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大维变量选择、混频因子模型与新冠肺炎疫情冲击下的GDP现时预测
文献摘要：
新冠肺炎疫情不仅对我国宏观经济造成了巨大冲击,也为准确预测我国宏观经济未来走势带来挑战.本文从新冠肺炎疫情冲击出发,将模型置信集检验与U-MIDAS模型组合,设计了一种在混频情形下利用预测变量的异质性波动从大维数据集中选取对GDP具有稳定预测效果变量的方法.通过利用选取出的稳定性变量构建多种形式的混频目标因子模型并与其他类型的混频因子模型对比,全面评估了不同模型在疫情前后对GDP进行高频现时预测的效果.研究发现,在疫情冲击前的平稳时期,利用覆盖范围较广的变量构建双因子MIDAS模型预测效果最优;利用稳定性变量构建的单因子U-MIDAS模型同样具有良好的预测效果.当经济从冲击中持续恢复时,利用部分稳定性变量构建的双因子U-MIDAS模型在捕捉到GDP的核心变化后率先对其连续做出准确的现时预测.经济稳定时,对预测变量设定较长的滞后阶数会提升预测效果;在冲击后的恢复期中则应减少滞后阶数,避免变量在冲击中出现的异常值对预测产生负面影响.本文也为当经济受到巨大外生冲击或处于冲击后的恢复期时其他宏观经济指标的预测提供了有价值的参考.
文献关键词：
大维变量选择;混频因子模型;现时预测;国内生产总值
中图分类号：
作者姓名：
唐晓彬;刘博;刘江宁
作者机构：
对外经济贸易大学统计学院;对外经济贸易大学马克思主义学院
文献出处：
引用格式：
[1]唐晓彬;刘博;刘江宁-.大维变量选择、混频因子模型与新冠肺炎疫情冲击下的GDP现时预测)[J].统计研究,2022(01):106-121
A类：
大维变量选择,混频因子模型,现时预测
B类：
新冠肺炎疫情冲击,宏观经济,巨大冲击,准确预测,未来走势,击出,置信集,MIDAS,模型组合,下利,预测变量,异质性波动,定性变量,多种形式,模型对比,疫情前后,覆盖范围,双因子,单因子,击中,捕捉到,经济稳定,滞后阶数,恢复期,异常值,测产,外生冲击,经济指标,国内生产总值
AB值：
0.244769
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