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题名通货膨胀的国际协动性研究—基于动态分层因子模型
被引量：1
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作者
王能
方齐云
吴光豪
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机构
华中科技大学经济学院
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出处
《商业经济研究》
北大核心
2016年第1期119-121,共3页
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基金
教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(13YJA790166)
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文摘
本文利用动态分层因子模型,将54个国家1980-2014年的CPI数据分解为全球通胀因子、区域通胀因子和国家特质成分,以探究各国通胀的协动性和波动来源。研究结果表明,国家特质成分作用最大,全球因素次之,最后是区域因素。全球因素和区域因素合计解释了各国通胀波动的55.7%,表明各国通胀具有较强的协动性。此外,全球因素和区域因素对不同国家的影响存在显著差异。为此,选取7类国家特征变量探究其原因,研究发现,经济和金融发展水平、开放程度、平均通胀率以及央行独立性是造成这种国别差异的重要因素。
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关键词
通货膨胀
协动性
动态分层因子模型
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分类号
F821.5
[经济管理—财政学]
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题名中国金融安全混频分层测度及其预警
被引量：1
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作者
周德才
黄琦
卢晓勇
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机构
南昌大学经济管理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第6期134-138,共5页
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基金
江西省高校人文社会科学研究项目(TJ19102)
南昌大学研究生创新专项资金资助项目(CX2018079)
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文摘
鉴于同频金融安全测度缺乏实时性和分层动态性,文章选择由年、季、月三种频率构成的22个混频样本数据,使用新构建的混频分层动态因子模型(MF-HDFM)进行估计,测度中国混频金融安全指数体系(MFFSI),并基于MS-AR模型对其进行马尔科夫金融安全状态识别及预警。结果表明:中国MFFSI对中国金融安全状况进行了合理有效的测度;中国金融安全周期波动兼具总层趋同特征和子层部门分异特征;中国金融安全水平变化的原因呈现多样化特征;MS-AR模型较好地识别了中国金融安全状态,并能较好地进行预警。
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关键词
金融安全指数
分层动态因子模型
混频
预警
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Keywords
financial security index
hierarchical dynamic factor model
mixed-frequency
early warning
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分类号
F832
[经济管理—金融学]
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题名基于混频数据的数字经济热度指数的构造方法与应用
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作者
苏冰杰
许永洪
潘文捷
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机构
厦门大学经济学院
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出处
《统计与信息论坛》
北大核心
2025年第6期3-16,共14页
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基金
国家社会科学基金重大项目“全国统一大市场的发展进程测度和评价研究”(23&ZD124)
福建省社会科学基金一般项目“科技强国背景下福建省研发资本存量和全要素生产率重估研究”(FJ2023B120)。
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文摘
使用混频经济数据和大数据共同构造多时间维度经济测度指标是使用大数据改善经济监测时效性的重要探索.基于互联网搜索平台大数据,首先借助文本分析技术筛选出动态数字经济年度热度关键词;其次采用分层动态因子模型和蒙特卡洛模拟(MCMC)算法完成了年度、季度、月度、周度和日度层面的Level和Growth维度的数字经济热度指数的编制,然后采用BP检验和chow方法验证数字经济热度指数的年度轮换效应并分析其区域发展概况;最后借助耦合协调度模型分析数字经济热度与数字创新发展的耦合协调度.研究发现:样本期内中国及四大区域Level和Growth维度的数字经济热度指数均呈现波动中逐渐上升的态势,西部地区趋势最为明显,并且Growth维度的指数波动呈现明显的以2021年为界的两阶段特征;数字经济热度与数字创新发展耦合协调度整体不高,全国层面的年均值基本处于“中度失调-濒临失调”的阶段,全国31个省份大多呈现出“高-高”“低-低”的集聚态势,“低-高”型和“高-低”型集聚较少,基本形成了“同质特征为主,异质特征为辅”的空间关联模式.本研究一方面丰富了指数编制理论,另一方面构建的高频宏观指数提高了宏观经济信息获取的时效性,为监测宏观经济运行和预测提供帮助.
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关键词
混频数据
数字经济热度指数
文本分析法
分层动态因子模型
耦合协调度
数字创新
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Keywords
Mixed Frequency Data
digital economy heat index
text analysis
coupling coordination
digital innovation
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分类号
F49
[经济管理—产业经济]
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题名中国省份消费水平指数的波动源头研究
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作者
尹静茹
李兴绪
胡小朋
刘丹
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机构
云南财经大学统计与数学学院
云南省经济社会大数据研究院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第15期11-17,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71263055)
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文摘
文章通过构建基于序贯主成分方法估算的状态空间分层动态因子模型,对我国1999年1月到2015年6月31个省份的CPI即消费水平指标的三层动态因子进行估算。将CPI波动来源分解为相互独立的国家、区域和省份动态因子,进而分析其基本特征,结果表明全国动态因子和区域动态因子基本反映了各省份消费水平的波动趋势,可作为CPI波动的主要源头,然而省份动态因子差异较大,其差异性与各省份经济发展水平相关。并利用方差分解来解释CPI波动源头,其中,全国动态因子是CPI波动的主要驱动力,区域动态因子影响力最弱,省份动态因子的影响程度差异较大,在一定程度上与各区域及各省份的特殊特征有关。
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关键词
省份CPI波动源头
分层动态因子模型
方差分解
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Keywords
CPI fluctuation source
hierarchical DFM
variance decomposition
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分类号
F064.1
[经济管理—政治经济学]
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