本文關(guān)鍵詞：經(jīng)濟景氣指標(biāo)與實際GDP增長率的混頻預(yù)測　出處：《統(tǒng)計與決策》2017年21期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：文章通過構(gòu)建月度景氣指標(biāo)與季度實際GDP增長率之間的混頻動態(tài)向量自回歸模型,并采用期望最大值算法和卡爾曼濾波來實現(xiàn)混頻數(shù)據(jù)和缺失數(shù)據(jù)的估計和迭代預(yù)測。大量月度景氣指標(biāo)的MFVAR模型的偽實時數(shù)據(jù)的多步滾動迭代樣本外預(yù)測結(jié)果表明:雖然不同類別的月度景氣變量在不同預(yù)測期的預(yù)測結(jié)果存在一定的差異,但實時預(yù)報、短期預(yù)測,以及組合預(yù)測結(jié)果均表明混頻動態(tài)向量自回歸預(yù)測模型對我國季度實際GDP增長率的實時預(yù)報和短期預(yù)測具有精確性、有效性與適用性。
[Abstract]:This article constructs the monthly climate index and dynamic mixing quarter real GDP growth rate between the vector autoregressive model, and using the expectation maximization algorithm and Calman filter to realize the estimation and iterative prediction of mixing data and missing data. The pseudo real-time data MFVAR model with a large number of monthly climate indicators of the multi step iterative rolling sample forecasting results although the different categories of monthly climate variables results there are some differences in the prediction of the forecast period, but the real time forecast, short-term forecasting, and forecasting results show that prediction has accurate real-time prediction and short-term dynamic mixing vector autoregressive prediction model of China's quarterly real GDP growth rate, effectiveness and applicability of the.

【作者單位】： 吉林大學(xué)商學(xué)院;吉林財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院;
【基金】：全國統(tǒng)計科學(xué)研究項目(2017LD01) 教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目(15YJC790055);教育部人文社會科學(xué)重點研究基地重大項目(16JJD790014)
【分類號】：F124;F224
【正文快照】： 屬性構(gòu)建狀態(tài)空間模型中的量測方程和狀態(tài)方程,并采用0引言卡爾曼濾波技術(shù)對模型進行估計和預(yù)測。Mariano和Mu-rasawa[8]、Mittnik和Zadrozny[9]已經(jīng)對MFVAR模型進行了拓科學(xué)有效的宏觀經(jīng)濟預(yù)報和預(yù)測有助于投資決策的展,Kuzin等[10]將MFVAR應(yīng)用到歐盟地區(qū)GDP的實時預(yù)報制定與

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1 蔡宇;混頻數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟學(xué)方法：理論與應(yīng)用[D];山東大學(xué);2016年

2 鄭玉航;基于混頻數(shù)據(jù)模型的中國經(jīng)濟周期特征研究[D];湖南大學(xué);2015年

3 于揚;混頻數(shù)據(jù)回歸模型的建模理論、分析技術(shù)研究[D];東北財經(jīng)大學(xué);2016年

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本文編號：1364603