本文關(guān)鍵詞：基于混頻回歸類模型對中國季度GDP的預報方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：根據(jù)混頻數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟模型的建模理論和分析技術(shù),本文構(gòu)建了中國季度GDP 5種不同權(quán)重函數(shù)的混頻數(shù)據(jù)回歸預測模型(MIDAS)和非限制MIDAS模型。結(jié)合傳統(tǒng)分布滯后模型推導出MIDAS模型的最小二乘識別方法,并在此基礎(chǔ)上對中國季度GDP進行短期預報,分析了高頻解釋變量滯后階數(shù)變化效應及其對低頻變量GDP的影響效應。根據(jù)6種模型擬合及預測結(jié)果,進一步構(gòu)建混頻回歸聯(lián)合預測模型,并考察了混頻回歸聯(lián)合預測模型的預測精度及預測效果。研究結(jié)果表明:非限制混頻數(shù)據(jù)回歸預測模型的預測精度及擬合效果高于5種不同權(quán)重MIDAS模型,以BIC為權(quán)重構(gòu)建的混頻聯(lián)合預測模型在對我國季度GDP短期預報時表現(xiàn)最優(yōu)。
【作者單位】： 東北財經(jīng)大學;內(nèi)蒙古財經(jīng)大學;
【關(guān)鍵詞】： 預報 混頻回歸聯(lián)合預測模型 季度GDP
【基金】：國家自然科學基金(71171035) 國家社科基金(2014SDXT013) 內(nèi)蒙古自然科學基金(2014MS0701)的資助
【分類號】：F224;F124
【正文快照】： 引　　言金融風暴的突襲給全世界經(jīng)濟發(fā)展造成重創(chuàng),事后的宏觀調(diào)控在金融、經(jīng)濟的恢復中顯得力不從心,所以政策制定者和學術(shù)界逐漸意識到對宏觀經(jīng)濟變量GDP的季度值進行實時(Real-time)預測及超前預報的重要性。實際建模中學者們卻發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)時間序列計量模型的應用瓶頸,即要求

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本文編號：407931