对采购经理人指数的一个分析——基于时间序列和神经网络模型
2013-05-15分类号：F224;F274
【部门】山东大学经济学院 山东科技大学经济管理学院
【摘要】采购经理人指数(PMI)是经济活动扩张与收缩的晴雨表,PMI指数已经广泛应用于政策制定、企业决策和经济分析过程,但关于采购经理人指数自身变化规律的研究仍比较少见。本文以国家统计局、物流联合会(CFLP)和汇丰银行(HSBC)采购经理人指数的历史数据为研究对象,分析其波动规律、数据差异及经济意义。由于宏观经济政策发挥作用具有较长时滞,增强对经济波动的预见具有较大的应用前景。本文采用多种模型对各PMI数据序列进行拟合与预测,包括简单ARIMA模型、疏系数模型、乘积季节模型和神经网络模型,通过协整检验验证了CFLP和HSBC制造业采购经理人指数之间的协整关系。预测结果显示,除疏系数模型误差超过3%外...
【关键词】PMI 疏系数模型 ARIMA 乘积季节模型 协整检验 神经网络
【基金】教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于动态投入产出模型的碳消费与经济增长研究”(10YJCZH111); 全国统计科研计划项目“服务业发展评价指标体系与测算方法研究”(2012LY036); 山东省软科学研究计划项目“山东省二氧化碳贸易内涵排放问题研究”(2012RKB01418)
【所属期刊栏目】经济管理
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