基于动态贝叶斯网络的通货膨胀风险预测研究

发布时间：2017-10-23 01:32

  本文关键词：基于动态贝叶斯网络的通货膨胀风险预测研究

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【摘要】：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的预期因素。通过计算6个指标对通货膨胀风险等级的影响程度,发现货币供应和产出缺口仍是解释我国通货膨胀风险的两个主要因素。
【作者单位】： 上海立信会计学院经贸学院;上海立信会计学院数学与信息学院;上海立信会计学院金融学院;
【关键词】： 动态贝叶斯网络 通货膨胀风险 产出缺口 货币供应量
【基金】：国家自然科学基金项目(71301105)
【分类号】：F822.5;F224
【正文快照】： 一、引言物价稳定是宏观经济健康运行的重要表现和内在要求,平抑物价水平的波动则是各国宏观调控所要实现的重要目标之一。在已经实行了通货膨胀目标制(InflationTargeting)的国家,将通货膨胀率控制在一个事先公布的波动范围内,则是货币政策调控所追求的首要甚至是唯一目标。

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本文编号：1081040