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基于混频大数据的宏观经济总量实时预测研究

2020-02-18分类号:F124

【作者】张伟  田金方  曹灿  
【部门】山东财经大学统计学院  
【摘要】号脉中国经济高质量发展的主旋律亟需宏观经济的实时预测。本文基于2012年1月1日至2019年6月30日的混频大数据,利用动态因子模型构造高频舆情指数,拓展现有低频(至多到月度)预测模型,提出中国宏观经济总量实时预测的监测系统。研究发现:①高频舆情指数能够显著地反映宏观经济的基本面,对GDP增长率具有稳定和有效的解释力;②实时预测模型相比于基准预测模型既能提升预测精度,又能保证预测的稳健性,同时在样本外预测中,当基准预测期和滞后阶数取3的整数倍时预测效果最好;③实时预测模型的多步滚动向前动态预测具有现时性,在同等预测精度下,预测时间至少比AR、OLS等基准模型分别提前18天和30天。
【关键词】混频大数据  动态因子模型  高频舆情指数  实时预测
【基金】全国统计科学重点研究项目“基于混频流数据的宏观经济实时监测体系研究”(2018LZ10);; 国家社科基金重点项目“劳动力转移视角的农村家庭金融资产配置研究”(18AJY021);; 济南市哲学社会科学规划项目“济南市智慧城市建设问题与设计研究”(JNSK18B18)的资助
【所属期刊栏目】宏观经济研究
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