利用大数据预测季度GDP走势的方法体系研究_PDF下载[73MB-百度云]何强著

本书特色

[

本书深入探讨大数据的技术特征和统计应用特点，在国家*发布的非传统数据统计应用指导意见框架下，科学选取大数据统计指标，对2011年以来中国季度GDP增速进行了预测研究，重点考察大数据指标和模型方法对季度GDP增速预测的作用。

]

内容简介

[

本书深入探讨大数据的技术特征和统计应用特点, 在国家*新发布的非传统数据统计应用指导意见框架下, 科学选取大数据统计指标, 对2011年以来中国季度GDP增速进行了预测研究, 重点考察大数据指标和模型方法对季度GDP增速预测的作用。

]

作者简介

[

1981年生，经济学博士，现为国家统计局统计科学研究所副研究员，北京大学经济学院博士后。2008~2009年曾被教育部公派到加拿大做联合培养博士生。2012年5月起担任国家统计局青年联合会委员。

]

**章导论**节研究背景和意义第二节国内外研究文献述评一、季度GDP增速预测的传统方法二、利用大数据预测季度GDP增速的方法三、已有研究特点和本书研究思路第三节研究框架和技术路线第四节研究方法第五节研究特色和不足之处本章附录第二章大数据和季度GDP相关统计问题研究**节大数据的基本特征一、大数据的概念和主要特征二、大数据与传统调查数据的异同三、大数据对传统政府统计数据的补充作用第二节大数据的统计分类和计算预测特点一、大数据统计分类二、大数据计算三、大数据预测应用第三节季度GDP核算和预测思路探索一、季度GDP核算制度二、季度GDP数据特点三、利用大数据预测季度GDP增速的思路探索本章附录第三章基于混频数据动态因子模型的季度GDP增速预测研究**节混频数据动态因子模型构建及估计方法一、混频数据动态因子模型构建二、混频数据动态因子模型估计方法第二节指标选取及数据说明一、传统宏观经济统计指标集二、大数据指标集第三节实证分析结果及讨论一、基于2011Q1～2018Q3期间样本的实证分析二、基于2016Q1～2018Q3期间样本的实证分析第四节结论和研究展望本章附录第四章基于混频数据取样模型的季度GDP增速预测研究**节混频数据取样模型构建及估计方法一、混频数据取样模型构建二、混频数据取样模型估计方法第二节指标数据来源及描述统计分析第三节样本内预测结果对比分析一、基于分段函数权重形式的预测结果二、基于阿尔蒙多项式函数权重形式的预测结果三、基于非限制函数权重形式的预测结果四、三类模型预测结果的对比分析第四节样本外预测结果对比分析第五节主要结论及启示本章附录第五章基于高维数据机器学习模型的季度GDP增速预测研究**节高维数据机器学习模型构建及估计方法一、B-P反向传播网络模型二、支持向量机模型三、广义弹性网模型四、适应性LASSO模型第二节指标数据来源及描述统计分析一、解释变量指标设计的理论框架二、解释变量指标数据来源及特征第三节基于季度GDP环比增速的考察一、样本内预测结果分析二、样本外预测结果分析三、高维数据机器学习模型对季度GDP环比增速预测的特点第四节基于季度GDP同比增速的考察一、样本内预测结果对比分析二、样本外预测结果对比分析三、高维数据机器学习模型对季度GDP同比增速预测的特点第五节主要结论和进一步完善的方向本章附录第六章基于大数据和贝叶斯DSGE模型的季度GDP增速预测研究**节基于幸福经济学视角的DSGE模型框架构建及求解一、模型基本框架构建二、模型稳态条件三、模型对数线性化后的结构方程组第二节变量数据选取和模型估计方法一、变量数据选取二、模型估计方法第三节样本内预测效果对比分析一、基于三个不同数据集的贝叶斯DSGE模型特征二、参数贝叶斯估计对比分析三、数据矩条件对比分析第四节样本外预测效果对比分析第五节主要结论和进一步完善的方向本章附录第七章结论和展望**节利用大数据预测季度GDP增速的方法体系及其内在逻辑第二节利用大数据有效提升季度GDP增速预测效果的条件约束第三节不同类型大数据的统计应用方法和预测效果第四节提升大数据预测效果需要政府统计部门的深度参与参考文献后记虽千万人吾往矣