深度学习：经济预测与经济解释--聚文网

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内容简介

科学预判短期经济增长强度和背后的驱动力是进行宏观调控的基础，但社会经济系统较高的复杂性推升了研究难度。一方面，支出法 GDP核算框架在经济增长预测中的解释力有限，投资项难以预示未来生产力变动信息；另一方面，擅长捕捉变量间非线性关系的经典深度学习算法虽已取得较为可观的预测效果，但预测结果的黑箱特性制约了其对政策实践的指导作用。当前，新提出的终端产品（GFP）核算框架在短期增长预测中更具前瞻性，时空融合转化器（ TFT）等前沿算法在深度学习可解释性方面也取得了一定突破。本书基于GFP-TFT 对中国宏观经济增长进行预测并对背后的驱动力进行分析，与TVP-SV-VAR等数据驱动型非线性宏观模型进行对比，进一步凸显出GFP- TFT宏观经济增长驱动力分析体系在观测密度、运行原理、模型求解、数据包容性等方面的优势。本书研究全面预测了中国宏观经济系统内不同行业的增长前景，并测算了需求因素和政策因素对经济增长的非线性驱动效应和增长驱动力在时间维度上的分布特点，在实践中可为结构性政策调控提供必要的数量依据。本书是经济领域专业研究人员及决策者很好的参考书。

第一章智能时代赋予经济预测新机遇第二章国内外研究进展第一节经济指标预测第二节驱动力分析第三节文献述评第三章理论基础与分析框架构建第一节经济核算框架第二节预测模型第三节理论分析框架构建本章小结第四章模型构建第一节重要概念第二节中国宏观经济增长预测模型构建第三节评价标准本章小结第五章中国宏观经济增长预测分析第一节预测结果第二节 GFP预测核算框架效果评估第三节 TFT预测模型效果评估第四节 GFP-TFT预测体系优势来源分析第五节 GFP-TFT预测体系可解释性分析本章小结第六章中国宏观经济增长驱动因素分析第一节需求因素分析第二节政策因素分析第三节增长驱动因素的跨模型比较分析本章小结第七章中国宏观经济增长驱动力时滞效应分析第一节驱动力时滞效应分析第二节增长驱动力时滞效应的跨模型比较分析本章小结第八章实践启示第一节结构性政策调控需立足于行业特点第二节扭转下行预期的关键在于稳住旧动能第三节行稳致远才能走好“双碳”路结论模型数据信息 GFP-TFT模型结果参考文献

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