在利用傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型研究我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等問題時(shí),僅僅是對(duì)頻率相同、長(zhǎng)度相同的變量做回歸。許多情況下,僅僅使用觀測(cè)點(diǎn)一致的同頻,同長(zhǎng)度數(shù)據(jù)往往導(dǎo)致研究變量的數(shù)量減少,特別是在分析影響某一指標(biāo)變動(dòng)的因素時(shí),由于樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的限制,通常并不能把足夠多的影響因子包含在同一模型之中。基于傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型這一基本要求,許多分析多因子模型的研究工作者開始逐漸嘗試改變研究變量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以使模型的實(shí)證效果更加具有說服力。通常改變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方法包括:加總、替代以及利用不同插值技術(shù)的填補(bǔ)方法。加總和替代主要應(yīng)用于將某些存量或者流量指標(biāo)將具有較高頻率的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理為具有較低頻率的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。利用各種插值方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)主要應(yīng)用于將指標(biāo)的低頻數(shù)據(jù)處理為高頻數(shù)據(jù)。這種改變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的做法雖然方法上可行而且通常計(jì)算簡(jiǎn)單,但是人為改變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的做法有可能破壞原變量之間的相關(guān)關(guān)系,因?yàn)閷?duì)于不同時(shí)間間隔的數(shù)據(jù),在一定時(shí)期內(nèi)其代表的經(jīng)濟(jì)含義是不一樣的,而且各自表現(xiàn)出的趨勢(shì)和波動(dòng)性也有可能大相徑庭。因此這種做法雖簡(jiǎn)單易行,但僅僅適用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行微小的改動(dòng),對(duì)于要處理大量時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)就顯得不夠合理。例如,在時(shí)間較長(zhǎng)的數(shù)據(jù)中,當(dāng)出現(xiàn)大量的非隨機(jī)性缺失值時(shí),利用插值法進(jìn)行數(shù)據(jù)填補(bǔ)得到的時(shí)間序列并不能真實(shí)地反應(yīng)原有指標(biāo)的變動(dòng)性質(zhì)以及分布特征。隨著各個(gè)市場(chǎng)的繁榮發(fā)展,統(tǒng)計(jì)技術(shù)的不斷進(jìn)步,我國(guó)已經(jīng)積累了大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),研究不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變量之間的相關(guān)關(guān)系的需求變得更加迫切。近幾年來,隨著計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)能力的顯著提升,借助計(jì)算機(jī)技術(shù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型研究取得了很大的突破,一些新的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型被創(chuàng)立,更有一些傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型得到改進(jìn),這其中就包括本文所要研究的一類混頻數(shù)據(jù)模型:混頻數(shù)據(jù)向量自回歸(MF-VAR)模型�；祛l數(shù)據(jù)模型從建模和估計(jì)方法的角度出發(fā),在不改變?cè)瓟?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,將不同頻率的變量構(gòu)建于一個(gè)模型中,利用不同變量所包含的樣本信息對(duì)某一指標(biāo)或者實(shí)際問題進(jìn)行研究。混頻數(shù)據(jù)模型主要包括兩類:混頻數(shù)據(jù)向量自回歸(MF-VAR)模型和混頻數(shù)據(jù)抽樣(MIDAS)模型。這兩類模型都是對(duì)原有的傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的改進(jìn)。其中MF-VAR模型是傳統(tǒng)VAR模型加入混頻數(shù)據(jù)的改進(jìn),而MIDAS模型是分布滯后模型加入混頻數(shù)據(jù)的改進(jìn)。由于MIDAS模型的研究較早,已經(jīng)有大量的學(xué)者對(duì)該模型進(jìn)行了研究且產(chǎn)生了許多衍生模型。此外,由于MIDAS模型是基于卡爾曼濾波進(jìn)行估計(jì)的,這種估計(jì)方法在處理不規(guī)則頻率數(shù)據(jù)時(shí)有一些不足之處。因此,本文主要討論另一種混頻數(shù)據(jù)模型—MF-VAR模型。MF-VAR模型是對(duì)傳統(tǒng)VAR模型的改進(jìn),利用基于Gibbs抽樣的BMF方法進(jìn)行參數(shù)和缺失值的估計(jì)。這種估計(jì)方法從數(shù)據(jù)本身的分布特征出發(fā),在一定程度上規(guī)避了人為干預(yù)的弊端。本文第二章詳細(xì)介紹了模型構(gòu)建的原理、先驗(yàn)分布形式、超參數(shù)的選擇以及參數(shù)的估計(jì)過程。在對(duì)MF-VAR模型進(jìn)行對(duì)比研究以探索高頻數(shù)據(jù)信息對(duì)低頻變量的預(yù)測(cè)效果的影響時(shí),對(duì)于基準(zhǔn)模型的估計(jì),我國(guó)學(xué)者仍然采用傳統(tǒng)的最小二乘方法。用兩種估計(jì)方法得出評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)MF-VAR模型進(jìn)行分析是有失偏頗的,并不能真正反映混頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)預(yù)測(cè)效果的影響。從這點(diǎn)出發(fā),本文在對(duì)MF-VAR模型進(jìn)行對(duì)比分析時(shí),對(duì)兩個(gè)模型均采用貝葉斯方法進(jìn)行估計(jì)。此外,超參數(shù)的設(shè)定對(duì)模型效果的影響比較大,而多數(shù)學(xué)者對(duì)超參數(shù)的設(shè)定并未做過多研究,而是簡(jiǎn)單設(shè)定超參數(shù)的取值或者對(duì)少數(shù)幾個(gè)超參數(shù)進(jìn)行對(duì)比。基于此,本文使用網(wǎng)格搜索法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。通過實(shí)證結(jié)果分析,本文發(fā)現(xiàn)使用了混頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的MF-VAR模型在GDP的短期預(yù)測(cè)中能夠顯著提高傳統(tǒng)同頻VAR模型的預(yù)測(cè)精度,但隨著預(yù)測(cè)期的延長(zhǎng),MF-VAR模型的比較優(yōu)勢(shì)逐漸減弱甚至其預(yù)測(cè)結(jié)果要劣于傳統(tǒng)VAR模型。
【學(xué)位授予單位】：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224;F124.1

