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文章借助反映货币总量的重要指标，对随机性时间序列模型和传统回归模型的构建及相应的预测精度进行了探讨分析，以期为宏观政策的制定提供较精确的量化模型依据，结果发现：传统回归模型的预测精度普遍高于ARIMA模型的预测精度，但是传统回归模型的预测有赖于ARIMA模型对其解释变量向预测期的外推。
基于时间序列模型与传统回归模型下的货币总量预测
【摘 要】
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文章借助反映货币总量的重要指标，对随机性时间序列模型和传统回归模型的构建及相应的预测精度进行了探讨分析，以期为宏观政策的制定提供较精确的量化模型依据，结果发现：传统回归
【机 构】
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同济大学经济与管理学院
【出 处】
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生产力研究
【发表日期】
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2009年4期
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