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中國(guó)季度GDP混頻預(yù)測(cè)的有效性研究

發(fā)布時(shí)間:2020-11-12 03:27
   作為衡量一國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的重要指標(biāo),GDP不僅可以反映一國(guó)經(jīng)濟(jì)的繁榮與衰退,同時(shí)也能夠?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)政策的制定提供依據(jù),因此準(zhǔn)確把握GDP的發(fā)展走勢(shì)具有重要意義。然而由于季度GDP與預(yù)測(cè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)頻率往往存在差異,將混頻數(shù)據(jù)處理為同頻數(shù)據(jù)構(gòu)建同頻模型的傳統(tǒng)方法將會(huì)造成信息的損失或虛增。因此,通過總結(jié)國(guó)內(nèi)外相關(guān)的研究方法,基于混頻模型的建模理論構(gòu)建MIDAS模型及其拓展形式對(duì)中國(guó)季度GDP進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先系統(tǒng)介紹了混頻模型的建模理論,并基于U-MIDAS模型結(jié)合同頻誤差修正模型詳細(xì)推導(dǎo)了兩種混頻誤差修正模型,即ECM-MIDAS模型和CoMIDAS模型。其次,將“克強(qiáng)指數(shù)”作為月度預(yù)測(cè)指標(biāo),基于五種權(quán)重函數(shù)形式分別構(gòu)建單變量MIDAS模型和多變量MIDAS模型對(duì)中國(guó)季度GDP同比增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)。而后,將廣義貨幣M2作為月度預(yù)測(cè)指標(biāo),基于無約束和有約束即五種權(quán)重函數(shù)形式分別構(gòu)建ECM-MIDAS模型和CoMIDAS模型對(duì)中國(guó)季度GDP環(huán)比增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)。在此基礎(chǔ)上,引入預(yù)測(cè)效果的衡量指標(biāo)及相關(guān)圖表等將混頻模型的預(yù)測(cè)精度與同頻模型進(jìn)行對(duì)比研究。研究結(jié)果表明,無論是何種形式的混頻模型均能夠改善同頻模型的預(yù)測(cè)效果,因此中國(guó)季度GDP的混頻預(yù)測(cè)具有有效性。對(duì)于不同形式的混頻模型而言,基于“克強(qiáng)指數(shù)”的混頻模型表明多變量MIDAS模型在一定程度上能夠改善單變量MIDAS模型的預(yù)測(cè)精度,雖“克強(qiáng)指數(shù)”仍是預(yù)測(cè)GDP的重要指標(biāo),但鐵路貨運(yùn)量對(duì)中國(guó)GDP的指示性作用變?nèi)酢;贛2的兩種混頻誤差修正模型為環(huán)比增長(zhǎng)率的分析提供了新思路,并表明無論是ECM-MIDAS模型還是CoMIDAS模型,誤差修正項(xiàng)的加入都能夠顯著改善混頻模型的預(yù)測(cè)精度,且此例中ECM-MIDAS模型的預(yù)測(cè)效果略優(yōu),但由于二者預(yù)測(cè)誤差相差極小,模型的選擇影響甚微,二者是一個(gè)互補(bǔ)而非替代的關(guān)系。另外,無約束的混頻模型在頻率倍差較小且滯后項(xiàng)較少時(shí)更有效,而對(duì)于有約束的混頻模型,雖beta權(quán)重函數(shù)有較好的表現(xiàn),但五種權(quán)重函數(shù)都沒有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì),仍須具體情況具體分析。
【學(xué)位單位】:青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:F124
【部分圖文】:

混頻,走勢(shì)圖,權(quán)重函數(shù),項(xiàng)系


圖 3.1 melec 與 qgdp 的混頻走勢(shì)圖 圖 3.2 基于指數(shù) almon 混頻模型的滯后項(xiàng)系數(shù)表 3.3 基于 melec 的混頻模型預(yù)測(cè)結(jié)果及預(yù)測(cè)精度比較K 6 12 18 24h 權(quán)重函數(shù) RMSE rRMSE RMSE rRMSE RMSE rRMSE RMSE rRMSE

混頻,項(xiàng)系,指數(shù),權(quán)重函數(shù)


圖 3.1 melec 與 qgdp 的混頻走勢(shì)圖 圖 3.2 基于指數(shù) almon 混頻模型的滯后項(xiàng)系數(shù)表 3.3 基于 melec 的混頻模型預(yù)測(cè)結(jié)果及預(yù)測(cè)精度比較K 6 12 18 24h 權(quán)重函數(shù) RMSE rRMSE RMSE rRMSE RMSE rRMSE RMSE rRMSE

混頻,走勢(shì)圖,權(quán)重函數(shù),項(xiàng)系


圖 3.3 mloan 與 qgdp 的混頻走勢(shì)圖 圖 3.4 基于指數(shù) almon 混頻模型的滯后項(xiàng)系數(shù)表 3.4 基于 mloan 的混頻模型預(yù)測(cè)結(jié)果及預(yù)測(cè)精度比較K 6 12 18 24h 權(quán)重函數(shù) RMSE rRMSE RMSE rRMSE RMSE rRMSE RMSE rRMSE
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10 侯健宏;微波毫米波混頻技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2019年



本文編號(hào):2880174

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