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[期刊] 金融研究
[作者]
王霞 司诺 宋涛
及时、准确地获得GDP短期预测值对于宏观调控和企业决策至关重要。本文在收集我国实时碎尾数据集的基础上,采用混频动态因子模型,将我国季度GDP的预测频率由"季度"提高到"日度"。研究结果表明,相对于混频抽样模型以及MFVAR等现有模型,混频动态因子模型能够有效解决实时预测中需要面临的数据问题,包括混频指标、碎尾特征、数据的周期性缺失等。本文模型在每个数据发布日,均可更新GDP的预测结果,这不仅将最新的经济活动信息迅速地体现到GDP预测中,而且显著提高了GDP即时预测的准确性,且预测结果随着月度数据信息的增加趋近于GDP真实值。此外,本文还估算了拟GDP季度同比增长率和GDP月度同比增长率两个月度数据序列,为我国宏观经济监测与政策分析提供一定的数据支撑。
关键词：
GDP 即时预测 混频因子模型
[期刊] 调研世界
[作者]
何强
大数据为宏观经济走势预测创新研究带来重要突破口。本文基于混频数据动态因子模型,利用14个传统宏观经济统计月度指标和8个大数据月度指标,对2011年第1季度至2018年第2季度中国季度GDP增速进行了预测分析。研究发现,大数据月度指标能够显著提升季度GDP增速预测精度,但必须建立在相对较长的时间序列样本和合理的模型设计基础上;同等参数结构设置下,模型预测误差并非随着大数据指标信息增多而一致性减少。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王维国 于扬
根据混频数据计量经济模型的建模理论和分析技术，本文构建了中国季度ＧＤＰ ５种不同权重函数的混频数据回归预测模型（ＭＩＤＡＳ）和非限制ＭＩＤＡＳ模型。结合传统分布滞后模型推导出ＭＩＤＡＳ模型的最小二乘识别方法，并在此基础上对中国季度ＧＤＰ进行短期预报，分析了高频解释变量滞后阶数变化效应及其对低频变量ＧＤＰ的影响效应。根据６种模型拟合及预测结果，进一步构建混频回归联合预测模型，并考察了混频回归联合预测模型的预测精度及预测效果。研究结果表明：非限制混频数据回归预测模型的预测精度及拟合效果高于５种不同权重ＭＩＤＡＳ模型，以ＢＩＣ为权重构建的混频联合预测模型在对我国季度ＧＤＰ短期预报时表现最优。
关键词：
预报 混频回归联合预测模型 季度GDP
[期刊] 统计研究
[作者]
刘汉 刘营 王永晶
本文从统计意义上检验了因子混频数据模型对我国季度实际GDP增长率的实时预报误差是否会随着新数据信息的采用而逐渐降低，并呈现出单调递减的统计特征。实证结果表明：无论伪样本内外长度比和数据更新时间间隔如何，基于因子混频数据模型生成的预报单调性检验结果都从总体上证实，实时更新的月度数据信息可逐步改善季度实际GDP增长率的预报精度，且在样本的时变特征和阶段属性发生变化时，预报单调性检验方法仍具有稳健性。预报单调性检验是对现有预测和预报评估方法的有效补充和扩展，可为政府部门、相关机构和投资者实时评估宏观经济状况提供有价值的信息和参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗中德
基于全国2000年1季度至2014年4季度的GDP季度数据,文章采用乘法模型的时间序列分解法对其进行季度调整,得到不含有季节性特征的时间序列,然后进行趋势性分析以及趋势模型的建立、估计与检验,并结合季节指数预测出2015年1季度至2016年4季度的季度GDP。
关键词：
GDP 季节调整 趋势预测 回归分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗志丹 刘英
文章利用集合经验模态分解(EEMD)方法对中国季度GDP进行分解,得到5个本征模态函数(IMF)和1个残余序列。通过深入分析IMF背后的经济含义,发现IMF1-IMF2与第一产业波动完全吻合,且IMF3-IMF5与第二产业波动总体趋势较为一致。将分解后的序列进行重构,分别建立粒子群优化(PSO)算法优化的反向传播神经网络(BPNN)和单整自回归移动平均(ARIMA)模型,并将各序列预测结果整合为最终预测结果。仿真实验结果表明,EEMD-PSOBPNN-ARIMA混合模型优于EEMD-ARIMA、BPNN、ARIMA以及其他基准模型。最后将该模型对2019年季度GDP进行预测,预测结果表明2019年前3季度增长减缓,但在第4季度将有所回升。
[期刊] 财经研究
[作者]
张鸣芳
迄今为止,很少有关于中国季度GDP的研究。文章主要研究中国季度GDP时间序列的特性。通过软件DEMETRA2.0,使用X-12-ARIMA和TRAMO-SEATS两种方法分解序列,给出了对中国季度GDP季节调整完整的诊断结果和基本的分析结论。
[期刊] 经济问题探索
[作者]
唐成千 莫旋
宏观经济的运行关乎国家稳定和发展的大局，对于一个国家具有举足轻重的影响。投资、出口和消费作为拉动经济增长的＂三驾马车＂，其走势和波动对于宏观经济的运行影响重大。由于ＧＤＰ的增长率是按季度度量的，而投资、出口和消费的增长率都是按月度度量的，因此本文利用混合频率数据抽样模型（ＭＩＤＡＳ），并结合中国经济有巨大波动性的事实，对中国宏观经济进行分析和短期预测。研究结果表明，ＭＩＤＡＳ模型在对中国宏观经济的短期预测精确性方面具有一定的优势，投资增速的放缓和出口增速的下滑是引起当前中国宏观经济下行的重要原因。因此，我们需要反思传统的＂三驾马车＂思路，推进供给侧改革，以保持中国宏观经济＂又好又快＂的增长。
