【收稿日期】2006-02-28
【基金项目】教育部博士点基金资助项目(20040056041) ;中国博士后科学基金资助项目(20060400706)
【作者简介】冯剑丰(1979-),男,河南焦作人,天津大学博士后,研究方向:预测理论;王洪礼(1945-),女,河北人,天津大学教授、博士生导
师,研究方向:评价与预测;孙昭(1953-),女,江苏高邮人,中国劳动关系学院高级工程师,研究方向:管理信息系统。
我国海洋经济发展的随机梯度预测研究
冯剑丰 1,王洪礼 1,孙 昭 2
(1.天津大学,天津 300072;2.中国劳动关系学院,北京 100037)
【摘 要】 21世纪是海洋世纪,也是海洋经济快速发展的时代。文章分析了我国目前海洋经济的发展现状,以 1996
年~2006年我国海洋产业产值为基础,运用随机梯度理论,对我国 2007年 ~2010年间海洋产业的发展进行预测。预测结
果可为我国海洋经济发展战略的制定提供相关的理论支持。
【关 键 词】 海洋经济;随机梯度;预测
【中图分类号】【文献标识码】A 【文章编号】1004-2768(2007)20-0084-02
一、我国海洋经济发展概述
海洋经济是开发、利用和保护海洋的各类产业活动,以及
与之相关联活动的总和。海洋产业是开发、利用和保护海洋所
进行的生产和服务活动,包括海洋渔业、海洋油气业、海洋矿
业、海洋盐业、海洋化工业、海洋生物医药业、海洋电力业、海水
利用业、海洋船舶工业、海洋工程建筑业、海洋交通运输业、滨
海旅游业等主要海洋产业,以及海洋科研教育管理服务业。
我国是海洋大国,海洋资源可开发利用的潜力很大。加快
发展海洋产业,促进海洋经济发展,对形成国民经济新的增长
点,实现全面建设小康社会目标具有重要意义。为此,我国于
2004年制定了《全国海洋经济发展规划纲要》。《纲要》阐述了目
前我国海洋经济的发展现状及存在的主要问题,提出了发展海
洋经济的原则和目标以及主要措施。《纲要》实施两年来,我国
海洋产业进入了一个快速发展的时期。
二、随机梯度预测理论
集成学习技术是机器学习领域近 10年研究的热点之一,
它试图连续地调用简单的学习算法,通过改变学习样本获得不
同的基础学习器,最后将基础学习器组台起来,成为一个可以
达到需求精度的方法。一般来说,组合学习器的复杂程度要比
签础学习器高的多。相比较学习器复杂程度的增加,如果性能
的改进更为显著,那么最终的学习 器不仅能减小拟和误差,而
且将提高泛化能力。
回归树的梯度 Boosting算法将梯度下降技术应用于回归树
中。将每轮迭代的基础学习器(回归树)在 x上的值看作损失函
数空间在 x上的负梯度,将基础学习器前的系数看作步长,来
逼近误差函数空间的最小值。Freidman将这种技术用于一些损
失函数,如平方损失,绝对损失,Huber损失,logistic损失,并给
出了一些实验数据以证明其有效性。如果将 Bagging的思想融
入到回归树的梯度 Boosting算法中去,在每次伪残差(损失函
数关于 F(x)的负梯度)的训练过程中不是把所有的伪残差都用
来训练,而是随机地选择一部分用来训练就是回归树的随机梯
度 Boosting算法,最后得到的模型就是一些回归树的线性组合
F(x)=∑Mm=1αmTm(x) (1)
其中 Tm(x)是棵回归树,αm是线性组合的系数。这种方法
具有回归树的统计性质,而且通常比单棵回归树预测的精度更
高。
F0(x)=argminγ∑Mm=1L(yi,γ)
for(m=1;m<=M;m++)
{y!π(i)=-"L(yπ(i),F(xπ(i)))"F(xπ(i))# $F(x)=Fm-1(x),i=1,⋯,N%
{Rjm}Jj=1=J个叶结点的回归树({y!π(i),xπ(i)}
N&
1)
γjm= argminγ∑xi∈RjmL(yπ(i),F(xπ(i)))
Fm(x)=Fm-1(x)+γjmI(x∈Rjm)}
图 1 随机梯度Boosting算法
借助于 Bagging的思想,将随机选择样本作为梯度 Boosting
算法(见图 1)的一部分。确切的说,在每一次循环过程中,从
全部样本中随机的抽取一部分建立回归树(第 5行)以及相
应的组合系数(第 6行)。令{yi,xi}N1表示全部样本,{π(i)}N1表
示自然数的{1,⋯,N}一个随机排序,则一个随机子样本就是
{yπ(i),xπ(i)}
N&
1,且N
&<N。比例 k=N&/N越小,紧挨着的两次循环选择
的子样本不同的概率越大,整个算法的随机性越大。由于选择
部分样本,计算的代价以比例 k减少,但是在每次循环中使用
较少样本,回归树的偏值会增大。随机模拟表明,k最好的选择
在 左右。
回归树的随机梯度 Boosting几乎拥有回归树的所有优良性
质,单颗树的最大缺点是不连续,而 boosting是许多树的线性组
合,所以很大程度上提高了预测的精度。Boosting同样极大地减
少了单颗树的不稳定性,从统计学角度来看,平均减少方差。最
后 Boosting大大减轻了单颗树分割的难度,每一棵小树可以包
括不同的变量,这样各种交互作用都可以体现,使得最后的模
型更加稳健。
《生产力研究》
决 策 参 考
, 生产力研究
!"
