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MIDAS模型与EQW模型预测精度的比较——以资产价格的经济增长效应为例

王春枝,赵国杰,王维国,于扬

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王春枝, 赵国杰, 王维国, 于扬. MIDAS模型与EQW模型预测精度的比较——以资产价格的经济增长效应为例[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2017, (6): 95-102. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.2349
引用本文: 王春枝, 赵国杰, 王维国, 于扬. MIDAS模型与EQW模型预测精度的比较——以资产价格的经济增长效应为例[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2017, (6): 95-102.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.2349
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WANG Chunzhi, ZHAO Guojie, WANG Weiguo, YU Yang. A Comparative Study of Prediction Accuracy between MIDAS Model and EQW Model-Taking the Economic Growth Effect of Asset Price as an Example[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2017, (6): 95-102. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.2349
Citation: WANG Chunzhi, ZHAO Guojie, WANG Weiguo, YU Yang. A Comparative Study of Prediction Accuracy between MIDAS Model and EQW Model-Taking the Economic Growth Effect of Asset Price as an Example[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2017, (6): 95-102.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.2349
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MIDAS模型与EQW模型预测精度的比较——以资产价格的经济增长效应为例

doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.2349
  • 1.

    内蒙古财经大学 统计与数学学院, 呼和浩特 010070

  • 2.

    天津大学 管理与经济学部, 天津 300072

  • 3.

    东北财经大学 经济学院, 辽宁 大连 116025

基金项目:

国家社会科学基金重大项目资助“新常态下我国宏观经济监测和预测研究”（15ZDA001）;内蒙古自然科学基金资助项目“结构转换GARCH建模及其在金融资产收益波动中的应用”（2016MS0716）;内蒙古自然科学基金资助项目“蒙特卡洛方法在贝叶斯随机波动预测模型中的应用研究”（2014MS0701）

A Comparative Study of Prediction Accuracy between MIDAS Model and EQW Model-Taking the Economic Growth Effect of Asset Price as an Example

  • 1.

    Department of Statistics and Mathematics, Inner Mongolia Finance and Economics University, Hohhot 010070, China

  • 2.

    Department of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072, China

  • 3.

    Department of Economics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian Liaoning 116025, China

