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美国扩张性货币政策对中国通胀的影响——基于深度长短期记忆神经网络的分析
被引量:
4
1
作者
金雪军
曹赢
《上海金融》
CSSCI
北大核心
2016年第3期80-83,共4页
本文对以量化宽松为代表(Quantitative Easing,QE)的美国扩张性货币政策对中国通胀水平的影响进行了研究。在分析影响我国通胀水平因素的基础上,采用深度长短期记忆神经网络模型(Deep LSTM)对QE影响我国通胀的传导渠道进行建模,并利用1...
本文对以量化宽松为代表(Quantitative Easing,QE)的美国扩张性货币政策对中国通胀水平的影响进行了研究。在分析影响我国通胀水平因素的基础上,采用深度长短期记忆神经网络模型(Deep LSTM)对QE影响我国通胀的传导渠道进行建模,并利用1992年1月到2015年6月的数据对深度LSTM的模型参数进行估计。基于深度LSTM的建模结果分析表明美国量化宽松政策通过大宗商品价格和外汇储备变动两方面造成我国通货膨胀水平的提高,其中量化宽松导致的外汇储备变化对我国通胀水平影响较大。此外对深度LSTM网络和VAR两类模型进行了对比分析,分析表明深度LSTM网络在建模精度方面要高于VAR模型。
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关键词
美国扩张性货币政策
通货膨胀
深度长短期记忆网络
货币政策
传导渠道
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职称材料
题名
美国扩张性货币政策对中国通胀的影响——基于深度长短期记忆神经网络的分析
被引量:
4
1
作者
金雪军
曹赢
机构
浙江大学经济学院
出处
《上海金融》
CSSCI
北大核心
2016年第3期80-83,共4页
文摘
本文对以量化宽松为代表(Quantitative Easing,QE)的美国扩张性货币政策对中国通胀水平的影响进行了研究。在分析影响我国通胀水平因素的基础上,采用深度长短期记忆神经网络模型(Deep LSTM)对QE影响我国通胀的传导渠道进行建模,并利用1992年1月到2015年6月的数据对深度LSTM的模型参数进行估计。基于深度LSTM的建模结果分析表明美国量化宽松政策通过大宗商品价格和外汇储备变动两方面造成我国通货膨胀水平的提高,其中量化宽松导致的外汇储备变化对我国通胀水平影响较大。此外对深度LSTM网络和VAR两类模型进行了对比分析,分析表明深度LSTM网络在建模精度方面要高于VAR模型。
关键词
美国扩张性货币政策
通货膨胀
深度长短期记忆网络
货币政策
传导渠道
分类号
F830 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
美国扩张性货币政策对中国通胀的影响——基于深度长短期记忆神经网络的分析
金雪军
曹赢
《上海金融》
CSSCI
北大核心
2016
4
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