中国季度GDP的即时预测与混频分析
及时、准确地获得GDP短期预测值对于宏观调控和企业决策至关重要.本文在收集我国实时碎尾数据集的基础上,采用混频动态因子模型,将我国季度GDP的预测频率由"季度"提高到"日度".研究结果表明,相对于混频抽样模型以及MFVAR等现有模型,混频动态因子模型能够有效解决实时预测中需要面临的数据问题,包括混频指标、碎尾特征、数据的周期性缺失等.本文模型在每个数据发布日,均可更新GDP的预测结果,这不仅将最新的经济活动信息迅速地体现到GDP预测中,而且显著提高了GDP即时预测的准确性,且预测结果随着月度数据信息的增加趋近于GDP真实值.此外,本文还估算了拟GDP季度同比增长率和GDP月度同比增长率两个月度数据序列,为我国宏观经济监测与政策分析提供一定的数据支撑.
GDP;即时预测;混频因子模型
本文感谢国家自然科学基金面上项目"非线性因子模型:估计、检验与应用";国家社科基金重大项目"增强消费对经济发展的基础性作用研究"
2021-10-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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