文章基于改進的動態(tài)probit模型對中國經(jīng)濟景氣進行預(yù)測。首先對月度數(shù)據(jù)進行季節(jié)調(diào)整和H-P濾波處理以分離出循環(huán)成分,然后根據(jù)McFadden R²最大化原則構(gòu)建出最優(yōu)模型,并對各種probit模型進行樣本內(nèi)分析和樣本外預(yù)測。樣本內(nèi)分析結(jié)果表明,動態(tài)probit模型的預(yù)測效果優(yōu)于靜態(tài)probit模型,不論是模型預(yù)測評估還是轉(zhuǎn)折點預(yù)測,一般動態(tài)probit模型和動態(tài)自回歸probit模型的預(yù)測能力都顯著高于靜態(tài)probit模型或自回歸probit模型;樣本外預(yù)測結(jié)果表明,動態(tài)probit模型的預(yù)測效果優(yōu)于靜態(tài)probit模型,四種probit模型都能夠提前發(fā)出預(yù)警衰退信號,并對經(jīng)濟景氣狀況給出合理的信息。 

【文章來源】：統(tǒng)計與決策. 2020年11期 第16-22頁 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

宏觀經(jīng)濟一致合成指數(shù)

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2912645