研究目標(biāo):基于線上消費者價格指數(shù)和網(wǎng)絡(luò)搜索價格指數(shù)預(yù)測CPI。研究方法:在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）框架中融合MADL_MIDAS模型,建立異步混頻卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AMCNN）模型,并通過選用2016年1月至2019年12月的數(shù)據(jù)驗證該方法的有效性。研究發(fā)現(xiàn):日度線上CPI及日度網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)屬于CPI的領(lǐng)先指標(biāo),同時引入并保留原有數(shù)據(jù)特征有助于改進(jìn)CPI預(yù)測精度,提高CPI"拐點"捕捉能力。研究創(chuàng)新:揭示了高頻日度線上CPI和網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)對低頻月度CPI的預(yù)測能力,提出了一種融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)計量模型的異步混頻數(shù)據(jù)處理方法。研究價值:預(yù)測CPI波動水平和"拐點"時,可輔助利用線上CPI、網(wǎng)絡(luò)搜索高頻數(shù)據(jù),結(jié)合AMCNN模型提高預(yù)測精度。AMCNN模型可用于處理異步混頻數(shù)據(jù)、探究變量間復(fù)雜不確定性（線性、非線性）關(guān)系,具有很強的適應(yīng)性和擴展性,可應(yīng)用于其他經(jīng)濟、金融領(lǐng)域,應(yīng)用價值較高。 

【文章來源】：數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究. 2020,37(10)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：20 頁

【文章目錄】：
一、問題的提出
二、文獻(xiàn)述評
三、CPI預(yù)測模型構(gòu)建
    1.ISI數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理及合成
        (1)搜索引擎選取。
        (2)初始關(guān)鍵詞選取。
        (3)數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理。
        (4)搜索指數(shù)合成。
    2.異步混頻卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(AMCNN)構(gòu)建動機
    3.AMCNN模型構(gòu)建
四、CPI預(yù)測實證分析
    1.數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)預(yù)處理
        (1)變量選擇與數(shù)據(jù)獲取。
            第一,國家統(tǒng)計局公布的CPI數(shù)據(jù)。
            第二,線上CPI。
            第三,其他輔助數(shù)據(jù)。
            第四,百度指數(shù)。
        (2)百度搜索指數(shù)合成。
    2.AMCNN模型的CPI預(yù)測結(jié)果分析
    3.AMCNN模型的CPI預(yù)測性能對比分析
    4.CPI子類別預(yù)測結(jié)果分析
    5.CPI“拐點”預(yù)測
五、結(jié)論與建議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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