政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/98647

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题名:	以狀態空間模型即期預測台灣國內生產毛額 Nowcasting GDP of Taiwan by State Space Model
作者:	陳亭翰
贡献者:	徐士勛陳亭翰
关键词:	即期預測狀態空間模型卡爾曼濾波器
日期:	2016
上传时间:	2016-07-01 15:24:30 (UTC+8)
摘要:	國內生產毛額作為總和國內經濟狀況的綜合性指標, 一直是政府機關與民間機構在進行決策時的重要參考之一。然而, 也因為需要整合較多的統計資料做計算, 國內生產毛額因此僅有季的低頻資料。為了能夠精準地預測此類低頻資料, 多數學者遂以數學模型將高頻與低頻資料做連結, 期能透過模型找到高頻資料所隱含的資訊來預測低頻資料, 即期預測 (Nowcasting) 即是此類型預測的概稱。透過即期預測, 我們可以快速掌握當下的經濟狀況, 以做出更合適的決策。據此, 本文將依Banbura, Giannone and Reichlin (2010),以狀態空間模型 (State Space Model) 搭配卡爾曼濾波器 (Kalman Filter) 來實現對國民生產毛額的即期預測, 並藉此模型對我國經濟體進行相關分析。
參考文獻:	張志揚 (2013) , 「台灣總體經濟即期季模型之建立-運用月資料改善國民所得預測」, 中央銀行季刊, 第 35 卷第 3 期, 頁 37 - 60。彭素玲、周濟 (2001),「台灣總體經濟即期季模型之建立與應用」, 中央研究院經濟研究所, 台灣經濟預測與政策, 第32卷第1期, 頁 77 - 116 。 Aruoba, S.B., Diebold, F.X. and Scotti, C. (2008), ”Real-Time Measurement of Business Conditions.” NBER Working Paper No. 14349 Banbura, M., Giannone, D., Reichlin, L. ( 2010),”Nowcasting.” eCB Work- ing Paper No 1275, Europe Central Bank. Doz, C., D. Giannone, and L. Reichlin (2005), ”A two-step estimator for large approximate dynamic factor models based on Kalman Filtering.” Manuscript, Universit’e Libre de Bruxelles. Giannone D, Reichlin L, Small D. (2008), ”Nowcasting: the real-time in- formational content of macro economic data.” Journal of Monetary Economics, 55(4), 665 - 676. Mariano, R., Murasawa, Y. (2003), ”A new coincident index of business cycles based on monthly and quarterly series.” Journal of Applied Econometrics 18 : 427 - 443.
描述:	碩士國立政治大學經濟學系 103258034
資料來源:	http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0103258034
数据类型:	thesis
显示于类别:	[經濟學系] 學位論文

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