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《吉林大学》 2017年
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网络消费者信心与宏观经济波动关系研究

李映桥  
【摘要】:网络搜索相关研究的开展得益于互联网的普及与繁荣,它是随着数据挖掘技术的发展而兴起的大数据研究。最开始搜索引擎中的数据被应用于流行病研究领域,随后,许多学者将这一技术应用到失业率、电影票房、商品销量等其他方面的分析和预测,这些研究充分证明了搜索引擎中的搜索数据与经济行为之间存在相关性。文章将网络搜索数据看成是消费者需求在网络上的映射,构建出基于网络搜索数据的网络消费者信心指数(Web-query-based Consumer Confidence Index,简称WCCI),研究其与宏观经济的关系,并试图论证该指数在即时性、预测准确性等方面的优点。多角度、多层次的实证分析可以证明,网络消费者信心指数可以作为众多经济景气指数的补充来判断宏观经济形势。为了论证网络消费者信心与宏观经济之间的关联性,论文主要进行了以下几个方面的研究:一、构建网络消费者信心指数。消费者信心指数是一个具有反映消费者消费趋向、预测经济运行功能的先行指标。在我国,这一指标由国家统计局负责监测和公布,指标的公布通常具有一个半月左右的时滞。而网络用户的需求以及意愿等信息可以通过对网络搜索数据的整理和分析得以反映,这些互联网络的使用者同时也是构成市场主体的生产者和消费者,他们供需关注重点的变化在市场中表现为商品或服务的数量及价格的波动,体现在互联网上则为搜索、浏览等行为的变化即搜索数据的变化。因此,搜索行为与市场主体的经济活动之间是有联系的。此外,与传统消费者信心指数的数据获取途径相比,网络搜索技术可以通过获得数据总体的方式避免抽样调查的局限性,而且数据量更大,具有更容易获得的特点。我们引入即时变化的网络搜索数据构建网络消费者信心指数,该指数能将网络消费者信心受外部因素冲击的影响情况实时地反映出来,我们可以利用网络消费者信心指数进行一些具有时效性问题的研究。在介绍了我国现有消费者信心指数的编制、公布情况后,我们将消费者信心指数的时滞性作为切入点,探索网络搜索数据对消费者信心指数进行补充的可行性。在所有类别的商品或服务中,消费者在购买某些特殊类别的商品前会更倾向于使用网络搜寻信息辅助决策,而在构建网络消费者信心指数时,我们选取的各类别关键词基本涵盖了这些类别的商品或服务,因此数据来源具有广泛性,指标获取具有实时性。网络消费者信心指数构建完成后,我们主要论证了以下观点:不同行业类别的商品或需求对于互联网的依赖程度和响应程度不同,其动态波动情况和周期性变化特点各不相同,网络搜索数据与消费者信心和消费需求之间具有一定的相关性。二、货币政策、财政政策等宏观经济政策对于一个国家的宏观经济稳定发展有着不言而喻的重要作用。宏观经济政策效果及其影响因素是政府和学者都十分关注的问题。通常情况下,货币政策的主要目标是调节通胀、稳定物价,而财政政策则用于扩大内需和治理萧条。信心是宏观经济政策传导到微观经济主体这一过程中十分关键的环节。信心水平的高低对于宏观经济政策效果的好坏将产生一定影响。在我国经济进入中高速发展的新常态形势下,从网络消费者信心这一独特视角分析宏观经济政策的传导机制和作用效果或将为政策制定、政策实施及组合等提供新的思路。在我们的研究中,采用马尔科夫区制转移向量自回归模型(MSVAR)对网络消费者信心与财政政策、货币政策之间的关系和相互作用进行研究,并探索变量的动态转移机制和波动情况,得出了如下结论:网络消费者信心和宏观经济政策及其作用效果的动态变化存在区制转移的特征,我国的网络消费者信心可以分为高信心水平区间和低信心水平区间,且区间的划分与经济政策的扩张和收缩是相对应的。