【摘要】：貧困是一個(gè)十分復(fù)雜并且在長(zhǎng)期內(nèi)受到廣泛關(guān)注的問(wèn)題,截止到2017年中國(guó)依舊存在嚴(yán)重的貧困問(wèn)題。十九大報(bào)告指出在民生領(lǐng)域還有不少短板,脫貧攻堅(jiān)任務(wù)艱巨。目標(biāo)是從現(xiàn)在到2020年,全國(guó)在現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)村貧困人口全部脫貧,建立合理的識(shí)別貧困戶的模型體系是現(xiàn)階段研究的關(guān)鍵所在。本文是在多維貧困視角下,對(duì)中國(guó)農(nóng)村貧困家庭進(jìn)行識(shí)別的研究,借鑒模糊數(shù)學(xué)中模糊集的概念,嘗試性的把“貧困”看成一個(gè)模糊的概念,采用模糊集方法中的完全模糊與相對(duì)方法(TFR)方法構(gòu)建多維貧困模糊指數(shù)對(duì)中國(guó)農(nóng)村家庭的多維貧困狀況進(jìn)行測(cè)度并分類。然后,使用隨機(jī)森林對(duì)已有的貧困識(shí)別模型進(jìn)行驗(yàn)證并預(yù)測(cè)。最后對(duì)多維模糊-隨機(jī)森林模型的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行驗(yàn)證,與其它模型進(jìn)行比較。運(yùn)用多維模糊-隨機(jī)森林組合模型來(lái)對(duì)貧困對(duì)象進(jìn)行有效的識(shí)別,不僅可以精確地識(shí)別出農(nóng)村貧困家庭,而且可以分析中國(guó)農(nóng)村貧困家庭各維度的貧困發(fā)生率、致貧因素以及根據(jù)多個(gè)維度的判別準(zhǔn)則對(duì)貧困家庭進(jìn)行有效識(shí)別,并提出相應(yīng)的精準(zhǔn)扶貧的政策建議。研究結(jié)果表明:單維度的貧困發(fā)生率(多維致貧因素)主要集中在生活負(fù)擔(dān)、居住環(huán)境、經(jīng)濟(jì)地位和人均年收入,多維模糊-隨機(jī)森林模型在識(shí)別貧困方面具有很高的精度,本文的研究結(jié)果對(duì)精準(zhǔn)扶貧有著重大意義,從理論上講,本文構(gòu)建了一套較為完善的農(nóng)村多維貧困識(shí)別體系,為識(shí)別貧困戶奠定了基礎(chǔ);從實(shí)踐上講,本文提出了一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別貧困家庭的組合模型,可以為精準(zhǔn)扶貧工作提供重要參考。
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F323.8
【圖文】：

圖 4.1 特征指標(biāo)的重要性（2）選取對(duì)模型有重要影響的指標(biāo)進(jìn)行建模根據(jù)上述理由闡述并不是所有變量都會(huì)進(jìn)入最終的隨機(jī)森林模型，篩選之后，進(jìn)隨機(jī)森林模型的有人均年收入、醫(yī)療保險(xiǎn)、居住環(huán)境、受教育程度、生活負(fù)擔(dān)、養(yǎng)老險(xiǎn)、掌握技能和電器資產(chǎn)等 8 個(gè)變量。根據(jù)已有文獻(xiàn)劉波[23]（2017）主觀貧困并不等于客觀貧困，有些時(shí)候往往還有更豐富的內(nèi)涵，比客觀貧困更能夠代表貧困家庭的情所以選擇主客觀法相結(jié)合主要是因?yàn)椋瑔为?dú)的客觀貧困只能看到貧困家庭的物質(zhì)方面需求和匱乏，而精神方面的貧困缺失，會(huì)損失很多有用的信息，繼而不能過(guò)全面很好對(duì)貧困戶進(jìn)行識(shí)別。所以對(duì)主觀指標(biāo)包括居住環(huán)境、生活負(fù)擔(dān)和掌握技能的入選，是方便了筆者在做實(shí)證分析的經(jīng)驗(yàn)。4.3.2 農(nóng)村多維貧困的隨機(jī)森林識(shí)別模型本小節(jié)主要是對(duì)建立農(nóng)村多維貧困的隨機(jī)森林識(shí)別模型，之前收集到的數(shù)據(jù)集5563 條觀測(cè)，訓(xùn)練集為 4564 條，測(cè)試集為 999 條，預(yù)測(cè)集數(shù)據(jù)是在建立模型之前預(yù)

圖 4.2 Mtry=2 誤差圖由圖 4.2Mtry=2 時(shí)的誤差圖可知，當(dāng) ntree 的值大概大于 400 之后，模型誤差趨穩(wěn)定，沒(méi)有特別大的波動(dòng)，基本穩(wěn)定在一個(gè)定值附近，所以我們可以將模型中的 n的值大致確定為 400 左右，最佳隨機(jī)森林模型就選擇當(dāng) Mtry=2。由圖 4.3 當(dāng) Mtry=2 時(shí)的誤差圖時(shí)可知，當(dāng) ntree 的值大概在大于 400 之后，模型差趨于穩(wěn)定，沒(méi)有特別大的波動(dòng)，基本穩(wěn)定在一個(gè)定值附近，當(dāng) Mtry=3 時(shí)的誤差圖可知，當(dāng) ntree 的值大概在大于 400 之后，模型誤差趨于穩(wěn)定，沒(méi)有特別大的波動(dòng)，本穩(wěn)定在一個(gè)定值附近，所以我們可以將模型中的 ntree 的值大致確定為 400 左右，此來(lái)達(dá)到最佳隨機(jī)森林模型。通過(guò)以上分析之后，加上之前所述使用全變量做隨機(jī)森林模型，通過(guò)上文可知，n的值為 400 的模型具有很好的穩(wěn)定性，但是決策數(shù)個(gè)數(shù)是多少，還沒(méi)有最終的確定以本文決定最優(yōu)模型為決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)處變量個(gè)數(shù)為 2 和 3，模型中 ntree 的值為 400 的型，通過(guò)建立模型，然后再比較哪一個(gè)模型是比較好的。建立隨機(jī)森林模型過(guò)程及顯結(jié)果如表 4.4，部分重要變量建立隨機(jī)森林模型結(jié)果如表 4.4 和表 4.5。

圖 4.3 Mtry=3 誤差圖表 4.4 Mtry=2 全部變量的隨機(jī)森林模型的混淆矩陣混淆矩陣預(yù)測(cè)值系統(tǒng)誤差 模型內(nèi)誤差0 1真實(shí)值0 1660 328 0.165012.4%1 238 2338 0.0924表 4.5 Mtry=3 全部變量的隨機(jī)森林模型的混淆矩陣混淆矩陣預(yù)測(cè)值系統(tǒng)誤差 模型內(nèi)誤差0 1真實(shí)值0 1653 335 0.168512.62%1 241 2335 0.0936表 4.6 Mtry=2 重要變量的隨機(jī)森林模型的混淆矩陣

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：2780305