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中国央行宏观经济动态分析模型研究——基于DFM的高维度数据分析
1
作者
王建伟
《武汉金融》
北大核心
2019年第4期7-13,共7页
为建立科学的央行宏观经济动态分析模型,世界主要发达经济体货币当局和学术研究机构做了大量研究,目前仍处于前沿性研究阶段。本文基于动态因子模型(Dynamic Factor Model,DFM)的高维度数据分析法,选取以中国央行大额支付系统数据为核...
为建立科学的央行宏观经济动态分析模型,世界主要发达经济体货币当局和学术研究机构做了大量研究,目前仍处于前沿性研究阶段。本文基于动态因子模型(Dynamic Factor Model,DFM)的高维度数据分析法,选取以中国央行大额支付系统数据为核心的经济金融信息集,探索建立了适用于我国的央行宏观经济动态分析模型。本文构建的中国央行宏观经济动态分析模型的实证结果与实际宏观经济运行走势,具有很强的趋势一致性,模型具有较强的持续跟踪监测功能,为科学制定和执行我国货币政策提供了较好的理论参考和数据支撑。
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关键词
央行宏观经济模型
动态分析监测
DFM
高维度数据
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题名
中国央行宏观经济动态分析模型研究——基于DFM的高维度数据分析
1
作者
王建伟
机构
中国人民银行清算总中心
出处
《武汉金融》
北大核心
2019年第4期7-13,共7页
文摘
为建立科学的央行宏观经济动态分析模型,世界主要发达经济体货币当局和学术研究机构做了大量研究,目前仍处于前沿性研究阶段。本文基于动态因子模型(Dynamic Factor Model,DFM)的高维度数据分析法,选取以中国央行大额支付系统数据为核心的经济金融信息集,探索建立了适用于我国的央行宏观经济动态分析模型。本文构建的中国央行宏观经济动态分析模型的实证结果与实际宏观经济运行走势,具有很强的趋势一致性,模型具有较强的持续跟踪监测功能,为科学制定和执行我国货币政策提供了较好的理论参考和数据支撑。
关键词
央行宏观经济模型
动态分析监测
DFM
高维度数据
分类号
F832.31 [经济管理—金融学]
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作者
出处
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1
中国央行宏观经济动态分析模型研究——基于DFM的高维度数据分析
王建伟
《武汉金融》
北大核心
2019
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