基于机器学习的 PPI 预测模型——量化知宏观系列之一
创建于 更新于
摘要
本报告系统总结了传统 PPI 预测方法的痛点，重点提出基于 LASSO 机器学习回归模型解决共线性及变量挑选问题，并引入12期滞后变量调整权重，最终构建了拟合度高达99%的PPI预测模型，精准预测2022年2月PPI同比为9.1%。分析表明，流通领域重要生产资料价格对PPI预测效果优异，且权重采用前一年同期行业营收占比最为合理[page::0][page::3][page::4][page::8][page::9][page::11]。
