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大数据背景下的动态因子模型预测机理与效果研究

作者:程海星 朱满洲大数据集经济预测动态因子模型

摘要:本文构建了我国的宏观大数据集,进行动态因子模型预测研究和比较。本文的主要结论是:我国真实的预测模型应是大模型结构,且可浓缩为动态因子模型的结构形式;动态因子模型的预测效果优于AR和VAR模型,以对M2的预测为例,使用1个因子可提高26%的预测精度,使用7个因子可提高近40%的预测精度;具体考察因子发现,第一个因子综合了实际经济活动信息,提供了预测M2的重要增量信息,不同因子反映了宏观经济的基本面状况。

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投资研究

《投资研究》(CN:11-1389/F)是一本有较高学术价值的经济期刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《投资研究》刊载投资宏观控制和微观管理的基础理论和应用理论研究成果,探讨财政投资、银行长期信用投资、企业和证券投资管理的发展问题,并介绍国外投资研究的新动向和学术成果。

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