顾艳文，刘媛华

(上海理工大学 管理学院，上海 200093)

0 引 言

中国的消费结构不断升级，消费亮点纷纷涌现，使得消费逐渐成为中国经济增长的主引擎。为了应对国内外动荡的经济形势，构建以国内大循环为主体的新发展格局，需要进一步加强消费对经济的拉动作用[1]。消费与消费者信心息息相关，增强消费的重要举措就是增强消费者信心。消费者信心指数是用来衡量消费者信心的指标，其反映了消费者对当前经济发展状况和未来经济发展预期的内心想法，科学有效的把握消费者信心指数的发展趋势，有助于了解消费者内心的真实感受，对有关部门制定宏观政策，促进经济健康发展具有重要意义。

消费者信心指数的获取通常是通过调查问卷的形式，但传统调查问卷的方法存在工作量大，时效性差，覆盖不全面等问题，所以国内外学者纷纷针对消费者信心指数进行预测研究。一些学者采用传统计量经济学模型，如杨娜、王静雅利用ARIMA模型预测消费者信心指数[2]；董现垒、Bollen Johan、胡蓓蓓利用谷歌趋势建立计量经济学模型，对消费者信心指数进行预测[3]；刘伟江、李映桥以网络搜索数据为基础，利用主成分分析法合成搜索指数，建立回归模型，预测台湾地区的消费者信心指数[4]。由于传统计量经济学模型通常适用于线性关系的情况，而消费者信心指数与变量之间的关系复杂多样，因此一些学者提出采用机器学习模型或者深度学习模型对其进行预测，如邹鸿飞、王建州建立了CEEMD-DEGWO-BPNN模型预测消费者信心指数[5]；……