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基于人工智能方法的出口纺织品反倾销预警模型研究

作　者: 郭姗
导　师: 郭大宁
学　校: 东华大学
专　业: 企业管理
关键词: 反倾销纺织品(服装) 出口 SOM神经网络预警模型
分类号: F752.02
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

反倾销作为国际贸易中保护经济的常用手段,已经成为各国关注的焦点。在中国加入WTO后,反倾销成为中国与其他国家之间贸易争端的突出问题。目前,越来越多的国家对中国出口的纺织品发起反倾销调查。中国是世界上遭受反倾销调查和被实施反倾销措施数量最多的国家之一,就目前而言,其实很多国家的纺织品生产都很有实力,成本也很低,通常中国纺织品在国外被裁定为倾销,结果大多是被课征反倾销税,相关企业被迫退出该国市场,因此我们必须建立有效的反倾销预警机制来防范反倾销所带来的负面影响。本文从目前世界各国对华反倾销的现状、影响和特点出发,详细分析了中国频繁遭遇反倾销的内因和外因,并结合SOM神经网络用Matlab数学工具实现了对反倾销预警模型的建立。根据结合我国国情和国际经济形势分析出在过去的五到六年中影响我国纺织品出口的主要因素,归纳出表征这些因素的具体数据,将这些数据作为神经网络的特征参数,使用Matlab中的神经网络工具箱实现用SOM神经网络对特征数据的分类处理。对分类结果结合实际进行总结,从而将数据类别与反倾销的严重程度形成关联,建立反倾销评定预警规则,有效预知反倾销的发生。实验结果表明,采用SOM神经网络对反倾销进行预测是可行的,达到了预期精度范围。在此基础上开发的反倾销预警系统,使我国纺织品出口无需考虑繁琐的反倾销形成机制,只需输入当时相应的特征数据值,系统自动判别反倾销的严重程度,我们便可以此来对接下来的纺织品出口做出宏观调控,从而大大简化了反倾销分析过程,使得此类预测更趋“便捷化”。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章绪论  10-13
  1.1 选题背景及目的  10
  1.2 研究对象  10-11
  1.3 研究方法和研究内容上的创新  11-13
第二章出口纺织品遭遇反倾销的现状  13-21
  2.1 反倾销概述  13-14
  2.2 美国对华反倾销  14-17
  2.3 欧盟对华反倾销  17-18
  2.4 发展中国家对华反倾销  18-21
第三章我国纺织业遭遇反倾销所受影响及原因分析  21-28
  3.1 全球对华纺织品实施反倾销的特点  21
  3.2 反倾销对中国纺织业的影响  21-23
  3.3 对华纺织品实施反倾销的原因  23-28
    3.3.1 内部原因  23-25
    3.3.2 外部原因  25-28
第四章纺织品反倾销预警模型建立的方法研究  28-37
  4.1 传统的反倾销预警机制  28-30
  4.2 采用人工智能的预警系统研究现状  30-31
  4.3 现有的神经网络预警模型机制  31-32
  4.4 基于SOM神经网络的预警模型  32-37
    4.4.1 系统的开发环境  32-34
    4.4.2 模型系统构架  34-37
第五章特征参数的选取及依据  37-43
  5.1 特征参数选取的途径  37
  5.2 特征参数选取的依据  37-42
    5.2.1 进口国的国内经济形势  37-38
    5.2.2 我国纺织品出口的增长速度  38-39
    5.2.3 我国同商品进口国的贸易摩擦  39-41
    5.2.4 我国国内的经济形势  41-42
  5.3 特征参数的生成  42-43
第六章基于SOM神经网络生成的预警模型分析  43-63
  6.1 分类算法---SOM神经网络  43-47
    6.1.1 SOM神经网络  43-45
    6.1.2 SOM神经网络与其他网络的比较  45
    6.1.3 SOM神经网络学习机制及Matlab实现  45-47
  6.2 样本数据  47-48
  6.3 SOM神经网络的生成  48-59
    6.3.1 神经网络的初始化  48-49
    6.3.2 神经网络的训练  49-57
    6.3.3 神经网络的仿真  57-59
  6.4 神经网络对反倾销的预警  59-63
    6.4.1 预警实例分析  59-60
    6.4.2 数据统计辅助模块  60-63
第七章结论  63-64
参考文献  64-68
攻读学位期间发表的学术论文  68-69
致谢  69

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