基于MIDAS混频数据的组合预测

发布时间：2021-07-08 19:34

　　传统计量经济预测模型只能针对同频数据,本文介绍了混频数据的预测模型,构建了四种不同权重函数的混频回归预测模型和非限制混频预测模型,根据四种模型的拟合精度,选择最优权重函数后进一步以神经网络为加权方式构建了混频回归组合预测模型。最后以美国GDP数据为例,介绍了所提组合方法的应用,结果表明本文所提的神经网络组合预测方法是有效和可行的,为混频数据的组合预测提供了一个新的思路。 

【文章来源】：河北企业. 2020,(07)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
一、预备知识
二、模型


【参考文献】：
期刊论文
[1]百度指数、混频模型与三亚旅游需求[J]. 秦梦,刘汉.  旅游学刊. 2019(10)
[2]基于混频回归类模型对中国季度GDP的预报方法研究[J]. 王维国,于扬.  数量经济技术经济研究. 2016(04)
[3]基于混频模型的CPI短期预测研究[J]. 龚玉婷,陈强,郑旭.  统计研究. 2014(12)

博士论文
[1]基于缺失混频数据的股票指数组合预测模型及实证研究[D]. 林红华.重庆大学 2018
[2]中国宏观经济混频数据模型的研究与应用[D]. 刘汉.吉林大学 2013

硕士论文
[1]消费者信心、股指收益与经济增长研究[D]. 黎依堞.青岛大学 2019
[2]混频模型在债券市场中的应用[D]. 姚家进.桂林电子科技大学 2019



本文编号：3272202