马尔科夫转移矩阵因子模型的构建与应用

作     者：杨柳 

作者单位：黑龙江大学 

学位级别：硕士

导师姓名：马维军;袁超凤

授予年度：2024年

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 1202[管理学-工商管理] 020206[经济学-国际贸易学] 07[理学] 020202[经济学-区域经济学] 070104[理学-应用数学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

主      题：马尔科夫转移模型 动态因子模型 矩阵因子模型 EM算法 

摘      要：随着经济的全球化,各个国家的贸易往来越来越密切.对于我们国家而言,对外开放的基本国策为我国经济的发展创造了稳定的环境和崭新的发展机遇.研究如何快速准确地识别和预测国际贸易周期已经成为经济领域的一个热门议题.这对政府和投资者来说具有重要意义. 若将国际贸易进出口数据视为矩阵型时序数据,那么矩阵的行可表示不同的出口国家,矩阵的列则可表示不同的进口国家.为了研究国际贸易周期的演变规律,本文将传统的马尔科夫转移动态因子模型(MS-DFM)拓展到矩阵型时序数据上.首先我们提出了马尔科夫转移矩阵因子模型(MS-MFM),并对模型的性质进行了详细的探讨.其次,针对所构建的模型,本文介绍了一种基于两步期望最大化(EM)算法的参数估计方法,并通过数值模拟验证了该方法的有效性. 最后,将所构建的MS-MFM模型成功应用于国际贸易数据分析中.该数据集包含来自于全球主要的经济体的32个国家之间从2000年1月到2022年12月(共276个月)的进出口额数据.与现有的矩阵因子模型分析结果相比,我们所提出的模型不仅能够识别出主要的进出口中心,还能够对各个中心之间的贸易周期进行识别.这不仅为国际贸易研究提供了更深入的洞察和分析能力,更有助于制定更有效的贸易政策和决策.