大数据背景下的动态因子模型预测机理与效果研究

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本文构建了我国的宏观大数据集,进行动态因子模型预测研究和比较。本文的主要结论是:我国真实的预测模型应是大模型结构,且可浓缩为动态因子模型的结构形式;动态因子模型的预测效果优于AR和VAR模型,以对M2的预测为例,使用1个因子可提高26%的预测精度,使用7个因子可提高近40%的预测精度;具体考察因子发现,第一个因子综合了实际经济活动信息,提供了预测M2的重要增量信息,不同因子反映了宏观经济的基本面状况。
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