统计研究 ›› 2018, Vol. 35 ›› Issue (10): 28-43.doi: 10.19343/j.cnki.11-1302/c.2018.10.003
鲁万波 杨冬
Lu Wanbo & Yang Dong
摘要: 考虑宏观经济变量具有明显的非线性特征,将非线性误差修正项引入存在协整关系的非平稳混频数据抽样(MIDAS)模型中,构建半参数混频数据抽样误差修正(SEMI-ECM-MIDAS)模型。使用广义似然比(GLR)检验,拓展了混频数据下模型函数形式的一致性检验问题。模拟结果表明SEMI-ECM-MIDAS模型对存在非线性误差修正机制的数据具有显著的预测优势。最后使用该模型研究中国股票市场周度数据、广义货币发行量月度数据和国际原油市场月度数据对中国CPI的短期预测效果。基于AIC准则,对包含半参数模型在内的4种混频数据抽样模型和2种同频模型的连续预测效果进行了全面的比较。研究结果发现:GLR检验表明误差修正项具有明显的非线性特征且在回归中具有显著的反向修正机制,无论采用递归样本、滚动样本还是固定样本,本文提出的SEMI-ECM-MIDAS模型在进行连续预测时均具有最优的预测精度,且预测结果不受混频动态协整关系选择的影响。