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我國(guó)資產(chǎn)價(jià)格對(duì)CPI影響效果的研究——基于混頻數(shù)據(jù)模型的分析

發(fā)布時(shí)間:2018-05-14 21:46

  本文選題:混頻數(shù)據(jù)模型 + 權(quán)重函數(shù); 參考:《價(jià)格理論與實(shí)踐》2017年04期


【摘要】:本文以混頻數(shù)據(jù)模型(MIDAS)的建模理論和分析技術(shù)為視角,在結(jié)構(gòu)分析框架下構(gòu)建多種M-MID AS-AR模型,研究了我國(guó)高頻資產(chǎn)價(jià)格對(duì)低頻CPI影響效果及樣本內(nèi)預(yù)測(cè)精度。結(jié)果表明:資產(chǎn)價(jià)格對(duì)CPI水平有顯著影響;資產(chǎn)價(jià)格上漲會(huì)通過(guò)財(cái)富效應(yīng)抬高CPI;當(dāng)高頻變量股票價(jià)格的滯后階數(shù)變動(dòng)到30階時(shí),Beta-M-MIDAS-ARDL模型的擬合結(jié)果和預(yù)測(cè)效果優(yōu)于ARDL模型及其他混頻數(shù)據(jù)模型。
[Abstract]:In this paper, based on the modeling theory and analysis technology of mixed-frequency data model (Midas), a variety of M-MID AS-AR models are constructed under the framework of structural analysis, and the effects of high frequency asset prices on low-frequency CPI in China and the prediction accuracy in samples are studied. The results show that asset price has significant influence on CPI level; When the lag order of high frequency variable stock price changes to 30 order, the fitting result and prediction effect of Beta-M-MIDAS-ARDL model is better than that of ARDL model and other mixed data model.
【作者單位】: 內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院;東北財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“新常態(tài)下我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)研究(15ZDA001) 內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金項(xiàng)目“結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換GARCH建模及其在金融資產(chǎn)收益波動(dòng)中的應(yīng)用”(2016MS0716)
【分類號(hào)】:F299.23;F726;F832.51

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1889581

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