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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
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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。 展开更多
关键词 通胀预测 大数据方法 特征缩减技术 主成分分析
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