物理建模预测GDP准确度高

本报北京7月30日电(记者张)据英国《自然物理》杂志30日在网上发表的一项最新研究，一组欧洲科学家详细介绍了一种预测国内生产总值的新方法。它将经济增长视为一组物理系统，通过复杂系统的物理建模来分析产品出口数据，并预测系统的动态。新方法可以更准确地补充国际货币基金组织的预测。

国内生产总值是指一个国家(或地区)的所有永久单位在一定时期内生产的所有最终产品和服务的总价值，通常被认为是衡量该国(或地区)经济状况的一个指标。

然而，模拟一个国家复杂的经济系统是一个巨大的挑战。尽管越来越多的数据可供经济学家使用，但要从大量数据中获得可靠且可再现的结果绝非易事。因此，有人提出，复杂系统物理学可以有所帮助:这一领域的技术优势在于难以从单一因素分析的系统建模，如流行病传播、交通流量变化等。

意大利国家研究委员会(CNR)研究员安德鲁·埃利·塔切拉和他的同事开发的这种国内生产总值预测方法的基本思想是从已知的历史数据中找到未知复杂系统的近似模拟，并观察模拟的时间演化，从而预测复杂系统的行为。

然而，这种方法仅在使用低维模型(维数是输入变量的数量)时才可靠，而任意添加数据将降低预测的可靠性。因此，研究人员只使用了两个变量来进行有效的国内生产总值预测——人均国民生产总值和“适合度”。其中，“健康度”是研究人员在对出口数据进行大量计算后构建的衡量国家竞争力的单一指标。

该小组随后将他们的预测与国际货币基金组织基于过去数据的预测进行了比较。结果表明，它们的平均预测精度为25%。同时，两种预测模型的误差之间不存在相关性，这意味着两种方法对国内生产总值增长的预期是互补的，表明两种方法有可能共同提高未来的预测精度。