中国经济周期波动识别与经济增长预测——基于EEMD的分解

发布时间：2018-01-01 12:29

  本文关键词：中国经济周期波动识别与经济增长预测——基于EEMD的分解　出处：《宏观经济研究》2017年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：本文利用EEMD对中国实际GDP季度序列进行分解,利用集合经验模态分解多尺度识别了中国GDP内在的准周期成分。分解结果表明,中国实际GDP可以分解为5个IMF和1个趋势项,分别代表着3、6、16、58、66的季度不同周期。在此基础上对各个部分进行预测,从而预测中国实际GDP。研究结果表明了EEMD在处理非线性、非平稳的数据方面显示了较强的优越性,能够很好地分解经济增长序列,预测结果显示了2016年第4季度和2017年第1季度、第2季度将有较好的表现。
[Abstract]:In this paper, EEMD is used to decompose the real GDP quarterly sequence in China, and multi-scale empirical mode decomposition is used to identify the quasi-periodic components of Chinese GDP. The actual GDP in China can be decomposed into 5 IMF and 1 trend item, representing the different quarterly cycles of 3X / 66 / 16/ 5866, respectively. Based on this, the prediction of each part is carried out. The results show that EEMD has a strong advantage in dealing with nonlinear and non-stationary data and can decompose the economic growth series well. Forecast results show in the fourth quarter of 2016 and in the first quarter of 2017, the second quarter will have a better performance.
【作者单位】： 中国人民大学农业与农村发展学院;中国人民大学统计学院;
【分类号】：F123.2;F124.8
【正文快照】： 一、引言改革开放以来,中国经济持续高速发展,2000—2007年的GDP年均增长率超过了10%,2008年后受到全球经济危机的影响,中国经济形势有明显下滑,2008—2015年年均增长率下降至8.57%,2015年GDP增长率更是创下新低,仅为6.9%。中国经济进入了“增速换挡期”,据此掀起了一场关于经

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本文编号：1364516