全球经济政策不确定性的演变趋势：基于EMD-ARIMA模型的预测分析

• 作者： 林赛燕 ¹
• 作者单位：
  1.  中共浙江省委党校数字化战略发展研究中心
• 发布时间：2025-03-27

摘要: 作为经济政策变动的风向标，全球经济政策不确定性（GlobalEconomicPolicyUncertainty，GEPU）指数的动态走势对于经济政策的制定和调整具有重要的参考价值。然而GEPU指数动态路径的影响因素复杂多变，其数据生成过程难以在一个时间序列模型中得到准确的体现。基于“先分解后集成”的建模思路，首先采用经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD)方法将全球经济政策不确定性指数分解为若干相互独立、频率不同的可读信号，其次运用非平稳时间序列ARIMA模型对可读信号分别进行建模预测，最后集成各类可读信号的预测结果。在此基础上，进一步应用VAR模型考察了全球贸易、新冠肺炎疫情等因素对GEPU指数的动态影响。研究发现：（1)通过对训练组和测试组数据的预测值与真实值的对比，发现EMD-ARIMA模型对训练组和测试组数据的拟合精度均优于ARIMA模型；（2）与ARIMA模型相比，EMD-ARIMA模型能够解决由原始数据不确定性、非线性以及不稳定性所导致预测偏差问题，得到精度较高的预测结果；(3)全球贸易、新冠肺炎疫情等因素对全球经济政策不确定性均产生了显著的影响，EMD-ARIMA模型的样本外预测结果显示，GEPU指数在2021年7月之前呈增加趋势，2021年7月至12月逐渐趋于稳定。

• 分类： 理论经济学 >> 世界经济
• 稿件状态： 已在期刊出版
期刊名称： 《商业经济与管理》 2022年 第3期
• 引用： PSSXiv:202503.03660 (或此版本 PSSXiv:202503.03660V1)
  DOI:10.12451/202503.03660
  CSTR:32012.36.PSSXiv.202503.03660
• 推荐引用方式： 林赛燕.全球经济政策不确定性的演变趋势：基于EMD-ARIMA模型的预测分析.商业经济与管理,2022(3).[PSSXiv:202503.03660V1] (点此复制)