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[期刊] 调研世界
[作者]
陈梦根 任桃萍
本文基于新常态经济发展背景研究了居民消费价格指数(CPI)的预测模型,采用传统的方法和机器学习方法进行预测和对比分析,包括普通最小二乘回归、LASSO回归、岭回归、时间序列预测方法、神经网络、随机森林和支持向量回归。结果表明,神经网络的预测结果明显优于传统的回归方法和时间序列预测方法,而且也同样优于支持向量回归方法和随机森林方法。此外,在引入集成学习方法进行综合后,各模型的预测精度进一步提升。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王戈
认识新常态、适应新常态经济是工业化发展的新目标。文章从工业化进程、结构效益、经济效益、工业集中度、资源利用和环保能力六个方面构建一个新常态经济下的工业化评价体系,利用聚类分析法对30个省市地区进行分类,对各类城市提出了工业化发展的对策建议。
关键词：
新常态经济 工业化评价 测度指标体系
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢佳利 杨善朝 梁鑫
文章运用时间序列的几个不同模型,对我国居民消费价格指数(CPI)的变化规律进行了比较研究;通过对我国2001年1月至2007年8月共80个月份的CPI值进行实证分析,建立了一个反映CPI变化规律的较优统计预测模型,该模型的相对误差控制在1%之内,得到较好的结果;最后,利用该模型对2007年9月至2008年8月的CPI变化趋势进行了预测。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
朱延福 刘瑞 叶君
在中国经济增速放缓和美国贸易保护主义复苏的背景下,本文通过构建全球向量自回归(GVAR)模型,考察中国经济新常态以及美国贸易保护对世界各国失业情况的影响。结果表明:对于中国GDP的负向冲击,中国的失业率呈现下降趋势,且对世界其他各国的失业率水平有正的溢出效应;对于美国进口水平的负向冲击,贸易保护会带来美国失业水平的下降,但存在时滞效应,其对世界其他各国的失业水平带来了正的溢出效应。
关键词：
经济新常态 贸易保护 失业 GVAR模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈继光
文章应用自适应模糊网络系统进行CPI经济序列数据预测,并给出此类混沌数据列预测的ANFIS系统结构形式,自适应模糊网络系统模型充分利用经济数据中的先验信息,预测结果精确、可靠。最后通过实例应用证明该方法的可行性和有效性,取得较为满意的结果。自适应模糊网络模型应用于CPI数据预测具有较高的精度和良好的泛化能力。
关键词：
统计模型 数据挖掘 神经网络 预测
[期刊] 华东经济管理
[作者]
戴洛特 徐艳兰 李家华
随着经济全球化的不断深入,我国经济越来越容易受到全球金融波动带来的负面影响,重点表现为CPI的不稳定以及通货膨胀的出现。在当前严峻的经济形势下,亟须探讨我国经济增速与CPI的相关关系,以为我国经济政策调整提供理论参考和方向引领。文章基于NARDL模型,选取我国近十年的经济增速及CPI数据,实证研究二者的动态关系。结果发现,无论从短期还是长期来看,经济增速与通货膨胀之间均存在非对称协整关系,即物价水平与经济增速之间具有天然的联系;若想使物价波动趋于平稳,就要确保经济增速幅度保持稳定。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
杨宇 陆奇岸
本文基于中国的1996.10-2008.12间的CPI、RPI以及PPI月度指标,运用VAR模型的脉冲效应函数和方差分解法,研究了CPI、RPI以及PPI三者之间的长期和短期动态关系。其分析结论显示,CPI与PPI之间保持相互影响的正向时滞关系,RPI与CPI、PPI之间则出现反向的时滞关系,CPI和PPI不同程度上受着自身的正向影响。
关键词：
VAR模型 协整检验 脉冲响应函数
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
胡兆炜
分别利用包含不同预测变量且不同期限的双变量和三变量向量自回归模型(VAR)对意大利1992年至2006年间的真实GDP增长率和1980至2006年间的通货膨胀率进行了滚动模拟预测。从实证结果看,对上述宏观经济变量的预测,不同变量的预测能力随模型期限及结构变化而表现出明显差异,因而无法判断哪个(类)变量用于预测时将具有显著优势。研究还发现,如自回归模型(AR)等简单的时间序列模型,整体上较之相对更复杂的模型提供了更准确的预测信息。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何丹
