson判据。由于多数模式识别系统中,先验概率和代价都可预先规定。故Bayes判据用得最多。事实上,模式识别中提供了一些概率密
