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[期刊] 管理世界
[作者]
费兆奇 刘康
本文通过混频技术构建了监测中国宏观经济短期波动的日度先行指数,旨在为优化中国宏观调控的时机选择提供连贯的参考依据。研究发现,中国经济在亚洲金融危机和次贷危机之后分别步入了两种不同模式的复苏之路:亚洲金融危机后的中国经济在改革的驱动下,走出了一条既稳定又较快增长的轨迹,但次贷危机后的中国经济在货币驱动的影响下,波动幅度显著放大;中国经济运行在次贷危机之后的可持续性较差,自2011年以来一直处于下行通道;中国经济分别在1998年、2008年和2015年处于下行压力较大时期;日度先行指数能及时捕捉到经济运行的"异动"情形,在次贷危机期间先于GDP数据7个月发现经济的异常波动。本文还检验了日度先行指数对GDP的样本外预测能力。
关键词：
混频数据 高频监测 宏观经济 短期波动
[期刊] 经济研究
[作者]
仝冰
使用中国数据估计DSGE模型时,由于缺乏季度的支出法消费、投资数据,一般使用月度的社会消费品零售额、固定资产投资数据加总作为替代。本文利用这一数据对DSGE模型进行贝叶斯估计,发现参数估计结果会出现系统性偏差;而使用年度的支出法消费、投资数据进行估计,模型的样本外预测绩效总体更优。基于这一结果,将年度频率的支出法投资、消费数据与季度频率的GDP、货币、通胀数据相结合,同时又结合投资品价格的年度(1992—1997年)、半年度(1998—2002年)和季度(2003—2016年)数据,对模型重新估计并进行方
[期刊] 经济研究
[作者]
仝冰
使用中国数据估计DSGE模型时,由于缺乏季度的支出法消费、投资数据,一般使用月度的社会消费品零售额、固定资产投资数据加总作为替代。本文利用这一数据对DSGE模型进行贝叶斯估计,发现参数估计结果会出现系统性偏差;而使用年度的支出法消费、投资数据进行估计,模型的样本外预测绩效总体更优。基于这一结果,将年度频率的支出法投资、消费数据与季度频率的GDP、货币、通胀数据相结合,同时又结合投资品价格的年度(1992—1997年)、半年度(1998—2002年)和季度(2003—2016年)数据,对模型重新估计并进行方差分解。结果表明:中国产出波动的最主要解释因素是与投资相关的冲击,其次为货币政策冲击、持久性技术冲击和外生需求冲击。
[期刊] 管理评论
[作者]
姜伟 黎依堞
本文将消费者信心指数引入混频数据模型(MIDAS)中,考察经济新常态下对中国宏观经济波动的影响。基于消费者信心指数以及"三驾马车"对季度GDP增长率进行预测,结果显示:(1)引入消费者信心指数的混频数据模型较基准模型的预测精度比未引入的预测精度要高,均方根残差比值也更小;(2)多元混频预测中,引入消费者信心指数的混频回归模型对季度GDP增长率的实时预报与短期预测更趋稳定,能够提供更精准的参考区间;(3)在考察行为指标消费者信心指数对中国宏观经济的影响中,消费者信心指数在进行样本内预测时,宏观经济对消费者信心指数变动反应最为灵敏。本文为定量追踪宏观经济波动提供了一个新的视角。
[期刊] 统计研究
[作者]
叶光
本文利用GDP季度同比增长率和其他月度指标的混频序列构建动态因子模型,以GDP增长率中因子成分作为经济周期性成分的度量,允许各指标对相同的外生冲击有不同的响应路径,在此基础上构造中国宏观经济一致指数,研究中国经济的周期性波动特征。结果表明:1利用混频数据构建的一致指数与实际产出的变化态势比较吻合,近一轮下滑始于2010年6月,2012年8月之后走势趋稳;2中国经济的周期性波动具有强持续性,政府应减少对微观经济行为的过度干预,发挥市场在资源配置中的作用,逐步提高经济的自我调节能力。
[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] 经济科学
[作者]
刘金全 刘汉 印重
传统宏观计量模型需要利用加总或插值等方法将混频数据统一到同频数据再应用于宏观经济模型中。而混频数据模型是直接利用混频数据构建模型,避免了因数据加总或插值导致的信息损失和人为信息的虚增,充分利用了现有高频数据的信息,改进了宏观计量模型估计的有效性和预测的精度。混频数据抽样模型(MIDAS)是混频数据模型的一种,它使用参数控制的滞后权重多项式函数对高频滞后数据进行有权重的加总并构建模型,再通过数值优化和非线性的方法估计混频数据模型中的最优参数。MIDAS模型是攫取现有高频数据的全样本信息用于宏观经济和金融的分析与预测的有效方法,本文基于该模型的实证研究探寻混频数据在中国宏观经济应用中的有效性。
[期刊] 国际金融研究
[作者]
柳松 唐婷斐
本文采用Spline-GARCH模型分离出国际黄金市场的低频波动,放宽了传统波动模型非条件波动的常数限制,通过构造与宏观经济指标具有相同数据频率的低频波动数据,结合事件窗口分析黄金市场低频波动与宏观经济波动的关系。研究发现,宏观经济波动通过风险传染能够引起国际黄金市场的低频波动,两者之间的波动呈正相关,金融危机的发生使其相关程度提高;金融危机发生后CPI变动、工业生产指数下降、美元指数上升以及失业率上升是国际黄金市场低频波动加剧的原因,其中美元指数上升影响最大,而美元指数和失业率下降使低频波动下降。在黄金市场步入熊市之际,本文运用前沿性计量模型首次分离出黄金现货市场的低频波动,研究结论对黄金市...