[期刊] 生态经济
[作者]
秦梦 孙毅 刘晓明
绿色发展理念的提出,使得绿色发展成为中国发展的一种趋势,能源消费总量作为绿色发展的一个重要指标,对其分析预测显得尤为重要。首先通过相关关系及走势图的分析,证明了运用GDP增长率预测能源消费总量增长率的可行性;而后根据MIDAS模型的建模理论,构建基于季度GDP增长率数据和年度能源消费总量增长率数据的混频模型,证明了混频模型在预测能源消费总量方面的准确性与时效性;最后基于混频模型预测出2020年中国能源消费总量为49.3亿吨标准煤,在"十三五"规划的目标范围内,但仍须加强控制力度,因此相关部门可利用季度GDP数据对年度能源消费总量进行预测,为能源政策和相关措施的制定与实施提供依据。
关键词：
能源消费总量 混频预测 MIDAS模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
周思齐 张舒媛 郇志坚
结构时间序列模型使用卡尔曼滤波算法具有较高的预测精度。文章引入多点多类结构断点,构建了一组具有趋势、季节、周期、不规则等成分的基准模型,以及三组扩展模型,应用BP断点检验探测断点位置;进一步在断点位置考察不同断点类型,通过干预效应的t检验进行验证。比较四组模型的信息指数和预测方差,结果均表明中国季度GDP趋势中2008年第四季度的次贷危机为水平型断点和2020年第一季度的新冠疫情为脉冲断点拟合最佳,这也验证中国经济已成功由高速增长转向高质量增长。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周思齐 张舒媛 郇志坚
结构时间序列模型使用卡尔曼滤波算法具有较高的预测精度。文章引入多点多类结构断点，构建了一组具有趋势、季节、周期、不规则等成分的基准模型，以及三组扩展模型，应用BP断点检验探测断点位置；进一步在断点位置考察不同断点类型，通过干预效应的t检验进行验证。比较四组模型的信息指数和预测方差，结果均表明中国季度GDP趋势中2008年第四季度的次贷危机为水平型断点和2020年第一季度的新冠疫情为脉冲断点拟合最佳，这也验证中国经济已成功由高速增长转向高质量增长。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵喜仓 周作杰
文章主要研究季节时间序列模型在我国季度GDP时间序列预测中的应用,并分析探讨模型的准确性和实用性。文章分析了我国1992~2008年的季度GDP时间序列,剔除时间趋势和季节性后使原序列平稳并建立季节时间序列模型。通过对不同模型进行参数估计和比较后发现:ARIMA(2,1,1)(1,1,1)4能很好地拟合我国季度GDP时间序列,用该模型进行预测得出了2009年四个季度和2010年前两个季度的GDP数值,分析发现季度GDP仍然呈增长趋势,但其速度放缓。预测结果的准确性较高,并具有一定现实意义。
关键词：
SARIMA模型 季度GDP 预测
[期刊] 西部论坛
[作者]
魏宇 杨惠 梅德祥
电影产业在我国经济发展中的作用日益显著,电影市场与我国宏观经济发展的内在联系有待深入研究。选取2012年1月到2018年3月我国周度电影票房收入增速作为高频解释变量,采用自回归分布滞后混频数据抽样模型(ADL-MIDAS)分析其与季度GDP增速及月度制造业PMI增速之间的关系,结果表明:电影票房收入增速与GDP增速和制造业PMI增速之间具有负向相关关系,我国电影市场存在"口红效应",可以根据电影票房收入增长情况对宏观经济走势做出预判。对多种模型的比较结果显示,加入电影票房收入可以显著提高GDP预测精度,电影票房收入可以作为GDP预测指标体系的有益补充。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
周平 潘文捷 王开秀
GDP数据核算、修订程序的有效性是影响GDP数据准确性的重要因素之一,故有必要对GDP数据核算和修订程序进行统计分析。基于2003-2015年季度GDP核算和修订的动态数据,本文构建中国季度GDP数据修订状态空间模型,并以此为基础对GDP初步核算数据的准确性进行检验。此外,本文还分析了核算误差的性质和来源、数据修订的目的和方法,并进而对数据核算和修订程序的有效性进行评估。结果显示:中国季度GDP实际累计同比增长率的核算和修订程序都是有效的,修改同比增长率的核算方法能消除核算误差的“溢出效应”;而实际GDP环比增长率的初步核算数据不是真实值的有效估计,只有修订核算程序才能消除核算误差。相较于已有研究,本文对GDP数据核算、修订动态过程进行了全面研究,在澄清关于中国GDP核算数据有效性质疑同时,也指出了改善数据核算、修订程序有效性的方向。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘汉 刘营 王永莲
文章通过构建月度景气指标与季度实际GDP增长率之间的混频动态向量自回归模型,并采用期望最大值算法和卡尔曼滤波来实现混频数据和缺失数据的估计和迭代预测。大量月度景气指标的MFVAR模型的伪实时数据的多步滚动迭代样本外预测结果表明:虽然不同类别的月度景气变量在不同预测期的预测结果存在一定的差异,但实时预报、短期预测,以及组合预测结果均表明混频动态向量自回归预测模型对我国季度实际GDP增长率的实时预报和短期预测具有精确性、有效性与适用性。
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