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[期刊] 经济问题
[作者]
薛晔 蔺琦珠 任耀
选取我国２０１０年１月至２０１５年３月的月度相关数据，运用分布滞后模型对通货膨胀影响因素进行乘数效应分析，利用决策树算法对通货膨胀的影响指标进行筛选和优化，借助ＢＰ神经网络对通货膨胀风险等级进行预测。结果表明：动态乘数效应显著，且通货膨胀受流动性过剩、产出缺口、国房景气指数、人民币兑美元实际汇率滞后一期的动态乘数效应较大；所构建的决策树－ＢＰ神经网络模型比传统的ＡＲＩＭＡ模型分类准确率高、均方误差小且对短期通货膨胀风险等级的预测效果较为理想，有望为基于大数据的宏观经济实时预测系统提供新的构建思路。
[期刊] 金融论坛
[作者]
杨胜刚 朱琦 成程
本文以德国某商业银行的真实客户信用数据为样本,将决策树方法应用于个人信用指标的筛选过程中,并与BP神经网络模型相结合构建成一个两阶段组合模型。研究表明,基于决策树—神经网络构建的个人信用评估组合模型对于测试样本的分类预测精度高于单一BP神经网络模型的分类预测精度。组合模型对于测试样本的总正确率平均值为75.45%,高出单一BP神经网络模型的总正确率近3个百分点。基于信息熵增益率分类原理的最优决策树挑选指标方法能合理去除非重要属性指标的干扰,使真正有效的属性指标输入神经网络主模型,提高模型分类预测的精准度。
关键词：
个人信用评估 决策树 神经网络 组合模型
[期刊] 会计与经济研究
[作者]
贾德奎 王双成 卞世博
利用动态朴素贝叶斯分类器对我国的通货膨胀风险进行了预测,并在此基础上计算了不同风险因素对通货膨胀风险等级的影响程度,结果表明,动态朴素贝叶斯分类器方法能够较好地预测和分析通货膨胀风险。利用我国实际经济数据进行模拟预测,结果显示在88.24%的可信度下,我国2012年第二季度的通货膨胀风险等级为2级,通货膨胀率预测值约为3.8%。通过分别使用包含和不包含企业家信心指数的动态朴素贝叶斯分类器进行预测,结果发现考虑了企业家信心指数的分类器大约能将预测准确率提高5%,这说明对通货膨胀风险等级预测有必要考虑经济主体
[期刊] 武汉金融
[作者]
肖曼君 刘梦雨
准确预测未来的通货膨胀率对于货币政策的制定和实施效果都起着关键性作用。由于货币政策的实施效果存在一定程度的滞后性,利用当期通货膨胀率所制定的货币政策只能对下一期产生作用。这就需要对未来的通货膨胀率做出预测。央行可以根据通胀预测值来预测未来的经济形势,减少货币政策时滞性带来的效果偏差,使宏观调控更加准确到位,最终提高货币政策的有效性。因此,本文选取单变量时间序列、向量自回归VAR和新凯恩斯菲利普斯曲线三类模型,利用我国1997年到2013年的季度数据对通货膨胀率进行预测,并根据均方根误差RMSE比较各模型的预测效果,选出适合我国的通胀预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
贾凯威 韩家彬 杨洋
文章首先运用CUSUM检验及Chow断点检验对我国1994年1月~2012年12月的月度CPI进行断点检验,在此基础上利用季节ARIMA模型(SARIMA)对我国CPI数据生成过程进行估计,最后对我国CPI进行了样本内预测及样本外预测。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
刘磊
通货膨胀预测对于中央银行制定和实施货币政策非常重要,目前我国尚未形成完备的通货膨胀预测机制,系统的、全面的通货膨胀预测模型和方法也相对匮乏,造成中央银行在制定和调整货币政策时缺乏直接依据。针对这一现状,采用LSTAR模型刻画了我国通货膨胀非线性动态特征,并在此基础上比较无限制VAR模型、LSTAR模型和贝叶斯向量自回归模型(BVAR模型)的预测效果。实证结果表明,加入国际原油价格指数、银行间同业拆借利率和贷款规模变量的BVAR模型预测精度较高,并且模型的解释力较强,能够较好地预测我国现阶段的通货膨胀趋势。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
许童羽 胡开越 周云成 于丰华 冯帅
及时、准确地掌握水稻空间分布和种植面积信息对预测水稻产量、指导农业生产等农业活动起着重要作用。遥感技术因其快速、综合等优势,而被广泛应用于农作物识别领域。以沈阳市为研究区域,选取沈阳农业大学道南、辽中和沈北新区作为粳稻种植代表区域获取CART算法的训练样本,并结合粳稻移栽期的NDVI、EVI、LSWI数据,训练作物分割阈值,构建决策树初步提取出研究区粳稻空间分布信息。为进一步去除上述提取区域的其他地物信息,构建粳稻抽穗期和成熟期的植被指数、纹理、ISODATA非监督分类数据及其原始波谱特征的多特征数据集,利用BP神经网络对多组不同特征综合数据集进行粳稻分类提取,得到对分类精度贡献较大的特征和最佳分类数据集,并分别利用最大似然和BP神经网络分类法,结合决策树分类结果和实地样本数据,对最佳分类数据集进行分类结果对比和精度验证。结果表明:采用CART决策树和BP神经网络相结合的方法可以获得较高的分类精度,总体精度为89.1%,Kappa系数达到0.881。利用作物关键物候期中等分辨率影像,结合多时相波谱特征和植被指数,采用CART决策树和BP神经网络相结合的分类法能有效提高粳稻的分类精度,为基于传统机器学习模型的关键物候期遥感数据作物分类研究提供一条新思路。
