文献类型：期刊文章

作　　者：曾嘉[1] 李洁[2]

ZENG Jia;LI Jie(College of International Education,Guangdong University of Finance,Guangzhou 510521,China;China Center for Special Economic Zone Research,Shenzhen University,Shenzhen 518060,China)

机构地区：[1]广东金融学院国际教育学院,广州510521 [2]深圳大学中国经济特区研究中心,广东深圳518060

出　　处：《哈尔滨工业大学学报（社会科学版）》

年　　份：2020

卷　　号：22

期　　号：1

起止页码：133-140

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSSCI、CSSCI_E2019_2020、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：国家政策的制定与实施通常将GDP数据作为主要参考依据,但GDP数据存在时滞性和频率低等弊端,往往导致政策的制定与出台有着明显的滞后性且针对性不强等。为使政策制定及时高效,以江苏省工业电力大数据为例,通过构建动态倒向回归方程并在方程构建中纳入其影响因素,用渐次回归法并设定窗口期来实现GDP数据波动的动态调整及精准测算,此外还根据2007—2018年江苏省电力大数据进行回测,验证了该方法的有效性,且发现其能在一定程度上消除GDP数据的滞后和低频问题。

关 键 词：工业电力大数据  倒向回归方程  参数估计 经济增长

分 类 号：F061.2]