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[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] 统计与决策
[作者]
申兆光
我国季度GDP时间序列具有趋势、季节性和周期性特征,文章运用趋势-季节回归和ARMA的混合模型,捕捉其动态变化,对近期季度GDP做出较为准确的预测。
关键词：
季度GDP 混合模型 预测
[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] 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] 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] 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] 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] 数量经济技术经济研究
[作者]
张思奇 P·M·萨默斯
向量自回归模型是本世纪80年代初出现的一种新型计量经济学建模技术。一般认为,向量自回归模型是由Sargent(1978)、Sims(1980a,b)和Litterman(1980)等人首先提出并发展的。它与传统计量经济学模型的主要差别在于向量自回归模型是一种单一的时间序列回归模型,它选择具有较强相关关系的经济变量构成一个向量系统,向量内各变量间相互关系主要
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
吴鑫育 韩扬 马超群
极值理论表明价格极差是波动率的一个有效的估计量。同时,众多研究表明,基于期权价格的隐含波动率包含了市场前瞻性的信息。本文在经典的基于极差的条件自回归极差(CARR)模型基础上,充分考虑价格极差的长期动态性以及期权隐含波动率包含的信息,构建了带隐含波动率的混频CARR (CARR-MIDAS-Ⅳ)模型对极差波动率进行建模和预测。CARR-MIDAS-Ⅳ模型通过引入MIDAS结构能够捕获条件极差的长期趋势过程(长期记忆特征)。而且,CARRMIDAS-Ⅳ模型同时考虑了极值信息以及隐含波动率包含的关于未来波动率的信息(前瞻信息)对波动率建模和预测。采用恒生指数和标普500指数及其隐含波动率数据进行的实证研究表明,充分考虑条件极差的长记忆性(MIDAS结构)以及隐含波动率包含的信息对于极差波动率建模和预测具有重要作用。总体而言,本文构建的CARR-MIDAS-Ⅳ模型相比其他许多竞争模型具有更为优越的数据拟合效果以及波动率预测能力。特别地,CARR-MIDAS-Ⅳ模型对于中、高波动期波动率的预测具有较强的稳健性。
[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] 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] 数量经济技术经济研究
[作者]
桂文林 韩兆洲
中国迄今为止尚未公布包括季度GDP在内的经季节调整的经济指标数据,这不仅不利于对中国宏观经济运行监测,也无法满足国际比较的迫切需要。本文对中国1996年一季度至2009年四季度的实际GDP构建基于状态空间形式的季节调整模型,通过卡尔曼滤波递推算法对状态向量的各分量进行了最优估计、平滑和预测,并对超参数进行了极大似然估计。在此基础上分析了这一期间中国GDP的主要季节和趋势特征,并计算出了季节调整后的季度环比增长率指标用来分析和监测经济走势,鉴别趋势拐点,制定相关经济政策。最后通过与国际通用的TRAMO-SEATS季节调整模型的对比发现其优越性。
[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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