门限分位数自回归模型的预测方法及应用

发布时间：2017-10-17 00:06

  本文关键词：门限分位数自回归模型的预测方法及应用

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【摘要】：金融经济系统预测是宏观经济管理的重要问题,系统中大多数变量具有非线性与异质性等特征,门限分位数自回归(TQAR)模型能够较好地揭示这一特征。本文研究TQAR模型的预测技术,给出其条件分位数预测和条件密度预测方法。数值模拟结果表明,与传统的门限均值自回归模型(TAR)和分位数自回归(QAR)模型相比,TQAR模型在预测的精度和准度方面更具优势。文章使用TQAR模型研究中国通货膨胀的非线性动态特征,并在此基础上预测通货膨胀的波动趋势。实证结果表明,TQAR模型不仅能够揭示通货膨胀的门限效应和异质效应,提供比TAR和QAR模型更高的预测精准度,而且能够通过条件密度预测曲线,细致刻画通货膨胀条件分布的位置、散布与形状等全景信息,从而为宏观经济政策的制定和调整提供科学合理的决策依据。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;阜阳师范学院经济学院;阜阳师范学院数学与统计学院;
【关键词】： 门限自回归 分位数回归 条件概率 通货膨胀
【基金】：国家社科基金一般项目(15BJY008) 教育部人文社会科学研究规划基金项目(14YJA790015) 安徽省哲学社会科学规划基金项目(AHSKY2014D103) 安徽省经济学特色专业(2014tszy021) 安徽省名师工作室(2014msgzs153)的资助
【分类号】：F224;F822.5
【正文快照】： 金融经济系统预测是宏观经济管理的重要问题,由于系统的复杂性与多样性,其内部大多数变量具有非线性和异质性等特征,随着计量技术的发展,不断有新的模型和方法被应用于该领域,以期更好地揭示和预测真实金融经济系统的内在规律。在非线性预测建模方面,常见的模型包括:门限模型T

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本文编号：1045652