中国制造业PMI指数的预测与分析  

作　　者：刘进 郭进超 

机构地区：[1]中山大学新华学院管理学院

出　　处：《统计与决策》2019年第15期125-128,共4页Statistics & Decision

基　　金：广东省哲学社会科学“十三五”规划青年项目(GD17YGL08);中山大学新华学院教改项目(2017J010)

摘　　要：制造业PMI指数是反映国家经济形势的重要指标之一。文章将工程中的时频分析方法——EEMD与机器学习中的BP神经网络方法相结合,对制造业PMI指数进行预测。结果表明:组合模型的MAPE值比单一BP神经网络优23%,比ARIMA模型优33%;组合模型的RMSPE值比单一BP神经网络优22%,比ARIMA模型优31%。进一步采用训练好的组合模型对未来六个月的制造业PMI指数进行了预测,结果显示未来该指数将持续缓慢走高。

关 键 词：机器学习 EEMD BP神经网络 PMI指数 

分 类 号：F222.1[经济管理—国民经济]