全国统计科学研究计划项目(2012LY036)
- 作品数：3 被引量：18H指数：2
- 相关作者：孟文强任一鑫孙曰瑶杨珺更多>>
- 相关机构：山东大学山东科技大学贵州师范大学更多>>
- 发文基金：全国统计科学研究计划项目教育部人文社会科学研究基金山东省软科学研究计划更多>>
- 相关领域：经济管理更多>>
- 农产品价格指数的季节调整方法研究被引量：2
- 2015年
- 文章通过对农产品批发价格指数的季节调整,分析了农产品批发价格指数季节波动规律和经济含义。研究了春节效应在预调整中的处理方法,通过对春节效应模型的连续模拟,发现时间间隔与模型解释能力存在非线性关系,提出了适用于农产品批发价格指数春季效应预调整的最优时间间隔,以便更好的分析其季节波动特征。
- 孟文强杨珺
- 关键词：春节效应季节调整
- 制造业采购经理人指数赋权问题研究被引量：6
- 2014年
- 采购经理人指数在判断宏观经济周期、制定投资决策等方面有广泛应用。文章根据国家统计局、物流与采购协会的月度制造业采购经理人指数(简称PMI)及扩散指数数据,研究不同指数赋权法对经济增长的解释能力。除了考察现有Markit机构不等权重法和美国供应管理协会(ISM)等权重法以外,从体现扩散指数相对重要性、充分反映扩散指数信息和更好解释季度GDP增长率三个角度,设计新的权重和指数。
- 孟文强孙曰瑶
- 关键词：赋权
- 对采购经理人指数的一个分析——基于时间序列和神经网络模型被引量：12
- 2013年
- 采购经理人指数(PMI)是经济活动扩张与收缩的晴雨表,PMI指数已经广泛应用于政策制定、企业决策和经济分析过程,但关于采购经理人指数自身变化规律的研究仍比较少见。本文以国家统计局、物流联合会(CFLP)和汇丰银行(HSBC)采购经理人指数的历史数据为研究对象,分析其波动规律、数据差异及经济意义。由于宏观经济政策发挥作用具有较长时滞,增强对经济波动的预见具有较大的应用前景。本文采用多种模型对各PMI数据序列进行拟合与预测,包括简单ARIMA模型、疏系数模型、乘积季节模型和神经网络模型,通过协整检验验证了CFLP和HSBC制造业采购经理人指数之间的协整关系。预测结果显示,除疏系数模型误差超过3%外,各模型预测误差均低于2%。本文结论指出,不同PMI指数存在明显数据分布特征差异,这种差异具有明显经济意义;我国采购经理人指数临界点、趋势和波动能够较好地反映宏观经济变动。我国的临界点含义与发达国家不同,临界值53.79能够反映经济增长率的转折点,而PMI长期趋势则与我国潜在实际经济增长率的趋势相吻合;在短期预测中,乘积季节模型、神经网络模型及ARIMA模型预测的表现优于疏系数模型,能够较好地判断短期经济走势。其中,乘积季节模型与简单ARIMA模型不同,可以提取时间序列趋势效应和季节效应、随机波动之间的复杂关系。本文最后提出建议,包括采用各种方法加强采购经理人指数预测、分析不同赋权方法、优化PMI指数季节调整与抽样方法、设计行业指数并拓展其应用范围,以便更好地为宏观经济政策和企业决策制定提供参考。
- 孟文强任一鑫
- 关键词：PMIARIMA协整检验神经网络
