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基于随机森林的混频数据多尺度分析及预测研究
【摘 要】
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传统经济模型对数据同频率的要求及基础数据频率的不一致性,常影响分析结果的准确性和有效性。混频数据模型能够充分利用不同频率数据的信息,很好的解决了这一问题。通货膨胀是宏观经济重要指标之一,为了能有效提高CPI的预测精度,本文以构建新的CPI混频预测模型为目标,提出了新的C-MIDAS-RF组合混频预测模型,对标准化后的CPI变量利用自适应分解方法进行多尺度分析,选取了影响CPI的八个高频解释变量建立
【出 处】
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长春工业大学
【发表日期】
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2021年08期
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