基于电力大数据的中国GDP现时预测

摘要：

传统的宏观经济预测通常基于同频预测模型和滞后的经济统计数据进行研究,影响了预测的时效性与精确度.文章以实时的电力大数据指标为解释变量,基于混频数据抽样模型、动态因子模型及预测组合方法现时预测中国的GDP增长率.研究结果表明:电力数据较之于消费、投资、出口具有更优的现时预测效果,消费、投资是拉动我国经济增长的重要因素;包含自回归项的MIDAS模型具有更好的现时预测效果,而且细分指标预测组合的预测效果整体上优于总指标.

关键词：电力大数据;现时预测;国内生产总值;混频数据抽样模型

分类号：F123.16(中国经济)

资助基金：国家电网有限公司大数据中心科技项目SGSJ0000FXJS2000098

在线出版日期：2021-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：15-18,25