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[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。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王瑞泽  
[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。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张晓庆  
[期刊] 统计与决策  [作者] 郁玉环  
时间数列的变动是受多种因素共同影响的结果。其影响因素分为长期趋势T、季节变动S、循环变动C和不规则变动I,其中,长期趋势T和季节变动S是影响时间数列变动的两大主要因素。对
[期刊] 统计与决策  [作者] 王汝芳  杜勇宏  
文章推导了当数据生成过程是独立的季节趋势平稳过程情形下,OLS参数估计及检验统计量的极限分布。由于序列中的趋势会导致虚假回归现象的发生,文章借助Monte Carlo试验,对上述虚假回归中OLS统计量(t类统计量、R2、DW)的大样本渐近分布进行模拟,发现确实存在虚假回归现象并且受样本容量的影响不大。文章还针对我国数据样本期比较短的特点,就虚假回归下统计量的小样本(T=10,15,30,50)特征进行了模拟。
[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] 统计与决策  [作者] 王宣承  刘恩猛  程展兴  方鹏飞  
考虑到物流行业具有周期性和随机性等特征,文章提出了基于季节分解和神经网络的的物流预测混合模型。该模型结合了统计方法对季节和趋势等确定性因素的简洁刻画能力,以及神经网络模型对随机因素的强大非线性拟合功能,极大地提高了物流货运量的预测准确性。实证结果表明:与线性回归模型、ARIMA模型和支持向量机相比,混合模型对于铁路货运量的预测误差最小,准确度最高。
[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] 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] 统计与决策  [作者] 汪潘义  吴凤平  
文章将数据统计分组,用灰色预测分析,对不同季节的时间序列分别建立了一阶微分方程,并求出预测公式,从而得出预测值。这种模型比通常的季节预测模型有更好的效果。
[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] 董彦彦  邱祎  
季节调整模型是趋势预测的核心方法之一,其核心思想在于通过观察数据相对于平均值或者趋势预测值的偏离状况,判断未来的变化。但是在目前的包含趋势的季节调整模型,往往仅依赖被观测数据和时间之间的一元线性回归方程作为测量数据偏离度的依据,这种处理方法因为自回归问题而存在着参数估计结果方差加大,难以真实反应变量的客观变化走势的问题。文章提出使用LM检验判断回归方程的有效性,使用广义差分变化法消除自回归问题,并在此基础上进行季节调整模型构建,为广泛应用的季节指数估计方法提供更为有效的科学方法。
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