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[期刊] 统计研究
[作者]
黄恒君 高海燕 韩君
大数据和机器学习正在改变经济统计学的研究范式与方法。宏观经济数据作为统计产品，用于描述一定范围内的经济状态或联系。与微观多源异构数据一样，宏观经济数据也具有融合二次开发的潜质，且具备更好的数据质量保障。本文在梳理机器学习数据融合方法的基础上，指出一类宏观经济数据融合任务，提出一种宏观经济数据融合方法，旨在提高预测能力。首先，通过论证经济状态数据、经济关联数据的可融合形式特征，给出提取不同类型数据共同特征的模型化表示方法；进而提出一种数据融合模型，给出模型求解的交替迭代求解算法，该模型可以统一处理数据融合基础上的无监督学习、监督学习和半监督学习任务。并且，本文基于2017年中国统计年鉴、2017年中国投入产出表和2017—2018年中国经济景气月报数据开展数据融合应用，结果表明，与非融合方法相比，数据融合方法提高了预测精度。
关键词：
数据融合 经济状态 经济关联 机器学习
[期刊] 统计与决策
[作者]
莫易娴
本文在深入分析CreditportfolioView模型的原理基础上,在我国历史违约概率有关数据缺乏的情况下,利用模糊数学的非线性隶属函数确定各宏观经济变量的隶属函数,以及判断矩阵分析法来确定各宏观经济变量因素的重要程度,得到宏观经济总指数。粗略得出我国近20年来违约概率的周期性变化特点并进行分析。
[期刊] 统计研究
[作者]
杭斌,赵俊康
ＶＡＲ系统——一种宏观经济预警的新方法杭斌赵俊康ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｎａｔｕｒｅｏｆＶＡＲｓｙｓｔｅｍｔｈｅＬａｗｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ｉｎｐａｒｔｉｃｕｌａｒ，ｉｔｓｍａｉｎｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ－－ｔｈｅｄｉｒｅｃｔｒｅａｓｏｎａｎｄｓｔａｔ...
[期刊] 南开经济研究
[作者]
柳欣
本文提出一种完全不同于主流经济学的宏观经济理论，其要点是把表明市场经济关系的企业的成本收益计算和利润率作为收入一支出模型的基础。由于总成本中的固定成本是由上一期的资本存量价值和投资所决定的．从而是一种资本存量与收入流量的同时均衡。这种存量与流量的同时均衡来自于内生的货币供给机制，而利息率则同时调节投资、资本存量价值和货币供求。由此可以把实际领域与货币领域或企业和银行的资产负债表紧密联系起来构成一个资产负债表，其中起决定作用的是货币金融体系的内生的货币供给。以此理论，简析中国宏观经济运行。
关键词：
货币经济 内生的货币供给 存量与流量均衡
[期刊] 统计研究
[作者]
孙艳华 白仲林 李敏
为了甄别宏观经济政策冲击对非平稳变量的动态因果效应及其持久性和暂时性成分的分解，并以此分析我国货币政策的动态因果效应，本文在潜在结果框架下，基于结构向量误差修正（SVEC）模型提出利用外部工具变量方法进行动态因果效应的估计和推断。首先，在SVEC-IV条件下，根据SVEC模型的结构向量移动平均过程（SVMA）表示识别政策冲击的动态因果效应。其次，通过SVEC模型的结构化Beveridge-Nelson表示将政策冲击的动态因果效应分解为持久性成分和暂时性成分，获得政策冲击的长期因果趋势效应和短期动态因果效应。最后，对我国货币政策的动态因果效应进行实证研究，研究发现，当前我国货币政策传导存在一个季度阻滞且商业银行同业拆借市场具有弱有效性。本文所构建的理论方法将成为宏观经济政策动态因果效应分析的有力工具。
[期刊] 国际金融研究
[作者]
关于转型经济的宏观经济运行分析和经济转型的经济稳定对策研究，属于宏观经济学的前沿领域和薄弱环节，具有相当理论难度并且孕育着重大理论突破，为国内外经济学界所瞩目。但是，转型经济的宏观经济理论建设还是比较薄弱的，至今尚未形成一个一致的并且能够在其支持下开...
