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基于部分函数线性回归改进方法的CPI混频预测 被引量:1

CPI Mixed Frequency Forecasting Based on Improved Method of Partial Functional Linear Regression
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摘要 针对混频数据,提出一种新的分析方法。首先把具有函数特征的高频数据看成是某个随机过程产生的函数,然后利用部分函数线性回归模型对混频数据进行分析,并根据金融高频数据的相依特征,提出基于残差协方差函数的模型估计改进方法。最后通过数值模拟和CPI预测实例与现有的部分函数线性回归模型及MIDAS模型进行对比分析,结果表明本文提出的改进方法的样本外预测精度最高。 A new analysis method is proposed for mixed frequency data.First,the high frequency data with functional characteristics are treated as functions generated by a random process,and then the mixed data is analyzed using a partial functional linear regression model.And based on the dependent characteristics of the financial high-frequency data,a improved model estimation method is proposed based on residual covariance function.Finally,the numerical simulation and CPI prediction example are used to compare with the existing partial functional linear regression model and MIDAS model.The results show that the improved method proposed in this paper has the highest out of sample prediction accuracy.
作者 李气芳 苏梽芳 LI Qifang;SU Zhifang(School of Mathematics and Statistics,Minnan Normal University,Zhangzhou Fujian 363000,China;School of Economics and Finance,Huaqiao University,Quanzhou Fujian 362021,China)
出处 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2022年第3期160-164,共5页 Journal of Jiamusi University:Natural Science Edition
基金 国家自然科学基金面上项目(11871259) 福建省社会科学基金项目(FJ2021C027) 闽南师范大学研究生教育教学改革研究项目(YJG202003)。
关键词 部分函数线性回归模型 混频数据 MIDAS模型 残差协方差函数 partial functional linear regression model mixed frequency data MIDAS model residual covariance function
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