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基于混频数据模型的中国经济周期特征研究

郑玉航  
【摘要】:经济周期特征研究是描述经济运行状况的重要内容,也是经济波动监测与政策调控的前提基础。伴随着计量模型及计算技术的不断发展,对经济周期特征认识的不断深入,从混频数据视角研究经济运行的客观规律及特征,以更为及时准确地刻画经济周期特征,在适应中国经济新常态背景下具有重要的意义。本文以经济周期特征为研究对象,采用混频数据模型刻画特征变化规律,并据此研究中国经济调控政策,主要研究内容如下:首先,从经济周期特征相关界定出发,结合适应于经济运行监测的不同频率数据特点,总结了经济周期特征的阶段性及其差异性,将经济周期波动性、非对称性和协动性特征作为研究主要对象。从经济周期特征的内部演化、外部关联以及政策冲击三个方面论述了经济周期特征的形成机制,而后阐释了不同频率数据下经济周期测度的差异性以及其契合之处,以此形成了基于混频数据模型的经济周期特征分析路径。其次,在经济周期的内涵界定的基础上,选择反映经济运行总体态势的经济指标,测度中国经济周期并进行分析。根据指标的选择标准以及经济调控的目的,选取了国内生产总值、固定资产投资额、社会消费品零售总额、全社会发电量以及进出口总额五个指标;利用动态因子模型抽取各个指标的公共波动因子,作为反映中国经济周期的测度结果,并对经济周期状态识别以及与基础数据进行了对比分析;结果表明利用动态因子模型测度得到的经济周期更能反映经济运行的共同周期性波动,其表现较为稳定,同时利用“谷-谷”法识别到自1992年以后经历了两次完整的经济周期,并从2012年第三季度开始中国进入了平稳的常态模式。第三,采用马尔科夫区制转移的混频数据模型研究中国经济周期的波动特征。在混频数据模型以及估计方法介绍的基础上,结合经济运行的阶段性特点,构建了经济周期波动混频监测模型,并选取经济运行先行指标货币供应量同比增长率对经济周期波动进行了实时混频监测。通过对比不同区制的拟合结果以及不同形式的预测误差,确定了具有三区制转移的混频数据模型,对中国经济周期区制监测实证分析。结论显示中国经济周期波动呈现明显的三区制阶段变化,即低速增长、适速增长和高速增长;三个阶段的变化在波动振幅以及持久性呈现差异性;采用混频数据的预报结果总体上优于同频数据下的预测能力,混频数据模型对经济周期波动走向有一定的敏感性,能够及时捕捉经济周期的波动变化。第四,采用平滑转移的混频数据模型研究中国经济周期的非对称特征。从经济周期结构性变化成因出发,选取影响经济增长的高频月度数据变量以及反映经济波动的季度指标,检验经济周期的结构性变化。实证得出如下结论:利用Z-A断点根检验到经济周期具有结构性变化,解释周期性波动不稳定的原因;高频数据变量对经济周期非对称性具有循环作用的影响,在不同的阶段对经济周期的作用程度具有差异性以及时滞性;混频数据模型得到的两个极端值的循环作用程度涵盖基准回归模型的情况,混频数据模型优于同频数据模型适应刻画经济周期的非对称性。第五,利用动态条件相关的混频数据模型研究中国经济周期与金融变量之间的协动性特征。在分析经济周期与金融波动的关联性以及传染性的基础上,构建了描述两者之间动态关系的混频数据模型,并对中国经济周期的协动性进行实证分析。结论表明:中国经济周期波动与金融变量波动存在相关关联以及传染的协动性特征;短期的冲击能够向长期的关联趋势传染,影响相关系数的变化趋势且存在滞后性;短期的冲击积累将转化为长期的变化趋势,更够解释动态相关的长期效应。混频数据模型捕捉到了更高频率且隐含在低频数据无法解释的数据信息,能够解释深层次的经济周期协动性特征。第六,利用混频VAR模型研究中国经济调控政策,针对经济周期的表现特征,选择高频的财政政策与货币政策数据,在混频数据下分析经济政策对经济增长的冲击效应。得到一下结论:政策政策对经济增长影响是短期的且不显著;货币政策对经济增长有长期影响,并具有滞后性;混频数据模型对于传统VAR模型估计得到脉冲相应更为集中和紧凑,估计方法相对更有效。可以说明,使用完整数据信息的混频数据模型,更能准确地把握经济周期特征变化与政策变动之间的关系,从而为经济政策调控提供可靠的研究方法,适用于对经济政策的模拟研究。最后,在经济周期政策调控研究的基础上,对不同政策波动情景下的经济周期运行结果进行模拟。结果分析显示财政政策与货币政策对经济周期调整具有差异性,财政政策对经济周期的影响存在时滞效应,而货币政策调控更具有灵敏性;同时,在政策调整过程中应关注所带来的政策风险。


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