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[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] 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] 数量经济技术经济研究
[作者]
王维国 于扬
根据混频数据计量经济模型的建模理论和分析技术，本文构建了中国季度ＧＤＰ ５种不同权重函数的混频数据回归预测模型（ＭＩＤＡＳ）和非限制ＭＩＤＡＳ模型。结合传统分布滞后模型推导出ＭＩＤＡＳ模型的最小二乘识别方法，并在此基础上对中国季度ＧＤＰ进行短期预报，分析了高频解释变量滞后阶数变化效应及其对低频变量ＧＤＰ的影响效应。根据６种模型拟合及预测结果，进一步构建混频回归联合预测模型，并考察了混频回归联合预测模型的预测精度及预测效果。研究结果表明：非限制混频数据回归预测模型的预测精度及拟合效果高于５种不同权重ＭＩＤＡＳ模型，以ＢＩＣ为权重构建的混频联合预测模型在对我国季度ＧＤＰ短期预报时表现最优。
关键词：
预报 混频回归联合预测模型 季度GDP
[期刊] 当代财经
[作者]
梁泳梅 董敏杰
受多因素影响,基于传统方法的消费者价格指数(CPI)增速预测准确性有所下降,因此需要构建新的预测方法。新方法的不同之处在于:第一,把主流预测框架由"食品+非食品"二分法扩展为"食品+工业消费品+服务"的三分法框架,使预测的内容更为全面;第二,根据城镇居民消费支出结构、投入产出表等数据,调整了CPI分项的权重体系;第三,对春节因素客观化和具体化,细分为"节前""节中""节后"三种情形并量化,并考察其对各分项价格变化的影响。回溯检验显示,新方法对CPI增速的预测效果要明显优于传统方法,预测误差在0.1个百分点以内的分布频率接近80%,预测准确率也较现有方法平均高出近15个百分点。
[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] 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] 统计研究
[作者]
刘汉 刘营 王永晶
本文从统计意义上检验了因子混频数据模型对我国季度实际GDP增长率的实时预报误差是否会随着新数据信息的采用而逐渐降低，并呈现出单调递减的统计特征。实证结果表明：无论伪样本内外长度比和数据更新时间间隔如何，基于因子混频数据模型生成的预报单调性检验结果都从总体上证实，实时更新的月度数据信息可逐步改善季度实际GDP增长率的预报精度，且在样本的时变特征和阶段属性发生变化时，预报单调性检验方法仍具有稳健性。预报单调性检验是对现有预测和预报评估方法的有效补充和扩展，可为政府部门、相关机构和投资者实时评估宏观经济状况提供有价值的信息和参考。
[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] 经济研究参考
[作者]
晓宇
国家统计局公布的最新数据显示,中国2016年三季度GDP同比增长6.7%,分季度看,一、二、三季度的增速都是6.7%,这是偶然还是必然?三个季度经济增速的结构和内涵是否存在不同?近期各地实施的房地产调控政策是否会影响四季度经济运行走势?全年的经济增长目标能否顺利完成?就上述问题,《证券日报》记者采访多位业内专家进行解读。中国国际经济交流中心副总经济师徐洪才在接受《证券日报》采访时表示,虽然三个季度
[期刊] 经济研究参考
[作者]
晓宇
国家统计局公布的最新数据显示,中国2016年三季度GDP同比增长6.7%,分季度看,一、二、三季度的增速都是6.7%,这是偶然还是必然?三个季度经济增速的结构和内涵是否存在不同?近期各地实施的房地产调控政策是否会影响四季度经济运行走势?全年的经济增长目标能否顺利完成?就上述问题,《证券日报》记者采访多位业内专家进行解读。中国国际经济交流中心副总经济师徐洪才在接受《证券日报》采访时表示,虽然三个季度
[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]
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] 当代财经
[作者]
刘宽斌 张涛
消费者价格指数(CPI)对国家宏观经济运行监测及管理具有十分重要的作用,及时有效预测其未来走势有利于国家及时采取合理调控措施。为此,从价格决定理论出发,构建商品价格波动与个体网络搜索行为之间关系的逻辑框架,并建立利用网络搜索指数日频率数据实现对月度CPI预测的混频抽样数据模型(MIDAS)。模型模拟结果表明:(1)利用网络搜索高频数据的预测方法能提高CPI样本内拟合及样本外预测的精度;(2)利用网络搜索高频数据能够提高捕捉CPI趋势中"拐点"的成功率;(3)利用网络搜索高频数据能够在早于官方公布数据前大约半个月时间提供具有较高预测精度的CPI预测值。
[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。
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