基于贝叶斯混频模型的中国宏观经济预测研究
作者:唐成千,叶梁 单位:交通银行博士后科研工作站,上海财经大学经济学院 本文刊于: 《新金融》 2021年第0期
关键词:
宏观经济 预测 贝叶斯 混频摘要
本文通过构建中国宏观经济系统的BMF-VAR模型对中国的宏观经济进行预测分析,并与相关模型的预测结果进行比较,来检验BMF-VAR模型对中国宏观经济进行预测时的适用性。研究结果表明,多变量BMF-VAR模型更适合于短期预测,多变量有效信息的增加促进了短期预测精度的提高;两变量BMF-VAR模型在预测精度方面整体上优于相对应的同频模型;通过BMF-VAR模型能够估计出潜在的月度GDP增长率,且相比于通常所使用的规模以上工业增加值月度增长率更加贴近于真实的GDP增长率走势,有效地解决了月度GDP增长率缺失的问题,据此进行决策会更加有效合理,具有重要的理论和现实意义。
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