  • 摘要:深入剖析混频数据模型（MIDAS）的内部结构，推导出MIDAS模型与传统同频率EQW模型的区别与联系，并且证明EQW模型参数估计的偏误，在此基础上，进一步结合多种不同形式的权重函数，推导出MIDAS类模型非线性最小二乘估计方法的具体机理及理论演绎过程，并且以资产价格对中国经济增长效应的样本内预测为例，对MIDAS模型的精度进行了实证检验。实证结果表明：多元EQW模型的拟合效果及样本内预测精度均低于最优滞后阶数下ExpAlmon-AR-M-MIDAS模型，ExpAlmon-AR-M-MIDAS模型能够提取更多高频解释变量的有效信息。
    Abstract:In this paper, the internal structure of the Mixing Data Sampling model(MIDAS)was thoroughly analyzed, and the difference and connection between the MIDAS model and the traditional EQW model were deduced, and the error of parameter estimation of EQW model was proved. On the basis of the above analysis, five different forms of weight function were constructed, and the concrete mechanism and deduction process of the nonlinear least squares estimation method of MIDAS model were obtained. Furthermore, the intra-sample forecast of the effect of asset price on China's economic growth was taken as an example to test the accuracy of MIDAS model. The empirical results show that the fitting effect and the intra-sample prediction accuracy of the multivariate EQW model are lower than those of the ExpAlmon-AR-M-MIDAS model under the optimal lag order; the ExpAlmon-AR-M-MIDAS model can extract more high-frequency interpretations.
  • [1] AMEMIYA T.The effect of aggregation on prediction in the autoregressive model[J]. Journal of the American Statistical Association,1972,67(339):628-632.
    [2] ZADROZNY P A.Gaussian likelihood of continuous-time ARMAX models when data are stocks and flows at different frequencies[J]. Econometric Theory,1988,4(1):108-124.
    [3] ZADROZNY P A.Estimating a multivariate ARMA model with mixed frequency data:an applicationto forecasting US GNP at monthly intervals[R]. Washington,DC:Bureau of Labor Statistics,1990.
    [4] HARVEY A C,RIERSE R G.Estimating missing observations in economic time series[J]. Journal of the American Statistical Association,1984,79(385):125-131.
    [5] KOENIG E F,DOLMAN S,PIGERJ J.The use and abuse of real-time data in economic forecasting[J]. Review of Economics and Statistics,2003,85(3):618-628.
    [6] GHYSELS E,SANTA-CLARA P,VALKANOV R. The MIDAS touch:mixed data sampling regression models[R]. Losangeles:Anderson School of Management,UCLA,2004.
    [7] CLEMENTS M P,GALVAO A B. Macroeconomic forecasting with mixed-frequency data:forecasting US output growth[J]. Journal of Business and Economic Statistics,2008(26):546-554.
    [8] CLEMENTS M P,GALVAO A B. Forecasting US output growth using leading indicators:an appraisal using MIDAS models[J].Journal of Applied Econometrics,2009(24):1057-1217.
    [9] MONTEFORTE M,MORETTI G.Real-time forecasts of inflation:the role of financial variables[J]. Journal of Forecasting,2013,32(1):51-61.
    [10] GHYSELS E,WRIGHT J. Forecasting professional forecasters[J]. Journal of Business and Economic Statistics,2009(4):504-516.
    [11] ANDREOU E,GHYSELS E,KOURTELLOS A. Should macroeconomic forecasters use daily financial data and how[J]. Journal of Business and Economic Statistics,2010(31):240-251.
    [12] ENGLE R F,GHYSELS E,SOHN B. Stock market volatility and macroeconomic fundamentals[J]. Review of Economics and Statistics,2013,95(3):776-797.
    [13] XIN L. A MIDAS modelling framework for Chinese inflation index forecast incorporating Google search data[J]. Electronic Commerce Research and Applications,2015,2(14):112-125.
    [14] SMITH P. Google's MIDAS touch:predicting UK unemployment with internet search data[J]. Journal of Forecasting,2016,35(3):263-284.
    [15] 刘金全,刘汉. 中国宏观经济混频数据模型应用[J]. 经济科学,2010(5):23-34.
    [16] 郑挺国,尚玉皇. 基于金融指标对中国GDP的混频预测分析[J]. 金融研究,203(9):16-29.
    [17] 王维国,于扬. 基于混频回归类模型对中国季度GDP的预报方法研究[J]. 数量经济技术经济研究,2016(4):3-20.
    [18] 郑挺国,王霞. 中国经济周期的混频数据测度及实时分析[J]. 经济研究,2013(6):58-70.
    [19] 李正辉,郑玉航. 基于混频数据模型的中国经济周期区制监测研究[J]. 统计研究,2015(1):33-40.
    [20] 龚玉婷,陈强. 基于混频模型的CPI短期预测研究[J]. 统计研究,2014(12):25-31.
    [21] 孙本瑶. 中国CPI的实时预报与短期预测——基于混频数据模型[D]. 福建:华侨大学,2015.
    [22] 尚玉皇,郑挺国,夏凯. 宏观因子与利率期限结构:基于混频Nelson-Siegel模型[J]. 金融研究,2015(6):14-29.
    [23] 龚玉婷,陈强,郑旭.谁真正影响了股票和债券市场的相关性?——基于混频Copula模型的视角[J]. 经济学(季刊),2016,15(3):1205-1224.
  • [1] 赵领娣, 戴亚鑫, 王海霞.经济增长和空气污染如何影响就业？. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2022, 24(6): 41-53.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2022.1391
    [2] 李宏.中国自然灾害与长期经济增长——基于VAR与VEC模型的协整分析. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2018, (5): 112-118.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2018.5458
    [3] 黄清煌, 高明, 吴玉.环境规制工具对中国经济增长的影响——基于环境分权的门槛效应分析. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2017, (3): 33-42.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.1063
    [4] 朱恬恬, 张晨婧, 张跃军.中国教育经济复杂系统的协调性研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2015, (5): 162-168.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0523
    [5] 张华, 魏晓平.“能源—经济—环境”系统的约束与解约束:理论与实证. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2015, (3): 53-59.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0308
    [6] 田帆, 方卫华.人才流失与经济增长之间的相互影响——基于金砖四国的面板数据. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2014, (3): 89-95.
    [7] 周杰琦, 汪同三.外商直接投资、经济增长和CO2排放——基于中国省际数据的实证研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2014, (3): 30-37,74.
    [8] 任杰, 王雨飞.粤澳地区经济增长的协同性研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2014, (2): 64-68.
    [9] 张华, 魏晓平.能源替代与内生经济增长路径研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2014, (4): 42-49.
    [10] 尹建华, 郑明证, 周鑫悦.国际贸易、经济增长和CO2排放——基于我国省际面板数据的经验研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2013, (2): 1-9,15.
    [11] 赵玉焕, 王邵军.山东省经济增长与碳排放的关系研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2013, (2): 39-42.
    [12] 石蕾, 李洋.中国区域经济增长的碳排放强度差异及其敛散性. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2013, (2): 34-38.
    [13] 梁媛.消费信贷与经济增长:北京和全国的比较分析. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2012, (2): 22-26.
    [14] 许冬兰, 李琰.能源约束对经济增长和城市化影响的实证研究——以山东省为例. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2012, (4): 74-79,88.
    [15] 岳立, 李飞.西部经济增长与二氧化碳脱钩关系的实证分析——以甘肃省为例. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2011, (2): 19-22.
    [16] 葛永智, 侯光明.国防科技研发对国民经济增长溢出效应评价研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2010, (5): 9-12.
    [17] 吴三忙, 李树民.经济增长与城乡收入差距演化——基于各省面板数据的实证分析. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2007, (3): 68-73.
    [18] 李竟成, 赵守国.对区域经济增长路径选择的实证分析:以中部五省为例. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2006, (3): 75-78.
    [19] 王艳丽, 刘传哲.全要素生产率对中国经济增长的贡献:1952～2002. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2006, (5): 88-91.
    [20] 李杰.中国经济增长的资本策略选择. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2002, (2): 52-55.
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出版历程
  • 收稿日期:2016-11-13
  • 刊出日期:2017-12-12

