《表8 单变量和组合预测的样本外预测精度》

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《我国电影票房收入增长对GDP增速的预测作用——基于混频数据抽样模型的实证分析》

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注:MSFE、MAPE分别为均方误差和平均绝对百分误差，且MSFE、MAPE越小模型的预测精度越高；表中的粗体数字为MSFE、RMSE和MAPE三种损失函数下的最小预测误差。

在此基础上，参照Andreou（2016）的研究[17]，分别采用AIC、BIC、MSFE、DMSFE、等权重这五种形式的组合预测方法进行样本外预测，并最终选取ARIMA（2，1，1）模型作为基准模型进行预测效果比较。同时，为了检验加入电影票房收入增速是否有助于提高模型的预测精度，设定两种组合预测模式进行比较分析:组合1为三个月度宏观因子对季度GDP增速的组合预测；组合2为三个月度宏观因子加电影票房收入增速对季度GDP增速的组合预测。参照Yu等（2018）的研究[18]，本文采用MSFE、RMSE、MAPE这三种损失函数指标衡量各个组合预测模型的预测精度，结果如表8所示。