【摘 要】
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研究目标:基于线上消费者价格指数和网络搜索价格指数预测CPI。研究方法:在卷积神经网络(CNN)框架中融合MADL_MIDAS模型,建立异步混频卷积神经网络(AMCNN)模型,并通过选用2016年1月至2019年12月的数据验证该方法的有效性。研究发现:日度线上CPI及日度网络搜索指数属于CPI的领先指标,同时引入并保留原有数据特征有助于改进CPI预测精度,提高CPI“拐点”捕捉能力。研究创新:揭示了高频日度线上CPI和网络搜索数据对低频月度CPI的预测能力,提出了一种融合神经网络与传统计量模型的异步混频
【机 构】
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中南财经政法大学统计与数学学院湖北经济学院信息管理与统计学院湖北经济学院湖北数据与分析中心
【基金项目】
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中央高校专项课题“基于混频数据的宏观经济数据质量改进”(412/31510000111);2020年学科建设专项资助项目“统计学科‘双一流’监测指标提升项”(31712011201);2020年一流学科重点建设项目“经济统计学产学融合培养模式与实践”(21123541830);国家社科基金青年项目“基于空间统计分析视角的生产性服务业集聚与制造业转型升级研究”(17CTJ011)的资助。
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研究目标:基于线上消费者价格指数和网络搜索价格指数预测CPI。研究方法:在卷积神经网络(CNN)框架中融合MADL_MIDAS模型,建立异步混频卷积神经网络(AMCNN)模型,并通过选用2016年1月至2019年12月的数据验证该方法的有效性。研究发现:日度线上CPI及日度网络搜索指数属于CPI的领先指标,同时引入并保留原有数据特征有助于改进CPI预测精度,提高CPI“拐点”捕捉能力。研究创新:揭示了高频日度线上CPI和网络搜索数据对低频月度CPI的预测能力,提出了一种融合神经网络与传统计量模型的异步混频数据处理方法。研究价值:预测CPI波动水平和“拐点”时,可辅助利用线上CPI、网络搜索高频数据,结合AMCNN模型提高预测精度。AMCNN模型可用于处理异步混频数据、探究变量间复杂不确定性(线性、非线性)关系,具有很强的适应性和扩展性,可应用于其他经济、金融领域,应用价值较高。
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