基于混频数据的中国GDP增速预测分析

在大数据时代,如何为宏观经济政策决策需要提供及时有效的信息,是本文关注的重要方向.本文基于美国纽约联邦储备银行开发完善并正在使用的Nowcasting方法,进行中国化探索分析.基于混频数据,构建适用于中国的宏观变量实时预测模型,将其用于中国GDP增速的预测分析,并与ARIMA模型进行比较.从结果来看,本文所构建的模型对中国GDP增速有较好的预测效果,并且能反映出各指标对中国GDP增速的动态边际影响.该方法有效地减少了认识时滞和决策时滞,切实可以提高预测的准确性和时效性,可为政府部门和居民投资决策提供新的工具,给出更为精准、高效的决策参考.