【摘 要】
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本文利用时变因子载荷矩阵TVP-FAVAR模型提取出相关金融变量的共同因子,并借助动态模型选择方法筛选每期的最优因子,以此构建了我国新型金融状况指数(FCI),从相关性、因果关
【机 构】
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东北财经大学经济学院,东北财经大学经济计量分析与预测研究中心
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“新常态下我国宏观经济监测和预测研究”(15ZDA011);国家自然科学基金项目“基于非参数方法和非线性模型的经济景气和通货膨胀监测预警研究”(71173029);辽宁省特聘教授(2012)项目
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本文利用时变因子载荷矩阵TVP-FAVAR模型提取出相关金融变量的共同因子,并借助动态模型选择方法筛选每期的最优因子,以此构建了我国新型金融状况指数(FCI),从相关性、因果关系和预测能力等视角分析了FCI与通胀率之间的关系。结果显示:以时变参数和时变维度方法构建的新型FCI与我国宏观经济现实吻合程度较好;相对于传统方法,本文构建的FCI与通胀率之间具有较高的相关性和较低的预测误差,且FCI相对通胀率平均先行2-3个月,能够较好地预测通胀的短期未来走势,可以作为货币政策制定的参考指标。
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