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基于支持向量回归的通胀预期及对中国混合学习菲利普斯曲线的实证研究
1
作者
郭凯
纪膺驰
赵孔思
《广义虚拟经济研究》
2017年第1期76-88,共13页
在借鉴适应性学习预期通过每期不断纳入新信息所刻画的学习机制的基础上,本文提出了基于支持向量回归(SVR)的学习预期,并将SVR通胀预期引入菲利普斯曲线,以构建带学习预期和理性预期的混合学习菲利普斯曲线。在对SVR通胀预期进行测度的...
在借鉴适应性学习预期通过每期不断纳入新信息所刻画的学习机制的基础上,本文提出了基于支持向量回归(SVR)的学习预期,并将SVR通胀预期引入菲利普斯曲线,以构建带学习预期和理性预期的混合学习菲利普斯曲线。在对SVR通胀预期进行测度的基础上,本文利用2001.I-2014.IV的季度数据,对我国混合学习菲利普斯曲线进行实证分析,并与其他预期增广的菲利普斯曲线进行对比分析。
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关键词
通胀预期
混合学习菲利普斯曲线
支持向量回归
GMM
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题名
基于支持向量回归的通胀预期及对中国混合学习菲利普斯曲线的实证研究
1
作者
郭凯
纪膺驰
赵孔思
机构
东北财经大学金融学院辽宁省金融分析与模拟重点实验室
出处
《广义虚拟经济研究》
2017年第1期76-88,共13页
基金
广义虚拟经济研究专项资助项目[项目编号:GX2015-1006(M)]
国家自然科学基金(71373038
+2 种基金
71273042)
辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划(WR2014012)
东北财经大学校级科研一般项目(DUFE2015Y03)的资助
文摘
在借鉴适应性学习预期通过每期不断纳入新信息所刻画的学习机制的基础上,本文提出了基于支持向量回归(SVR)的学习预期,并将SVR通胀预期引入菲利普斯曲线,以构建带学习预期和理性预期的混合学习菲利普斯曲线。在对SVR通胀预期进行测度的基础上,本文利用2001.I-2014.IV的季度数据,对我国混合学习菲利普斯曲线进行实证分析,并与其他预期增广的菲利普斯曲线进行对比分析。
关键词
通胀预期
混合学习菲利普斯曲线
支持向量回归
GMM
Keywords
inflation
expectations
hybrid
learning
phillips
curve
support
vector
regression
gmm
model
分类号
F822.5 [经济管理—财政学]
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作者
出处
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1
基于支持向量回归的通胀预期及对中国混合学习菲利普斯曲线的实证研究
郭凯
纪膺驰
赵孔思
《广义虚拟经济研究》
2017
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