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基于贝叶斯模型平均（BMA）方法的中国通货膨胀的建模及预测

Id：2226 Date：20131014 Status：published ClickTimes：
作者陈伟, 牛霖琳
正文本文运用贝叶斯模型平均（BMA）方法建模并对样本外通胀进行预测。贝叶斯模型平均（BMA）方法能够综合备选模型的信息。本文选取28个解释变量构建了2^28个单一线性模型。实证上采用了马尔科夫链蒙特卡洛模型综合算法对备选模型进行抽签，抽签次数为1000万次。实证结果表明，通胀一阶滞后项与工业企业增加值增速作为预测因子几乎包含在所有预测模型中；对于通胀的样本内拟合，贝叶斯模型平均（BMA）方法优于单一模型；对于样本外预测，在RMSE标准下，贝叶斯模型平均方法的预测能力优于AR模型、主成分分析模型、菲利普斯曲线模型、利率期限结构模型、单一最优模型和五变量模型。
JEL-Codes：E31;E47;C11
关键词：贝叶斯模型平均；通货膨胀；蒙特卡洛模拟
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