基于混频回归方法对经济总量的实时预测

摘要：

突如其来的新冠肺炎疫情对我国经济运行造成了非常大的影响,主要经济指标明显下滑,但是,随着复工复产的不断推进,我国主要经济指标呈现回升势头并不断改善,监测当前经济运行状态和预测未来经济走势,对经济政策的制定和及时调整无疑具有重要的现实意义.文章构建混频数据回归(MIDAS)模型,基于不同权重函数形式和多个月度解释变量的各阶滞后项,共估计了 180个模型,从中选择RMSE最小者作为最优预测模型.经过计算,认为工业增加值对于GDP具有最优的预测效果,在样本期内,选择阶梯型权重函数时均方根误差最小,仅为0.066.

关键词：MIDAS模型;实时预测;均方根误差

所属期刊栏目：37

分类号：C81;F224.0(统计方法)

资助基金：国家自然科学基金;教育部人文社会科学研究项目

在线出版日期：2022-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：42-45