(上接第 2页)综合利益的损失是问题的共同关键。
图4
由此可知,评价不同国家(地区)社会经济发展的标准是什
么仍是一个需要重新认识的问题。传统的经济理论和实践普遍
取各国经济增长率进行单项比较,以评判各国当时经济建设的
优劣,现在看来这是不十分科学的。因为各国经济、社会条件不
尽相同,经济建设的起点不同,均衡发展的经济增长率不可能
完全统一,在不同经济、社会发展的战略指导下,自然会形成高
低不齐的经济增长率,而经济增长率高不见得社会综合利益就
高,经济增长率低也不见得综合利益为零,因而不具备可靠的
可比性。这是对现实生活中,对同一经济发展状况,国家、专家
和国民大众评价不一的原因之一。因此,我们认为,评价特定国
家(地区)经济发展的状况,应当看重一个国家在经济增长的同
时,其社会综合利益是否同步提高,如果两者没有正相关结果,
则不管该国经济增长率多高,也只能视为畸形片面的不良发
展,不应为之而喜,更不能作为他人效仿的经济建设经验。不同
国家之间,真正具有可比性的清醒比较是:比较经济增长率和
社会综合利益正相关结果的提高程度,程度提高,则经济建设
良好,否则不好。如果是这样去比,人们可能会重新发现本国社
会经济发展的新鲜一面。而建立这样一种看待经济发展的态度
正是我们党所重新认识和倡导的科学发展观。
【参考文献】
[1]欧阳明.简明宏观经济学[M].上海:上海人民出版社,1994.
[2]伊伯成,华桂宏.供应学派[M].武汉:武汉人民出版社,1996.
(责任编辑:X 校对:Q)
三、我国海洋经济发展的随机梯度预测
“九五”与“十五”期间,我国经济保持了快速稳定的发展,
GDP总量从 1996年的 亿元增长到 2006年的 209407
亿元。与此同时,海洋产业总值持续高速增长,1996年海洋产业
总值为 2855亿元,2006年已达到 18408亿元。海洋经济总量
占国内经济总量的比例从 1996年的 4%提高到 2006年的 9%
(见表 1、图 1)。
表1 海洋经济发展数据(1996-2006)
图 1 海洋产业总产值(1996-2006)
以 1996年 ~2006年我国海洋产业总产值为基础,采用随
机梯度方法,对我国 2007年到 2010年的海洋产业总产值进行
预测,预测结果见表 2、图 2。
表2 海洋产业总产值(2007-2010)
图2 海洋产业总产值(2007-2010)
如果 GDP总量保持年均 8%的增长率,到 2010年我国
GDP总量将达到 285000亿元,海洋产业总产值将达到 29000
亿元左右,占 GDP百分比将超过 10%。
四、总结
在过去的 10年中,我国海洋经济保持了高速增长的势头,
海洋经济总量占国内经济总量的比例从 1996年的 4%提高到
2006年的9%。本文采用随机梯度方法对我国“十一五”期间的
海洋产业总产值进行了预测。从图 2的预测结果可以清晰地看
出,“十一五”期间我国海洋产业总产值将保持持续稳定的增
长,预计 2010年海洋产业总产值可达 29000亿元,海洋经济总
量占国内经济总量的比例将超过 10%。海洋经济日益成为我国
国民经济发展的中坚力量。
【参考文献】
[1]:agradientboostingmachine
[J].,29:1189-1232.
[2]中国海洋经济统计公报,国家海洋局(1996-2006).
[3][M].Springer,,,
1995.
[4]-of-bagestimationforestimatingtheoptimal
numberofboostingiterations[J].2003.
(责任编辑:X 校对:G)
海洋产业总产值
年份
(
亿
元
)
!"
