基于区间型金融时间序列数据的宏观经济预测研究

发布时间：2021-02-09 04:09

　　基于均方误差准则给出了构建区间数据模型的变量选择方法,并利用股票市场、基金市场、期货市场以及货币市场的区间型金融时间序列数据对宏观经济进行区间预测分析,给出了有别于传统点值数据模型的宏观经济区间预测方法。实证结果表明,区间型金融数据中的深证成分指数、上证基金指数、期货市场交易金额、狭义货币供给量对宏观经济区间预测模型拟合误差较小。通过变量选择得到了基于区间金融时间序列数据的宏观经济区间预测模型,并利用单一模型结构和组合模型结构给出我国2020-2023年的宏观经济变化区间,预测表明我国宏观经济将延续总体平稳、稳中趋缓的发展态势。 

【文章来源】：经济问题. 2020,(03)北大核心CSSCI

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
一、引言
二、区间数据模型及其变量选择方法
    1. 区间数据模型
    2．基于均方误差准则的区间数据模型变量选择
三、数据选取及分析
四、实证结果分析
五、研究结论及展望



本文编号：3025024