文章针对神经网络预测存在的缺陷,提出了GA-BP神经网络经济预测模型,将遗传算法用于优化BP网络的初始权值和阀值,在此基础上对BP神经网络进行训练,对CPI历史数据进行检验分析,实例证明该模型在预测的精度和收敛速度上都高于纯BP神经网络模型,具有良好的应用前景。
关键词：
遗传算法 神经网络 CPI预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
何丹
文章针对神经网络预测存在的缺陷,提出了GA-BP神经网络经济预测模型,将遗传算法用于优化BP网络的初始权值和阀值,在此基础上对BP神经网络进行训练,对CPI历史数据进行检验分析,实例证明该模型在预测的精度和收敛速度上都高于纯BP神经网络模型,具有良好的应用前景。
关键词：
遗传算法 神经网络 CPI预测
[期刊] 技术经济
[作者]
程婉静 冯烽
使用1999-2014年中国的税收收入和GDP的季度数据,对两者的关系进行了实证研究。结果表明:中国长期的税收弹性大于1,税收收入增速高于经济增速;经济上行阶段的税收弹性为1.28,富有弹性的税收具有抑制通胀的作用;经济下行阶段的税收弹性为0.98,说明税收并没有起到缓解经济波动的作用,其刺激经济活力的作用不足;第二产业增加值比重对税收的边际效应显著大于第三产业增加值比重;总税收增速放缓与第二产业经营遇阻有密切关系;在开放经济环境下,国内税收对世界经济的依赖性较为稳定,国内税收的长期增长有赖于国内GDP的
关键词：
国内生产总值 税收收入 税收弹性
[期刊] 征信
[作者]
宋晓玲 米纯
选取２００７年１月至２０１５年１２月的数据，构建ＢＶＡＲ模型，实证考察中国经济新常态如何影响集合信托预期收益率。研究表明，我国集合信托预期收益率呈现较大的历史惯性，受中期和短期资金市场价格的显著影响，并伴随消费者物价指数变化和经济周期波动而相应调整。不同类型的集合信托预期收益率与宏观经济变量的动态关系存在较大差异。经济新常态将通过宏观经济变量的中间传导，大概率使得集合信托预期收益率降低。
[期刊] 现代财经(天津财经大学学报)
[作者]
张岩
通过构建适用于我国经济的开放环境DSGE理论模型,实证分析了税收政策对我国宏观经济的影响效应。研究发现,降低企业所得税率和资本收入税率能够有效地拉动投资、总产出和劳动力的增长,降低企业所得税率,有效促进消费,而降低资本收入税率将抑制消费,因此调整企业所得税率的政策效果更显著。以劳动收入税、资本收入税和企业所得税为代表的直接税与社会福利成本呈现正相关和非对称性,以消费支出税为代表的间接税与社会福利成本呈现负相关和非对称性。本文认为,在我国经济增长新常态时期,政府在制定结构性减税政策时,应以降低直接税税率为主。此外还需根据宏观经济调控目标注意各项税收之间的合理搭配。
关键词：
DSGE模型 税收工具 结构性减税
[期刊] 现代财经(天津财经大学学报)
[作者]
张岩
通过构建适用于我国经济的开放环境DSGE理论模型,实证分析了税收政策对我国宏观经济的影响效应。研究发现,降低企业所得税率和资本收入税率能够有效地拉动投资、总产出和劳动力的增长,降低企业所得税率,有效促进消费,而降低资本收入税率将抑制消费,因此调整企业所得税率的政策效果更显著。以劳动收入税、资本收入税和企业所得税为代表的直接税与社会福利成本呈现正相关和非对称性,以消费支出税为代表的间接税与社会福利成本呈现负相关和非对称性。本文认为,在我国经济增长新常态时期,政府在制定结构性减税政策时,应以降低直接税税率为主
关键词：
DSGE模型 税收工具 结构性减税
[期刊] 产经评论
[作者]
张华
随着中国经济步入新常态,宏观经济增速明显放缓,其对制造业内部各行业产生了不同程度和不同时效的影响。运用FAVAR模型评估新常态形势下经济增速放缓冲击对中国制造业各细分行业销售利润率的动态影响,并在此基础上探讨制造业结构变迁的方向。结果表明:经济增速放缓冲击主要通过货币政策传导渠道来影响制造业各细分行业盈利能力,不同要素密集度行业对于冲击的反应不同。资本密集型行业反应最为敏感,其次为技术密集型行业和劳动力密集型行业。此外,经济增长压力加大了汇率波动幅度,对外向型行业造成了较大影响。以中低技术和低技术密集度制
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