1月10日，《中證建設投資研究報告》指出，去年12月社會融資資料將於2024年1月10日發布。 我們的動態因子**模型顯示，2024年12月社會融資存量同比增長率為938%，總體穩定且有改善。 模型的動態**值總體上呈現先上公升後下降的趨勢。 動態因子模型的核心思想是，隨著巨集觀變數的陸續釋放，**逐漸趨近真值的方向。 我們的動態 ** 結果顯示，這個即將發布的 ** 值從 9 開始生效37% 至 950%，然後下滑到938%。中證建設投資 |社會金融資料即將出爐，趨勢穩中有利
12月社會融資資料將於2024年1月10日發布。 我們的動態因子**模型顯示，2024年12月社會融資存量同比增長率為938%，總體而言，它是穩定和改善的。
模型的動態**值總體上呈現先上公升後下降的趨勢。 動態因子模型的核心思想是，隨著巨集觀變數的陸續釋放，**逐漸趨近真值的方向。 我們的動態 ** 結果顯示，這個即將發布的 ** 值從 9 開始生效37% 至 950%，然後下滑到938%。
12月社會融資資料將於2024年1月10日發布。 我們的動態因子**模型顯示，2024年12月社會融資存量同比增長率為938%，總體而言，它是穩定和改善的。
模型的動態**值總體上呈現先上公升後下降的趨勢。 動態因子模型的核心思想是，隨著巨集觀變數的陸續釋放，**逐漸趨近真值的方向。 我們的動態 ** 結果顯示，這個即將發布的 ** 值從 9 開始生效37% 至 950%，然後下滑到938%。
巨集觀經濟資料建模面臨一些複雜的挑戰，例如資料發布時間不同步，以及資料中存在缺失值。 另一種是橫截面維數的高度，即大量經濟變數在同一時間點的高度相關性，這使得模型需要更複雜的方法。 此外，巨集觀經濟資料頻率的不一致和資料發布的滯後性使建模變得困難。
臨近預報是解決上述問題的理想解決方案之一。 臨近預報模型可以理解為主成分回歸（PCR）和向量自回歸（VAR）模型的有機結合。 主成分回歸方法採用高維巨集觀時間序列資料**單一時間序列指標，動態因子模型與主成分分析因子的區別在於，前者在因子結構中額外增加了p階無功變的時間序列結構約束，以避免過引數化，防止過擬合。 該模型根據實際發布日期組織不同型別的時序資料，解決非同步發布問題卡爾曼濾波或平滑技術用於處理經濟資料中的缺失值，提高模型在整個資料集中的效率採用動態因子模型降低高維模型的維數，減輕高維資料對模型的負擔，提高效率對不同頻率的經濟資料進行插值或變換，解決資料頻率不一致的問題。
動態因子模型的核心思想是，隨著巨集觀變數的陸續釋放，**逐漸趨近真值的方向。 在過去的一年裡，我們的模型價值成功地實現了真實價值的有效收斂。 除了基本面巨集觀資料外，該模型還納入了中國債券收益率的市場交易資料。 這使得該模型不僅可以涵蓋巨集觀經濟基本面，還可以涵蓋市場交易者對資料真實價值的預期。
最近的模型結果顯示，2024年12月社會金融的**值為938%，與2024年11月基本持平。 截至 2023 年 12 月 13 日 9 點37% 至 950%，然後下滑到938%，呈現先上公升後下降的趨勢。
在精度方面，我們使用RMSE（均方根誤差）來衡量模型的精度，除了少數極端情況週期外，模型滾動一年，RMSE整體為026%-0.在40%之間波動，**值與實際值的差值幾乎控制在0在40%以內，該模型的正確率同比增長率高於60%。
文章**：介面新聞）。