| 基于WASD神经网络的日本国债预测结果与分析 |
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| 引用本文： | 李立天,郑晓燕,薛忠贤,张雨浓,邱斌斌.基于WASD神经网络的日本国债预测结果与分析[J].甘肃科学学报,2022,34(1):1-6. |
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| 作者姓名： | 李立天 郑晓燕 薛忠贤 张雨浓 邱斌斌 |
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| 作者单位： | 中山大学计算机学院,广东 广州 510006;中山大学人工智能学院,广东 珠海 519082;中山大学计算机学院,广东 广州 510006 |
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| 摘 要： | 日本是发达国家中国债和GDP的比值最高的国家.在过去的20年中,日本国债规模增长迅速.根据日本财务省官方公布的数据显示,截至2020年6月底,日本国债总额已达到1159.0289万亿日元.为了预估日本中央政府未来的债务风险,对日本国债规模进行预测是有必要的.研究利用权值和结构确定(WASD)神经网络对日本2017年3月—2020年6月一共14个季度的国债规模成功进行了预测,预测结果与官方数据的相对误差在4％以内.此外,利用校验误差最小的神经网络更进一步地完成了2020年9月—2022年12月一共10个季度的短期预测.结果表明,短期内日本国债规模仍将缓慢上升.
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| 关 键 词： | 日本国债 权值和结构确定神经网络 短期预测 结果对比 |
Forecast Results and Analysis of Japanese Total Central Government Debt Based on WASD Neural Network |
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| Li Litian,Zheng Xiaoyan,Xue Zhongxian,Zhang Yunong,Qiu Binbin.Forecast Results and Analysis of Japanese Total Central Government Debt Based on WASD Neural Network[J].Journal of Gansu Sciences,2022,34(1):1-6. |
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| Authors: | Li Litian Zheng Xiaoyan Xue Zhongxian Zhang Yunong Qiu Binbin |
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