基于混频MF-VAR模型的中国海洋经济增长研究

被引:5
作者
殷克东 [1 ]
金雪 [1 ,2 ]
李雪梅 [1 ]
王凤娇 [1 ]
机构
[1] 中国海洋大学经济学院
[2] 中国海洋大学海洋与大气学院
关键词
海洋经济; MF-VAR模型; 混频数据; 基准模型;
D O I
暂无
中图分类号
P74 [海洋资源与开发]; F224 [经济数学方法];
学科分类号
0824 ; 0701 ; 070104 ;
摘要
由于中国海洋经济相关指标月度数据和季度数据未定期公布,所以以年度低频海洋经济样本数据进行分析时会因样本数据过短而结果不精确。本文构建了海洋经济增长混频MF-VAR模型,根据2005-2013年中国海洋经济增长实时数据对模型进行最优选取和参数估计,与基准模型进行测度对比,探索混频数据模型在海洋经济领域的应用。研究结果表明:(1)MF-VAR模型在测度中国海洋经济增长方面误差相对较小,且多变量MF-VAR模型拟合效果优于GOP与CIFA、GOP与VFH的单变量MF-VAR模型,说明海洋经济的周期波动受到各方面因素的影响,仅是影响程度大小不同;(2)相对于基准模型,MF-VAR模型在短期预测方面具有精准性的比较优势,随着预测步数的增加,估计和预测精度下降;(3)不论是单变量还是多变量MF-VAR模型,估计和预测的MSE均低于对应同频数据基准模型,因此混频数据模型不仅可以解决样本长度较短的问题,而且在提取海洋经济高频数据信息方面具有显著优势,可提高海洋经济分析的准确度和及时性。
引用
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页码:1821 / 1831
页数:11
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Bell, FW .
ECOLOGICAL ECONOMICS, 1997, 21 (03) :243-254
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