【摘要】：選取我國2010年1月至2015年3月的月度相關(guān)數(shù)據(jù),運用分布滯后模型對通貨膨脹影響因素進行乘數(shù)效應(yīng)分析,利用決策樹算法對通貨膨脹的影響指標進行篩選和優(yōu)化,借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對通貨膨脹風險等級進行預測。結(jié)果表明:動態(tài)乘數(shù)效應(yīng)顯著,且通貨膨脹受流動性過剩、產(chǎn)出缺口、國房景氣指數(shù)、人民幣兌美元實際匯率滯后一期的動態(tài)乘數(shù)效應(yīng)較大;所構(gòu)建的決策樹-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比傳統(tǒng)的ARIMA模型分類準確率高、均方誤差小且對短期通貨膨脹風險等級的預測效果較為理想,有望為基于大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟實時預測系統(tǒng)提供新的構(gòu)建思路。
[Abstract]:Based on the monthly data from January 2010 to March 2015, the multiplier effect of inflation is analyzed by using the distributed lag model, and the decision tree algorithm is used to screen and optimize the inflation impact index. The BP neural network is used to predict the inflation risk level. The results show that the dynamic multiplier effect is significant, and inflation is affected by excess liquidity, output gap, national housing boom index, and the dynamic multiplier effect of RMB / US dollar real exchange rate lag by one period. Compared with the traditional ARIMA model, the proposed decision tree BP neural network model has higher classification accuracy, smaller mean square error and better prediction effect on short-term inflation risk grade. It is expected to provide a new way of constructing macro-economy real-time forecasting system based on big data.
【作者單位】： 太原理工大學經(jīng)濟管理學院;
【基金】：國家自然科學青年基金項目(41101507) 山西省高等學校人文社會科學重點研究基地項目(2014314) 山西省高等學校優(yōu)秀青年學術(shù)帶頭人支持計劃項目聯(lián)合資助
【分類號】：F822.5;TP183

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2324612