作為衡量一國宏觀經(jīng)濟運行狀況的重要指標,GDP不僅可以反映一國經(jīng)濟的繁榮與衰退,同時也能夠為宏觀經(jīng)濟政策的制定提供依據(jù),因此準確把握GDP的發(fā)展走勢具有重要意義。然而由于季度GDP與預(yù)測指標的數(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)方法將會造成信息的損失或虛增。因此,通過總結(jié)國內(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中國季度GDP進行預(yù)測。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“克強指數(shù)”作為月度預(yù)測指標,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模型對中國季度GDP同比增長率預(yù)測。而后,將廣義貨幣M2作為月度預(yù)測指標,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模型對中國季度GDP環(huán)比增長率預(yù)測。在此基礎(chǔ)上,引入預(yù)測效果的衡量指標及相關(guān)圖表等將混頻模型的預(yù)測精度與同頻模型進行對比研究。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)測效果,因此中國季度GDP的混頻預(yù)測具有有效性。對于不同形式的混頻模型而言,基于“克強指數(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)測精度,雖“克強指數(shù)”仍是預(yù)測GDP的重要指標,但鐵路貨運量對中國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,誤差修正項的加入都能夠顯著改善混頻模型的預(yù)測精度,且此例中ECM-MIDAS模型的預(yù)測效果略優(yōu),但由于二者預(yù)測誤差相差極小,模型的選擇影響甚微,二者是一個互補而非替代的關(guān)系。另外,無約束的混頻模型在頻率倍差較小且滯后項較少時更有效,而對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)都沒有絕對的優(yōu)勢,仍須具體情況具體分析。
【學(xué)位單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F124
【部分圖文】：

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

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

圖 3.3 mloan 與 qgdp 的混頻走勢圖 圖 3.4 基于指數(shù) almon 混頻模型的滯后項系數(shù)表 3.4 基于 mloan 的混頻模型預(yù)測結(jié)果及預(yù)測精度比較K 6 12 18 24h 權(quán)重函數(shù) RMSE rRMSE RMSE rRMSE RMSE rRMSE RMSE rRMSE
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本文編號：2880174