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关于1992年宏观经济主要指标预测与分析的周期自回归模型研究.pdf

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简介：
本文通过构建周期自回归模型，对1992年中国宏观经济的主要指标进行预测和深入分析，为经济决策提供依据。 一、前言 众所周知,自回归模型在时间序列分析中是一种使用最广泛的模型,特别是对平稳序列的自回归模型被认为是比较理想的工具。然而，在宏观经济预测的研究中我们注意到，各月度数据序列通常具有12个月的周期性变化规律（即季节效应）以及明显的增长趋势，这使得它们成为非平稳的时间序列。因此，直接应用传统的自回归模型可能无法有效捕捉这些特征。

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  • 关于1992年宏观经济主要指标预测与分析的周期自回归模型研究.pdf
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    本文通过构建周期自回归模型，对1992年中国宏观经济的主要指标进行预测和深入分析，为经济决策提供依据。 一、前言 众所周知,自回归模型在时间序列分析中是一种使用最广泛的模型,特别是对平稳序列的自回归模型被认为是比较理想的工具。然而，在宏观经济预测的研究中我们注意到，各月度数据序列通常具有12个月的周期性变化规律（即季节效应）以及明显的增长趋势，这使得它们成为非平稳的时间序列。因此，直接应用传统的自回归模型可能无法有效捕捉这些特征。
     
  • 基于回归分析的组合预测模型研究（2003年）
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    本研究于2003年探讨了利用回归分析构建组合预测模型的方法，旨在通过集成多种预测技术提高预测精度和可靠性。 本段落介绍了求解组合预测权系数的回归分析方法。首先提出了基于最小二乘法和最小一乘准则的线性回归组合预测模型，并利用最小二乘原理来获得权系数的最小二乘估计值。然而，由于在最小一乘准则下目标函数不可微分，传统的优化规划方法难以求解该问题，因此文中提出了一种基于逐步变权的最小二乘法来进行求解。此外还提供了一个以百分误差绝对值为最小化目标的组合预测模型及其相应的权系数求解方法。通过实例分析证明了所提出的组合预测模型具有较高的预测精度和显著的回归效果。
     
  • 关于GARCH-MIDAS模型下宏观经济与股市波动关系的研究论文.pdf
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    本文探讨了利用GARCH-MIDAS模型分析宏观经济因素对股市波动性的影响，并深入研究两者之间的动态关联。通过实证分析，揭示了不同经济指标在预测股票市场波动中的作用及有效性。 本段落采用宏观经济变量作为研究对象，并利用多因子GARCH-MIDAS模型探讨了我国宏观经济与股市波动之间的关系。研究表明：该模型能够有效描述宏观经济因素对股市波动的影响。具体而言，工业增加值和社会消费品零售总额会促进股市的长期波动，并且这种影响随时间逐渐增强；而利率和货币供给量在不同经济发展阶段对股市波动的作用则表现出差异性，这主要与当时的宏观经济环境及经济变量本身的特性有关。
     
  • 关于中国人口预测的半参数自回归模型研究（2011年）
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    本文针对中国人口变化趋势，构建了半参数自回归模型进行预测分析，旨在为政策制定提供科学依据。研究基于2011年的数据展开。 本段落提出了一种用于中国人口预测的半参数自回归模型。该模型通过线性回归选取显著变量，并利用多项式样条估计得到半参数自回归方程。研究结果显示，2004年至2009年中国的人口数据使用此模型进行预测时，优于一些传统方法的表现。此外，还应用这一模型对中国在2010至2013年间总人口数量进行了预报。
     
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    本文初步探讨了RBC（Real Business Cycle）和ABC两种动态宏观经济模型的基本框架及应用，旨在为理解经济波动提供理论基础。 附录代码，《RBC之ABC》CHAPTER4代码。供学习使用。欢迎交流学习。
     
  • 中国宏观经济关键指标数据
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    中国宏观经济关键指标数据提供了包括GDP、CPI、PPI等在内的核心经济统计数据，全面反映中国经济运行状况和发展趋势。 全球宏观经济数据包括单独打包的1988年至2018年的GDP数据。
     
  • 关于非线性回归预测的人工神经网络模型研究
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  • 基于SVM的回归预测模型分析
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  • 基于回归分析的煤价预测模型
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    本文提出了一种基于回归分析方法的煤炭价格预测模型，通过历史数据建立数学模型，旨在准确预测未来一段时间内的煤价走势。 基于回归分析的煤炭价格预测模型研究了利用回归分析方法来预测煤炭价格的趋势和发展。这种方法通过分析历史数据中的变量关系，为未来的煤炭市场价格提供参考依据。