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《西南交通大学》 2008年
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基于粗集神经网络的化工行业倾销损害预警模型研究

李灵  
【摘要】: 反倾销问题是当今国际贸易中的热点问题。对于涉及中国的反倾销争端人们对国内企业面临的国外反倾销指控比较重视,却对我国对外实施反倾销问题关注较少。我国加入世贸组织后,国内市场面临国外产品倾销冲击的危险性剧增,我国缺乏竞争力的行业和一些新兴产业的发展将受到阻碍,甚至崩溃。如何有效开展对外反倾销是当前中国国际贸易中首先需要解决的问题。 本文以我国对外贸易中化工行业的反倾销问题为背景,通过对我国化工行业贸易的特点、发展趋势以及国外对华反倾销和我国对外反倾销的实际现状的比较分析,揭示出对国外对华化工行业倾销损害程度进行预测的必要性。该论文旨在建立化工行业的粗集神经网络组合模型,对国外产品在国内相关产业是否造成损害以及损害的程度进行预测,以便及时采取相应的应对措施,积极保护国内产业的健康发展。 首先从中国国际贸易救济信息网和四川省商务厅搜集整理到我国对外化工行业反倾销1997~2006年期间的案例44个,根据WTO《反倾销协议》条款和预测指标选取原则,从化工产品进口指标和国内同类产业经营指标角度初选出17个属性组成预测指标体系。然后用Rosstta工程软件、Matlab7.0等工具建立粗集神经网络模型,用粗糙集理论对指标体系进行约简,最后选出10个属性指标进入BP神经网络模型输入端。随机选取30个样本作为模型的训练样本对模型进行训练,其余14个样本作为检测样本对模型可行性进行检验,结果表明组合模型的预测效果良好。最后通过组合模型和传统神经网络模型预测性能的比较,显示出组合模型具有结构简单、网络训练误差较小、预测精度较高,预测准确性由原来的71.43%提高到了78.57%,从而论证了组合模型作为化工行业损害预测工具的可行性。 本文研究可以对政府部门和相关企业的反倾销实践提供一定的技术支持。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:F752;F426.7;F224

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