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摘要
消费者信心指数（CCI）是反映居民消费意愿的宏观经济指标，具有非线性时变特征且发布时间存在滞后性。结合相关网络搜索数据，采用Lasso回归进行降维，引入麻雀搜索算法（SSA）对长短期记忆（LSTM）神经网络模型进行组合优化，通过构建SSA-LSTM模型对我国CCI进行一年期的预测，并基于预测性能评价指标与LSTM模型进行对比分析。研究表明：构建的SSA-LSTM模型预测效果和预测精度显著优于LSTM基准模型且转折点预测能力强；同时，结合网络搜索数据对CCI进行预测时效性强，预测值比官方发布数据领先半个月左右，能够及时为宏观经济决策和相关政策制定提供有价值的参考。
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