宏觀經(jīng)濟時間序列的實時預測——以中國季度GDP為例.pdf

1、目前國內(nèi)對宏觀經(jīng)濟時間序列的預測多采用當期特定數(shù)據(jù)，即研究者在做研究時所能得到的最終修訂后的數(shù)據(jù)。但是這種數(shù)據(jù)并不是真實宏觀經(jīng)濟最初狀態(tài)的表征，而是經(jīng)歷了初次發(fā)布后的常規(guī)修訂和全面修訂，包含了一些新信息的干擾在里面。實時數(shù)據(jù)能很好的排除未來時間信息對某一個過去特定時點數(shù)據(jù)的干擾，具有即時性的特點，但國內(nèi)還沒有系統(tǒng)化的實時數(shù)據(jù)集，本文基于中國季度GDP的發(fā)布和修訂機制，收集和總結(jié)出中國季度GDP的四列代表性的實時數(shù)據(jù)：最初核算數(shù)、最初核實

2、數(shù)、最終核實數(shù)和最終數(shù)據(jù)。同時選取了6個月度一致指標，利用MIDAS和MF-VAR兩類混頻模型對季度GDP進行單變量、多變量模型預測和組合預測，以AR自回歸模型作為基準模型，用相對MSE來檢驗模型預測的有效性。主要得出以下結(jié)論：
　?。?）四列實時數(shù)據(jù)中最初核算數(shù)的預測精度最高，最終數(shù)據(jù)的最低，這與修正檢驗中得出大部分修正是包含了新信息干擾的結(jié)果是一致的，而最初核實數(shù)和最終核實數(shù)的整體模型預測精度差距不是很大，處于中間數(shù)值；