改善的ADL模型对中国GDP增长率的研究与预测  

Research and Forecasting on Chinese GDP Growth Rate Based on Improved ADL Models

作　　者：殷弘[1] 肖争艳[2] 刘卉灵 

机构地区：[1]中国人民大学信息学院,北京100872 [2]中国人民大学统计学院,北京100872

出　　处：《应用数学》2015年第2期457-463,共7页Mathematica Applicata

基　　金：国家自然科学基金(71373266);中国人民大学明德青年学者项目(2013030249)

摘　　要：本文提出三种创新性模型PLSADL,RADL和RPLSADL.这三种新模型是将考虑了数据时序性的时间序列ADL模型与考虑了多变量共线性问题的多元线性回归模型PLSR,RR,RPLS相结合.通过分析我国2000年到2012年季度GDP增长率与八项经济指标的关系,我们发现新模型PLSADL,RADL和RPLSADL在拟合效果和预测能力上都优于其它四个模型.这说明在ADL模型的建立过程中,如果能够考虑多变量共线性问题将会有效地提高模型的预测效果.We suggest three new models including PLSADL, RADL and RPLSADL. These models are ensemble approach to GDP time series forecasting which integrating au- toregressive distributed lag （ADL） model with partial least squares regression （PLSR） ,ridge regression （RR） and ridge partial least squares regression （RPLSR）. The ADL model consid- er the property of the time series data and PLSR,RR and RPLSR are applied to reduce the number of variables used in ADL model. The performances of proposed new models show the satisfied results not only in fitting on training data but also in predicting on test data.

关 键 词：偏最小二乘回归 岭回归 自回归分布滞后模型 

分 类 号：F224.9[经济管理—国民经济] O212.4[理学—概率论与数理统计]