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基于混频数据模型实时预测效果分析——以中国GDP增速为例

Analysis of Real-time Prediction Effect Based on Mixed-frequency Data Model ——Taking China's GDP Growth Rate as an Example

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传统的同频数据计量模型已不能满足对未来预测的精度要求,越来越多的研究者对混频数据展开探讨.本文以中国GDP增速为例,选取社会货运量、房地产开发投资等多个与宏观经济相关的月度指标,从中提取不可观测因子,并对不同类型混频数据模型的预测效果进行分析.结果发现:从众多指标中提取因子后,对模型的预测精度和拟合效果有促进作用,而且因为子变量携带了原变量的较多信息,因此其对模型的预测效果优于绝大多数单一变量;未受参数限制的MIDAS模型在拟合优度上以及在短期预测方面,都有更优的效果;另外,加入自回归项后,模型拟合效果有显著提高.

许飞

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安徽大学,安徽230031

MIDAS模型 混频数据 因子模型 均方根误差 非限制MIDAS

安徽省社会科学规划项目

AHSKF2019D019

2022

天津商务职业学院学报
天津市财贸管理干部学院

天津商务职业学院学报

CHSSCD
影响因子：0.351
ISSN：2095-5537
年,卷(期)：2022.10(2)
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