基于混频回归方法对经济总量的实时预测

作者：王金明

来源：统计与决策, 2021, 37(24): 42-45.

DOI：10.13546/j.cnki.tjyjc.2021.24.009

• MIDAS模型
• 实时预测
• 均方根误差

突如其来的新冠肺炎疫情对我国经济运行造成了非常大的影响,主要经济指标明显下滑,但是,随着复工复产的不断推进,我国主要经济指标呈现回升势头并不断改善,监测当前经济运行状态和预测未来经济走势,对经济政策的制定和及时调整无疑具有重要的现实意义。文章构建混频数据回归(MIDAS)模型,基于不同权重函数形式和多个月度解释变量的各阶滞后项,共估计了180个模型,从中选择RMSE最小者作为最优预测模型。经过计算,认为工业增加值对于GDP具有最优的预测效果,在样本期内,选择阶梯型权重函数时均方根误差最小,仅为0.066。

• 单位
  吉林大学