不同政策工具与网络消费者信心的关联性强弱也因工具性质的不同有所差异。网络消费者信心作用于宏观经济政策效果的程度并不是稳定不变的,而是有规律地变化:这种影响随着信心的增强而增强,随着信心的减弱而减弱。网络消费者信心与宏观经济政策之间的关联性得到了论证。三、物价波动是宏观经济波动的重要组成部分,同时也关系到人们日常生活的方方面面,而网络消费者信心作为消费需求在互联网上的映射,可能与物价波动存在密切联系。在这部分研究中,我们以我国居民消费价格指数(Consumer Price Index,简称CPI)作为测度物价波动的量化指标,以网络消费者信心指数来度量网络消费者信心,识别和分析我国网络消费者信心和物价波动动态过程中的内生转移机制。实证分析结果表明,结构性突变确实显著存在于网络消费者信心指数增长率和CPI增长率序列中,同时,研究结果也表明网络消费者信心指数增长率的波动性要强于后者。从长期发展的视角来看,CPI相比较网络消费者信心指数而言,更容易保持低速增长。而对于网络消费者信心指数来说,增长率与波动性之间可能存在正相关关系,即网络消费者信心指数增长率越大则波动性可能越强,网络消费者信心指数增长率越小则波动性可能越弱。以我国的网络消费者信心和物价波动为研究对象,探索网络消费者信心指数增长率与居民消费价格指数增长率序列中可能存在的结构性突变,意图通过马尔科夫区制转移模型得到更精确的估计结果,进而证明网络消费者信心与物价波动之间的紧密联系。对两个时间序列内生转移机制的识别过程,为我们论证网络消费者信心和物价波动相互作用情况提供了新的视角,网络消费者信心指数的高波动性和快速增长等特点有利于经济拐点的判断和通货膨胀情况的监控。四、经济增长也是宏观经济波动的重要组成部分,而经济增长的主要构成因素即为投资、消费和净出口。工业增加值(简称IP)可以较好地衡量投资所代表的经济增长水平,为了探索其与网络消费者信心的关系,我们利用动态条件相关多元模型(DCC-GARCH)、结构向量自回归模型(SVAR)对两者的动态特征进行定性和定量研究,通过统计特征分析、平稳性分析、格兰杰因果检验和协整检验等方法对两个序列进行了纵向比较,初步证实了网络消费者信心与工业经济增长之间的相关性,网络消费者信心指数可以格兰杰引起工业增加值的变化;而DCC-GARCH模型和SVAR模型则证明了网络消费者信心指数与工业增加值之间存在显著的动态相关关系,且相关关系波动性较大,网络消费者信心指数可以解释约20%的工业增加值波动。消费者通过网络搜索而获得的信息会影响他们的微观消费需求和购买决策,这种变化反映在宏观层面则为总需求的波动,总需求波动会影响总供给水平,进而使整个宏观经济产生波动;供给方面,经济增长会作用于生产行为,同时改变消费者可支配收入,人们的消费预期就会发生变化。网络消费者信心与工业经济增长之间相互影响、相互作用。在分析动态相关系数波动和网络消费者信心对经济增长的冲击情况时,文章从家庭可支配收入的角度进行了论证。作者认为,可能是宏观景气程度影响了动态相关系数的变化:当宏观经济比较景气时,消费增加对投资的“挤占效应”比较小或者被抵消,经济增长速度加快;而当经济比较低迷时,消费需求增加所导致的消费增加对于投资的“挤占效应”比较明显,经济增长放缓。这种假设在动态相关系数和宏观预警指数序列的对比中得到了证实。五、经济增长的相关影响因素分析对于把握宏观经济有至关重要的作用,只有掌握了相关因素的变化规律,才可以让经济主体更好地把握经济发展趋势,并让决策制定者提前制定调控政策,促进市场资源的合理化配置。国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)作为一个反映宏观经济的总量指标,它所具有的衡量经济增长水平的作用一直被学术界认可。根据支出法核算的GDP,主要由投资、消费和净出口等三个部分组成。