中国的货币需求函数的非线性建模与预测

在这篇文章中，我们使用不同的非线性函数来对中国的广义货币Ｍ２（即，现金加企业机关的活期存款和定期存款加居民的各项储蓄存款）的需求来建立模型，特别地，我们将一个非常简单的人工神经网络（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＡＮＮｓ））同协整与误差校正模型（ｃｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎａｎｄｅｒｒｏｒ－ｃｏｒ－ｒｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ）结合起来，给出一个非线性模型。这些模型是季度模型，采样区间为１９８０年的第一季度到１９９４年的第四季度。首先，我们利用给出的模型在区间１９８０年到１９９３年广义货币Ｍ２进行估计和分析，然后使用估计出的模型对１９９４年进行预测。无论是对Ｍ２的拟合值还是预测值都是令人满意的。结果表明在我国存在一个稳定的货币需求函数，我们可以用它对货币总量进行预测以及给出一些实施货币政策性的建议。

Nonlinear Modelling and Forecasting the Money Demand in China

This paper mainly deals with broad money M 2 aggragate.We combine a simple artificial neural networks with co integration model, and give a non linear money demand function.We use quarterly date from 1980 to 1993 for modelling and forecast for 1994.