因为美国的经济发展可以说是一直备受关注的,经过一季度之后,二季度美国经济发展是否能够继续维护市场,也是现在非常关心的一个话题,并且试图上下都在探索美国当前的经济到底是怎么样的一种状态。难道美国真的是衰退了吗?详细的了解一下关于GDPNow模型 介绍。
GDPNow是什么?
联储随着宏观数据的陆续发布,现在进行了高频率调整的CPP预测的模型,那么就属于纯数学的模型,是没有办法捕捉模型数据以及变量的影响的。
GDPNow模型。其实就是通过贝叶斯向量自回归调良方向等积极的学习方法以及模型,然后将高频率的数据输入模型,然后达到一定的预测效果,对于单区预测来说,随着真实数据公布的零级预测的值也越来越达到一定的准确,说模型的准确度也是比较高的,同时误差特别的小。
GDPNow让我们知道了什么呢?
GDPNow最新的模型显示在美国二季度cdp增长的速度为负1.6%。其中消费以及住宅投资还有库存,都出现了一定的变化,也出现拉动多次下调的现象。
GDPNow都相关显示在住宅投资上的利率也排叠加需求。也有着一些减弱的情况,而且地产市场逐渐出现了降温的问题,主要是受到很多因素的影响,比如在消费的时候剔除价商品的消费增速转负,所以服务上面还是仍有一些缺口的。
零售的库存出现了积压的情况,或许逐渐从被动股进入主动去追经济景气以及消费者的信息,大幅度下行,市场的整体经济就会出现衰退的现象。
美国的经济确实已经处于下行的通道,本轮衰退的概率也并不是特别的低,年内或仍有安全垫,所以具有风险提示。GDPNow模型。的误差超出了预期的状况,而且美国的经济下行预期的速度已经超了。
GDPNow的框架是如何构成的呢?
GDPNow模型。构成为C TP支出法的5部分,分为消费以及固定资产投资政府支出计划,出口以及库存的变化,每一部分分别有几个细分的情况才构成的,并且输出前期的GDP模型中的13个因子之后,那么通过叶丝向量回归的模型即可以获得高频率的数据,那么公布之前初步就已经达到了预测的现象。
现在随着高频数据的逐渐出炉,GDPNow模型。输入的数据也能够达到一定调整的预测,再公布月度的数据之后,输入新的数据,从而调整GDP的预测,结果这样的动态预测模型。
另外在新屋成屋销售相对应的固定资产投资,那么制造商发货以及库存订单都会发生相应的变化,除了这些指标之外一些软指标以及消费者的信息也纳入了模型的考量中,作为潜在的变量,那么GDP的预测结果也就出受到了很大的影响。