| 摘要 | 第2-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第14-35页 |
| 1.1 问题的提出及选题背景 | 第14-15页 |
| 1.1.1 问题的提出 | 第14-15页 |
| 1.1.2 选题背景 | 第15页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第15-19页 |
| 1.2.1 混频数据模型的主要优点 | 第15-17页 |
| 1.2.2 统计数据发展及多样性的需求 | 第17页 |
| 1.2.3 低频经济变量预测的需求 | 第17-19页 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 | 第19-22页 |
| 1.4 论文研究的难点及创新点 | 第22-24页 |
| 1.4.1 论文研究的难点 | 第22-23页 |
| 1.4.2 论文的创新点 | 第23-24页 |
| 1.5 文献梳理及评述 | 第24-35页 |
| 1.5.1 针对不同频率样本数据传统的处理方法 | 第24-25页 |
| 1.5.2 混频数据计量经济模型研究动态 | 第25页 |
| 1.5.3 国外关于MIDAS研究动态 | 第25-30页 |
| 1.5.4 MF-VAR模型研究动态 | 第30-31页 |
| 1.5.5 FA-MIDAS研究动态 | 第31-32页 |
| 1.5.6 MS-MIDAS的研究动态 | 第32-34页 |
| 1.5.7 国内MIDAS模型研究现状 | 第34-35页 |
| 2 MIDAS模型的形式 | 第35-46页 |
| 2.1 混频数据回归模型的基本形式 | 第35-37页 |
| 2.1.1 一元混频数据回归模型MIDAS | 第35-36页 |
| 2.1.2 多元混频数据回归模型M-MIDAS | 第36-37页 |
| 2.1.3 M-MIDAS更一般形式 | 第37页 |
| 2.1.4 非限制混频数据回归模型U-MIDAS | 第37页 |
| 2.2 混频数据计量经济模型扩展 | 第37-41页 |
| 2.2.1 混频数据误差修正模型(ECM-MIDAS) | 第38-39页 |
| 2.2.2 混频数据因子回归模型(FA-MIDAS) | 第39页 |
| 2.2.3 混频数据马尔科夫区制转移回归模型(MS-MIDAS) | 第39-40页 |
| 2.2.4 混频数据向量自回归模型(MF-VAR) | 第40-41页 |
| 2.3 权重函数形式及其扩展 | 第41-46页 |
| 2.3.1 Beta-权重函数 | 第42-43页 |
| 2.3.2 Almon-权重函数 | 第43-44页 |
| 2.3.3 利用示性函数表示的MIDAS类模型的权重 | 第44页 |
| 2.3.4 双曲线-权重函数 | 第44页 |
| 2.3.5 step-function-权重函数 | 第44-46页 |
| 3 MIDAS类模型NLS估计的具体机理及其应用 | 第46-73页 |
| 3.1 NLS估计方法概述及其在MIDAS模型中适用原因 | 第46-47页 |
| 3.1.1 NLS估计方法概述 | 第46页 |
| 3.1.2 MIDAS模型使用NLS估计方法的原因 | 第46-47页 |
| 3.2 MIDAS-NLS具体估计过程 | 第47-52页 |
| 3.2.1 牛顿法 | 第47-50页 |
| 3.2.2 拟牛顿法 | 第50-51页 |
| 3.2.3 高斯-牛顿法 | 第51-52页 |
| 3.3 资产价格波动与宏观经济增长、稳定关系的研究(基于M-MIDAS模型) | 第52-73页 |
| 3.3.1 研究意义 | 第52-54页 |
| 3.3.2 资产价格波动特征 | 第54-56页 |
| 3.3.3 资产价格波动与宏观经济增长,稳定的研究动态 | 第56-61页 |
| 3.3.4 资产价格对我国经济增长的影响效应及预报研究 | 第61-66页 |
| 3.3.5 资产价格对我国通货膨胀影响效果及预报研究 | 第66-73页 |
| 4 MIDAS类模型极大似然估计及其应用 | 第73-93页 |
| 4.1 MIDAS模型极大似然估计过程 | 第73-75页 |
| 4.2 MIDAS-ML估计量的性质 | 第75-76页 |
| 4.3 MIDAS-ML估计量的方差 | 第76-78页 |
| 4.4 基于MIDAS类模型研究货币政策对经济增长的作用机制 | 第78-93页 |
| 4.4.1 国内外货币政策理论及文献评述 | 第80-83页 |
| 4.4.2 货币政策常用研究方法总结 | 第83-84页 |
| 4.4.3 货币政策对经济增长的实证分析 | 第84-93页 |
| 5 MIDAS类模型新估计方法(OLS)及其应用 | 第93-129页 |
| 5.1 MIDAS模型普通最小二乘估计过程 | 第94-100页 |
| 5.2 MIDAS-OLS的识别条件 | 第100页 |
| 5.3 MIDAS模型参数含义 | 第100-103页 |
| 5.4 基于OLS估计的MIDAS模型与EQW模型比较研究 | 第103-111页 |
| 5.4.1 原理阐述 | 第103-104页 |
| 5.4.2 MIDAS模型与EQW模型之间的联系与区别 | 第104-106页 |
| 5.4.3 EQW模型OLS估计量的偏误 | 第106-107页 |
| 5.4.4 MIDAS模型OLS估计量的性质 | 第107-109页 |
| 5.4.5 EQW和MIDAS的有效性 | 第109-111页 |
| 5.5 MIDAS模型的参数检验 | 第111-112页 |
| 5.6 基于混频回归类模型对中国季度GDP的预报研究 | 第112-129页 |
| 5.6.1 中国季度GDP预报的研究意义 | 第112-113页 |
| 5.6.2 中国季度GDP的MIDAS预测模型的构建 | 第113-115页 |
| 5.6.3 MIDAS类模型对我国季度GDP预测的实证研究 | 第115-125页 |
| 5.6.4 多变量MIDAS组合预测模型的预报 | 第125-127页 |
| 5.6.5 基于EQW模型对我国季度GDP拟合及预报分析 | 第127页 |
| 5.6.6 结论及启示 | 第127-129页 |
| 6 结论及展望 | 第129-133页 |
| 6.1 结论 | 第129-132页 |
| 6.2 不足及展望 | 第132-133页 |
| 博士期间科研成果 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-148页 |
| 后记 | 第148-150页 |
