基于贝叶斯模型平均方法的中国通货膨胀的建模及预测

发布时间：2017-09-16 17:39

  本文关键词：基于贝叶斯模型平均方法的中国通货膨胀的建模及预测

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【摘要】：模型和参数的不确定性以及信息的综合有效利用是影响宏观变量预测精度的主要因素。本文运用贝叶斯模型平均(BMA)方法建模并对样本外通胀进行预测,综合备选模型及变量的信息,以控制模型不确定性,并有效利用丰富的宏观数据信息。本文选取28个解释变量构建了含有2~(28)个单一线性模型的集合,实证上采用了马尔科夫链蒙特卡洛模型综合算法(MC~3)对备选模型进行抽签,抽签次数为1000万次。采用中国宏观数据的实证结果表明,通胀一阶滞后项与工业企业增加值增速作为预测因子几乎被选择在所有预测模型中;对于通胀的样本内拟合,贝叶斯模型平均(BMA)方法优于单一模型;对于样本外预测,在RMSE标准下,贝叶斯模型平均方法的预测能力优于较为流行的AR模型、主成分分析模型、菲利普斯曲线模型、利率期限结构模型、单一最优模型和五变量模型。
【作者单位】： 厦门大学管理学院;厦门大学王亚南经济研究院;
【关键词】： 贝叶斯模型平均 通货膨胀 蒙特卡洛模拟 MC~
【基金】：国家自然科学基金青年项目(70903053) 青年-面上连续项目(71273007)的资助
【分类号】：F822.5;F224
【正文快照】： 一、引言各国政府都将稳定物价作为宏观调控目标之一,物价稳定能够为决策者提供一个稳定的预期环境,并发挥价格在资源配置中的引导性作用。央行作为货币政策的制定者和执行者,为了实现稳定物价的目标,必须增强货币政策的前瞻性,对未来通胀事前做出合理判断,采取适当措施以使

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本文编号：864489