【摘 要】
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为了充分利用混频数据信息,本文构建了金融状况指数的非对称混频编制模型和计算公式,选择季度GDP与6个月度金融状况指标的混频数据,采用马尔科夫机制转换混频向量自回归(MS-M
【机 构】
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南昌大学经济管理学院,西南财经大学金融学院,布里斯托大学经济金融管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金年度项目“基于混频损失函数的我国实时动态金融状况指数编制及应用研究”(17BTJ011)资助
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为了充分利用混频数据信息,本文构建了金融状况指数的非对称混频编制模型和计算公式,选择季度GDP与6个月度金融状况指标的混频数据,采用马尔科夫机制转换混频向量自回归(MS-MF-VAR)模型,测算了不同机制下的脉冲响应函数值,进而实证编制与应用了我国非对称混频金融状况指数(MSMFFCI),同时与同频金融状况指数(SFFCI)进行了比较。研究表明:MSMFFCI对GDP的预测效果要优于SFFCI,MSMFFCI领先GDP1-2个季度,与GDP有较高的相关性,能够较好地预测未来经济增长。
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