【摘 要】
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传统的宏观经济预测通常基于同频预测模型和滞后的经济统计数据进行研究,影响了预测的时效性与精确度。文章以实时的电力大数据指标为解释变量,基于混频数据抽样模型、动态因子模型及预测组合方法现时预测中国的GDP增长率。研究结果表明:电力数据较之于消费、投资、出口具有更优的现时预测效果,消费、投资是拉动我国经济增长的重要因素;包含自回归项的MIDAS模型具有更好的现时预测效果,而且细分指标预测组合的预测效果整体上优于总指标。
【机 构】
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国家电网有限公司大数据中心,清华大学社会科学学院
【基金项目】
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国家电网有限公司大数据中心科技项目(SGSJ0000FXJS2000098)。
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传统的宏观经济预测通常基于同频预测模型和滞后的经济统计数据进行研究,影响了预测的时效性与精确度。文章以实时的电力大数据指标为解释变量,基于混频数据抽样模型、动态因子模型及预测组合方法现时预测中国的GDP增长率。研究结果表明:电力数据较之于消费、投资、出口具有更优的现时预测效果,消费、投资是拉动我国经济增长的重要因素;包含自回归项的MIDAS模型具有更好的现时预测效果,而且细分指标预测组合的预测效果整体上优于总指标。
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