改进货币总量统计能否改善我国通货膨胀预测精度?——基于GMDH神经网络模型的分析

摘要

文章基于我国1990年1季度至2019年4季度统计数据,利用GMDH神经网络模型,对比分析了加权货币总量、简单货币总量、市场利率、GDP增速4种测度指标在预测通货膨胀时的具体表现。研究结果表明:两类货币总量指标对通货膨胀的预测效果要优于GDP增速和市场利率,能够成为中国人民银行通货膨胀预测的重要测度因子;加权货币总量的预测精度要明显优于其他指标,简单货币总量也有较高的预测精度,而GDP增速的预测精度相对最低。自我国宏观经济进入下行周期以来,近期国内消费品价格出现的持续快速上涨已引发社会广泛关注,这就要求中国人民银行进一步完善货币总量统计,不断提高通货膨胀预测能力和预测精度,并前瞻性地调整货币政策操作,及时消除宏观经济的波动性,为经济高质量发展创造条件。