典型文献
中国经济增长与通胀的混频预测—基于Sims-Zha先验分布的BVAR模型
文献摘要：
Sims-Zha先验分布使用两组虚拟变量提取了时间序列中单位根和协整的先验信息,将GLP等主流模型一般化为其特例.本文使用GDP与CPI的环比和累计同比混频数据,参考混频数据和超参数选择的研究成果,根据中国经济特点进行推导和测试后建立了 Sims-Zha先验分布的贝叶斯向量自回归模型,并通过对预测结果的RMSE数值与国际上关于此问题的其他流行模型预测结果的RMSE值进行比较.研究发现:当GDP的原始数据不平稳需要进行一阶差分处理时,设定没有截距项的Sims-Zha先验分布的贝叶斯向量自回归模型,预测效果比原模型更优,当GDP的原始数据平稳时,则Sims-Zha先验分布的贝叶斯向量自回归模型比原模型预测效果更优,有无外生变量对模型预测效果的影响不明显,无外生变量累计同比增长率预测模型的预测效果最优;相比常用模型Sims-Zha先验分布下的贝叶斯向量自回归模型在GDP上的短期预测效果更精准,在CPI的短期预测上预测效果差于GLP模型,但是优于其他模型.
文献关键词：
Sims-Zha先验分布;贝叶斯向量自回归模型;混频数据
中图分类号：
作者姓名：
许永洪;殷路皓;朱建平
作者机构：
厦门大学经济学院,福建厦门361005;厦门大学数据挖掘研究中心,福建厦门361005;厦门大学管理学院,福建厦门361005
文献出处：
引用格式：
[1]许永洪;殷路皓;朱建平-.中国经济增长与通胀的混频预测—基于Sims-Zha先验分布的BVAR模型)[J].数理统计与管理,2022(02):225-238
A类：
Zha
B类：
中国经济增长,通胀,混频预测,Sims,先验分布,BVAR,虚拟变量,变量提取,单位根,协整,先验信息,GLP,流模型,一般化,特例,CPI,环比,混频数据,超参数,参数选择,经济特点,贝叶斯向量自回归模型,RMSE,上关,原始数据,一阶差分,差分处理,截距,外生变量,布下,短期预测
AB值：
0.24265
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