基于动态贝叶斯网络的通货膨胀风险预测研究

利用动态朴素贝叶斯分类器对我国的通货膨胀风险进行了预测，并在此基础上计算了不同风险因素对通货膨胀风险等级的影响程度，结果表明，动态朴素贝叶斯分类器方法能够较好地预测和分析通货膨胀风险。利用我国实际经济数据进行模拟预测，结果显示在88．24％的可信度下，我国2012年第二季度的通货膨胀风险等级为2级，通货膨胀率预测值约为3．8％。通过分别使用包含和不包含企业家信心指数的动态朴素贝叶斯分类器进行预测，结果发现考虑了企业家信心指数的分类器大约能将预测准确率提高5％，这说明对通货膨胀风险等级预测有必要考虑经济主体的预期因素。通过计算6个指标对通货膨胀风险等级的影响程度，发现货币供应和产出缺口仍是解释我国通货膨胀风险的两个主要因素。