中国PMI与GDP季节性协整分析

采购经理人指数PMI是评价宏观经济发展状况的一项先行指标,具有较大的市场影响力,是反映宏观经济态势的"晴雨表"。本文根据我国采购经理人指数(PMI)和国内生产总值(GDP)数据的季节性特征,运用HEGY季节性检验方法对二者进行季节性单整检验,并在此基础上进行季节性协整检验。本文的分析结果表明:我国PMI和GDP季节增长率在零频率和1/4频率上不存在季节单位根,在1/2频率上存在季节单位根,以二季为一个周期。我国PMI和GDP季节增长率在1/2频率上协整,说明二者存在长期均衡关系,用PMI来预测宏观经济走势是合理的。

复合模型在混沌时间序列中的应用

神经网络和传统线性模型结合为处理混沌时间序列提供了新的途径。将Elman神经网络和单整自回归移动平均模型结合起来,同时分析我国进出口贸易量时间序列中的线性和非线性两部分,得到更准确的预测精度。实证表明,复合模型吸收两类方法的优点,较单一模型能够更有效地预测我国进出口数据。