房地产投资对GDP增速的实时预测效果分析——基于混频数据抽样模型

发布时间：2021-05-17 05:52

　　为检验房地产投资对实时预测GDP增速的作用与意义,文章利用向前h步预测的自回归混频数据抽样模型,选取2008年到2018年的房地产投资月度变化率作为高频解释变量,与我国消费、投资和出口三个常见的宏观经济变量实时预测季度GDP增速的效果进行比较分析。研究结果发现:在向前1步实时预测GDP增速时,虽然四项指标均表现尚可,但房地产投资这一指标预测误差最小,表现最优;房地产投资的向前h步混频数据抽样模型的预测效果远远胜于相对应的同频模型;由于不同滞后阶数对应的向前1步预测的自回归混频数据抽样模型均表现良好,而向前2步或以上时则不尽然,故房地产投资变化率更适合用于实时预测GDP增速。 

【文章来源】：绥化学院学报. 2020,40(03)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
一、模型构建
    （一）单变量MIDAS(m,k)模型。
    （二）包含自回归项的MIDAS(m,k)-AR(p)模型。
    （三）向前h步预测的MIDAS(m,k,h)-AR(p)模型。
    （四）基准模型及预测误差衡量标准。
二、变量选取、说明及平稳性检验
三、实证研究
    （一）基于MIDAS模型预测结果分析。
    （二）基于基准模型的实证分析。
结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混频数据模型的中国经济周期区制监测研究[J]. 李正辉,郑玉航.  统计研究. 2015(01)



本文编号：3191211