【摘 要】
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本文基于自回归混频数据抽样模型同时考察了金融市场一阶矩收益和二阶矩波动的日度信息对CPI短期预测的影响。结果表明,股票收益、短期利率和长短期利差变化量仅在收益水平上
【机 构】
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上海交通大学安泰经济与管理学院,上海财经大学经济学院
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本文基于自回归混频数据抽样模型同时考察了金融市场一阶矩收益和二阶矩波动的日度信息对CPI短期预测的影响。结果表明,股票收益、短期利率和长短期利差变化量仅在收益水平上对CPI短期走势产生影响,而长期利率、粮食和能源商品市场的收益和波动都有助于CPI短期预测,而且收益对CPI的影响要比波动更加持久。相对于传统的月度时间序列建模方法,本文的混频CPI模型具有更好的样本内解释能力和样本外预测能力。另外,引入二阶矩波动的日度信息在一定程度上能更多地降低预测偏差。
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