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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
许永洪 殷路皓 朱建平
Sims-Zha先验分布使用两组虚拟变量提取了时间序列中单位根和协整的先验信息,将GLP等主流模型一般化为其特例。本文使用GDP与CPI的环比和累计同比混频数据,参考混频数据和超参数选择的研究成果,根据中国经济特点进行推导和测试后建立了Sims-Zha先验分布的贝叶斯向量自回归模型,并通过对预测结果的RMSE数值与国际上关于此问题的其他流行模型预测结果的RMSE值进行比较。研究发现:当GDP的原始数据不平稳需要进行一阶差分处理时,设定没有截距项的Sims-Zha先验分布的贝叶斯向量自回归模型,预测效果比原模型更优,当GDP的原始数据平稳时,则Sims-Zha先验分布的贝叶斯向量自回归模型比原模型预测效果更优,有无外生变量对模型预测效果的影响不明显,无外生变量累计同比增长率预测模型的预测效果最优;相比常用模型Sims-Zha先验分布下的贝叶斯向量自回归模型在GDP上的短期预测效果更精准,在CPI的短期预测上预测效果差于GLP模型,但是优于其他模型。
[期刊] 资源科学
[作者]
殷克东 金雪 李雪梅 王凤娇
由于中国海洋经济相关指标月度数据和季度数据未定期公布，所以以年度低频海洋经济样本数据进行分析时会因样本数据过短而结果不精确。本文构建了海洋经济增长混频ＭＦ－ＶＡＲ模型，根据２００５－２０１３年中国海洋经济增长实时数据对模型进行最优选取和参数估计，与基准模型进行测度对比，探索混频数据模型在海洋经济领域的应用。研究结果表明：（１）ＭＦ－ＶＡＲ模型在测度中国海洋经济增长方面误差相对较小，且多变量ＭＦ－ＶＡＲ模型拟合效果优于ＧＯＰ与ＣＩＦＡ、ＧＯＰ与ＶＦＨ的单变量ＭＦ－ＶＡＲ模型，说明海洋经济的周期波动受到各方面因素的影响，仅是影响程度大小不同；（２）相对于基准模型，ＭＦ－ＶＡＲ模型在短期预测方面具有．．．
[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] 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] 统计研究
[作者]
鲁万波 杨冬
鉴于宏观经济变量具有明显的非线性特征,本文将非线性误差修正项引入存在协整关系的非平稳混频数据抽样(MIDAS)模型中,构建了半参数混频数据抽样误差修正(SEMI-ECM-MIDAS)模型;使用广义似然比(GLR)检验,拓展了混频数据下模型函数形式的一致性检验问题;最后使用该模型研究了中国股票市场周数据、广义货币发行量月度数据和国际原油市场月度数据对中国CPI的短期预测效果;基于AIC准则,对包含半参数模型在内的4种混频数据抽样模型和2种同频模型的连续预测效果进行了全面比较。研究结果发现:GLR检验表明误差修正项具有明显的非线性特征且在回归中具有显著的反向修正机制,无论采用递归样本、滚动样本还是固定样本,本文提出的SEMI-ECM-MIDAS模型在进行连续预测时均具有最优的预测精度,且预测结果不受混频动态协整关系选择的影响。
[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
[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] 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。
[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] 财经问题研究
[作者]
蔡宇
本文在"预测"及"实时预报"两种情境下分别使用混频数据取样方法研究高频股票收益率对产出增长率和通货膨胀率的预测精度。笔者采用近年来新提出的频域过滤因子对股票收益率进行过滤,以排除季度趋势及高频噪音对预测精度的影响;使用从实际数据所估算出来的MIDAS权重参数对高频股票数据进行加总。本文发现MIDAS模型对美国和新加坡两国具有相当好的预测精度。
[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] 华中农业大学学报(社会科学版)
[作者]
吴培 李哲敏
作为国内首个上市的畜牧期货产品,中国鸡蛋价格体系趋于完善,但受产销信息不对称、运输损耗较大等多种因素影响,鸡蛋价格波动频繁,亟须对其进行动态监测、加强预警,选优监测预警方法以提高预警精度、保障市场的相对稳定。在分析国内外相关研究成果的基础上,采用时差相关分析和变量投影重要性(VIP)技术进行变量选择,从影响鸡蛋价格波动的18个混频指标中筛选出贡献度较高的4个重要先行指标以及2个待定指标;探讨不同指标选择下C(n)-MIDAS、PDL和ARIMA模型的预测精度变化,最后运用选定模型结合中国农产品监测预警阈值表对2021年3-12月鸡蛋价格进行预测预警。研究发现:C(n)-MIDAS模型用于鸡蛋价格短期预测具有比较优势;加入鸡蛋期货价格后的C(5)-MIDAS模型预测效果最好,且能及时将最新公布的高频数据纳入模型修正预测结果、提高预测精度;基于C(n)-MIDAS模型得到的预警结果可以迅速发现警情,精准定位警源,提前捕捉未发警情。未来可以通过加强重点指标监管力度、加强涵盖全国各省市的鸡蛋监测预警体系建设以及跟踪学术前沿,将金融经济行业的最新研究方法应用到鸡蛋产业等对鸡蛋市场监测预警进行广度和深度的扩展,保障鸡蛋产业平稳有序运行。
[期刊] 华中农业大学学报(社会科学版)
[作者]
吴培 李哲敏
作为国内首个上市的畜牧期货产品,中国鸡蛋价格体系趋于完善,但受产销信息不对称、运输损耗较大等多种因素影响,鸡蛋价格波动频繁,亟须对其进行动态监测、加强预警,选优监测预警方法以提高预警精度、保障市场的相对稳定。在分析国内外相关研究成果的基础上,采用时差相关分析和变量投影重要性(VIP)技术进行变量选择,从影响鸡蛋价格波动的18个混频指标中筛选出贡献度较高的4个重要先行指标以及2个待定指标;探讨不同指标选择下C(n)-MIDAS、PDL和ARIMA模型的预测精度变化,最后运用选定模型结合中国农产品监测预警阈值表对2021年3-12月鸡蛋价格进行预测预警。研究发现:C(n)-MIDAS模型用于鸡蛋价格短期预测具有比较优势;加入鸡蛋期货价格后的C(5)-MIDAS模型预测效果最好,且能及时将最新公布的高频数据纳入模型修正预测结果、提高预测精度;基于C(n)-MIDAS模型得到的预警结果可以迅速发现警情,精准定位警源,提前捕捉未发警情。未来可以通过加强重点指标监管力度、加强涵盖全国各省市的鸡蛋监测预警体系建设以及跟踪学术前沿,将金融经济行业的最新研究方法应用到鸡蛋产业等对鸡蛋市场监测预警进行广度和深度的扩展,保障鸡蛋产业平稳有序运行。
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