【摘 要】
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食品价格往往受到上游部门生产冲击的广泛影响。在传统计量经济学中，协整模型是捕捉这种动态关系的重要工具。但如果生产冲击有着较长滞后，协整模型的表现相对较弱。为改进该类模型表现，文章在模拟数据下比较了传统的协整、阈值协整和机器学习的随机森林算法对数据的拟合能力，发现随机森林模型的样本外预测准确度显著优于传统计量模型。为拓展随机森林算法在研究中的应用，基于随机森林方法提出了广义脉冲响应和误差方差分解的相
【基金项目】
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江西省主要学科学术带头人项目：高维因子非线性FAVAR模型的理论与应用研究（20182BC22008）； 国家自然科基金面上项目“中美经济政策不确定性、科技创新与高质量经济增长”（71973044）； 中国博士后基金项目“机器学习视角下要素禀赋与产业发展研究”（批准号：2019M662845）；
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食品价格往往受到上游部门生产冲击的广泛影响。在传统计量经济学中，协整模型是捕捉这种动态关系的重要工具。但如果生产冲击有着较长滞后，协整模型的表现相对较弱。为改进该类模型表现，文章在模拟数据下比较了传统的协整、阈值协整和机器学习的随机森林算法对数据的拟合能力，发现随机森林模型的样本外预测准确度显著优于传统计量模型。为拓展随机森林算法在研究中的应用，基于随机森林方法提出了广义脉冲响应和误差方差分解的相应算法。文章将上述算法应用于母猪存栏量对猪肉价格冲击的建模，发现中国猪肉价格传导过程中存在一些明显的非对称性特征，母猪存栏量环比增速的负向冲击影响远远高于正向冲击影响。同时，这种冲击存在显著的阈值特征，当母猪存栏量环比增速接近该阈值-4.5%或-2%时，其冲击的一个微小变化会导致猪肉价格的迅速改变。
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