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基于宏观大数据的GDP即时预测

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本文结合EM算法提出了基于Lasso方法的混频动态多因子模型;该模型适用于大数据环境下的GDP即时预测,并可对预测变动进行信息归因.本文采用该模型并使用大量月频宏观经济变量对我国季度GDP同比增速进行了即时预测.实证结果显示:(1)本文模型比传统动态多(单)因子模型和MIDAS模型具有更好的样本外预测表现;(2)在2005-2022年间,国家财政支出、社会消费品零售总额、工业增加值以及进口总值的同比增速对于GDP即时预测的影响最为突出.
Nowcasting GDP with Big Macroeconomic Data
Combining expectation maximization(EM)algorithm and Lasso method,we propose a methodology to estimate a mixed-frequency dynamic factor model on large macroeconomic panels with rag-ged edges.We apply this approach to nowcast China's gross domestic product(GDP)growth and decom-pose the resulting forecast revision into contributions from the news.We find that,(1)Our method im-proves the out-of-sample forecast accuracy in nowcasting Chinese GDP growth,compared to the existing methods;(2)From 2005Q1 to 2022Q1,growth of fiscal expenditure,growth in retail sales,growth of industry's value-added and growth of total imports affected the real-time forecast of China's GDP growth the most.

nowcastingbig data analysisdynamic factor model

易艳萍、黄德金、王熙

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浙江大学经济学院和金融研究院

北京大学经济学院

即时预测 大数据分析 动态因子模型

国家自然科学基金面上项目国家自然科学基金面上项目国家社会科学基金项目北京市社会科学基金项目

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2024

经济学(季刊)
北京大学出版社

经济学(季刊)

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子:3.829
ISSN:2095-1086
年,卷(期):2024.24(3)