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题名基于Copula模型的通货膨胀密度预测法及应用
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作者
吴寅恺
陈清萍
陈泽汛
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机构
安徽省社会科学院城乡经济研究所
埃克塞特大学计算机学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第20期82-85,共4页
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基金
安徽省社会科学院青年项目（QK201907)
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文摘
传统对通胀率的点预测方法,无法反映预测结果的不确定性。文章通过构建我国通胀的密度预测,测算了2014年4月至2015年3月期间通货膨胀高于4的概率以及可能持续的时间。与欧洲各国央行密度预测法不同的是,分析了各期密度预测之间的相关性,并且考虑了密度预测中概率分布的多样性,选择了不同类型的概率分布用于拟合预测误差。在此基础上,引入多维Copula模型,构造了密度预测的联合分布用于通胀的预测。结果显示,这段时间内我国通胀率高于4的概率最高仅有28%,如果通胀率真的达到这一水平,其持续时间也不会超过3个月,该方法具有一定的稳健性,并可以适用于未来通胀的预测。
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关键词
通货膨胀
密度预测法
COPULA模型
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分类号
F820.5
[经济管理—财政学]
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