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列數(shù)據(jù)和比率。這些指標(biāo)包括國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、消費(fèi)者價(jià)格指標(biāo)數(shù)據(jù),包括但不限于國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、工業(yè)生產(chǎn)增長(zhǎng)率、消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)(CPI)、貨幣供應(yīng)量等。這些數(shù)據(jù)能夠反映經(jīng)濟(jì)整體我們還利用相關(guān)性分析、主成分分析(PCA)等方法,從原始特征中Forest)、梯度提升樹(shù)(GradientBoosting 本文所使用的人工智能預(yù)測(cè)模型基于Python編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),主根誤差(RMSE)、平均絕對(duì)誤差(MAE)和R方值(R2)等指標(biāo)。這為了更直觀地展示模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,我們使用了Matplotlib和GDP、CPI和利率等指標(biāo)對(duì)上證綜合指數(shù)的影響較為顯著。分析可能狀況的景氣合成指數(shù)和由工業(yè)增加值增速等10個(gè)預(yù)警指標(biāo)構(gòu)成的經(jīng)濟(jì)的基本走勢(shì),由工業(yè)生產(chǎn)、就業(yè)、社會(huì)需求(投資、消費(fèi)、外貿(mào))、社會(huì)收入(國(guó)家稅收、企業(yè)利潤(rùn)、居民收入)等4個(gè)方面合成;②先把經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的狀態(tài)分為5個(gè)級(jí)別,“紅燈”表示經(jīng)濟(jì)過(guò)熱,“黃燈”冷,“藍(lán)燈”表示經(jīng)濟(jì)過(guò)冷。用于衡量一定時(shí)期內(nèi)的經(jīng)濟(jì)狀況.行家宏觀經(jīng)濟(jì)熱度指數(shù),發(fā)布者中國(guó)人民銀行(央行)。抽樣調(diào)查,全國(guó)共調(diào)查各類銀行機(jī)構(gòu)3000家左右。調(diào)查對(duì)象為全國(guó)各類銀行機(jī)構(gòu)(含外資商業(yè)銀行機(jī)構(gòu))的總部負(fù)為本季經(jīng)濟(jì)“偏熱”和“正?!钡恼急?,再分別賦予權(quán)重1和5后求和得出。指數(shù)取值范圍在0~100%之間。指數(shù)在50%以上,反映該項(xiàng)指標(biāo)處于向好或擴(kuò)張狀態(tài);低于50%,反映該項(xiàng)指標(biāo)處于變差或收縮狀態(tài);等于50%,表示該指標(biāo)與上季持平。GDP:國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值,衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)一定時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)據(jù),2022年GDP增速為5%,較2021年有所放緩,但仍保持了中高速CPI:2022年,我國(guó)CPI同比上漲1%,漲幅溫和且穩(wěn)定,表明居
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