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社融數(shù)據(jù)即將發(fā)布 預(yù)測(cè)趨勢(shì)穩(wěn)健向好
2024年1月10日 11:13
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1月10日,中信建投研報(bào)指出,去年12月的社會(huì)融資數(shù)據(jù)即將于2024年1月10日發(fā)布。我們的動(dòng)態(tài)因子預(yù)測(cè)模型顯示,2023年12月的社融存量同比增速的預(yù)測(cè)值為9.38%,總體來(lái)看穩(wěn)中向好。模型的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)值整體上呈現(xiàn)先增后減趨勢(shì)。動(dòng)態(tài)因子模型的核心思想在于隨著宏觀(guān)變量陸續(xù)發(fā)布,預(yù)測(cè)逐漸朝著真實(shí)值的方向趨近。我們的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,本次即將發(fā)布的預(yù)測(cè)值,自2023年12月14日的9.37%提升至9.50%,后滑落至9.38%。

去年12月的社會(huì)融資數(shù)據(jù)即將于2024年1月10日發(fā)布。我們的動(dòng)態(tài)因子預(yù)測(cè)模型顯示,2023年12月的社融存量同比增速的預(yù)測(cè)值為9.38%,總體來(lái)看穩(wěn)中向好。

模型的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)值整體上呈現(xiàn)先增后減趨勢(shì)。動(dòng)態(tài)因子模型的核心思想在于隨著宏觀(guān)變量陸續(xù)發(fā)布,預(yù)測(cè)逐漸朝著真實(shí)值的方向趨近。我們的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,本次即將發(fā)布的預(yù)測(cè)值,自2023年12月14日的9.37%提升至9.50%,后滑落至9.38%。

去年12月的社會(huì)融資數(shù)據(jù)即將于2024年1月10日發(fā)布。我們的動(dòng)態(tài)因子預(yù)測(cè)模型顯示,2023年12月的社融存量同比增速的預(yù)測(cè)值為9.38%,總體來(lái)看穩(wěn)中向好。

模型的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)值整體上呈現(xiàn)先增后減趨勢(shì)。動(dòng)態(tài)因子模型的核心思想在于隨著宏觀(guān)變量陸續(xù)發(fā)布,預(yù)測(cè)逐漸朝著真實(shí)值的方向趨近。我們的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,本次即將發(fā)布的預(yù)測(cè)值,自2023年12月14日的9.37%提升至9.50%,后滑落至9.38%。

宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)建模面臨多個(gè)復(fù)雜的挑戰(zhàn),比如數(shù)據(jù)公布時(shí)間不同步,數(shù)據(jù)中存在缺失值等。另一個(gè)是截面維度的高度,即在同一時(shí)間點(diǎn)上大量的經(jīng)濟(jì)變量的高度相關(guān)性使得模型需要更復(fù)雜的處理方法。此外,宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的頻率不一致和數(shù)據(jù)發(fā)布滯后都為建模帶來(lái)一定困難。

實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)(Nowcasting)是解決上述問(wèn)題的理想方案之一。Nowcasting模型可以理解成主成分回歸(PCR)和向量自回歸(VAR)模型的有機(jī)結(jié)合。主成分回歸的方法利用高維宏觀(guān)時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)單一時(shí)序指標(biāo),而動(dòng)態(tài)因子模型較主成分分析的因子的區(qū)別在于,前者對(duì)于因子結(jié)構(gòu)的額外增加了 p 階VAR的時(shí)序結(jié)構(gòu)限制,為了避免過(guò)度參數(shù)化,防止過(guò)擬合現(xiàn)象。模型依據(jù)實(shí)際發(fā)布日期,整理不同類(lèi)別的時(shí)間序列數(shù)據(jù),解決發(fā)布不同步的問(wèn)題;使用卡爾曼濾波或者平滑等技術(shù)來(lái)處理經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中的缺失值,提高模型對(duì)整體數(shù)據(jù)集的利用效率;采用動(dòng)態(tài)因子模型,把高維模型進(jìn)行降維,降低高維度數(shù)據(jù)對(duì)模型的負(fù)擔(dān),提高效率;將不同頻率的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值或轉(zhuǎn)換,解決數(shù)據(jù)頻率不一致。

動(dòng)態(tài)因子模型的核心思想在于隨著宏觀(guān)變量陸續(xù)發(fā)布,預(yù)測(cè)逐漸朝著真實(shí)值的方向趨近。在過(guò)去一年,我們的模型預(yù)測(cè)值成功地實(shí)現(xiàn)了對(duì)真實(shí)值的有效收斂。模型除包含基本面宏觀(guān)數(shù)據(jù)外,還納入了中債收益率的市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)。這使得模型不僅涵蓋了宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的基本面,還包括了市場(chǎng)交易者對(duì)數(shù)據(jù)真實(shí)值的預(yù)期。

近期的模型結(jié)果顯示,社融同比的2023年12月的預(yù)測(cè)值為9.38%,幾乎與2023年11月持平。自2023年12月13日的9.37%提升至9.50%,后滑落至9.38%,整體上呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì)。

預(yù)測(cè)精度方面,我們采取RMSE(均方根誤差)衡量模型的預(yù)測(cè)精度,除個(gè)別極端情況周期外,模型滾動(dòng)一年RMSE整體在0.26%-0.40%之間波動(dòng),預(yù)測(cè)值與真實(shí)值差距幾乎控制在0.40%以?xún)?nèi),模型的預(yù)測(cè)同比增速變動(dòng)方向正確率高于60%。

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