在我国国家统计局公布的经济数据中,GDP的增长率、累计值等相关数据都是按季度公布,通常有一个半月左右的时滞;与其他月度经济数据相比,频率差异和时滞差异可能会使各个经济主体对于当下宏观经济的总体状态和趋势无法做出准确判断。传统的线性回归模型在构建过程中需要频率相同的时间序列来进行分析,不同频率的数据需要转换成相同频率的数据再进行建模。频率转换的过程中会有信息的损耗和丢失,如何利用不同频率的数据直接构建模型进行分析,最大程度上保留数据中的有效信息是近年来学术研究的热点之一。网络搜索数据与宏观经济密切相关,利用高频的网络搜索数据研究其与宏观经济变量的关系是合理的。本文运用混频数据模型研究网络消费者信心与经济增长的相关关系。首先建立起包含GDP自身滞后期的向量自回归预测模型作为基准模型,而后分别建立两个不同多项式表达的混频预测模型,就这三个模型的残差、预测指标等参数做出综合比较,结果表明,加入了高频的月度网络消费者信心指数后,模型的拟合程度及预测效果与传统自回归模型相比明显提高,混频数据抽样模型在研究网络消费者信心与经济增长关联性过程中的优越性得到体现。我们利用混频数据模型解决了高频数据转换成低频数据过程中的信息损失问题,最大程度上保留了数据信息,从而证明了网络消费者信心指数对于预测我国经济增长的重要作用。借助网络搜索数据,我们依据相关理论构建了网络消费者信心指数,而后分别研究了该指数与物价波动、经济增长及宏观经济政策之间的相关性。各个实证结果充分证明,网络消费者信心指数能够较好地反映我国消费者的信心水平情况,它与各个宏观经济变量之间存在着相互影响与相互作用的关系,与经济主体之间存在着较为密切的联系。与此同时,网络消费者信心指数也可以作为信心的代理变量,它有效地印证了信心在经济主体的各种经济行为中不可忽视的重要作用。总而言之,网络消费者信心指数基本可以作为一个反映我国宏观经济的补充指标,为宏观经济预警、经济政策的制定、经济拐点的预判等方面提供新的思路。
【关键词】:网络消费者信心 网络消费者信心指数 宏观经济政策 物价波动 经济增长 MIDAS 区制转移
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F724.6;F124.8
【目录】:
  • 摘要4-9
  • Abstract9-18
  • 第1章 绪论18-34
  • 1.1 选题背景及意义18-19
  • 1.2 国内外研究现状及文献综述19-28
  • 1.2.1 网络搜索与经济行为19-22
  • 1.2.2 宏观经济政策与消费及信心的文献综述22-25
  • 1.2.3 消费者信心与宏观经济相关性文献回顾25-27
  • 1.2.4 混频数据相关应用的文献综述27-28
  • 1.3 研究框架与方法28-30
  • 1.4 论文创新点和结构安排30-34
  • 1.4.1 论文创新点30-31
  • 1.4.2 论文主要结构安排31-34
  • 第2章 相关理论框架及模型介绍34-60
  • 2.1 消费的相关理论回顾35-44
  • 2.1.1 不同学派的收入假说36-37
  • 2.1.2 理性预期与效用理论37-39
  • 2.1.3 网络消费者信心39-44
  • 2.2 网络消费者信心与物价波动关联性的相关理论分析44-47
  • 2.2.1 基于货币数量论的理论分析44-45
  • 2.2.2 基于凯恩斯与新凯恩斯主义的理论分析45-47
  • 2.2.3 基于总供给总需求理论的分析47
  • 2.3 网络消费者信心与经济增长关联性的理论分析47-50
  • 2.3.1 基于哈罗德-多马模型的理论分析47-48
  • 2.3.2 基于新古典经济增长模型的理论分析48-49
  • 2.3.3 基于新增长理论的分析49-50
  • 2.4 单方程模型50-54
  • 2.4.1 马尔科夫区制转移模型(MSAR)50-52
