宏观经济预测

摘要： 伴随着近几年来会计领域“从微观到宏观”研究的兴起,国内外学者们检验了不同的会计信息对宏观经济的预测作用,本文试图从研究的发展历程对现有的文献进行梳理,从最初用全部会计盈余信息进行预测发展到使用剔除了“非经常性损益”的盈余信息,再发展到使用资产减值信息,以及不同盈余管理动机下的资产减值信息,到近两年来的学者使用的固定资产原价增量信息和银行存贷款信息等。笔者试图挖掘每一类会计信息选择的内在理由和实现预测的方式和路径。

摘要： 会计信息是会计单位通过财务报告等形式向投资者、债权人及其他信息使用者揭示单位财务状况和经营成果的信息.会计信息是记录会计核算过程和结果的重要载体,也是反映企业财务状况、评价经营业绩及再生产或投资决策的重要依据.(逯东,2012),罗宏和张玮倩(2010)也证实了强制性披露的会计信息质量与资本市场配置效率成正相关.本文对会计信息的微观价值和宏观价值的文献分别进行了回顾.

摘要： 针对区间型数据,文章在部分线性模型的基础上结合可加模型并引入滑动窗口模型,提出了基于滑动窗口的中点、极差部分可加线性模型,融合了半参数回归和滑动窗口模型的优点,同时又避免了维数灾难。依据交叉熵准则确定了滑动窗口的期数,并基于最小二乘法及核估计方法给出了模型参数和未知函数估计的迭代算法。在实证分析中,通过引入若干金融指标,对宏观经济进行预测。结果表明,改进模型优于传统回归模型。

摘要： 一个良好的金融状况指数既能准确反映金融市场的状况,又具有较好的宏观经济预测能力,对政策制定者有重要的指导意义。在时变参数因子增广向量自回归模型(TVP-FAVAR)的基础上,采用动态模型选择与平均(DMS和DMA)的技术,构建了一个能准确反映中国通胀和经济状况未来走势的金融状况指数(FCI)。在评估FCI的质量时全面地覆盖了多种评价指标;增加了短期利率和房地产价格方面的指标,范围广,信息充分;考虑了潜在金融市场风险对金融市场整体形势的影响;不仅在TVP-FAVAR模型中提取FCI,也在TVP-VAR模型中对通胀和宏观经济景气一致指数两个变量进行预测,捕捉了FCI与两个宏观经济变量之间的动态互动关系,同时进行了模型选优。研究结果表明:第一,DMS和DMA方法构造的FCI不仅与中国通货膨胀率和宏观经济景气一致指数的走势大体一致,而且分别领先于通货膨胀率和宏观经济景气一致指数1年和3~6个月;第二,在DMS中,构成变量在每个样本点对目标宏观经济变量的影响并非一成不变,它们随着经济结构或政策的变化进入或退出模型;第三,新构建的FCI对中国通货膨胀率和宏观经济景气一致指数有良好的预测能力,在向前1~4个月的预测中,相对于常系数VAR、TVP-VAR以及FAVAR,TVP-FAVAR-DMA模型的预测效果是最优的,即DMA方法测度的FCI的宏观预测能力强于其他方法。

摘要： 2021年,随着全球范围内新冠肺炎疫情冲击效应的逐步减弱,中国经济修复进程有望提速.基于中国季度宏观经济模型,对2021-2022年八个季度中国宏观经济主要指标进行预测.结果显示,中国经济预计将呈现"反弹-趋稳"的态势.在双循环新发展格局下,如何激发居民消费无疑是中心课题.针对增加公共消费能否引致居民消费的政策模拟显示,在财政支出总量不变的情况下,尽管政府公共消费的增加可以提高最终消费在GDP中的比重,但对居民消费产生挤出效应.其次,提高居民收入的方式要优于增加政府公共消费.因此,激发居民消费的根本途径在于提高居民收入,而不是将工作重点放在改善消费环境或增加政府公共消费上.

