【摘 要】
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本文开发了一种新的经济时间序列预测方法———利用结构时间序列模型进行预测。在结构时间序列模型中由经济指标分解得到的趋势、循环、季节及不规则因素是不可观测的变量,
【机 构】
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东北财经大学数量经济系; 东北财经大学数量经济系;
【基金项目】
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教育部人文社会科学重点研究基地重大课题项目(项目号:01JAZJD790003);国家自然科学基金项目(项目号:70171019)
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本文开发了一种新的经济时间序列预测方法———利用结构时间序列模型进行预测。在结构时间序列模型中由经济指标分解得到的趋势、循环、季节及不规则因素是不可观测的变量,不能利用传统的回归分析方法求解模型,因此,本文采用状态空间方法来求解结构时间序列模型。本文通过ARIMA模型来研究经济时间序列的结构,在此基础上建立了不同形式的结构时间序列模型,并利用结构时间序列模型对我国社会消费品零售总额、狭义货币供给量(M1)和国内生产总值(GDP)等经济时间序列进行了预测。实证研究表明,结构时间序列模型具有良好的预测效果,从而为经济时间序列预测提供了一种新的有效方法。
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