基于SARIMA-LSTM模型的季度GDP预测

国内生产总值作为国民经济核算的核心指标,被广泛用于衡量一个国家或地区的经济状况和发展水平。准确预测国内生产总值能够为政府提供决策及宏观调控的可靠依据。本文选取国家季度生产总值作为分析对象,以非线性组合的方式构造基于残差修正的SARIMA-LSTM组合模型,结合SARIMA的线性拟合能力和LSTM的非线性映射能力,并引入相关经济指标修正预测结果,通过与多个基准模型进行比较,验证本文提出的组合模型在预测能力上的优势。研究发现,本文提出的组合模型在长期和短期预测方面都表现出色,能够更准确地捕捉GDP序列的非线性变化和不确定性,同时,具有更强的泛化能力。

基于ADL-FA-MIDAS模型的季度GDP预测

季度GDP是反映一国或地区经济实力、市场规模及经济短期波动状况的重要经济指标,政府需要采用一定方法对其监测和预测,并根据监测和预测结果制定合适的宏观经济调控政策。季度GDP的预测方法包括ARIMA模型、灰色系统预测、混频数据模型等,其中混频数据模型综合利用了月度和季度数据,信息更全,预测效果更优。借鉴国家统计局、OECD等机构对经济景气预测的先行指标,通过各先行指标的月度数据和季度GDP的滞后项,构建带有被解释变量滞后项的ADL-FA-MIDAS模型,然后利用1995—2020年的月度样本数据和季度GDP的滞后期实现了对季度GDP的预测。预测结果表明,ADL-FA-MIDAS模型的样本外预测的均方根误差为0.0447,小于ARIMA模型和ADL-M-MIDAS模型预测结果的RMSE,预测效果较好。

基于深度学习神经网络的季度GDP预测

针对季度GDP数据,文章基于深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络模型,结合小波分析技术(WA)分解所选取的宏观经济变量,构建了LSTM&WA预测模型,同时,引入多个基准模型进行对比分析。研究表明:对于季度GDP数据,深度学习模型结合小波分析预测结果更优;针对结构复杂的非线性多变量数据,LSTM&WA预测模型具有较好的泛化能力,其预测精度均优于其他基准模型。

基于VAR模型的我国季度GDP预测研究

本文基于2000-2017年的季度数据,建立包含8个宏观经济变量的VAR模型,试图通过科学有效的统计计算方法对我国季度GDP进行短期预测,恰当描述GDP发展状况,同时揭示现有经济环境下GDP短期运行规律,为政策出台及政府决策提供依据和参考。