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[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]
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] 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] 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] 统计与决策
[作者]
梁龙跃 陈玉霞
针对季度GDP数据，文章基于深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络模型，结合小波分析技术（WA）分解所选取的宏观经济变量，构建了LSTM&WA预测模型，同时，引入多个基准模型进行对比分析。研究表明：对于季度GDP数据，深度学习模型结合小波分析预测结果更优；针对结构复杂的非线性多变量数据，LSTM&WA预测模型具有较好的泛化能力，其预测精度均优于其他基准模型。
[期刊] 统计研究
[作者]
耿鹏 齐红倩
传统实证研究中使用的当期特定数据存在滞后信息和噪音信息缺陷,导致模型估计结果存在偏误。应用宏观经济实时数据可以有效的剔除造成模型偏误的滞后信息和噪音信息,得到更为准确的估计结果。MIDAS模型可将低频的关键经济数据与高频数据同时估计,较好的解决了应用一般模型存在的高频数据信息损失问题。本文应用M-MIDAS-DL模型与季度GDP实时数据建立我国季度GDP预测模型,实证表明,应用实时数据与组合预测方法,能及时准确预测出2008年以来中国经济增长率的下滑与反弹走势,能起到较好的提前预警作用,是当前较为有效的经济预测手段之一。
关键词：
实时数据 MIDAS模型 经济预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
占健智 连高社 葛建军
第三产业GDP作为宏观经济中非常重要的一个指标,本模型来揭示我国以季度为最短间距的第三产业GDP的增长变化规律。
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
周明武 朱运法
1993年是我国加速推进改革开放,建立社会主义市场经济体制,实现国民经济高速稳定增长的关键年份。因此,目前我国国民经济的发展态势已成为一个广为关注的问题。而且,随着我国经济改革的进一步深化以及市场化程度的进一步提高,人们还越来越希望了解我国国民经济的短期动态变化。为此,我们运用《中国宏观经济季度模
[期刊] 统计与决策
[作者]
申兆光
我国季度GDP时间序列具有趋势、季节性和周期性特征,文章运用趋势-季节回归和ARMA的混合模型,捕捉其动态变化,对近期季度GDP做出较为准确的预测。
关键词：
季度GDP 混合模型 预测
[期刊] 预测
[作者]
葛新权 张守一
变系数季度预测模型葛新权张守一（北京机械工业学院工商分院）（中国社科院数量技术经济所）１引言在模型技术研究中，提高拟合优度和预测精度一直是最使人感兴趣的、也是最困难的问题。我们认为，变系数模型技术能够提高拟合优应和预测精度。目前，变系数模型已有以下几...
[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] 统计研究
[作者]
王群勇
本文利用结构时间序列方法讨论了中国季度GDP的季节调整问题,从季节单位根、季节自相关、周期自相关等多个方面对不同季节模式的调整结果进行了比较。结论认为,随机虚拟变量形式和三角函数形式得到的调整结果非常相似;结构时间序列方法更好地捕捉到了时变季节特征,明显优于X-11和SEATS方法;非高斯稳健季节调整的结果表明,高斯结构时间序列方法具有较好的稳定性。
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