来源:国家统计局,作者测算 二、短期房地产市场对经济增长的影响 我们构建的房地产投资预测指标,主要从供给、需求、房价预期、土地市场、房地产金融相关状况和宏观环境六个方面出发,运用时差相关分析和卡尔曼滤
——动态因子模型来进行指数的编制。动态因子模型是通过建立状态空间模型并采用卡尔曼滤波来进行信息的过滤,从多种价格指数中提取原本难以观测的物价变动长期趋势项,这个长期趋势项的经济含义便是一种能够在长期内影响
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(2017)]。HLW(2017)将中性利率影响因素分解为潜在增速及其他因素,通过卡尔曼滤波方法从实际GDP、通胀和短端利率中推算得到中性利率。中性利率测算模型虽有差异,但一致认为20世纪80年代以来
生的偏误。 文中作者详细阐述了如果使用卡尔曼滤波估计MF-FAVAR模型,通过使用蒙特卡洛模拟可以在有限样本条件下依然具有良好的估计。 之后作者使用这一模型评价了货币,原油与财政冲击的影响,并
Structural Time Series)。 考虑一个有常数项、线性时间趋势和回归项的经典时间序列模型: 另外,合适的话也可添加季节性状态变量。待估参数为β和e_it的方差,可使用卡尔曼滤波来估计
出发,运用时差相关分析和卡尔曼滤波状态空间方法,编制出房地产投资和价格方面的领先指标。我们的房地产投资领先指标显示:我国房地产投资在2017年下半年逐渐下滑,但总体平稳,预计增速降至6%左右。一方面是
百米。 现代控制理论的核心是最优控制理论,它改变了经典控制理论以稳定性为中心的设计方法,而以系统在工作期间的性能作为整体来考虑,为此庞特里亚金④建立了极大值原理(1958)。这一原理以及卡尔曼滤波
自2008年以来,全球经济体发生了超过600多次的降息事件。美国亦是一路降息直到2015年12月实现首次加息。在迄今尚未完全从世界经济危机中舒缓过来的中国,其利率政策路径表现出自己不太一样的方式
况和宏观环境六个方面出发,运用时差相关分析和卡尔曼滤波状态空间方法,编制出房地产投资的领先指标。同时,我们考察了房地产部门的累计库存销售比指标,这一指标的意义在于能相对的测度当前的库存水平。如果库存销
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——动态因子模型来进行指数的编制。动态因子模型是通过建立状态空间模型并采用卡尔曼滤波来进行信息的过滤,从多种价格指数中提取原本难以观测的物价变动长期趋势项,这个长期趋势项的经济含义便是一种能够在长期内影响
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(2017)]。HLW(2017)将中性利率影响因素分解为潜在增速及其他因素,通过卡尔曼滤波方法从实际GDP、通胀和短端利率中推算得到中性利率。中性利率测算模型虽有差异,但一致认为20世纪80年代以来
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出发,运用时差相关分析和卡尔曼滤波状态空间方法,编制出房地产投资和价格方面的领先指标。我们的房地产投资领先指标显示:我国房地产投资在2017年下半年逐渐下滑,但总体平稳,预计增速降至6%左右。一方面是
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百米。 现代控制理论的核心是最优控制理论,它改变了经典控制理论以稳定性为中心的设计方法,而以系统在工作期间的性能作为整体来考虑,为此庞特里亚金④建立了极大值原理(1958)。这一原理以及卡尔曼滤波
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自2008年以来,全球经济体发生了超过600多次的降息事件。美国亦是一路降息直到2015年12月实现首次加息。在迄今尚未完全从世界经济危机中舒缓过来的中国,其利率政策路径表现出自己不太一样的方式
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况和宏观环境六个方面出发,运用时差相关分析和卡尔曼滤波状态空间方法,编制出房地产投资的领先指标。同时,我们考察了房地产部门的累计库存销售比指标,这一指标的意义在于能相对的测度当前的库存水平。如果库存销
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