基于经济先行指标的省级电力市场需求分析

针对经济变量之间存在严重的多重共线性,且经济周期相对于电力市场需求的变化有一定的滞后性问题,以重庆市为例,采用数据分析法筛选出经济先行指标,在此基础上建立向量自回归模型,并进行脉冲响应分析获得各先行指标的先行期数,再以逐步回归法对各先行指标进行分析,去除多重共线性,筛选出显著影响大的指标,得到省级电力市场需求预测模型,该模型以中国生铁产量、重庆市钢材产量、重庆市城乡居民储蓄存款、重庆市企业存款、美国货币供应量M2共5项指标作为解释变量。经统计学和计量经济学准则检验,模型具有科学性和准确性。

基于BP神经网络的景气预测模型

文章以先行指标作为模型的输入层,以基准指标作为模型的输出层,构建了基于BP神经网络模型的景气预测模型。模型结合了BP神经网络模型和景气预测模型的优势,以高新技术行业的总收入进行实证研究。对比了二次指数平滑模型和BP神经网络模型的预测结果,从三种模型的拟合度以及预测指标评价体系的计算结果可知构建的模型拟合度得到了很大的提高。

通货膨胀监控先行指标体系动态分析

中央银行要增强金融调控的前瞻性和科学性,对可能出现的通货膨胀提前作出正确判断,必须构建通货膨胀监控的先行指标体系。本文利用时间序列数据对CPI的先行指标体系进行了探讨,先进行协整处理,运用X—12季节调整乘法模型进行季节调整,然后进行格兰杰(Granger)因果关系检验,再基于向量自回归VAR模型的脉冲响应、误差方差分解及其结果分析确定各选定的先行指标的先行期数,并对运用先行指标作出了几点分析。