货币政策多目标交互行为协调控制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61273230
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Monetary policy targets are inconsistency, nonlinear and complexity ,which makes traditional methods difficult to reveal and interact the coordination of monetary policy objectives.This project integrates the nonlinear, system dynamics , complexity of the system scientific theories and uses computer simulation technology to research the behavior of the interaction and coordination , which expects to find out the co-operation with the conditions, the path and methods,realize the awareness, optimization and control of the multi-objective of monetary policy. Firstly, using the entropy of dissipative structure, chaos fuzzy logic control (T-S model), Switching control of the fractal measure, synergetic neural network to research multi-objective non-linear interactive and coordination behavior of monetary policy system ;applying system dynamic feedback and Vensim simulation technology to build the causal feedback, structure flow graph and equations of monetary policy targets, which enforce the control of interactive and coordination of monetary policy objectives through sensitivity studies of the relevant parameters; utilizing fuzzy cognitive maps and complex adaptive theory to build multi-Agent model and adopting the Swarm simulation platform to research the complexity of the interaction between the multi-objective of the monetary policy. At last, this project synthesizes nonlinear, system dynamics and complexity simulation results of interactive behavior of monetary policy targets which attempt to identify optimal control parameters and loop.
货币政策多目标的不一致性、非线性与复杂性使传统方法难以揭示和实现货币政策多目标的交互协调运作,因此本项目综合集成非线性、系统动力学和复杂性等系统科学理论及其计算机仿真技术研究货币政策多目标之间的交互协调行为,找出其协调运作的条件、路径与方法,实现对货币政策多目标的认知、优化和控制。首先运用耗散结构的熵值、混沌模糊逻辑控制(T-S模型)、分形测度的切换控制、协同神经网络等方法和仿真技术研究货币政策多目标非线性交互协调行为;运用系统动力学反馈和Vensim仿真技术构建货币政策多目标的因果反馈、结构流图与方程,通过对相关参量进行敏感度分析实现货币政策多目标的系统动力学交互协调控制;运用模糊认知图、复杂适应性理论构建多Agent模型,采用Swarm等仿真平台研究货币政策多目标间的复杂性交互协调机制;最后综合集成货币政策多目标交互行为的非线性、系统动力学、复杂性仿真成果,找出最优控制参量和回路。

结项摘要

围绕项目研究内容和预期目标开展研究工作,基本完成了预定研究计划,总结如下:.在研究进展方面:货币政策多目标的不一致性、非线性与复杂性使传统方法难以揭示和实现货币政策多目标的交互协调运作。为此,主要进行了以下四方面工作:1、运用耗散结构熵值、混沌模糊逻辑控制等方法揭示了货币政策多目标的非线性交互行为;2、运用系统动力学和Vensim仿真技术构建了货币政策多目标的因果反馈流图与方程,通过对相关参量进行敏感度分析,实现了货币政策多目标的系统动力学交互协调控制;3、运用模糊认知图、复杂适应性理论构建了多Agent模型,研究了货币政策多目标间的复杂性交互协调机制;4、构建了货币政策多目标协调控制的综合研讨厅,综合集成货币政策多目标交互行为的非线性、系统动力学、复杂性仿真成果,找出最优控制参量和回路。.研究的科学意义在于:采用系统科学理论及其计算机仿真技术,全面、深入地研究了货币政策多目标交互行为,探究了货币政策多目标之间的协调运作路径。不仅对丰富货币政策多目标系统的研究范式和方法具有重要的理论价值,而且对提高货币政策有效性,促进我国经济社会发展有重要的现实意义。.在国际交流方面,研究团队参加学术会议8次,其中特邀报告1次,分组报告5次。扩展了本项目团队的研究思路,扩大了研究成果的国际影响力,推动了金融学和系统科学理论的发展。.在研究成果方面:在国内外核心学术期刊、学术会议上共发表论文45篇(发表41篇,录用4篇),其中SCI检索3篇,SSCI检索1篇,EI检索2篇,CSSCI检索18篇,CSCD检索2篇;获省部级科研奖励2项;研究成果被中国证监会山东监管局、山东省委政策研究室等政府部门及企业应用,取得了良好的经济和社会效益,对于推动区域乃至全国金融领域发展起到了重要作用。.在人才培养方面:项目资助期间共培养博士后5名、博士生3名、硕士生19名。所培养学生获国家级奖励2项;所培养博士后获国家自然科学基金青年项目2项;项目负责人获教育部新世纪优秀人才资助。

项目成果

期刊论文数量(36)
专著数量(2)
科研奖励数量(5)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
基于制度变迁的美国股票市场有效性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    金融发展研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王超;刘超
  • 通讯作者:
    刘超
协同理论视角下的金融监管
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    财经科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘超;陈彦
  • 通讯作者:
    陈彦
影子银行系统对我国金融发展、金融稳定的影响——基于2002—2012年月度数据的分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    经济学家
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘超;马玉洁
  • 通讯作者:
    马玉洁
系统科学视角下的汇率波动研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    南方金融
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘超;张伟
  • 通讯作者:
    张伟
基于HMWE货币政策多目标复杂决策系统的构建
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    金融与经济
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘超;赵钦涵
  • 通讯作者:
    赵钦涵

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其他文献

美国农业国内支持与WTO规则一致性分析
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    刘超
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    袁建辉;刘超
  • 通讯作者:
    刘超
高脂饮食与高碳水化合物饮食, 谁是导致肥胖的元凶?
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    国际内分泌代谢杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    崔雯锦;陈国芳;刘超
  • 通讯作者:
    刘超

其他文献

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多源异构数据下金融有效支持"专精特新"企业发展的机制、路径与策略
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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