摘要： 厘清加总会计盈余、市场总回报与货币政策之间的联动关系,有利于加深对货币政策影响股票市场机制传导的理解,这在危机事件期间尤为重要.基于我国上市公司季度数据,实证检验货币政策、加总盈余与市场总回报之间的关系.研究发现,加总盈余与市场总回报显著负相关,意味着上市公司加总盈余提升时股票市场总体反应为负,出现股票市场表现与实体经济的"背离".进一步分析发现,加总盈余中包含的货币政策信息能够较好地解释这种"背离",且加总盈余中包含的货币政策信息越多,二者之间的负相关性越强.结论 表明,加总会计盈余指标有助于理解股票市场的整体走向和更好地制定货币政策,进一步健全货币政策、防控金融风险.

摘要： 系统性风险指数(SRISK)可以衡量发生系统性风险事件情况下个体机构的预期资本缺口.本文基于该模型,选用2007Q1至2020Q2我国A股市场全部上市金融机构及房地产公司数据,分别采用静态双变量方法及GJR-GARCH-DCC-Montel Carlo方法对SRISK进行测算,并对比二者在实际应用中的差异.研究结果显示:两种方法的测算结果具有一致性,SRISK可以对宏观经济提供危机的早期预警信号,且基于GJR-GARCH-DCC-Montel Carlo方法得出的系统性风险指数预测准确度更高.

摘要： 当下宏观经济预测分析更加偏向于应用大数据技术和相关的方法,以此能获得更加准确和高质量化的分析结果。大数据技术在一定程度上可以帮助国家对整个经济形势的发展走向进行评判,同时也为国家的战略发展提供了新型的数据资源。但是目前为止由于大数据技术的使用存在着部分限制,例如数据来源无法保障,数据的有效性和准确性存在着一定的问题,而且还有技术研发进度较慢的问题。因此,当下大数据技术和方法无法完全取代传统的宏观经济预测分析方式。本文对大数据技术在宏观经济预测分析所使用存在的优势进行了阐述,并在此基础上针对宏观经济预测分析中使用大数据技术时所面临的问题进行深入剖析和研究,并提出具体的解决方法和策略。通过研究最终能提升宏观经济预测的准确性和有效性。

摘要： 2020年初,新冠肺炎病毒(Covid-19)的爆发短期内给中国经济运行带来较大的挑战.应用中国季度宏观经济模型(CQMM),在对未来两年共八个季度中国宏观经济主要指标进行预测的同时,可对2020年对冲疫情冲击所需的不同力度的宏观政策组合效应进行模拟分析.结果 表明:(1)在乐观、保守和悲观情景下,2020年中国GDP增速预计将分别下滑至5.09％、4.59％和3.18％;(2)为实现两个“翻一番”目标、确保全面建成小康社会目标的实现(即2020年GDP增速要达到5.62％),2020年需加大宏观政策的对冲力度:在乐观情景下可通过推进LPR改革,使市场利率下降20-60个基点,配合财政支出增速从2019年的8.2％提高至15.3％左右,其他情景下政策力度还需进一步加大.面对经济增速下降,相关部门要在2020年一季度出台各项应对疫情冲击的短期政策的基础上,进一步加大逆周期调节政策对冲力度,以确保在推进经济结构调整的同时稳定经济增长.

摘要： 采用K-means聚类算法,对电力用户进行分群,利用企业电量信息数据和营销用户信息数据,按区域对用电量进行统计、分析,结合政府经济统计数据,建立基于用电特征的宏观经济预测的数据挖掘模型,并评价区域整体经济发展水平.通过企业用电量反映企业的经营效益以及城市区域的经济发展状况,为企业的发展规划、制定城市宏观经济政策及经济结构调整提供决策支持与辅助支撑,体现了数据挖掘在智能电网支撑智慧城市的应用.

