2023-2024年中国宏观经济预测--兼论重塑消费增长动力的政策选择

2022年,受严格的疫情防控措施和全球经济下行压力的影响,中国经济仅录得3.0%的增速,是自改革开放以来中国经济增速的第二低。展望2023年,中国经济将全面复苏,但仍然面临较大压力,扩大内需、重塑消费增长动力成为优先的政策选择。运用中国季度宏观经济模型,对2023-2024年中国宏观经济主要指标进行预测。结果显示,2023年,中国GDP增速预计达到5.96%。对住房贷款规模扩张和居民可支配收入增加进行的反事实模拟结果发现,居民可支配收入增加带来的居民消费改善要优于住房贷款规模扩张,对GDP的促进作用也更为明显。相比于提振住房消费,提高居民可支配收入将更有助于促进消费和经济增长。为此,要提振消费,扩大内需,应当将提高居民可支配收入作为先决条件;同时,应致力于完善公共服务体系,优化消费环境,控制居民部门继续“加杠杆”以及有针对性地实施财税政策。

审计收费与宏观经济风险预测

基于2006—2017年中国A股上市公司分省份加总层面的年度数据,检验审计收费信息对宏观经济风险的预测功能。研究发现,上市公司加总的审计收费增长与未来经济增长显著负相关,与未来经济波动程度显著正相关,表明审计收费具有对未来宏观经济风险的预测功能。加总的审计努力成本同样能反映未来的经济风险变动趋势。进一步检验发现,小规模事务所审计收费对宏观经济风险的预测功能更强。此外,审计收费的预测期长度大于会计盈余,而且审计收费对经济风险的预测作用在不同经济周期和经济波动下呈非对称效应。

灰色系统理论与神经网络的宏观经济预测模型研究

灰色建模要求的样本点少,不要求样本有较好的分布规律,而且计算量少,操作简便.而BP网络在对样本进行学习时,会对输出误差进行反馈校正,具有并行计算、分布式信息存储、容错能力强、自适应学习功能等优点.本文将灰色预测建模和神经网络技术融合起来建立灰色神经网络组合模型.应用于青海省宏观经济的预测,实证表明,该组合模型精度方面比常规灰色模型要好.组合的算法概念明确,计算简便,有较高的拟合和预测精度.它的提出拓宽了灰色模型的应用范围.

宏观经济预测模型体系研究

针对我国宏观经济管理的实际需要 ,以国家和地区宏观经济中长期预测和规划为研究目的 ,本文建立了一个以投入产出模型和人工神经网络模型为核心 ,结合使用最优化技术的宏观经济预测模型体系。该预测模型体系已应用于某市“十五”时期的宏观经济指标测算中 ,预测结果已被政府计划部门在研究制定“十五”

一个中国宏观经济预测模型及算法

将动态投入产出技术与最优化方法相结合,针对中国经济的现状,建立了一个包括三个目标和四类约束的宏观经济预测模型.为便于求解,对它进行线性变换,得到一个规模变小的新模型.给出了一个实际算例,结果表明所建立的模型比较符合实际.

Nelson-Siegel模型中的时变载荷因子及其对提高经济形势预测的重要作用

现有文献中Nelson-Siegel模型大多将载荷因子λ提前固定为常数或作为待估静态参数,较少考虑载荷因子λ的时变化。本文基于得分驱动时变参数建模方法,在状态空间模型框架内考虑时变载荷因子λ,构建GAS-λ-DNS模型,并提取相应时变载荷因子。结果显示,时变载荷因子λ_(t)呈现出极强的波动性,同时与经济周期密切相关;将时变载荷因子λ_(t)应用于预测工业产出增速,发现载荷因子相比于传统宏观预测因子具有额外增量信息,引入λ_(t)可以显著提高模型预测精度。本文结论对Nelson-Siegel利率期限结构建模和宏观经济预测因子选取具有参考价值。

基于多Agent的宏观经济智能预测决策支持系统研究

在分析智能决策支持系统的发展基础上,将人工智能思想,特别是Agent应用于构建智能宏观经济预测决策支持系统。提出面向任务的Agent设计思想,以任务为核心设计多种类型Agent共同完成预测决策任务,给出基于多Agent的系统组成结构,并给出系统中不同类型Agent的具体实现结构,同时探讨了整个系统的运行机制以及系统中多Agent之间的合作。整个系统的构建过程也是面向Agent的程序设计的过程。

利率期限结构对宏观经济变化的预测性研究

利率期限结构的货币政策含义受到了各国的高度重视。本文对我国利率期限结构与未来经济变化之间的关联性进行实证研究,结果发现:长短期利差对我国未来经济变化具有一定的可预测性,在1～12个月的检验期内,利差系数均显著为负,且对中长期累积经济变化率的解释力度最高;但利差的边际预测效果较差,各期回归方程的拟合优度不高;在引入了货币政策变量等其他具有预测力度的信息变量后,利差的预测效果仍然显著。表明利率期限结构可以为货币当局的决策提供一定参考。

基于灰色理论与BP算法的宏观经济预测模型研究

利用灰色预测需要样本数据量少、建模过程简单的特点对宏观经济主要指标进行前期预测,结合人工神经网络对大量非线性、非精确性规律具有自适应和自学习能力的优点,在考虑经济因素的前提下对输入数据进行预处理,采用改进的BP算法最终得出宏观经济预测结果,文中的算例表明了该方法是可行且有效的。