[期刊] 会计之友
[作者]
周毓萍 蔡文娟 黄彬
现有研究运用三维图和BP神经网络模型等方法对客户价值进行量化评价,但没有结合高净值客户的特征及客户协同创新理论来综合评价,因此,文章在构建基于协同创新商业银行高净值客户价值评价指标体系的基础上,采用基于C5.0算法的决策树方法和基于BP算法的神经网络方法构建了更精确的组合模型,对各个评价指标进行综合量化评价,使商业银行更加合理地整合自身资源,充分利用筛选出的优质高净值客户协同资源,提高协同效率,降低协同成本。
[期刊] 软科学
[作者]
张鹏 王兴元
通过分析品牌延伸决策方面现有研究的不足,探讨了消费者品牌延伸评价因素,建立了品牌延伸决策指标体系;结合品牌延伸决策问题具有的非线性和机理不明确等特征,基于品牌延伸决策指标体系,利用BP神经网络建立了品牌延伸决策模型;最后进行了模型应用。
关键词：
品牌延伸 决策模型 BP神经网络
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李平 陈全会
文章以新凯恩斯粘性价格理论为基础,采用DSGE模型,为我国核心通货膨胀指数的核算构建了微观基础,并因此获得了各部门价格指数的最优权重。分析认为:最优的权重受部门价格粘性、随机冲击以及部门产出缺口的价格弹性等因素的影响而变化,随着部门的价格粘性的增加而增加,且随着随机冲击方差的减少而增加,又随着部门产出缺口的价格弹性的增加而增加。与CPI指数相比,由最优权重所核算出来的核心通货膨胀指数更加的平滑稳定,没有剧烈的波动,基本上反映了CPI指数的核心趋势。并且文章的研究结论与侯成琪等(2011)的研究也相一致。因
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
韩丽鹏 谢秀娥 郭晓杰
通货膨胀率是重要的宏观经济变量之一,对通货膨胀进行管理是政府的重要职责之一。本文从AS-AD模型出发,运用线性模型和非线性模型模拟我国1992年第一季度至2010年第二季度的通货膨胀行为。研究结果表明,影响通货膨胀率的主要因素是货币供应量和居民的通货膨胀预期。鉴于此,需要采取控制货币供应量等一揽子反通货膨胀政策,以有效地抑制通货膨胀。
关键词：
通货膨胀率 AS-AD模型 神经网络模型
[期刊] 中国经济问题
[作者]
郭永济 丁慧 范从来
通货膨胀形成机制的复杂性以及影响因素的多元性,要求通货膨胀预测过程必须关注模型与参数的不确定性以及信息的综合有效利用。本文构建了基于动态模型平均的时变向量自回归模型预测我国的通货膨胀,模型根据预测表现动态选择解释变量、系数时变程度和模型维度,在有效控制模型和参数不确定性的同时最大限度地综合利用宏观经济信息。基于我国20个宏观经济变量的实证结果表明,同时考虑解释变量动态选择、系数时变程度动态选择和模型维度动态选择的通胀预测模型,其预测表现优于单一维度的随机游走模型、时变向量自回归模型、贝叶斯模型平均模型,特别在经济波动较大时综合考虑这些因素的通胀预测模型表现更加出色,增加不同维度的子模型也提高了...
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘静一 朱柏松 简志宏
文章建立了一个带反馈机制多因素随机波动模型来刻画中国通货膨胀动态,基于粒子滤波与MH抽样相结合的贝叶斯方法估计模型参数,并利用粒子滤波方法得到通货膨胀的一步向前预测及随机波动分量的光滑估计。研究表明,与Stock and Waston(2006)的模型相比,带反馈机制的多因素随机波动模型可以刻画经济波动的随机性和经济波动的极端事件,能够较为准确地描述中国通货膨胀的动态行为,从而对通货膨胀可以做出更为准确的预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王少平 彭方平
本文介绍了SETAR模型的一般理论,并利用SETAR模型对我国通货膨胀率进行了研究,进一步与传统的线性AR(P)模型结果作了比较,结果表明,在研究我国通货膨胀问题上,SETAR模型无论在拟合优度还是预测的效果上,都优于AR(P)模型。
关键词：
SETAR 阀值 通货膨胀率
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
崔百胜
本文研究了动态模型平均方法 (DMA)及其参数估计。DMA方法允许方程所含变量、变量系数及模型所含方程同时变动,适用于对宏观经济指标进行实时预测。本文利用DMA对中国通货膨胀进行实时预测表明,DMA方法下的中国通货膨胀预测解释变量处于0～3;以CPI指数和GDP平减指数作为通货膨胀衡量指标的情况下,不同预测期的解释变量被包含概率是时变的;遗忘因子为0.95时,利用DMA方法对我国通货膨胀的预测效果最佳,优于贝叶斯模型平均和时变向量自回归模型。
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