结构时间序列模型的预测原理及应用研究
Structural Time Series Models for Economic Forecasting
2018/5/24 17:18:17 点击率[136] 评论[0]
【法宝引证码】
    【学科类别】金融法
    【出处】《PBC Working Paper》2015年第6号
    【写作时间】2015年
    【中文摘要】在现代计量经济研究广泛使用的时间序列预测模型,利用回归分析估计参数,进而预测未来的值。但是这些预测方法的函数形式是相对固定的,对于具有不同结构的经济时间序列来说,使用固定函数形式的预测方法进行预测的效果并不理想。本文基于标准的结构时间序列(STM)模型,将原序列分解得到趋势、周期、季节及不规则成分,在此基础上增加回归成分和干预成分,将其扩展为复杂结构时间序列模型。本文详细分析了各成分,并参考经济周期叠加原理,设定不同类型和频率的周期成分叠加。本文给出了模型的状态空间的表达形式,探讨了结构时间序列的预测优势。应用中国名义季度GDP 进行了预测,比较了不同成分的拟合效果。实证研究表明,结构时间序列模型具有良好的预测效果。
    【中文关键字】结构时间序列;状态空间;预测
    【英文摘要】Based on the standard structural time series (STM) model, the macro-economic series can be decomposed into trend, cycle, season and irregular components. By adding explanatory and intervention components, we extend it into a complicated structural time series model. Cycles of different frequencies can be tested based on goodness of fit. We compare different mixes of components in forecasting China’s quarterly GDP and compare the STM model results with those of other models. The results indicate the STM model has superior forecasting performance.
    【作者简介】
    朱苏荣,经济学博士,任职于中国人民银行乌鲁木齐中心支行;郇志坚,管理学博士,任职于中国人民银行乌鲁木齐中心支行。

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