基于Lasso回归和SVR模型的消费者信心指数的预测

摘要：

消费者信心指数是反映消费者消费趋向的重要指标,为了掌握消费者信心指数的发展趋势,本文对消费者信心指数进行预测.首先,构建与消费者信心指数相关的关键词作为其影响指标;其次,收集2011～2019年的百度指数数据,并采用Lasso回归等方法对变量进行筛选;最后,建立SVR模型进行预测,并比较在使用不同核函数时,SVR模型的预测效果.结果表明,使用高斯核函数时,SVR模型的预测效果最好,能够较好地预测消费者信心指数,从而为有关部门政策的制定提供参考.

关键词：消费者信心指数;百度指数;Lasso回归;核函数;SVR模型

所属期刊栏目：11

分类号：F224(经济计算、经济数学方法)

在线出版日期：2021-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：12-15,21