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高频数据与大数据方法在通胀预测中的应用
被引量:
1
1
作者
熊伟琪
张鹏
《金融市场研究》
2022年第12期94-103,共10页
在近几年国际国内超预期事件频发的市场环境中,本文从通胀预测的现实需求出发,在建立稳定的单变量模型的基础上,加入高频指标,增加了模型预测的准确性和及时性。同时,在高频指标的选择部分,我们应用大数据降维技术,采用主成分分析方法...
在近几年国际国内超预期事件频发的市场环境中,本文从通胀预测的现实需求出发,在建立稳定的单变量模型的基础上,加入高频指标,增加了模型预测的准确性和及时性。同时,在高频指标的选择部分,我们应用大数据降维技术,采用主成分分析方法选取更有价值的预测指标。最后,简要讨论了在疫情扰动、基期轮换、春节效应等特殊情形下通胀模型的预测表现。
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关键词
通胀预测
大数据方法
特征缩减技术
主成分分析
原文传递
题名
高频数据与大数据方法在通胀预测中的应用
被引量:
1
1
作者
熊伟琪
张鹏
机构
中信银行总行金融市场部
出处
《金融市场研究》
2022年第12期94-103,共10页
文摘
在近几年国际国内超预期事件频发的市场环境中,本文从通胀预测的现实需求出发,在建立稳定的单变量模型的基础上,加入高频指标,增加了模型预测的准确性和及时性。同时,在高频指标的选择部分,我们应用大数据降维技术,采用主成分分析方法选取更有价值的预测指标。最后,简要讨论了在疫情扰动、基期轮换、春节效应等特殊情形下通胀模型的预测表现。
关键词
通胀预测
大数据方法
特征缩减技术
主成分分析
Keywords
Inflation Forecast
Big Data Method
Feature Reduction Technology
Principal Component Analysis
分类号
F822.5 [经济管理—财政学]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高频数据与大数据方法在通胀预测中的应用
熊伟琪
张鹏
《金融市场研究》
2022
1
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