[期刊] 北京工商大学学报(社会科学版)
[作者]
常清 高扬
本文通过对中国宏观经济状况的分析认为:中国大宗商品进出口价格的巨大背离、中国国内价格的背离将导致企业整体利润下降或亏损增加,由于我国融资体系以间接融资为主且数家国有银行占主导,因此企业经营风险将集中转移至银行体系,直接表现为银行呆坏账提高,风险积聚到一定程度将可能以金融危机形式表现出来,我们赋予其新的概念——输入型金融危机。
[期刊] 现代财经(天津财经大学学报)
[作者]
白仲林 张强 刘泽行
本文以中国城乡二元经济结构为背景,考虑农村劳动力向城镇转移的城镇化,利用代际交叠模型推导出了城镇化进程中城乡二元经济动态有效率应满足的条件,扩展了AMSZ准则。采用1992-2012年的数据对中国经济动态效率进行了再检验,实证分析发现,自90年代初期以来,中国经济长期处于动态无效的状况。
[期刊] 金融研究
[作者]
陕西财经学院金融发展研究所宏观对策研究组
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
高华川 白仲林
研究目标:基于个体间关系时变的面板数据,提出一种估计政策因果效应的反事实机器学习算法——时变LASSO方法。研究方法:基于真实数据生成过程未知的经典文献中的实际数据和时变的模拟数据,分别将时变LASSO方法与两种常系数方法 (HCW方法和常系数LASSO方法)进行对比研究;以英国"脱欧公投"对英镑汇率的因果效应分析为例,研究了政策信息提前披露时政策因果效应的动态行为。研究发现:相对于两种常系数方法,时变LASSO方法能更准确地估计反事实结果,更适用于样本时期数较长、政策干预时间点相对较晚的政策评估;实证研究表明,常系数方法对脱欧公投的影响存在一定的高估。研究创新:提出了一种基于机器学习的时变LASSO面板数据政策评估方法,以及基于此的两种反事实估计方法。研究价值:对于政策信息提前披露的政策,提供了评价政策因果效应动态行为的工具,完善了面板数据政策评估理论方法。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
韩阳
数字经济时代，数据要素积累和计算机算力迎来跃升，党的二十大报告也适时强调了人工智能等先进科技发展和交叉学科建设的重要性。基于此，本文从扩展后的终端产品(GFP)视角出发，将时空融合转化器算法(TFT)引入经济预测领域，对我国宏观经济系统内的产出指标进行了较为精准的批量式预测，并通过算法内部的变量选择网络和多头注意力机制从空间和时间两个维度综合评估了2019～2021年间的中国宏观经济运行。研究结论表明，在增长动能方面，我国产业演进具有以下三个特征，即工业的清洁生产转型、建筑产业链的外需驱动以及高技术产业的加速发展；在生产结构稳定性方面，我国工业生产体系在经济环境发生重大改变时较服务业等其他产业更具韧性；在政策效能方面，宏观层面上我国货币政策较财政政策整体效能更强、但传导速度稍慢，产业层面上我国工业、农业和建筑业的发展均在更大程度上受货币政策驱动，而对服务业来说，财政政策效能更为显著。本文拓宽了TFT算法的应用范围，印证了前沿深度学习技术在经济学领域存在着较大应用潜力，有助于促进人工智能和经济研究的交叉融合。
[期刊] 经济问题
[作者]
周文凯 杨威
基于均方误差准则给出了构建区间数据模型的变量选择方法,并利用股票市场、基金市场、期货市场以及货币市场的区间型金融时间序列数据对宏观经济进行区间预测分析,给出了有别于传统点值数据模型的宏观经济区间预测方法。实证结果表明,区间型金融数据中的深证成分指数、上证基金指数、期货市场交易金额、狭义货币供给量对宏观经济区间预测模型拟合误差较小。通过变量选择得到了基于区间金融时间序列数据的宏观经济区间预测模型,并利用单一模型结构和组合模型结构给出我国2020-2023年的宏观经济变化区间,预测表明我国宏观经济将延续总体平稳、稳中趋缓的发展态势。
关键词：
区间数据 均方误差 经济预测
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
吴晓群 温雅丽
一种基于模糊神经网络的信息融合方法 ,在以此构造的基于多源信息融合的分类系统中 ,采用了多层模糊IF/THEN规则进行分类。为了处理模糊语言值 ,提出了一种能够控制模糊输入矢量的神经网络体系结构 ,该方法能够对非线性实间隔矢量和模糊矢量进行分类。实验表明 ,此融合方法是切实可行的。
关键词：
神经网络技术 信息融合
[期刊] 统计与决策
[作者]
李孟刚 周长生 连莲 李文锐
为了更好地捕捉变量间线性与非线性复合特征,以及预警达到稳定收敛,文章构建了组合模型。该模型的预测值既考虑了自变量的滞后项和随机干扰项的线性时序成分,也考虑了非线性时序成分。同时该模型吸收了人工智能研究成果,具备较强的数据处理能力和学习能力,能够挖掘变量间复杂的非线性关系,避免了单一线性模型对滞后性和随机干扰项硬性的线性约束,然后结合存储系统和二元神经网络,采用加权法迅速找到局部收敛点,确定预警等级。实证研究表明,组合模型具有训练速度快和预测精度高的特点,有较强的适用性。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
林慧娟
基于ＤＳＧＥ－ＶＡＲ方法对中国主要宏观经济变量进行预测，并将其与古典ＶＡＲ和贝叶斯ＶＡＲ预测以及主观性预测加以对比。由ＲＭＳＥ指标可以发现ＤＳＧＥ－ＶＡＲ在样本外预测方面有较强的竞争力。在短期预测方面，ＤＳＧＥ－ＶＡＲ不输于主观判断性的专家预测，总体优于ＤＳＧＥ模型；在中长期预测方面，ＤＳＧＥ－ＶＡＲ模型与ＤＳＧＥ和ＶＡＲ模型不相上下。
关键词：
DSGE-VAR 宏观预测 贝叶斯方法
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