联储随着宏观数据陆续发布进行高频调整的GDP预测模型。 局限性：纯数学模型，无法捕捉模型数据之外变量的影响。Q2：GDPNow的观察框架如何构成？与BEA的GDP支出法相似，GDPNow模型框架由5部分13因子构成；输入数据范围包括近30个宏观月度高频数据。 GDPNow模型通过贝叶斯向量自回归（BVAR）、桥梁方程（bridge equation...
GDPnow 模型的基本公式为:GDPnow = GDPt+1 - (1 + Δy) * (GDPt - GDPt-1),其中,GDPnow 表示当前时刻的 GDP 预测值,GDPt+1 表示下一时刻的 GDP 预测值,Δy 表示预测误差。该公式主要反映了 GDP 增长的趋势和周期性波动,通过对 GDP 的历史数据进行拟合,得到 GDP 的预测值。 在GDPnow 模型中,有三...
GDPNow 的最终准确性通常是通过将其季度最终估计值与经济分析局 (BEA) 发布的 GDP 增长初始估计值进行比较来衡量的。 从历史上看,这些比较表明 GDPNow 提供了相当接近的近似值,但与所有预测一样,它并不总是准确的。 GDPNow 的历史记录可以很好地表明其可靠性。 用户可以检查过去的预测与实际 GDP 结果,以衡量其...
GDPnow模型的计算公式如下: GDPnow = a0 + a1*(YoYGDP - np) + a2*(YoYGDP - np)^2 + a3*(YoYGDP - np)^3 + a4*(YoYGDP - np)^4 其中,a0、a1、a2、a3、a4为模型参数,YoYGDP为GDP同比增长率,np为预测周期。 GDPnow模型通过调整参数,可以适用于不同国家和地区的经济数据。在计算过程中,模型...
利用实时有效的宏观经济数据对宏观经济变动进行即时预测,既可以帮助政府做出恰当的经济决策,同时也有助于经济主体制定相应的决策计划.本文对GDP Now的原理与其进一步完善进行了详细阐述,其中原理方面主要包括对GDP13个子项增长率的预测,月度数据序列预测,提取潜在公共因子和对GDP项下进出口,政府投资支出,消费支出和库存...
GDPnow 模型的公式并没有一个固定的形式,因为它是由多个经济指标和预测模型组成的复合模型。一般来说,GDPnow 模型会根据当前的经济形势和历史数据,选取多个与 GDP 增长相关的指标,如工业增加值、全社会用电量、铁路货运量等。然后,通过加权平均、指数平滑等方法,对这些指标进行处理,得到预测的 GDP 增长率。 3.GDP...
美国商务部26日公布的初始估算数据显示，今年第三季度美国实际国内生产总值（GDP）按年率计算环比增长4.9...
格隆汇7月7日丨亚特兰大联储GDPNow模型对2023年第二季度实际GDP增长率(经季节性调整的年率)的估计为2.1%,高于7月3日的1.9%。根据美国人口普查局和供应管理协会最近发布的数据,第二季度实际国内私人投资总额增长的临近预测从8.8%上升到9.6%,而实际净出口变化对第二季度实际GDP增长的贡献的临近预测从-0.75个百分点上升...
【亚特兰大联储GDPNow模型预计美国第二季度GDP为1.9%】7月3日,亚特兰大联储GDPNow模型对美国2023年第二季度实际GDP增长(经季节性调整的年率)的估计为1.9%,低于6月30日的2.2%。在今天上午美国人口普查局公布建筑支出和供应管理协会公布制造业ISM商业报告后,该模型将美国第二季度实际国内私人总投资增长预测从10.4%下调...
在《您信吗?美国四季度GDP增速:预计由三季度的4.9%,暴降至1.2%》一文中,南生曾引用美国亚特兰大联储的GDPNow 模型指出“2023年第四季度,美国经济增长率可能会暴跌至1.2%”。 与今年第三季度的4.9%相比,跌势无疑要比腰斩更加严重。原因主要是美国新增农就业人口数量不及预期,劳动参与率也稍低于市场预期,密歇根大...