發(fā)布時(shí)間：2018-01-01 12:29

  本文關(guān)鍵詞：中國經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)識(shí)別與經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測——基于EEMD的分解　出處：《宏觀經(jīng)濟(jì)研究》2017年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：本文利用EEMD對(duì)中國實(shí)際GDP季度序列進(jìn)行分解,利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解多尺度識(shí)別了中國GDP內(nèi)在的準(zhǔn)周期成分。分解結(jié)果表明,中國實(shí)際GDP可以分解為5個(gè)IMF和1個(gè)趨勢項(xiàng),分別代表著3、6、16、58、66的季度不同周期。在此基礎(chǔ)上對(duì)各個(gè)部分進(jìn)行預(yù)測,從而預(yù)測中國實(shí)際GDP。研究結(jié)果表明了EEMD在處理非線性、非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)方面顯示了較強(qiáng)的優(yōu)越性,能夠很好地分解經(jīng)濟(jì)增長序列,預(yù)測結(jié)果顯示了2016年第4季度和2017年第1季度、第2季度將有較好的表現(xiàn)。
[Abstract]:In this paper, EEMD is used to decompose the real GDP quarterly sequence in China, and multi-scale empirical mode decomposition is used to identify the quasi-periodic components of Chinese GDP. The actual GDP in China can be decomposed into 5 IMF and 1 trend item, representing the different quarterly cycles of 3X / 66 / 16/ 5866, respectively. Based on this, the prediction of each part is carried out. The results show that EEMD has a strong advantage in dealing with nonlinear and non-stationary data and can decompose the economic growth series well. Forecast results show in the fourth quarter of 2016 and in the first quarter of 2017, the second quarter will have a better performance.
【作者單位】： 中國人民大學(xué)農(nóng)業(yè)與農(nóng)村發(fā)展學(xué)院;中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【分類號(hào)】：F123.2;F124.8
【正文快照】： 一、引言改革開放以來,中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速發(fā)展,2000—2007年的GDP年均增長率超過了10%,2008年后受到全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響,中國經(jīng)濟(jì)形勢有明顯下滑,2008—2015年年均增長率下降至8.57%,2015年GDP增長率更是創(chuàng)下新低,僅為6.9%。中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了“增速換擋期”,據(jù)此掀起了一場關(guān)于經(jīng)

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3 記者 柏晶偉;亞行調(diào)高2009中國經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測至8.2%[N];中國經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào);2009年

4 證券時(shí)報(bào)記者 唐盛;高盛下調(diào)香港明年經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測至3.6%[N];證券時(shí)報(bào);2011年

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6 記者 李丹丹;世行大幅調(diào)低 全球經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測[N];上海證券報(bào);2012年

7 本報(bào)記者　　　李宇;機(jī)構(gòu)調(diào)高香港經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測[N];中國證券報(bào);2006年

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2 鄧q，

本文編號(hào)：1364516