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中国GDP增长率概率分布的预测分析——基于分位数因子模型
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作者 肖强 曹红红 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2024年第4期92-103,共12页
研究GDP增长率的概率分布,可以掌握经济增长的可能范围和经济发展趋势的不确定性,有助于决策者评估经济增长的风险和挑战,制定有效的经济政策。本文基于分位数因子模型(Quantile Factor Models,QFM),从高维宏观经济变量中提取分位数因子... 研究GDP增长率的概率分布,可以掌握经济增长的可能范围和经济发展趋势的不确定性,有助于决策者评估经济增长的风险和挑战,制定有效的经济政策。本文基于分位数因子模型(Quantile Factor Models,QFM),从高维宏观经济变量中提取分位数因子,拟合以分位数因子为条件的GDP增长率概率分布。实证结果表明:第一,分位数因子可为经济预测提供额外解释信息,提高模型的预测精度;第二,样本期间条件概率密度拟合结果表明QFM对GDP增长率的短期预测效果较好;第三,对比以分位数因子为条件和以实际GDP增长率为条件的两种概率分布,分位数因子为条件的分布在经济受到冲击时不确定性增大。本文对GDP增长率分布预测的研究与传统的均值预测相比,能提供比较全面和精确的经济预测信息,为经济不确定性和下行风险研究提供新思路,为经济波动机制的深入理解提供支持。 展开更多
关键词 GDP增长率 概率密度 预测 分位数因子模型
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