【摘 要】
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随着新时代信息技术的发展，政府部门宏观调控的实践对宏观经济景气监测模型的数据处理能力提出了新的要求。动态因子模型具备对高维、混频和缺失数据的处理能力，适合应用于研究我国的宏观经济景气监测问题。本文通过蒙特卡罗模拟和实证分析，首次验证了动态因子模型的第二代和第三代因子估计方法对中国宏观经济景气监测问题的适用性。研究发现，当数据呈现出高维、混频与大量缺失等特征时，第三代因子估计方法优于第二代方法。动态
【基金项目】
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全国统计科学研究项目“中国经济增长走势的高维混频监测研究”（2022LY026）；
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随着新时代信息技术的发展，政府部门宏观调控的实践对宏观经济景气监测模型的数据处理能力提出了新的要求。动态因子模型具备对高维、混频和缺失数据的处理能力，适合应用于研究我国的宏观经济景气监测问题。本文通过蒙特卡罗模拟和实证分析，首次验证了动态因子模型的第二代和第三代因子估计方法对中国宏观经济景气监测问题的适用性。研究发现，当数据呈现出高维、混频与大量缺失等特征时，第三代因子估计方法优于第二代方法。动态因子模型的第三代因子估计方法在实时监测中表现稳定，能够及时捕捉到宏观经济景气走势的变化，可以有效的为政府部门宏观调控的时机选择和力度把握等提供决策依据。
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