| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-14页 |
| 1.2 文献回顾 | 第14-18页 |
| 1.2.1 我国宏观经济增长的研究 | 第14页 |
| 1.2.2 混频数据模型的发展 | 第14-18页 |
| 1.3 论文思路及结构安排 | 第18-20页 |
| 1.3.1 论文思路 | 第18页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第18-20页 |
| 2 混频数据向量自回归(MF-VAR)模型 | 第20-30页 |
| 2.1 状态空间表达形式 | 第20-21页 |
| 2.2 贝叶斯混频数据(BMF)方法 | 第21-27页 |
| 2.2.1 Gibbs抽样 | 第22-25页 |
| 2.2.2 BMF方法 | 第25-27页 |
| 2.3 MINNESOTA先验分布及超参数的选择 | 第27-30页 |
| 2.3.1 Minnesota先验分布 | 第27-28页 |
| 2.3.2 超参数的选择 | 第28-30页 |
| 3 基于MF-VAR模型的我国宏观经济增长预测的研究 | 第30-40页 |
| 3.1 指标的选取与处理 | 第30-34页 |
| 3.2 模型的设定 | 第34-37页 |
| 3.2.1 超参数的选取 | 第34-36页 |
| 3.2.2 Gibbs抽样和点预测 | 第36页 |
| 3.2.3 预测评价方法 | 第36-37页 |
| 3.3 模型的实证结果 | 第37-39页 |
| 3.3.1 超参数设定的时效性 | 第37页 |
| 3.3.2 模型实证结果分析 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 论文结论和创新及不足之处 | 第40-44页 |
| 4.1 论文结论 | 第40-41页 |
| 4.2 创新及不足之处 | 第41-44页 |
| 4.2.1 论文创新 | 第41-42页 |
| 4.2.2 研究的不足之处 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-49页 |
| 附录 | 第49-51页 |
| 后记 | 第51-52页 |