基于宏觀經(jīng)濟指標和人工智能方法的上證綜合指數(shù)預(yù)測_第1頁
基于宏觀經(jīng)濟指標和人工智能方法的上證綜合指數(shù)預(yù)測_第2頁
基于宏觀經(jīng)濟指標和人工智能方法的上證綜合指數(shù)預(yù)測_第3頁
基于宏觀經(jīng)濟指標和人工智能方法的上證綜合指數(shù)預(yù)測_第4頁
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文檔簡介

列數(shù)據(jù)和比率。這些指標包括國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、消費者價格指標數(shù)據(jù)，包括但不限于國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、工業(yè)生產(chǎn)增長率、消費者物價指數(shù)(CPI)、貨幣供應(yīng)量等。這些數(shù)據(jù)能夠反映經(jīng)濟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(GradientBoosting 本文所使用的人工智能預(yù)測模型基于Python編程語言實現(xiàn)，主根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)和R方值(R2)等指標。這為了更直觀地展示模型的預(yù)測結(jié)果，我們使用了Matplotlib和GDP、CPI和利率等指標對上證綜合指數(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個預(yù)警指標構(gòu)成的經(jīng)濟的基本走勢，由工業(yè)生產(chǎn)、就業(yè)、社會需求(投資、消費、外貿(mào))、社會收入(國家稅收、企業(yè)利潤、居民收入)等4個方面合成；②先把經(jīng)濟運行的狀態(tài)分為5個級別，“紅燈”表示經(jīng)濟過熱，“黃燈”冷，“藍燈”表示經(jīng)濟過冷。用于衡量一定時期內(nèi)的經(jīng)濟狀況.行家宏觀經(jīng)濟熱度指數(shù)，發(fā)布者中國人民銀行(央行)。抽樣調(diào)查，全國共調(diào)查各類銀行機構(gòu)3000家左右。調(diào)查對象為全國各類銀行機構(gòu)(含外資商業(yè)銀行機構(gòu))的總部負為本季經(jīng)濟“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，反映該項指標處于向好或擴張狀態(tài)；低于50%,反映該項指標處于變差或收縮狀態(tài)；等于50%,表示該指標與上季持平。GDP:國內(nèi)生產(chǎn)總值，衡量一個國家或地區(qū)一定時期內(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CPI同比上漲1%,漲幅溫和且穩(wěn)定，表明居

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