新冠肺炎疫情以来的产业链金融政策效果评估——基于机器自学习分析框架

摘要

基于广泛应用于各领域的机器学习视角,设计一种政策效果评估的自动机器学习通用框架,并在结合部分文献数据及充分验证的基础上,利用中国与主要贸易国之间的汇率依赖性,分别构建三个机器学习模型模拟原生事实,进而评估三项涉及产业链供应链的主要金融政策实施后的效果.研究发现,尽管在新冠肺炎疫情演变的不同时期,中国金融政策受到各国相继出台的量化宽松政策的溢出影响,人民币汇率随之产生不同的变化,但在较短时间内三项金融政策均起到稳定人民币汇率预期、进而达到稳外贸和稳外资的效果.