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我国资产价格对CPI影响效果的研究——基于混频数据模型的分析

发布时间:2018-05-14 21:46

  本文选题:混频数据模型 + 权重函数 ; 参考:《价格理论与实践》2017年04期


【摘要】:本文以混频数据模型(MIDAS)的建模理论和分析技术为视角,在结构分析框架下构建多种M-MID AS-AR模型,研究了我国高频资产价格对低频CPI影响效果及样本内预测精度。结果表明:资产价格对CPI水平有显著影响;资产价格上涨会通过财富效应抬高CPI;当高频变量股票价格的滞后阶数变动到30阶时,Beta-M-MIDAS-ARDL模型的拟合结果和预测效果优于ARDL模型及其他混频数据模型。
[Abstract]:In this paper, based on the modeling theory and analysis technology of mixed-frequency data model (Midas), a variety of M-MID AS-AR models are constructed under the framework of structural analysis, and the effects of high frequency asset prices on low-frequency CPI in China and the prediction accuracy in samples are studied. The results show that asset price has significant influence on CPI level; When the lag order of high frequency variable stock price changes to 30 order, the fitting result and prediction effect of Beta-M-MIDAS-ARDL model is better than that of ARDL model and other mixed data model.
【作者单位】: 内蒙古财经大学统计与数学学院;东北财经大学经济学院;
【基金】:国家社会科学基金重大项目“新常态下我国宏观经济监测和预测研究(15ZDA001) 内蒙古自治区自然科学基金项目“结构转换GARCH建模及其在金融资产收益波动中的应用”(2016MS0716)
【分类号】:F299.23;F726;F832.51

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本文编号:1889581

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