【摘 要】
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传统实证研究中使用的当期特定数据存在滞后信息和噪音信息缺陷,导致模型估计结果存在偏误。应用宏观经济实时数据可以有效的剔除造成模型偏误的滞后信息和噪音信息,得到更为
【基金项目】
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吉林大学2011年研究生创新研究项目(20111013);吉林大学2009年基本科研业务费种子基金项目(2009ZZ021);教育部人文社会科学重点研究基地2008年度重大研究项目(08JJD790153)资助
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传统实证研究中使用的当期特定数据存在滞后信息和噪音信息缺陷,导致模型估计结果存在偏误。应用宏观经济实时数据可以有效的剔除造成模型偏误的滞后信息和噪音信息,得到更为准确的估计结果。MIDAS模型可将低频的关键经济数据与高频数据同时估计,较好的解决了应用一般模型存在的高频数据信息损失问题。本文应用M-MIDAS-DL模型与季度GDP实时数据建立我国季度GDP预测模型,实证表明,应用实时数据与组合预测方法,能及时准确预测出2008年以来中国经济增长率的下滑与反弹走势,能起到较好的提前预警作用,是当前较为有效的经济预测手段之一。
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