论宏观经济智能预测系统中的综合集成技术应用

社会经济系统是一类开放的复杂巨系统。宏观经济预测研究是社会经济研究的一个重要方面,解决这类复杂问题的一条可行思路是采取定性定量综合集成的研究方法。本文以地区宏观经济预测和规划为实际背景,提出了一个宏观经济智能预测系统的概念模型,给出了组成框架,同时分析了综合集成方法在构建宏观经济智能预测系统中的应用。

基于滑动窗口的区间值部分可加线性模型的宏观经济预测

针对区间型数据,文章在部分线性模型的基础上结合可加模型并引入滑动窗口模型,提出了基于滑动窗口的中点、极差部分可加线性模型,融合了半参数回归和滑动窗口模型的优点,同时又避免了维数灾难。依据交叉熵准则确定了滑动窗口的期数,并基于最小二乘法及核估计方法给出了模型参数和未知函数估计的迭代算法。在实证分析中,通过引入若干金融指标,对宏观经济进行预测。结果表明,改进模型优于传统回归模型。

数据整合在宏观经济监测预测系统中的实现

在宏观经济监测预测系统建设过程中,常常存在着数据难以有效共享、数据信息不完整等问题,这主要是由于现有的宏观经济数据大都是存储于不同的经济主管部门数据库中,各个数据库之间不能实现共享和互通,数据不完整、分散、异构等情况比较突出,这极大地制约了宏观经济监测预测系统的建设质量和使用效益,也影响到了宏观经济监测预测系统的功能的发挥。基于此,进一步优化、整合宏观经济数据,实现数据在宏观经济监测预测系统中的共享和使用,成为宏观经济监测预测系统建设的最重要内容和环节。

宏观经济预测的回顾与展望

进入９０年代，在客观经济预测方面，结构分析与非结构分析相互渗透的趋势日益明显，结构分析路径和非结构分析路径二者之间究竟是替代还是互补？抑或非结构预测永久地取代结构预测？为回答这些问题，文章以追踪结构型凯恩斯系统方程范例为起点，然后评估传统的非结构预测及其发展；

2008年宏观经济预测

一、经济增长走势分析与预测 我们对2008年宏观经济发展的基本判断是：国民经济将继续保持11％以上的高位增长，从季度和年度增长来看，经济正在达到或接近周期性繁荣的顶部区域（经济增长从年度上讲最高点可能是2007年，从季度上最高点可能是2008年上半年），2008年下半年或2009年很可能进入温和调整期。其有三大理由：

基于投资混频数据的中国经济波动预测

文章基于投资与经济波动之间的相关关系,充分体现统计调查数据和网络搜索数据的优势,利用两种数据对中国宏观经济波动进行研究。针对混频数据的特点和深度学习算法的优势,提出了融合混频数据和深度学习的宏观经济预测方法。首先,考虑到政府统计调查数据与经济波动的强相关性,选取政府投资统计月度指标合成投资统计指数;然后,结合网络搜索数据的时效性和高频性,选取与投资相关关键词的百度指数日度数据合成投资网络搜索指数;最后,构建多源混频数据长短期记忆神经网络模型(MM-LSTM),利用中国2011—2022年的相关数据进行实证研究,并考察模型的精度与时效性。结果表明,投资相关指标与中国GDP增长率之间存在正向关系;网络搜索数据的加入有助于提升宏观经济预测的精度;MM-LSTM模型提高了短期和中期的预测精度,具备提前预测能力,可为相关部门提供决策依据。

大数据视角下的宏观经济预测

当下宏观经济预测分析更加偏向于应用大数据技术和相关的方法,以此能获得更加准确和高质量化的分析结果。大数据技术在一定程度上可以帮助国家对整个经济形势的发展走向进行评判,同时也为国家的战略发展提供了新型的数据资源。但是目前为止由于大数据技术的使用存在着部分限制,例如数据来源无法保障,数据的有效性和准确性存在着一定的问题,而且还有技术研发进度较慢的问题。因此,当下大数据技术和方法无法完全取代传统的宏观经济预测分析方式。本文对大数据技术在宏观经济预测分析所使用存在的优势进行了阐述,并在此基础上针对宏观经济预测分析中使用大数据技术时所面临的问题进行深入剖析和研究,并提出具体的解决方法和策略。通过研究最终能提升宏观经济预测的准确性和有效性。

季度宏观经济的一种组合预测法

本文提出了一种季度宏观经济的组合预测法。该方法是在动态模型,即在结构模型的基础上进行预测,然后以最优组合预测法对单变量时间序列截面数据进行预测,对两种方法预测出的结果进行平均。研究表明,这种组合预测法具有良好的预测效果,从而为季度宏观经济预测提供了一种新的有效的方法。

1996年中国宏观经济预测与企业生产经营对策

对1996年宏观经济发展的预测 1、对1996年预测的困难性从1990年起,我们正式开展中国宏观经济预测工作,到现在已经6个年头了。在对1991年到1995年5个年份的预测中。

连云港市“十一五”宏观经济预测模型研究

选取连云港市1990-2003年期间主要经济指标作为样本数据,通过建立计量经济联立方程模型,利用EVIEWS3.1的二阶段最小二乘法对方程进行回归和检验,对“十一五”期间连云港市主要经济指标进行了预测分析,据此,提出政策建议:(1)加快工业化进程,优化产业结构;(2)千方百计扩大投资规模;(3)增强消费者信心,进一步刺激消费;(4)统筹城乡发展,增加农民收入;(5)进一步壮大港口经济;(6)大力发展非公有经济。

基因表达式程序设计在宏观经济预测中的应用

介绍了GEP算法的实现过程,并对其常数创建方法进行了局部改进.为了验证本文算法的性能,将算法应用于宏观经济的预测问题建模上,实验结果表明,算法都能自动找到较好的模型,而且拟合误差较小.