基于混頻數據模型的中國經濟周期特征研究.pdf

1、經濟周期特征研究是描述經濟運行狀況的重要內容，也是經濟波動監(jiān)測與政策調控的前提基礎。伴隨著計量模型及計算技術的不斷發(fā)展，對經濟周期特征認識的不斷深入，從混頻數據視角研究經濟運行的客觀規(guī)律及特征，以更為及時準確地刻畫經濟周期特征，在適應中國經濟新常態(tài)背景下具有重要的意義。本文以經濟周期特征為研究對象，采用混頻數據模型刻畫特征變化規(guī)律，并據此研究中國經濟調控政策，主要研究內容如下:
　　首先，從經濟周期特征相關界定出發(fā)，結合適應于經濟

2、運行監(jiān)測的不同頻率數據特點，總結了經濟周期特征的階段性及其差異性，將經濟周期波動性、非對稱性和協(xié)動性特征作為研究主要對象。從經濟周期特征的內部演化、外部關聯以及政策沖擊三個方面論述了經濟周期特征的形成機制，而后闡釋了不同頻率數據下經濟周期測度的差異性以及其契合之處，以此形成了基于混頻數據模型的經濟周期特征分析路徑。
　　其次，在經濟周期的內涵界定的基礎上，選擇反映經濟運行總體態(tài)勢的經濟指標，測度中國經濟周期并進行分析。根據指標的選

3、擇標準以及經濟調控的目的，選取了國內生產總值、固定資產投資額、社會消費品零售總額、全社會發(fā)電量以及進出口總額五個指標;利用動態(tài)因子模型抽取各個指標的公共波動因子，作為反映中國經濟周期的測度結果，并對經濟周期狀態(tài)識別以及與基礎數據進行了對比分析;結果表明利用動態(tài)因子模型測度得到的經濟周期更能反映經濟運行的共同周期性波動，其表現較為穩(wěn)定，同時利用“谷-谷”法識別到自1992年以后經歷了兩次完整的經濟周期，并從2012年第三季度開始中國進入了

4、平穩(wěn)的常態(tài)模式。
　　第三，采用馬爾科夫區(qū)制轉移的混頻數據模型研究中國經濟周期的波動特征。在混頻數據模型以及估計方法介紹的基礎上，結合經濟運行的階段性特點，構建了經濟周期波動混頻監(jiān)測模型，并選取經濟運行先行指標貨幣供應量同比增長率對經濟周期波動進行了實時混頻監(jiān)測。通過對比不同區(qū)制的擬合結果以及不同形式的預測誤差，確定了具有三區(qū)制轉移的混頻數據模型，對中國經濟周期區(qū)制監(jiān)測實證分析。結論顯示中國經濟周期波動呈現明顯的三區(qū)制階段變化，即

5、低速增長、適速增長和高速增長;三個階段的變化在波動振幅以及持久性呈現差異性;采用混頻數據的預報結果總體上優(yōu)于同頻數據下的預測能力，混頻數據模型對經濟周期波動走向有一定的敏感性，能夠及時捕捉經濟周期的波動變化。
　　第四，采用平滑轉移的混頻數據模型研究中國經濟周期的非對稱特征。從經濟周期結構性變化成因出發(fā)，選取影響經濟增長的高頻月度數據變量以及反映經濟波動的季度指標，檢驗經濟周期的結構性變化。實證得出如下結論:利用Z-A斷點根檢驗到

6、經濟周期具有結構性變化，解釋周期性波動不穩(wěn)定的原因;高頻數據變量對經濟周期非對稱性具有循環(huán)作用的影響，在不同的階段對經濟周期的作用程度具有差異性以及時滯性;混頻數據模型得到的兩個極端值的循環(huán)作用程度涵蓋基準回歸模型的情況，混頻數據模型優(yōu)于同頻數據模型適應刻畫經濟周期的非對稱性。
　　第五，利用動態(tài)條件相關的混頻數據模型研究中國經濟周期與金融變量之間的協(xié)動性特征。在分析經濟周期與金融波動的關聯性以及傳染性的基礎上，構建了描述兩者之間

7、動態(tài)關系的混頻數據模型，并對中國經濟周期的協(xié)動性進行實證分析。結論表明:中國經濟周期波動與金融變量波動存在相關關聯以及傳染的協(xié)動性特征;短期的沖擊能夠向長期的關聯趨勢傳染，影響相關系數的變化趨勢且存在滯后性;短期的沖擊積累將轉化為長期的變化趨勢，更夠解釋動態(tài)相關的長期效應。混頻數據模型捕捉到了更高頻率且隱含在低頻數據無法解釋的數據信息，能夠解釋深層次的經濟周期協(xié)動性特征。
　　第六，利用混頻VAR模型研究中國經濟調控政策，針對經濟

8、周期的表現特征，選擇高頻的財政政策與貨幣政策數據，在混頻數據下分析經濟政策對經濟增長的沖擊效應。得到一下結論:政策政策對經濟增長影響是短期的且不顯著;貨幣政策對經濟增長有長期影響，并具有滯后性;混頻數據模型對于傳統(tǒng)VAR模型估計得到脈沖相應更為集中和緊湊，估計方法相對更有效。可以說明，使用完整數據信息的混頻數據模型，更能準確地把握經濟周期特征變化與政策變動之間的關系，從而為經濟政策調控提供可靠的研究方法，適用于對經濟政策的模擬研究。