我国广义货币供应量M2的结构时间模型实证分析及预测

发布时间：2017-11-13 06:29

  本文关键词：我国广义货币供应量M2的结构时间模型实证分析及预测

  更多相关文章： STM模型 M 可观测时间序列 不可观测的成分 经济动态特性

【摘要】：我国的M2是传统的货币政策调控中介目标,也是用来综合反映经济系统中现实和潜在购买力的重要经济指标。本文使用STM模型将M2这一可观测时间序列分解为趋势、周期、季节、不规则成分等不可观测的成分,通过对其构成成分的分析和对其变化的预测了解经济的动态特性。通过实证分析,发现STM预测性能总体上高于ARIMA模型,STM模型借助状态空间的表达形式,通用性更强,能够更加灵活的表达真实的经济系统。
【作者单位】： 中国人民银行乌鲁木齐中心支行;中国人民银行哈密地区中心支行;
【分类号】：F224;F822
【正文快照】： 一、研究背景在经济计量分析与预测中,状态空间模型(state space model)常被用来估计时间经济序列的长期趋势和中短期循环要素、计量方程参数动态变化等通常不可观测的时间变量。状态空间模型把不可观测变量的特征参数并入可观测模型中进行估计,同时利用卡尔曼滤波这一强有力，

本文编号：1179514