《表2 货币供给量的特征选择》

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《货币与信贷:谁更精确地预测了产出——基于机器学习算法的比较研究》

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关于货币或信贷对产出的计量模型回归中，往往会出现因共同影响因素而产生的内生性问题，除采用传统的工具变量等方法解决这一问题外，更精确地萃取货币或信贷与产出的相关信息是解决这一问题的一个机器算法程序。因此，在开始具体的预测分析前，首先从解释变量（货币供应量和信贷规模）中萃取与产出被解释变量能够产生“谐振”的相关信息，这一过程既可减弱内生性问题也可使得预测更为精确。在计算过程中需要确定解释变量的滞后期，这里采用了四种相似性度量指标（欧式距离、曼哈顿距离、夹角余弦值和Pearson相关系数），通过衡量两条序列间的相似程度来确定解释变量的滞后期。计算结果如表1、表2所示。