预测中国GDP增长率:基于R语言和机器学习的分析

本文旨在通过运用R语言和机器学习技术,包括多元线性回归和随机森林模型,对中国的GDP增长率进行预测。研究探讨了GDP增长率对中国宏观经济政策和商业策略的重要性,进一步探讨了选取合适的预测模型。多元回归模型旨在探究各经济指标对GDP变动的影响,而随机森林模型则用于捕捉数据间的复杂非线性关系,并通过构建多个决策树提高预测的准确性。多元回归模型显示固定资产和工业是影响中国GDP增长率的显著因素,而CPI和贸易平衡的影响不显著。随机森林模型则强调了固定资产和工业在预测中国GDP增长率中的重要性。最后,论文指出了固定资产和工业对GDP增长的显著影响,并讨论了研究中存在的问题和未来的研究方向。

国际原油价格波动对我国宏观经济增长的影响

基于Brent现货价格以及我国实际GDP增长率的季度数据,本文利用向量自回归(VAR)模型构建与估计、Granger因果关系检验,以及冲击响应函数估计方法检验国际原油价格波动与我国宏观经济增长之间的关联性问题。研究表明:在不同滞后阶数的情况下,Brent现货价格自身的影响作用发生了显著的改变,对我国实际GDP增长率的影响作用也都发生了显著改变;在不同滞后阶数的情况下,我国实际GDP增长率对Brent现货价格的影响作用发生了显著改变,Brent现货价格对我国实际GDP增长率的影响作用也都发生了显著改变;在Brent现货价格与我国实际GDP增长率序列之间存在较为显著的单向Granger影响关系,即Brent现货价格能够显著影响我国实际GDP增长率,Brent现货价格正向冲击会对我国实际GDP增长率产生显著影响。