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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
1
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。
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关键词
GDP增长率
概率密度
预测
分位数因子模型
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职称材料
题名
中国GDP增长率概率分布的预测分析——基于分位数因子模型
1
作者
肖强
曹红红
机构
兰州财经大学统计与数据科学学院、甘肃经济发展数量分析研究中心
兰州
财经
大学
统计与
数据
科学
学院
出处
《中央财经大学学报》
CSSCI
北大核心
2024年第4期92-103,共12页
基金
国家自然科学基金项目“分位数动态因子模型的构建及其应用”(项目编号:72163019)
甘肃省重点研发项目“面向社区的社会治理大数据技术研究与应用”(项目编号:22YF7FA167)
甘肃省青年博士基金项目“基于分位数动态因子模型的通货膨胀与经济增长关联性分析”(项目编号:2023QB-071)。
文摘
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。
关键词
GDP增长率
概率密度
预测
分位数因子模型
Keywords
GDP growth rate
Probability density
Forecasting
Quantile factor models
分类号
F201 [经济管理—国民经济]
O212 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国GDP增长率概率分布的预测分析——基于分位数因子模型
肖强
曹红红
《中央财经大学学报》
CSSCI
北大核心
2024
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