本文關(guān)鍵詞：基于支持向量分位數(shù)回歸的貨幣需求條件密度預測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：考慮到貨幣需求與其影響因素之間復雜的關(guān)系,基于支持向量分位數(shù)回歸(support vector quantile regression,SVQR)模型,文章研究了貨幣需求及其影響因素之間的非線性依賴關(guān)系,給出了貨幣需求條件密度預測方法,并將其與傳統(tǒng)的線性分位數(shù)回歸模型進行了比較。選取中國2004年1月至2014年12月期間工業(yè)增加值、消費物價指數(shù)(consumer price index,CPI)、利率與M1的月度數(shù)據(jù)進行實證研究,結(jié)果表明SVQR模型不僅能夠很好地擬合貨幣需求,而且能夠給出準確的概率密度預測結(jié)果。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學管理學院;合肥工業(yè)大學過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 貨幣需求 分位數(shù)回歸 支持向量分位數(shù)回歸(SVQR) 條件密度預測 廣義近似交叉驗證(GACV)準則
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71071087)
【分類號】：F224.0;F822
【正文快照】： 近年來,關(guān)于貨幣需求分析的經(jīng)濟計量模型與方法的研究成果層出不窮。文獻[1]指出貨幣需求是內(nèi)生的,不能直接觀測得到,不過可以通過貨幣供應(yīng)與貨幣需求一致性,將可觀測的貨幣供應(yīng)量M1、M2作為貨幣需求量的代表;文獻[2]研究發(fā)現(xiàn)M1與實際GDP、一年期定期存款利率存在協(xié)整關(guān)系;文

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