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[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] 宏观经济研究
[作者]
张伟 田金方 曹灿
号脉中国经济高质量发展的主旋律亟需宏观经济的实时预测。本文基于2012年1月1日至2019年6月30日的混频大数据,利用动态因子模型构造高频舆情指数,拓展现有低频(至多到月度)预测模型,提出中国宏观经济总量实时预测的监测系统。研究发现:①高频舆情指数能够显著地反映宏观经济的基本面,对GDP增长率具有稳定和有效的解释力;②实时预测模型相比于基准预测模型既能提升预测精度,又能保证预测的稳健性,同时在样本外预测中,当基准预测期和滞后阶数取3的整数倍时预测效果最好;③实时预测模型的多步滚动向前动态预测具有现时性,在同等预测精度下,预测时间至少比AR、OLS等基准模型分别提前18天和30天。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王金明
突如其来的新冠肺炎疫情对我国经济运行造成了非常大的影响,主要经济指标明显下滑,但是,随着复工复产的不断推进,我国主要经济指标呈现回升势头并不断改善,监测当前经济运行状态和预测未来经济走势,对经济政策的制定和及时调整无疑具有重要的现实意义。文章构建混频数据回归(MIDAS)模型,基于不同权重函数形式和多个月度解释变量的各阶滞后项,共估计了180个模型,从中选择RMSE最小者作为最优预测模型。经过计算,认为工业增加值对于GDP具有最优的预测效果,在样本期内,选择阶梯型权重函数时均方根误差最小,仅为0.066。
关键词：
MIDAS模型 实时预测 均方根误差
[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] 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] 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] 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。
[期刊] 资源科学
[作者]
刘卫东 仲伟周 石清
中国对２０２０年能源消费规划为４８亿ｔ标准煤左右，此规划目标能否实现？为此，本文对２０２０年中国能源消费总量进行预测。２０１１年以来，中国经济逐渐步入增速放缓、发展方式转变和产业结构调整的新常态，能源消费增速也随之放缓，煤炭消费占比逐年下降。在此背景下，本文首次使用定基能源消费弹性系数，解决了能源弹性系数数据不平稳且无规律而不利于定量分析的问题，采用统计部门修正过的经济能源数据对其影响因素进行协整分析。研究结果显示，定基能源消费弹性系数与产业结构、技术进步之间存在长期均衡关系，两者对弹性系数有负向影响，产业结构的影响更大；２０２０年能源消费总量预测低、中、高方案为４７．１亿ｔ、４８．２亿ｔ、４．．．
[期刊] 管理评论
[作者]
曾胜
本文利用历史数据并运用灰色技术对其进行改进,采用C-D生产函数扩展模型,揭示了GDP和能源消费增长之间的内在比例关系。通过对能源需求预测方法的比较,发现采用能源消费弹性系数法用于测算和预测能源消费的增长率比较理想,由此测算了未来几年的能源消费量。得出结论,为了可持续发展的需要,一是必须实行节能降耗;二是调整能源消费结构;三是加大对不可再生能源的替代能源的科研开发,有序发展清洁能源。
关键词：
能源消费 经济增长 需求预测 弹性系数法
[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] 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] 统计研究
[作者]
龚玉婷 陈强 郑旭
本文基于自回归混频数据抽样模型同时考察了金融市场一阶矩收益和二阶矩波动的日度信息对CPI短期预测的影响。结果表明,股票收益、短期利率和长短期利差变化量仅在收益水平上对CPI短期走势产生影响,而长期利率、粮食和能源商品市场的收益和波动都有助于CPI短期预测,而且收益对CPI的影响要比波动更加持久。相对于传统的月度时间序列建模方法,本文的混频CPI模型具有更好的样本内解释能力和样本外预测能力。另外,引入二阶矩波动的日度信息在一定程度上能更多地降低预测偏差。
[期刊] 商业研究
[作者]
张蜀林 杨洋
本文使用多元混频数据抽样模型（Ｍ－ＭＩＤＡＳ）对人民币兑美元汇率月度期末值进行滚动预测，并与传统的ＡＲＩＭＡ、ＢＥＥＲ、ＡＲＤＬ模型进行比较：宏观经济变量中非贸易品与贸易品相对价格比的滞后２期和滞后４对人民币汇率影响程度最大，但正负效应并不稳定；滞后５期的美联储基准利率的提高对我国汇率有较大的贬值压力；前一期的外汇储备增加对当期汇率有升值压力且影响程度相对较大；尽管贸易条件对人民币汇率的影响显著但影响程度相对较小；即期汇率高频数据在人民币汇率月度期末值预测中有不可忽视的作用；Ｍ－ＭＩＤＡＳ混频模型对于解决汇率市场中数据频率不一致问题优于传统预测模型，对改善预测效果和宏观经济预测具有参考和应用价．．．
[期刊] 统计与决策
[作者]
高新才 仵雁鹏
文章采集了大量能源消费量的历史数据,在此基础上首先利用灰色预测和多项式曲线趋势外推的方法建立了我国能源消费系统的单项预测模型;其次,通过标准差法进行权重分配,建立了我国未来能源消费量的组合预测模型,并应用此模型对2007~2011年的能源消费量进行了预测。
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