摘要： 对中国宏观经济预测研究所四十年的发展情况、常用方法、主要进展和存在的问题做了简要综述，并进行了展望。

摘要： 宏观经济预测与决策等问题都十分复杂，其重要性也越来越为人们所认识。准确预测是正确决策的基础，而良好的预测结果在很大程度上取决于预测的方法、技术。该文就传统的宏观经济预测方法以及一些新方法、新技术作一简要评述，并分析综合集成法在软科学中特别是在宏观经济预测中的应用是科学发展的必然趋势，同时也是研究复杂的现实经济系统的客观要求。

摘要： 本发明提供了一种基于宏观经济数据建立的宏观经济分析系统的交互方法，包括步骤S1.对外生变量进行情景设定；S2.通过给定的外生变量使用预测模型计算出模型预测值，并进行预测分析；S3.将预测结果输出为分析报表，图形；S4.为领导的决策分析提供预警支持。本发明所述的基于宏观经济数据建立的宏观经济分析系统的交互方法适应变化快、体量大，多维度的数据，确保数据的易读性，又要确保数据在不同介质终端上的展示一致性，使用统计分析的数学方法以及人工智能的算法，从海量数据中提取隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息。

摘要： 本发明创造提供了一种基于宏观经济数据建立的宏观经济分析系统，包括数据采集结构、数据分析结构和数据输出结构；所述数据分析结构包括中继器、统计分析模块、数据接收单元和预测模块；其中所述统计分析模块、数据接收单元和预测模块分别与所述中继器电连接；所述数据输出结构包括PCB板、数据接收单元和数据发送单元和指令输入单元。本发明创造所述的基于宏观经济数据建立的宏观经济分析系统适应变化快、体量大，多维度的数据，确保数据的易读性，又要确保数据在不同介质终端上的展示一致性，使用统计分析的数学方法以及人工智能的算法，从海量数据中提取隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息。

摘要： 本发明公开了一种考虑宏观经济的P2P平台违约预测方法，包括以下步骤：A特征提取，根据P2P平台及宏观经济的相关数据提取特征；B经济环境类型判定，提取特征并运用聚类分析方法研究P2P平台所处的经济环境；C特定经济环境下的P2P平台；D平台类型判定。本发明有助于政府部门和相关行业监管机构针对特定的经济环境对P2P平台实施风险监管、预警和干预，促进P2P市场健康良好的发展，为P2P平台的运营管理和风险控制提供了指导，P2P平台能够根据所处的宏观经济环境，适时向市场传递合适的软硬信息信号，在一定程度上及时调整外部对平台的风险感知，并形成正确的风险认知，增强平台的风险抵御能力。

摘要： 本发明公开了一种基于动态因子模型预测月频宏观经济指标的方法和装置，本发明一方面，根据经济逻辑筛选得到购买力水平、国内供给和需求、国外供给和需求、短期冲击、舆论情绪这五个方面的指标作为用于预测月频宏观经济指标的候选指标，并通过文献调研、高频性、折线图和相关性对候选指标进行筛选得到关联指标，并将已公布的关联指标的数据作为高频数据；另一方面，对已公布的月频宏观经济指标的历史指标值进行春节效应的季节调整以得到TCI序列；最后将TCI序列和高频数据形成混频数据集合输入到动态因子模型中，动态因子模型的输出为不同步长的月频宏观经济指标的实时预测值；本发明实现了对月频宏观经济指标进行高频意义上的实时预测。

摘要： 本发明公开了一种宏观经济数据预测方法及装置、设备及存储介质，该方法包括：根据基准指标筛选出第一候选指标并建立基础因子池；将第一候选指标与基准指标利用单元回归进行筛选，得到第二候选指标并进行处理得到合成指数；根据合成指数相对基准指标的领先期数平移合成指数并做正交化处理得到因子数据；通过多元加权回归模型对因子数据进行处理，得到预测值。该方法通过算法筛选得到基础因子池，可以快速构建宏观分析框架，还可结合宏观经济研究者的研究经验对基础因子池进行调整，不影响后续的预测步骤，不仅可以指示未来经济数据的变动方向，还可给出未来经济数据的分布，避免宏观经济数据更新频率不同、更新时间不同带来的问题。

