本文選題：通貨膨脹預(yù)測 + AR模型　； 參考：《統(tǒng)計與決策》2012年04期

【摘要】：文章用中國1996～2010年的CPI、PPI、貨幣量和產(chǎn)出等季度數(shù)據(jù),考慮了兩類基本但重要的時間序列模型——AR和VAR模型在預(yù)測中國通貨膨脹上的樣本外表現(xiàn)。研究表明:這兩類模型在大部分預(yù)測期上對通脹的預(yù)測都優(yōu)于簡單的隨機游走式預(yù)測;對不同滯后階數(shù)的模型而言,通常滯后階數(shù)越少的模型預(yù)測效果越好;M1增速、名義GDP增速和真實GDP增速都能改善僅僅依賴歷史通脹信息形成的預(yù)測,但M0增速、M2增速以及PPI通脹,通常都不能改善;在含有M1增速的兩變量VAR(1)模型中進一步引入產(chǎn)出增速構(gòu)成的三變量VAR(1)模型對通脹預(yù)測沒有明顯改進。
[Abstract]:In this paper, we consider two basic but important time series models, AR and VAR models, in order to predict the inflation in China by using the quarterly data of CPI / PPI, currency and output from 1996 to 2010.The results show that the two models are superior to the simple random walk prediction in most forecasting periods, and for the models with different lag order, the model with less lag order is more effective than M1 growth rate.Both nominal GDP growth and real GDP growth can improve forecasts based solely on historical inflation information, but M0 / M2 growth and PPI inflation generally do not improve;In the two-variable VAR1) model with M1 growth rate, the three-variable VAR1) model composed of output growth rate has no obvious improvement on inflation forecast.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院;
【基金】：國家社科基金重點資助課題(09AZD019) 教育部人文社會科學(xué)基金資助項目(09YJC790043) 上海市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃課題(2010EJL003)
【分類號】：F822.5;F224

【二級參考文獻】

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本文編號：1757277