[期刊] 经济科学
[作者]
夏国忠
宏观经济波动的模型研究，一直是西方经济的热点问题。萨缪尔森和希克斯的乘数—加速数模型作为阐述经济波动周期的理论，已经成为经典而被到处引用；克莱因建立的１９２１—１９４１年间美国的宏观经济模型，则以其短小精悍、性能优越的特点，开创了波动理论模型实践化的...
[期刊] 金融研究
[作者]
张劲帆 刚健华 钱宗鑫 张龄琰
本研究利用中国宏观经济指标构建了基于贝叶斯估计的混合频率向量自回归模型(MF-BVAR),并对该模型预测中国宏观经济运行情况的效果进行了检验。本文模型在允许多变量、不同频数据共存的条件下提高了模型估计的自由度,从而实现高精度预测。实证结果显示,在对宏观经济管理部门所关注的核心经济变量CPI、RPI和GDP等进行预测时,MF-BVAR模型相对于目前广泛应用的同频向量自回归模型和MIDAS模型,预测精度都有显著改善。本文亦发现房地产投资对于模型预测能力的重要作用,从样本外预测的角度佐证了房地产部门对于中国宏观经济的重要影响。本文也验证了中国股票市场表现不能对预测宏观经济运行提供额外贡献。
[期刊] 统计与决策
[作者]
左喜梅 刘文翠
文章利用我国日度金融数据和月/季度宏观经济数据,从伪样本外预测的角度,构建混频数据抽样模型(MIDAS),并加入金融、经济领先因子,对比四类组合预测模型对宏观经济的预测精度。结果显示:组合预测模型能减少对宏观经济预测的系统误差,提高预测精度。其中,日度金融数据可以提高单变量的预测精度;无论在MIDAS还是在传统预测模型中,月/季度宏观经济数据均能提高对宏观经济的预测精度;月/季度宏观经济数据对宏观经济的预测效果与日度金融数据对宏观经济的预测效果相当,甚至优于日度金融数据对宏观经济的预测效果;月/季度宏观经济数据的领先项对我国宏观经济的预测效果较好。
[期刊] 经济问题
[作者]
周建 唐成千
利用混合频率数据抽样方法(MIDAS)构建不同权重函数形式的混频预测模型,使用5种高频解释变量对中国季度GDP增长率进行短期预测,并根据预测结果分析各种加权方式基于每种高频解释变量的预测效果。研究结果表明,利用不同的高频解释变量和不同的加权方式预测结果差异明显,利用国房景气指数对于中国季度GDP进行预测时精确度优于使用其他4种变量。
关键词：
加权混频 宏观经济 指数阿尔蒙
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
邬琼
近年来，我国宏观经济预测模型存在稳定性显著下降、预测精度大幅降低等缺陷，亟待对其进行改进。本文通过融合动态因子模型和混频数据抽样模型，构建了因子混频数据抽样模型FA-MIDAS，实现对120多个宏观运行监测指标的深度挖掘和信息提取，并对我国季度GDP增速进行样本内拟合与样本外预测。研究结果表明：FA-MIDAS模型的样本内拟合效果好于未考虑混频数据的模型以及将月度数据简单平均后转换为季度数据的模型。与同频模型相比，FA-MIDAS模型能够提高预测精度。在数据处于较为平稳阶段时，模型中加入自回归项确实会带来预测精度的改善，但在数据波动较大时，加入自回归项会存在惯性趋势，反而降低了模型预测精度。随着当季数据公布的增多，当季GDP的实时预测及向前多步预测的预测精度会随之提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
岳金秀 陈尧
文章基于投资与经济波动之间的相关关系，充分体现统计调查数据和网络搜索数据的优势，利用两种数据对中国宏观经济波动进行研究。针对混频数据的特点和深度学习算法的优势，提出了融合混频数据和深度学习的宏观经济预测方法。首先，考虑到政府统计调查数据与经济波动的强相关性，选取政府投资统计月度指标合成投资统计指数；然后，结合网络搜索数据的时效性和高频性，选取与投资相关关键词的百度指数日度数据合成投资网络搜索指数；最后，构建多源混频数据长短期记忆神经网络模型（MM-LSTM），利用中国2011—2022年的相关数据进行实证研究，并考察模型的精度与时效性。结果表明，投资相关指标与中国GDP增长率之间存在正向关系；网络搜索数据的加入有助于提升宏观经济预测的精度；MM-LSTM模型提高了短期和中期的预测精度，具备提前预测能力，可为相关部门提供决策依据。
[期刊] 经济研究
[作者]
尚玉皇 郑挺国
中国利率市场化的进程中,如何充分揭示基准收益率(利率)与宏观经济的相互作用机制是当前金融实践所面临的严峻挑战。为此,本文提出引入利率期限结构信息的混频DSGE模型并基于中国宏观经济展开讨论。研究结果表明:引入国债收益率曲线的混频模型能够识别中国宏观经济的不确定性均衡现象并显著提高宏观经济分析的时效性;国债收益率作为基准收益率曲线可以合理解释中国货币政策不稳定行为的作用机制;基于前瞻性货币政策规则、BK产出缺口的稳健性检验证实了上述研究结论的可靠性,进一步说明以国债作为基准收益率能够揭示中国宏观经济运行机制,契合中国金融发展的实践过程。
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