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王維國(guó);于揚(yáng);;基于混頻回歸類模型對(duì)中國(guó)季度GDP的預(yù)報(bào)方法研究[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2016年04期

2 于揚(yáng);王維國(guó);;混頻數(shù)據(jù)回歸模型的分析技術(shù)及其應(yīng)用[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2015年12期

3 劉漢;劉金全;;中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)總量的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)與短期預(yù)測(cè)——基于混頻數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的實(shí)證研究[J];經(jīng)濟(jì)研究;2011年03期

4 劉金全;劉漢;印重;;中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)混頻數(shù)據(jù)模型應(yīng)用——基于MIDAS模型的實(shí)證研究[J];經(jīng)濟(jì)科學(xué);2010年05期

5 郭國(guó)峰;鄭召鋒;;中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)先行指數(shù)和一致指數(shù)應(yīng)用效果檢驗(yàn)與改進(jìn)[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2010年10期

6 歐陽志剛;史煥平;;中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與通脹的隨機(jī)沖擊效應(yīng)[J];經(jīng)濟(jì)研究;2010年07期

7 王小魯;樊綱;劉鵬;;中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)換和增長(zhǎng)可持續(xù)性[J];經(jīng)濟(jì)研究;2009年01期

8 中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與宏觀穩(wěn)定課題組;張平;劉霞輝;張曉晶;汪紅駒;;外部沖擊與中國(guó)的通貨膨脹[J];經(jīng)濟(jì)研究;2008年05期

9 廈門大學(xué)宏觀經(jīng)濟(jì)研究中心課題組;李文溥;;中國(guó)季度宏觀經(jīng)濟(jì)模型的開發(fā)與應(yīng)用[J];廈門大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版);2007年04期

10 劉金全;鄭挺國(guó);;我國(guó)貨幣政策沖擊對(duì)實(shí)際產(chǎn)出周期波動(dòng)的非對(duì)稱影響分析[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2006年10期

本文編號(hào)：2372701