我国电影票房收入增长对GDP增速的预测作用

定资产投资完成额增速、社会消费品零售总额增速、进出口总额增速和电影票房收入增速对季度GDP增速进行样本外预测。采用前文所述方法确定估计窗口、最优滞后阶数、最优权重函数，分别选择固定窗口下固定资产投资完成额增速滞后6阶的指数Almon权重函数、固定窗口下社会消费品零售总额增速滞后12阶的Beta权重函数、滚动窗口下进出口总额增速滞后12阶的指数Almon权重函数、滚动窗口下电影票房收入增速滞后13阶的Almon权重函数，作为ADL-MIDAS预测模型的设定基础进行实证回归。图1展示了各高频解释变量的最优权重函数的权重估计结果。

从图1可知，固定资产投资完成额增速对季度GDP增速存在6阶（即6个月）滞后效应，且各滞后项前面的系数为正并在第3阶后趋近于0，表明当季三个月的固定资产投资完成额增速对下一季度GDP增速的影响效应为正，而后，各阶的权重系数逐渐趋向于0；社会消费品零售总额增速和进出口总额增速对季度GDP增速均存在12阶（即12个月）滞后效应，并且随着滞后阶数的增加各阶权重系数值逐渐减少，并在第6阶（即半年）后趋近于0；电影票房收入增速对季度GDP增速存在13阶（即13周）滞后效应，当季前3周和后5周的电影票房收入增速对下一季度GDP增速的影响效应为负，当季第4周到第8周的电影票房收入增速对下一季度GDP增速的影响效应为正。

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。

从表8可以看出：首先，各种组合预测得到的预测误差均显著小于基准模型（ARIMA）的预测误差，表明基于混频数据的组合预测方法可以显著提升对我国季度GDP增速的预测精度。其次，加入电影票房收入增速后的组合预测模型（即组合2）的预测误差，在三种损失函数指标下均明显低于没有加入电影票房收入增速的组合预测模型（即组合1），这一结果再次证明电影票房收入增速可以作为新的预测因子加入GDP增速预测实践中。这是因为周度电影票房收入增速作为微观高频变量