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基于粒子濾波算法的經(jīng)濟(jì)周期拐點識別研究

發(fā)布時間:2020-12-15 10:29
  經(jīng)濟(jì)增長的歷程總是跌宕起伏并呈現(xiàn)出一定的周期性特征,而對經(jīng)濟(jì)周期波動階段性的識別與檢驗問題一直是經(jīng)濟(jì)周期理論所關(guān)注的重要內(nèi)容。目前主要有兩種方法用來識別經(jīng)濟(jì)周期的拐點,第一種是馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型(MSM),另外一種是平滑轉(zhuǎn)換自回歸模型(STAR,smooth transition autoregression)。馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型通過轉(zhuǎn)移概率來識別經(jīng)濟(jì)所處的狀態(tài),轉(zhuǎn)換概率的精確推斷需要樣本時間序列數(shù)據(jù)足夠長,包含多個周期基于狀態(tài)的轉(zhuǎn)換,對我國的經(jīng)濟(jì)周期研究而言,樣本數(shù)據(jù)顯得有些不夠。本文采用序貫蒙特卡洛(SMC)方法利用中國工業(yè)總產(chǎn)值月度同比增長率數(shù)據(jù)和中國經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)來估計潛變量馬爾科夫模型(HMM)中的非對稱效應(yīng),并以此來判別中國經(jīng)濟(jì)周期的拐點。與大多數(shù)馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)移模型不同的是,本文模型所采用的機(jī)制轉(zhuǎn)移概率是由貝塔分布確定的時變的轉(zhuǎn)移概率,其中貝塔分布中的隨機(jī)部分由一外生變量所決定,這樣可以避免由于樣本數(shù)據(jù)不足所造成的轉(zhuǎn)移概率的估計精度不夠。本文通過粒子濾波方法和貝葉斯方法估計了模型中的參數(shù)和潛在狀態(tài)變量,非常準(zhǔn)確地識別了中國經(jīng)濟(jì)周期的歷次拐點。 

【文章來源】:華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:50 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景及選題意義
    1.2 經(jīng)濟(jì)周期拐點識別方法研究現(xiàn)狀
    1.3 粒子濾波算法及研究現(xiàn)狀
    1.4 結(jié)構(gòu)安排和創(chuàng)新點
2 粒子濾波算法的基本原理
    2.1 基本模型假定
    2.2 Kalman 濾波
    2.3 序貫重要性抽樣(SIS)方法
    2.4 一般粒子濾波算法(SISR)
    2.5 輔助粒子濾波(Auxiliary particle Filter)
    2.6 權(quán)值退化的解決方法
3 中國經(jīng)濟(jì)周期的拐點識別
    3.1 衡量中國經(jīng)濟(jì)周期的各指標(biāo)
    3.2 模型設(shè)定
    3.3 模型的估計方法
    3.4 模型的估計結(jié)果與實證分析
    3.5 本章小結(jié)
4 結(jié)論與展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于STR模型的中國宏觀經(jīng)濟(jì)周期拐點的識別與預(yù)測[J]. 余宇新,謝鴻飛.  經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理. 2012(06)
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本文編號:2918122

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