【摘 要】
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消费者信心指数是衡量区域社会经济发展的一个先行指标,对其进行预测研究有助于提前把握区域发展的未来经济走势和消费趋向。对此,文章尝试利用卷积神经网络(CNN)和长短期记
【机 构】
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安徽财经大学统计与应用数学学院; 安徽财经大学会计学院;
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目（17YJC630175）;安徽省哲学社会科学规划项目（AHSKQ2017D01）
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消费者信心指数是衡量区域社会经济发展的一个先行指标,对其进行预测研究有助于提前把握区域发展的未来经济走势和消费趋向。对此,文章尝试利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)在特征提取和时序非线性方面的独特优势,对直接融合CNN和LSTM的串联CNN-LSTM模型进行了构建,并通过该模型对中国消费者信心指数进行了预测分析。研究表明,CNN-LSTM串联模型相较于随机森林、支持向量机和BP神经网络这些传统机器学习模型,以及单一LSTM、CNN、Encoder-Decoder-LSTM、deep AR和深度状态空间(DSS)等深度学习模型都具有更高的预测精度,且在月度和季度这两种不同的数据样本期中均表现出优异的预测效果。
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