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[期刊] 统计与决策
[作者]
齐丽云 何跃
文章基于PMI和PPI指数建立一个新的GDP预测模型,它由新订单指数、供应商交付指数和PPI指数组成。将这个模型与单纯用PMI做自变量的预测模型和Rolando F.Peláez的改进模型进行多元线性回归分析和预测分析,实证分析表明:在预测GDP季度增长率方面,与单纯用PMI做自变量的GDP预测模型相比,新的GDP预测模型具有更好的拟合效果和预测效果。
关键词：
GDP预测模型 PMI PPI 预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
桂文林 黎庆莹
研究目标:构建采购经理指数PMI和生产者价格指数PPI结构分量间的传导机制。研究方法:使用PMI和PPI同比序列进行集合经验模态分解(EEMD)得到固有模态序列作为观察信号,采用特征矩阵联合近似对角化算法(JADE)提取独立信号分量序列并通过游程判定法重构出不同频率的结构分量,最后进行Granger因果检验。研究发现:PMI和PPI重构出的高中低频三个结构分量分别反映短期波动、中期波动和长期波动。Granger因果检验表明,高频分量中PPI和PMI互为因果关系,传导时长为1期;中频分量中PMI是PPI的因且先行4期;低频分量PPI是PMI的因且先行10期。研究创新:将时频分析方法 EEMD-JADE联合算法引入经济领域。研究价值:为经济量化调控政策提供导向和理论依据。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
桂文林 黎庆莹
研究目标:构建采购经理指数PMI和生产者价格指数PPI结构分量间的传导机制。研究方法:使用PMI和PPI同比序列进行集合经验模态分解(EEMD)得到固有模态序列作为观察信号,采用特征矩阵联合近似对角化算法(JADE)提取独立信号分量序列并通过游程判定法重构出不同频率的结构分量,最后进行Granger因果检验。研究发现:PMI和PPI重构出的高中低频三个结构分量分别反映短期波动、中期波动和长期波动。Granger因果检验表明,高频分量中PPI和PMI互为因果关系,传导时长为1期;中频分量中PMI是PPI的因
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
陈兆荣
我国制造业PMI指数是宏观经济运行的先行指标,具有较强的预警作用。为准确把握我国宏观经济运行趋势和制造业经营微观绩效走势,本文根据PMI指数数据建立ARIMA模型,并对2014年6-12月PMI指数进行预测。结果表明,该模型预测精确度较高,适用于我国制造业PMI指数的短期预测,可以为宏观经济预测和监控提供参考。
关键词：
ARIMA模型 PMI指数 短期预测
[期刊] 工业工程
[作者]
陆文星 任环宇 梁昌勇 李克卿
制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标，而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点，提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过小波变换，由整合移动平均自回归–广义自回归条件异方差模型(ARIMA-GARCH)处理稳态低频数据，门控循环单元(GRU)处理波动性强的高频数据，将各频段预测结果进行融合得到最终预测结果。为验证模型有效性，选取一定数据量的PMI指数进行实验。结果表明，与其他常见模型对比，本文构建的组合模型具有较好的预测精度与性能，平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.003 29、 0.004 162、0.65%。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词：
DFA BP神经网络 GDP 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
腾格尔 何跃
文章对中国季度GDP分别建立了ARIMA和ARCH模型,并利用GMDH自组织建模方法提出了新的组合预测模型。模型预测结果及对比表明,基于GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测效果,在经济正常增长或出现较大波动时都具有较高的可靠性与准确性。文章还使用Bon-ferroni-Dunn检验方法进一步验证了组合模型的拟合能力要优于单一模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
尹静 何跃
文章先对四川省GDP分别建立了ARIMA时间序列模型和GMDH变量自回归模型来进行预测;然后利用GMDH自组织建模方法建立ARIMA-GMDH组合预测模型来预测;最后使用Bonferroni-Dunn方法对三个模型的稳定性进行分析检验。模型预测结果和稳定性检验结果表明:基于ARIMA-GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测都优于另外两种单预测模型。相比之下组合模型在拟合和预测效果具有较高的可靠性、准确性和稳定性。
关键词：
GDP ARIMA GMDH 组合预测
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
宋金奇 舒晓惠
本文研究了我国1996年10月-2008年7月CPI(消费品价格指数)和PPI(工业品价格指数)同比增长率的关系。协整和误差修正模型表明:PPI与CPI同比增长率存在协整,如果它们之间有缺口,将拉动PPI向下调整,推动CPI向上调整,但调整速度均较小;从长期趋势分析,PPI与CPI存在双向因果关系;而在短期内,只存在CPI对PPI的单向因果关系。
关键词：
误差修正模型 通货膨胀 CPI PPI
[期刊] 统计与决策
[作者]
聂淑媛
文章基于1992—2020年的季度GDP数据，实证分析了新冠肺炎疫情事件的异常影响效应，探讨了两大重要分解因素——季节因素和趋势因素之间极强的交互性。根据GDP序列的特点，分别选取三参数指数平滑乘法模型、SARIMA(1,1,1)×（0,1,1）_4模型、阶梯干预模型和X-12-ARIMA模型进行建模，并依据MAPE等评价指标，得到了相对最优拟合模型——X-12-ARIMA模型。预测结果显示，我国具有良好的经济发展前景。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈黎明 傅珊
准确可靠的统计数据是把握经济运行情况、进行科学决策的基础。以我国GDP数据的准确性为例,选取1985~2010年间的数据作为样本,根据时间序列自身的变化特点,分别拟合灰色预测模型、回归组合模型和双指数平滑模型。在模型通过统计检验、具有良好统计预测能力的基础上,构建基于误差绝对值和最小的组合预测模型对我国GDP数据进行预测,所得预测值代表"真值",再从异常值的角度对我国GDP数据的准确性进行分析,结果表明组合预测模型在统计数据准确性检验中较高的实用价值,值得进一步研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王鑫 肖枝洪
文章将干预模型与BP神经网络模型相结合,提出了基于干预模型与BP神经网络集成的GDP时间序列预测模型,并实现了算法。利用我国1978~2004年的GDP数据建立多干预变量集成预测模型,对我国2005~2009年的GDP数据进行预测,并将预测值与其他文献所建模型的预测值进行比较,预测误差明显减少,证实了所建立模型处理外部事件(如宏观经济因素、政治因素等)的有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
孙彩云 刘翔宇
人均GDP不仅可以作为一个地区的经济排名的重要参考指标,还可以判断该地区人们的生活质量。通过对地区人均GDP的分析与预测,可以得出宏观经济运行的情况,为该地区之后制定相关的经济政策提供重要的参考导向。本文根据河北省1988-2018年人均GDP数据序列,分别建立了时间序列预测模型、灰色预测模型和动态组合预测模型。通过对三个模型的比较研究,发现动态组合模型不仅能综合两个单一模型的信息,而且用其预测,结果比较理想。最后,根据预测结果提出一些建议,希望能推动河北省省全面快速发展。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李娜 薛俊强
准确预测GDP对政府进行有效宏观调控意义重大,而ARIMA模型是预测GDP的有效工具。文章以1952-2011年不变价格GDP为研究样本,首先建立36组ARIMA模型,进而运用多重筛选准则,找到最优滞后阶数p和q,最后确定了最优ARIMA(6,1,3)模型。该模型通过了多项假设检验,对2009-2011年的GDP预测精度高。笔者还利用模型对未来几年的GDP进行了预测。
关键词：
ARIMA模型 GDP 不变价格 预测
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