我国通货膨胀风险的预测模型——基于决策树-BP神经网络

发布时间：2018-11-11 10:50

【摘要】：选取我国2010年1月至2015年3月的月度相关数据,运用分布滞后模型对通货膨胀影响因素进行乘数效应分析,利用决策树算法对通货膨胀的影响指标进行筛选和优化,借助BP神经网络对通货膨胀风险等级进行预测。结果表明:动态乘数效应显著,且通货膨胀受流动性过剩、产出缺口、国房景气指数、人民币兑美元实际汇率滞后一期的动态乘数效应较大;所构建的决策树-BP神经网络模型比传统的ARIMA模型分类准确率高、均方误差小且对短期通货膨胀风险等级的预测效果较为理想,有望为基于大数据的宏观经济实时预测系统提供新的构建思路。
[Abstract]:Based on the monthly data from January 2010 to March 2015, the multiplier effect of inflation is analyzed by using the distributed lag model, and the decision tree algorithm is used to screen and optimize the inflation impact index. The BP neural network is used to predict the inflation risk level. The results show that the dynamic multiplier effect is significant, and inflation is affected by excess liquidity, output gap, national housing boom index, and the dynamic multiplier effect of RMB / US dollar real exchange rate lag by one period. Compared with the traditional ARIMA model, the proposed decision tree BP neural network model has higher classification accuracy, smaller mean square error and better prediction effect on short-term inflation risk grade. It is expected to provide a new way of constructing macro-economy real-time forecasting system based on big data.
【作者单位】： 太原理工大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学青年基金项目(41101507) 山西省高等学校人文社会科学重点研究基地项目(2014314) 山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划项目联合资助
【分类号】：F822.5;TP183

【参考文献】

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本文编号：2324612