摘要： 本发明公开了一种区域宏观经济预测及均衡模型的政策模拟系统及方法，其包括数据处理模块、经济预测模块和政策模拟模块；数据处理模块用于对区域中的数据进行采集与分析，并对区域中的数据进行管控、查询、校验和统计，数据处理模块执行以下操作：在系统中设置区域宏微观经济数据源和GTAP数据源，作为经济预测模块以及政策模拟模块的数据来源，即是远程数据源；设计数据库，作为本地数据存储载体；设计数据标准格式，作为远程数据源的入库数据格式的依据；对设置的区域宏微观经济数据源、GTAP数据源进行数据更新检测，数据处理模块将对数据库的本地数据源及远程数据源进行比对。

摘要： 本发明公开了一种基于GDP增长指标区域宏观经济预测教育建模方法，包括以下步骤：步骤一：获得与该区域城市经济发展相关的不同时间频度的该区域城市发展的微观经济数据；其中上述微观经济数据包含该区域对应时间段的企业用电量、中长期贷款余额、路货运量和教育质量，并以四者增速与GDP增速拟合模型的一个简单回归分析结果作为权重，然后根据公式：评估GDP增长指标＝工业用电量增速×35％+中长期贷款余额增速×30％+铁路货运量增速×20％+教育质量×15％；获取对应区域的评估GDP增长指标。有益效果：利用评估GDP增长指标将区域宏观经济进行预测的构建模型，最终解决现有区域宏观经济预测效果差的问题。

摘要： 本发明公开了一种利用电力数据进行宏观经济预测和监测的方法，基于分行业、分产业的售电量以及工业增加值的数据，进行数据清洗处理，通过季节性调节方法剔除节日因素对数据波动的影响；以工业增加值为基准，通过时差相关性计算方法，计算售电量与工业增加值之间的相关性，根据计算结果选取指标；对选取的指标进行标准化处理，以便于不同量级的数据能够进行对比；对选取的指标进行分组，根据分组合成不同合成指数；构建评价模型，进行计算，根据计算结果评价指数的判断准度。本发明属于经济预测和监测技术领域，具体是一种采用真实用电数据与经济数据进行拟合，形成可按地域、按产业的电力洞察宏观经济的指数的宏观经济预测与监测方法。

摘要： 本发明提供一种基于大数据的区域宏观经济预测模型及方法，用于对一区域内所有经济体提供的初始经济数据进行分析以预测所述区域的区域宏观经济，其中所述区域宏观经济预测模型包括大数据库、历代模型、预测模型和训练模型。由于本发明中用于预测当代区域宏观经济的初始经济数据都是历代已经产生的，不存在滞后的问题；同时，由于将初始经济数据导入后，该模型能够自动计算，因此无需过多人力；此外，通过训练模型对预测模型训练，使得最终得到的当代区域宏观经济的分析结果更加贴合实际，对实际经济发展有着指导意义。如此，解决了现有区域宏观经济的分析发展滞后所导致的经济体发展速度较慢的问题。

摘要： 本发明公开了一种融合用电量、气象和社交网络的宏观经济预测方法，以宏观经济待预测地区为目标，收集当地的用电量、平均温度、平均相对湿度、降水量、微博原创发帖数、微博转发数、微博点赞数以及GDP的历史数据并转化为月度数据；然后将气象综合量、微博综合量与用电量、GDP数据一起训练BP神经网络，从而得到GDP贡献指数模型；然后计算用电量、气象综合量、微博综合量对GDP的贡献指数，再进一步得到用电量贡献量、气象贡献量和微博贡献量，用来训练LSTM神经网络，得到宏观经济预测模型；最后通过宏观经济预测模型进行宏观经济的预测。