【摘 要】
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对从业人员指数进行预测,并利用从业人员指数与城镇调查失业率的相关关系,尝试得到月度失业率的较为准确的预测结果。基于变形形式的明尼苏达先验分布并采用贝叶斯收缩的方法降低参数过多带来的过分拟合的风险,建立含有152个变量的LBVAR模型,并使用相对均方误差与总体紧度检验预测结果。通过对VAR、BVAR和LBVAR三个不同模型的预测效果进行模型比较分析,基于居民消费物价指数、工业增加值和PMI从业人员指
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对从业人员指数进行预测,并利用从业人员指数与城镇调查失业率的相关关系,尝试得到月度失业率的较为准确的预测结果。基于变形形式的明尼苏达先验分布并采用贝叶斯收缩的方法降低参数过多带来的过分拟合的风险,建立含有152个变量的LBVAR模型,并使用相对均方误差与总体紧度检验预测结果。通过对VAR、BVAR和LBVAR三个不同模型的预测效果进行模型比较分析,基于居民消费物价指数、工业增加值和PMI从业人员指数三个核心指标的月度预测结果后发现,152个变量的LBVAR模型整体相对均方误差较小,短期预测效果更好。同时比较了含有11、20和152个变量的LBVAR模型,发现含有152个变量的LBVAR模型具有更好的预测效果。再通过对FAVAR和LBAVR两个大型模型的即期预测效果进行分析,进一步探究不同大型模型的短期预测效果。为了分析国际经济变量对模型解释能力的影响,在原有LBVAR模型的基础上加入几个国家的CPI、失业率和工业生产指数进入模型形成166个变量的模型来进行稳健型检验。国内首次尝试使用LBVAR模型对从业人员指数进行预测,并尝试建立从业人员指数与城镇调查失业率的相关关系,实现了在预测模型加入更多宏观经济指标来对失业率形成较好的预测,使之能为促进就业工作提供更有帮助的预测参考。
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