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经济高质量发展的预测分析计算案例

本章进行经济高质量发展预测的实证研究。所预测的被解释变量为低频数据，而解释变量为高频互联网数据，两类变量更新频率并不相同。为了避免数据同频化过程中数据信息损失问题，提高预测的准确性，本文将尝试利用带有自回归项的h步向前预测的混频模型MIDAS(m,K,h)模型及其带有自回归项的拓展模型MIDAS(m,K,h)-AR(p)模型，对经济高质量发展指数进行短期预测。

（一）数据与模型参数说明

本文进行经济高质量发展预测时，以表7中经济高质量发展互联网指数作为高频解释变量，以表8中经济高质量发展综合指数作为低频被解释变量。所使用