【摘 要】
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消费者信心指数等宏观经济指标具有时间上的滞后效应和动态变化的多维性,不易精确预测。本文基于机器学习长短时间记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型,结合大数
【机 构】
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对外经济贸易大学统计学院,成都理工大学管理科学学院
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目“大数据背景下地区主要宏观经济指标预测预判方法体系研究”(16BTJ027)
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消费者信心指数等宏观经济指标具有时间上的滞后效应和动态变化的多维性,不易精确预测。本文基于机器学习长短时间记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型,结合大数据技术挖掘消费者信心指数相关网络搜索数据(User Search,US),进而构建一种LSTM&US预测模型,并将其应用于对我国消费者信心指数的长期、中期与短期的预测研究,同时引入多个基准预测模型进行了对比分析。结果发现:引入网络搜索数据能够提高LSTM神经网络模型的预测性能与预测精度;LSTM&US预
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