【摘 要】
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自经济改革以来,中国经历了非凡的增长,已成为世界经济的第二大贡献者。然而,中国经济仍未完全成熟,并处于快速增长阶段。因此,有必要密切关注中国的增长趋势,以便监测全球经济形势。本文分析了不同方法的预测性能,利用“克强指数”(电力消费,铁路货运量和银行贷款)三个指标,找到了有效预测中国GDP增长的最佳模型。为了进行分析,本文使用1995年至2018年的国家和省级数据,并将各种机器学习(ML)算法与“克
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自经济改革以来,中国经历了非凡的增长,已成为世界经济的第二大贡献者。然而,中国经济仍未完全成熟,并处于快速增长阶段。因此,有必要密切关注中国的增长趋势,以便监测全球经济形势。本文分析了不同方法的预测性能,利用“克强指数”(电力消费,铁路货运量和银行贷款)三个指标,找到了有效预测中国GDP增长的最佳模型。为了进行分析,本文使用1995年至2018年的国家和省级数据,并将各种机器学习(ML)算法与“克强指数”(KQ)的传统计算进行比较。为了评估每个模型的性能,我使用k-fold交叉验证,其被广泛用于ML来计算预测误差。结果表明,ML方法优于传统的KQ计算方法。事实上,所有ML模型的验证误差相对较低(越低越好),尤其对于回归而言。实证结果证实了这一假设,虽然KQ指数是中国经济增长的一个很好的替代措施,但其实际并不是一种合适的预测方法。此外,使用回归样条创建的暂定预测模型表现出更好的性能。尽管它具有相同的趋势,但似乎没有完全相同的速率。这可能是由于数据量小或者表明应该考虑更多因素。这些为未来的研究提供了很好的思路。
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