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[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] 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] 统计与决策
[作者]
张丽
文章基于Box-Jenkins随机时间序列方法,对我国1990~2010年CPI指数季度数据进行了预测分析。通过建立数学模型对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,表明我国的物价水平在短期内不会回落到3%以内,政府应该继续加强通胀预期的管理。
[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]
周国富 吴丹丹
国内外学者对我国GDP数据质量的质疑重点已从年度数据转到季度数据,从全国数据转向地方数据。本文通过设计一套较为系统且可操作性强的季度GDP评估指标体系,运用空间面板数据模型对各省区的季度GDP数据质量进行了实证检验。结果表明,整体来看,中国各省区季度GDP同各经济指标的匹配性较好,数据质量较高,并不存在明显的失真现象;从时间上来看,每年一、二季度的GDP存在一定程度的高估,而每年三、四季度的GDP则存在一定程度的低估,但是这种偏差在统计上不显著;分地区来看,尽管一半省区的季度GDP存在一定程度的高估,另一半省区存在一定程度的低估,但大部分省区高估或低估的程度在统计上不显著。文章进一步分析了其中的原因。
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯晓龙 张瑞旺 张艳
GDP的增长具有内在的规律性,它不仅受内在经济系统体制的影响,还受到外在机制的冲击,这种冲击在数学上表现为随机的。文章以某地区1955~2000年GDP各季度时间数据资料为依据,建立随机模型。利用原始数据对模型的参数进行估计,并将该模型应用于该地区GDP的预测中。结果表明,预测的相对误差较小,表明随机模型在时间序列数据的预测中有应用的价值。
关键词：
随机模型 GDP 参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
占健智 连高社 葛建军
第三产业GDP作为宏观经济中非常重要的一个指标,本模型来揭示我国以季度为最短间距的第三产业GDP的增长变化规律。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵喜仓 周作杰
文章主要研究季节时间序列模型在我国季度GDP时间序列预测中的应用,并分析探讨模型的准确性和实用性。文章分析了我国1992~2008年的季度GDP时间序列,剔除时间趋势和季节性后使原序列平稳并建立季节时间序列模型。通过对不同模型进行参数估计和比较后发现:ARIMA(2,1,1)(1,1,1)4能很好地拟合我国季度GDP时间序列,用该模型进行预测得出了2009年四个季度和2010年前两个季度的GDP数值,分析发现季度GDP仍然呈增长趋势,但其速度放缓。预测结果的准确性较高,并具有一定现实意义。
关键词：
SARIMA模型 季度GDP 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
周思齐 张舒媛 郇志坚
结构时间序列模型使用卡尔曼滤波算法具有较高的预测精度。文章引入多点多类结构断点,构建了一组具有趋势、季节、周期、不规则等成分的基准模型,以及三组扩展模型,应用BP断点检验探测断点位置;进一步在断点位置考察不同断点类型,通过干预效应的t检验进行验证。比较四组模型的信息指数和预测方差,结果均表明中国季度GDP趋势中2008年第四季度的次贷危机为水平型断点和2020年第一季度的新冠疫情为脉冲断点拟合最佳,这也验证中国经济已成功由高速增长转向高质量增长。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周思齐 张舒媛 郇志坚
结构时间序列模型使用卡尔曼滤波算法具有较高的预测精度。文章引入多点多类结构断点，构建了一组具有趋势、季节、周期、不规则等成分的基准模型，以及三组扩展模型，应用BP断点检验探测断点位置；进一步在断点位置考察不同断点类型，通过干预效应的t检验进行验证。比较四组模型的信息指数和预测方差，结果均表明中国季度GDP趋势中2008年第四季度的次贷危机为水平型断点和2020年第一季度的新冠疫情为脉冲断点拟合最佳，这也验证中国经济已成功由高速增长转向高质量增长。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗中德
基于全国2000年1季度至2014年4季度的GDP季度数据,文章采用乘法模型的时间序列分解法对其进行季度调整,得到不含有季节性特征的时间序列,然后进行趋势性分析以及趋势模型的建立、估计与检验,并结合季节指数预测出2015年1季度至2016年4季度的季度GDP。
关键词：
GDP 季节调整 趋势预测 回归分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁龙跃 陈玉霞
针对季度GDP数据，文章基于深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络模型，结合小波分析技术（WA）分解所选取的宏观经济变量，构建了LSTM&WA预测模型，同时，引入多个基准模型进行对比分析。研究表明：对于季度GDP数据，深度学习模型结合小波分析预测结果更优；针对结构复杂的非线性多变量数据，LSTM&WA预测模型具有较好的泛化能力，其预测精度均优于其他基准模型。
[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]
杨利雄 张春丽
文章基于组合预测理论、无偏性和有效性检验及时域-频域上的匹配分析,评估了中国季度GDP初步核算数据的质量。在建立最优组合预测权重的估计方法后,考察初步核算数据与最优组合预测之间的关系,即无偏性和有效性;在时域-频域上对比初步核算数据、最优组合预测与美国GDP数据的匹配性。结果表明,中国季度GDP初步核算数据能反映真实经济运行情况。
[期刊] 统计研究
[作者]
孙艳 贡颖
本文以2004-2011年中国GDP季度初步数据为研究对象,对这一时期中国季度GDP初步数据的优良性进行实证分析。研究表明,这一时期,中国季度GDP初步核算数据具备无偏性,但显著不满足有效性。然而,得益于GDP修订程序,季度GDP初步核实数据的无偏性和有效性均得到了显著提高。
关键词：
中国GDP 初步数据 优良性检验
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