基于工业电力大数据倒向解构经济增长动态的实证研究——以江苏省为例

摘要：

GDP数据对宏观经济政策制定有着重要的参考作用,但由于该数据存在低频、滞后等原因,影响了其对政策制定的支撑效果.本文通过构建动态倒向回归方程,运用工业电力大数据模拟测算GDP,以提高其频率、消除时滞性,从而提升宏观经济政策的制定效果.本研究从江苏省工业电力大数据及其被影响因素出发,运用逐步回归法和窗口期的动态调整构造测算模型,并通过从2006到2017年江苏省电力数据的回测,证实了该方法测算GDP数据的可靠性,且具有及时性和高频性特征.

关键词：工业电力大数据、倒向回归方程、参数估计、经济增长

资助基金：本文系国网江苏省电力公司管理咨询项目“能源互联网时代的电力大数据统计指标甄选及应用研究”;国家自然科学基金面上项目“电子政务服务价值共创机制及实现模式实证研究”;江苏省“六大人才高峰”项目“政务大数据资源开发技术与实现方法研究”

在线出版日期：2020-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：150-158