基于支持向量分位数回归的货币需求条件密度预测研究

发布时间：2017-06-13 19:04

  本文关键词：基于支持向量分位数回归的货币需求条件密度预测研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：考虑到货币需求与其影响因素之间复杂的关系,基于支持向量分位数回归(support vector quantile regression,SVQR)模型,文章研究了货币需求及其影响因素之间的非线性依赖关系,给出了货币需求条件密度预测方法,并将其与传统的线性分位数回归模型进行了比较。选取中国2004年1月至2014年12月期间工业增加值、消费物价指数(consumer price index,CPI)、利率与M1的月度数据进行实证研究,结果表明SVQR模型不仅能够很好地拟合货币需求,而且能够给出准确的概率密度预测结果。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【关键词】： 货币需求 分位数回归 支持向量分位数回归(SVQR) 条件密度预测 广义近似交叉验证(GACV)准则
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71071087)
【分类号】：F224.0;F822
【正文快照】： 近年来,关于货币需求分析的经济计量模型与方法的研究成果层出不穷。文献[1]指出货币需求是内生的,不能直接观测得到,不过可以通过货币供应与货币需求一致性,将可观测的货币供应量M1、M2作为货币需求量的代表;文献[2]研究发现M1与实际GDP、一年期定期存款利率存在协整关系;文

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