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[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] 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] 经济研究
[作者]
刘汉 刘金全
季度GDP的走势与波动不仅会影响政府的财政收支、企业的盈利和财务状况,甚至还会影响家庭和个人的收入与支出,是宏观经济总量预报、预测与分析的重中之重。传统的宏观经济总量预测模型是基于同频数据进行的,高频和超高频数据必需处理为低频数据,这不仅忽略了高频数据信息的变化,还影响了模型预报和预测的及时性,降低了模型的预测精度。本文将混合数据抽样模型(MIDAS)用于中国季度GDP的预报和预测,实证研究表明,出口是造成我国金融危机时期经济增长减速的主要因素,MIDAS模型在中国宏观经济总量的短期预测方面具有精确性的比较优势,在实时预报方面具有显著的可行性和时效性。
[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] 统计研究
[作者]
李正辉 郑玉航
本文构建能够结合月度数据和季度数据的马尔科夫区制转换混频数据抽样(MS-MIDAS)模型,用于对中国经济周期的区制监测。通过利用实时数据对MS-MIDAS类模型进行最优选取和参数估计,监测中国1993—2013年间的经济周期区制变化,并得到中国经济运行状况的区制转换概率。实证结果表明:中国经济周期波动呈现三区制的阶段性变化;不同区制的持续时间具有非对称性;MS-MIDAS模型监测经济周期波动具有相对精确性与时效性。
[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] 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] 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]
于扬 王维国
本文以混频数据模型(MIDAS)的建模理论和分析技术为视角,在结构分析框架下构建多种M-MID AS-AR模型,研究了我国高频资产价格对低频CPI影响效果及样本内预测精度。结果表明:资产价格对CPI水平有显著影响;资产价格上涨会通过财富效应抬高CPI;当高频变量股票价格的滞后阶数变动到30阶时,Beta-M-MIDAS-ARDL模型的拟合结果和预测效果优于ARDL模型及其他混频数据模型。
关键词：
混频数据模型 权重函数 CPI 资产价格
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
于扬 王维国
本文以混频数据模型(MIDAS)的建模理论和分析技术为视角,在结构分析框架下构建多种M-MID AS-AR模型,研究了我国高频资产价格对低频CPI影响效果及样本内预测精度。结果表明:资产价格对CPI水平有显著影响;资产价格上涨会通过财富效应抬高CPI;当高频变量股票价格的滞后阶数变动到30阶时,Beta-M-MIDAS-ARDL模型的拟合结果和预测效果优于ARDL模型及其他混频数据模型。
关键词：
混频数据模型 权重函数 CPI 资产价格
[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。
[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] 金融理论与实践
[作者]
席旭文
现阶段M0运行规律发生的深刻变化客观上对预测模型提出了更高要求。通过构建ADLMIDAS模型,从不同权重函数形式和预测方法的组合模型中得出最优预测模型,运用包含更多信息的混频数据对我国M0进行短期预测。预测结果显示,2018年M0增速将维持在5%以下,M0总量将处于7万亿—7.4万亿的区间,未来四年M0运行趋势依赖于宏观经济走势和非现金支付发展,M0增速和总量将在3%—8%以及7万亿—10万亿之间大幅波动。
[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] 中央财经大学学报
[作者]
郭建伟
笔者利用经数据处理后的3个月度指标、3个季度指标、5个半年度指标和4个年度指标,结合改进的混频动态因子模型和经济周期测定的虑子概率方差方法,对1992年1月至2017年8月间中国宏观经济周期进行了测定分析。分析发现:(1)混频动态因子模型支持利用多频度、多指标、非平衡数据进行分析;支持波动协同性弱的指标经调频处理后被选用,并能有效提取此类指标数据中的有效信息和排除无效信息;能够提取有效反映宏观经济波动一致性走势的不可观测动态因子。(2)概率方差法和CH准则法均测定宏观经济包含5个拐点、3个高速增长时期和3个低速增长时期。利用ROC曲线进行比较分析发现概率方差法的测定精准度更高。分析没有发现2011年9月以后宏观经济新的拐点,从而预测中国宏观经济还将处于低速增长时期。(3)利用实时数据检验了混频动态因子模型具有较好的稳健性。
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