数量经济技术经济研究
數量經濟技術經濟研究
수량경제기술경제연구
The Journal of Quantitative & Technical Economics
2012年
7期
76~91
,共null页
动态模型平均 通货膨胀 实时预测 遗忘因子
動態模型平均 通貨膨脹 實時預測 遺忘因子
동태모형평균 통화팽창 실시예측 유망인자
Dynamic Model Averaging; Inflation; Real-time Forecast; ForgetFactor
本文研究了动态模型平均方法（DMA）及其参数估计。DMA方法允许方程所含变量、变量系数及模型所含方程同时变动，适用于对宏观经济指标进行实时预测。本文利用DMA对中国通货膨胀进行实时预测表明，DMA方法下的中国通货膨胀预测解释变量处于0～3；以CPI指数和GDP平减指数作为通货膨胀衡量指标的情况下，不同预测期的解释变量被包含概率是时变的；遗忘因子为0．95时，利用DMA方法对我国通货膨胀的预测效果最佳，优于贝叶斯模型平均和时变向量自回归模型。
本文研究瞭動態模型平均方法（DMA）及其參數估計。DMA方法允許方程所含變量、變量繫數及模型所含方程同時變動，適用于對宏觀經濟指標進行實時預測。本文利用DMA對中國通貨膨脹進行實時預測錶明，DMA方法下的中國通貨膨脹預測解釋變量處于0～3；以CPI指數和GDP平減指數作為通貨膨脹衡量指標的情況下，不同預測期的解釋變量被包含概率是時變的；遺忘因子為0．95時，利用DMA方法對我國通貨膨脹的預測效果最佳，優于貝葉斯模型平均和時變嚮量自迴歸模型。
본문연구료동태모형평균방법（DMA）급기삼수고계。DMA방법윤허방정소함변량、변량계수급모형소함방정동시변동，괄용우대굉관경제지표진행실시예측。본문이용DMA대중국통화팽창진행실시예측표명，DMA방법하적중국통화팽창예측해석변량처우0～3；이CPI지수화GDP평감지수작위통화팽창형량지표적정황하，불동예측기적해석변량피포함개솔시시변적；유망인자위0．95시，이용DMA방법대아국통화팽창적예측효과최가，우우패협사모형평균화시변향량자회귀모형。
In this paper, we describe the method of dynamic model averaging and how to estimate its parameters. It not only allows variables to change over nine but also allows coefficients of equation and the number of equations in the model to change at the same time. Using this method, we forecast China＇s inflation in real time. The results show that the dependent variables almost betwean 0 and 3. In different forecast periods, the probability of including dependent variables varies over time. When the forget factor is 0.95, the forecast performance under the method of DMA is better than the Bayesian Model Averaging and the time vary vector models.
