高频数据与大数据方法在通胀预测中的应用

作者：熊伟琪; 张鹏

来源：金融市场研究, 2022, (12): 94-103.

• 通胀预测
• 大数据方法
• 特征缩减技术
• 主成分分析

在近几年国际国内超预期事件频发的市场环境中,本文从通胀预测的现实需求出发,在建立稳定的单变量模型的基础上,加入高频指标,增加了模型预测的准确性和及时性。同时,在高频指标的选择部分,我们应用大数据降维技术,采用主成分分析方法选取更有价值的预测指标。最后,简要讨论了在疫情扰动、基期轮换、春节效应等特殊情形下通胀模型的预测表现。