  • 2.4.2 动态多元相关条件异方差模型(DCC-GARCH)52-54
  • 2.5 向量自回归模型54-57
  • 2.5.1 结构向量自回归模型(SVAR)54-55
  • 2.5.2 马尔科夫区制转移向量自回归模型(MSVAR)55-57
  • 2.6 混频数据抽样模型(MIDAS)57-60
  • 2.6.1 MIDAS模型的权重函数分类57-59
  • 2.6.2 h步向前预测的MIDAS(m,K,h)-AR(p)模型59-60
  • 第3章 网络消费者信心指数的构建60-80
  • 3.1 网络消费者信心指数的内涵61-67
  • 3.1.1 现有消费者信心指数的调查内容与调查方式61-62
  • 3.1.2 消费者信心的经济意义及影响因素62-65
  • 3.1.3 网络消费者信心指数的定义与度量65-67
  • 3.2 网络搜索数据的筛选、处理和优化67-71
  • 3.2.1 网络搜索数据的预处理67-68
  • 3.2.2 关键词的选取及优化68-71
  • 3.3 行业搜索指数的合成71-78
  • 3.3.1 主成分分析法71-72
  • 3.3.2 行业搜索指数的构建72-78
  • 3.4 本章小结78-80
  • 第4章 经济政策对网络消费者信心的影响研究80-101
  • 4.1 变量选取与数据描述80-87
  • 4.1.1 经济政策代理变量描述81-85
  • 4.1.2 平稳性检验及协整检验85-87
  • 4.2 网络消费者信心与财政政策关系研究87-94
  • 4.2.1 数据分析和模型选择87-88
  • 4.2.2 模型结果分析88-92
  • 4.2.3 脉冲响应结果92-94
  • 4.3 网络消费者信心与货币政策关系研究94-100
  • 4.3.1 数据分析和模型选择94
  • 4.3.2 模型结果分析94-98
  • 4.3.3 脉冲响应分析98-100
  • 4.4 本章小结100-101
  • 第5章 网络消费者信心与物价波动的关联性研究101-117
  • 5.1 变量选取与数据描述102-103
  • 5.2 网络消费者信心与物价波动的变化路径103-107
  • 5.3 网络消费者信心与物价波动相关性的实证检验107-113
  • 5.4 本章小结113-117
  • 第6章 网络消费者信心与工业经济增长的相关性检验117-132
  • 6.1 变量选取与数据描述118-120
  • 6.2 平稳性分析及协整检验120-121
  • 6.2.1 平稳性分析120-121
  • 6.2.2 格兰杰因果检验121
  • 6.3 DCC-GARCH模型的构建和识别121-126
  • 6.4 SVAR模型的构建和识别126-129
  • 6.4.1 样本选择126
  • 6.4.2 构建模型126-127
  • 6.4.3 实证结果分析127-129
  • 6.5 本章小结129-132
  • 第7章 网络消费者信心与经济增长关联性测度132-148
  • 7.1 变量选取与数据描述133-135
  • 7.2 网络消费者信心与经济增长关联性分析135-143
  • 7.2.1 传统AR模型的GDP预测136-138
  • 7.2.2 基于混频回归模型的GDP预测138-141
  • 7.2.3 U-MIDAS(3,18)-AR(1)模型141-143
  • 7.3 AR(1)、MIDAS与U-MIDAS模型结果的比较与评价143-146
  • 7.4 本章小结146-148
  • 结论148-157
  • 参考文献157-169
  • 作者简介及科研成果169-171
  • 致谢171-172

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