基于混频回归类模型对中国季度GDP的预报方法研究

发布时间：2017-05-30 21:17

  本文关键词：基于混频回归类模型对中国季度GDP的预报方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：根据混频数据计量经济模型的建模理论和分析技术,本文构建了中国季度GDP 5种不同权重函数的混频数据回归预测模型(MIDAS)和非限制MIDAS模型。结合传统分布滞后模型推导出MIDAS模型的最小二乘识别方法,并在此基础上对中国季度GDP进行短期预报,分析了高频解释变量滞后阶数变化效应及其对低频变量GDP的影响效应。根据6种模型拟合及预测结果,进一步构建混频回归联合预测模型,并考察了混频回归联合预测模型的预测精度及预测效果。研究结果表明:非限制混频数据回归预测模型的预测精度及拟合效果高于5种不同权重MIDAS模型,以BIC为权重构建的混频联合预测模型在对我国季度GDP短期预报时表现最优。
【作者单位】： 东北财经大学;内蒙古财经大学;
【关键词】： 预报 混频回归联合预测模型 季度GDP
【基金】：国家自然科学基金(71171035) 国家社科基金(2014SDXT013) 内蒙古自然科学基金(2014MS0701)的资助
【分类号】：F224;F124
【正文快照】： 引　　言金融风暴的突袭给全世界经济发展造成重创,事后的宏观调控在金融、经济的恢复中显得力不从心,所以政策制定者和学术界逐渐意识到对宏观经济变量GDP的季度值进行实时(Real-time)预测及超前预报的重要性。实际建模中学者们却发现传统时间序列计量模型的应用瓶颈,即要求

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本文编号：407931