典型文献
基于SSA-LSTM模型的消费者信心指数预测研究
文献摘要：
消费者信心指数(CCI)是反映居民消费意愿的宏观经济指标,具有非线性时变特征且发布时间存在滞后性.结合相关网络搜索数据,采用Lasso回归进行降维,引入麻雀搜索算法(SSA)对长短期记忆(LSTM)神经网络模型进行组合优化,通过构建SSA-LSTM模型对我国CCI进行一年期的预测,并基于预测性能评价指标与LSTM模型进行对比分析.研究表明:构建的SSA-LSTM模型预测效果和预测精度显著优于LSTM基准模型且转折点预测能力强;同时,结合网络搜索数据对CCI进行预测时效性强,预测值比官方发布数据领先半个月左右,能够及时为宏观经济决策和相关政策制定提供有价值的参考.
文献关键词：
消费者信心指数;Lasso回归;SSA算法;SSA-LSTM模型
中图分类号：
作者姓名：
李希亮;陈亚娟
作者机构：
山东工商学院数学与信息科学学院,山东烟台264005;山东工商学院统计学院,山东烟台264005
文献出处：
引用格式：
[1]李希亮;陈亚娟-.基于SSA-LSTM模型的消费者信心指数预测研究)[J].统计理论与实践,2022(08):16-22
A类：
B类：
SSA,消费者信心指数,预测研究,CCI,居民消费,消费意愿,宏观经济,经济指标,时变特征,发布时间,滞后性,网络搜索,搜索数据,Lasso,麻雀搜索算法,长短期记忆,组合优化,一年期,预测性能评价,性能评价指标,转折点,点预测,预测能力,半个,经济决策
AB值：
0.298525
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