MIDAS模型与EQW模型预测精度的比较——以资产价格的经济增长效应为例

doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.2349
  • 1. 内蒙古财经大学 统计与数学学院, 呼和浩特 010070
  • 2. 天津大学 管理与经济学部, 天津 300072
  • 3. 东北财经大学 经济学院, 辽宁 大连 116025
    • 基金项目:

    国家社会科学基金重大项目资助“新常态下我国宏观经济监测和预测研究”（15ZDA001）;内蒙古自然科学基金资助项目“结构转换GARCH建模及其在金融资产收益波动中的应用”（2016MS0716）;内蒙古自然科学基金资助项目“蒙特卡洛方法在贝叶斯随机波动预测模型中的应用研究”（2014MS0701）

  • 收稿日期:2016-11-13
  • 刊出日期:2017-12-12

摘要:深入剖析混频数据模型（MIDAS）的内部结构，推导出MIDAS模型与传统同频率EQW模型的区别与联系，并且证明EQW模型参数估计的偏误，在此基础上，进一步结合多种不同形式的权重函数，推导出MIDAS类模型非线性最小二乘估计方法的具体机理及理论演绎过程，并且以资产价格对中国经济增长效应的样本内预测为例，对MIDAS模型的精度进行了实证检验。实证结果表明：多元EQW模型的拟合效果及样本内预测精度均低于最优滞后阶数下ExpAlmon-AR-M-MIDAS模型，ExpAlmon-AR-M-MIDAS模型能够提取更多高频解释变量的有效信息。

English Abstract

王春枝, 赵国杰, 王维国, 于扬. MIDAS模型与EQW模型预测精度的比较——以资产价格的经济增长效应为例[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2017, (6): 95-102. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.2349
引用本文: 王春枝, 赵国杰, 王维国, 于扬. MIDAS模型与EQW模型预测精度的比较——以资产价格的经济增长效应为例[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2017, (6): 95-102.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.2349
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WANG Chunzhi, ZHAO Guojie, WANG Weiguo, YU Yang. A Comparative Study of Prediction Accuracy between MIDAS Model and EQW Model-Taking the Economic Growth Effect of Asset Price as an Example[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2017, (6): 95-102. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.2349
Citation: WANG Chunzhi, ZHAO Guojie, WANG Weiguo, YU Yang. A Comparative Study of Prediction Accuracy between MIDAS Model and EQW Model-Taking the Economic Growth Effect of Asset Price as an Example[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2017, (6): 95-102.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.2349
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