中国经济周期波动的阶段特征及驱动机制研究
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中国经济周期波动的阶段特征及驱动机制研究——基于时变概率马尔科夫区制转移(MS-TVTP)模型的实证分析
张同斌1 高铁梅2
(1.东北财经大学数学与数量经济学院、经济计量分析与预测研究中心 116025)
(2.东北财经大学数学与数量经济学院 116025)
【摘要】本文基于新凯恩斯附加预期的IS曲线,构造经济增长周期波动的一致合成指数代表综合产出缺口序列,选取状态空间模型估算预期变量,采用时变概率的马尔科夫区制转移(MS-TVTP)模型研究了中国经济增长周期波动的阶段运行特征与驱动机制。结论认为:产出缺口预期对经济周期波动的影响显著为正,实际利率变量对经济周期波动的影响显著为负,且两者的影响在不同区制具有明显的非对称特征。平滑概率和转换概率的估计结果显示,金融类和投资类先行指数是中国经济增长周期在各状态间转换的重要驱动因素。相对于促进经济回升,货币政策对经济的“降温”更有效。在经济回落时投资对经济增长周期波动的影响较为迅速,但由于投资周期和固定资本形成等原因,经济回升时投资发挥作用的滞后期明显加长。稳定预期并释放改革红利,实施宏观审慎管理平抑经济周期波动是保持中国经济稳定增长的重要途径。
【关键词】 增长周期; MS-TVTP模型; 产出缺口; 驱动因素;
【基金资助】 国家自然科学基金项目“中国高技术产业R&D投入对技术创新的内在驱动机制研究:结构变化.两面性与政策效应”(71303035) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划“高技术产业中研发投入对技术进步的影响机制研究”(WJQ2013025)的阶段性研究成果
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脚注[1]. (1)经济周期波动主要分为三种类型,一是古典周期波动,主要研究经济时间序列绝对水平的波动;二是增长周期波动,通过分离趋势和循环要素,对循环要素的波动特征进行研究;三是增长率周期波动,主要分析经济时间序列增长率的波动。参见董文泉等(1998)。
[2]. (1)如无特殊说明,本文中的数据均来自于中国经济信息网统计数据库的宏观月度库,。各种价格指数均是以2005年全年平均值为100的基期价格指数,各种价格指数的计算方法,需要时可向作者索取。
[3]. (2)表1中延迟月数列,负号代表超前,通常在超前或滞后2期内的指标均可视为一致指标。
[4]. (1)参与筛选的指标都进行了与式(11)相同的处理,即经过价格平减、季节调整后,计算得到缺口序列。
[5]. (1)本文仅选取了转换概率最大时对应的转换变量及其滞后阶数,即选取转换概率的最主要影响因素进行分析,其他转换变量滞后阶数结果如有需要可向作者索取。
References1.董文泉、高铁梅、姜诗章、陈磊:《经济周期波动的分析与预测方法》,吉林大学出版社1998年版。
2.刘金全、范剑青:《中国经济周期的非对称性和相关性研究》,《经济研究》2001年第5期。
3.刘金全、刘志刚:《我国经济周期波动中实际产出波动性的动态模式与成因分析》,《经济研究》2005年第3期。
4.刘树成:《中国经济周期研究报告》,社会科学文献出版社2006年版。
5.任泽平、陈昌盛:《经济周期波动与行业景气变动:因果联系、传导机制与政策含义》,《经济学动态》2012年第1期。
6.王建军:《Markov机制转换模型研究---在中国宏观经济周期分析中的应用》,《数量经济技术经济研究》2007年第3期。
7.王燕武、王俊海:《中国经济波动来源于供给还是需求---基于新凯恩斯模型的研究》,《南开经济研究》2011年第1期。
8.Castillo,P.,&Humala,A.,Regime Shifts and Inflation Uncertainty in PERU.Journal of Applied Economics,Vol.XV,No.1,2012,pp.71-87.
9.Durland,J.M.,&McCurdy,T.H.,Duration-dependent Transitions in a Markov Model of US GNP Growth.Journal of Business and Economic Statistics,Vol.12,No.3,1994,pp.279-288.
10.Filardo,A.J.,Business-Cycle Phases and Their Transitional Dynamics.Journal of Business&Economic Statistics,Vol.12,No.3,1994,pp.299-308.
11.Friedman,M.,The“Plucking Model”of Business Fluctuations Revisited.Economic Inquiry,Vol.31,No.2,1993,pp.171-177.
12.Fuhrer,J.C.,Habit Formation in Consumption and Its Implications for Monetary-policy Models.American Economic Review,Vol.90,No.2,2000,pp.367-390.
13.Hamilton,J.D.,A New Approach to Economic Analysis of Nonstationary Time Series.Econometrica,Vol.57,No.2,1989,pp.357-384.
14.Harding D.,&and Pagan,A.,Dissecting the Cycle:A Methodological Investigation.Journal of Monetary Economics,Vol.49,No.2,2002,pp.365-381.
15.Kim,C.J.,Has the U.S.Economy Become More Stable?A Bayesian Approach Based on a Markov-Switching Model of the Business Cycle.The Review of Economics and Statistics,Vol.81,No.4,1999,pp.608-616.
16.Krolzig,H.M.,Business Cycle Measurement in the Presence of Structural Change:International Evidence.International Journal of Forecasting,Vol.17,2001,pp.349-368.
17.Layton,A.P.,A Further Test of the Influence of Leading Indicators on the Probability of US Business Cycle Phase Shifts.International Journal of Forecasting,Vol.14,1998,pp.63-70.
18.Layton,A.P.,&Smith,D.R.,Business Cycle Dynamics with Duration Dependence and Leading Indicators.Journal of Macroeconomics,Vol.29,2007,pp.855-875.
19.McCallum,B.T.,&Nelson,E.,An Optimizing IS-LM Specification for Monetary Policy and Business Cycle Analysis.Journal of Money,Credit and Banking,Vol.31,No.3,1999,pp.296-316.
20.McCulloch,R.E.,&Tsay,R.S.,Statistical Analysis of Economic Time Series via Markov Switching Models.Journal of Time Series Analysis,Vol.15,No.5,1994,pp.523-538.
21.Plessis,S.A.D.,Reconsidering the Business Cycle and Stabilisation Policies in South Africa.Economic Modelling,Vol.23,2006,pp.761-774.
22.Simone,F.N.D.,&Clarke,S.,Asymmetry in Business Fluctuations:International Evidence on Friedmans Plucking Model.Journal of International Money and Finance,Vol.26,2007,pp.64-85.
23.Simpson,P.W.,Osborn,D.R.,&Sensier,M.,Business Cycle Movements in the UK Economy.Economica,Vol.68,2001,pp.243-267.
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