我国经济周期波动的非对称性和持续性研究 南京廖华

  本文关键词：我国经济周期波动的非对称性和持续性研究，由笔耕文化传播整理发布。

2007年第4期

我国经济周期波动的非对称性和持续性研究

陈浪南　刘宏伟3

　　内容提要:本文利用1979年至2004,均值和方差转移的二阶自回归(MSMV(32Gibbs抽样非参数估计方法,。实证结果表明,MSMV(3)2AR(2),显著支持增长率序列具有三区制状

态:,。我国经济周期的非对称性主要体现在、方差、阶段性之间的转移概率的不同。我国经济周期的持续性主要体现在各个增长阶段的自维持概率和阶段性之间的转移概率的不同。此外,我国经济“适速增长阶段”的稳定性最高“,高速增长阶段”的平均持续期最长。

关键词:经济周期　非对称性　持续性　Markov2Switching模型　Gibbs抽样

一、引　言

经济周期是指单个经济总量增长指标围绕其长期趋势的扩张和收缩过程而体现出的周期性波动。自从BurnsandMitchell(1946)提出了经济周期阶段的具体描述以后,有关经济周期波动的研究取得了较大的突破。KleinandMoore(1985)提出了增长型经济周期,即总量经济水平围绕其趋势水平的波动或者总量经济增长率的波动。在增长型周期中,如果实际增长在长期趋势之上,经济处于扩张期;相反,如果实际增长低于长期趋势,经济处于紧缩期。从经济增长周期理论可知,经济持续性地增长是很难达到的,经济增长是反复波动、迂回曲折地向前发展,具有一定的周期性。经济周期经常展现出一些共同的特性,其中重要的一个就是经济周期的非对称性,即在经济周期的扩张和紧缩阶段表现出不同的行为(Kontolemis,1999)。

对经济周期的非对称性研究最具代表性的文章有:Neftci(1984)的马尔可夫过程的分析框架对其的统计推断、Hamilton(1989)的二区制的马尔可夫转移(MS)模型、Friedman(1993)的“牵拉理论”模型(PluckingModel)和Schel(1994)的三区制特征的经济周期模型。Neftci(1984)使用有限状态马尔可夫过程(MarkovProcess)的分析框架支持Keynes(1936)对经济周期的非对称性现象的描述:美国战后失业率存在这样一种特征———陡然上升和缓慢下降。也就是说,失业率的上升要比下降的时间更短。Sichel(1993)识别了经济周期中的两类非对称性:谷底型(deep)非对称性和波峰型(steep)非对称性,并报告了两者在美国的经济周期中都是显著的。随后Sichel(1994)提出了3区制特征的经济周期模型:衰退阶段,高速增长的复苏阶段———在此阶段产出回到以前水平,复苏以后的稳定增长阶段。此外,Brunner(1992,1997),CoverandHueng(2003),FrenchandSichel

3　陈浪南,中山大学经济研究所、岭南学院,邮政编码:510275,电子信箱:lnscln@mail.sysu.edu.cn;刘宏伟,广发证券结构融资部。本文为教育部人文社会科学重点研究基地(复旦大学世界经济研究所)重大项目(05JJD790075);国家自然科学基金项目(70473106,70673116));中山大学“985工程”产业与区域发展研究创新基地;上海立信会计学院中国立信风险管理研究院课题;及广东省普通高校人文社会科学重点研究基地经费资助成果之一。感谢匿名审稿人的宝贵意见。

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陈浪南、刘宏伟:我国经济周期波动的非对称性和持续性研究

(1993),Hamori(2000)和Lee(1999,2002)等人采用ARCH类模型研究产出增长波动率的非对称性。研究结果表明,美国、日本、英国和德国的经济增长的波动率都具有显著的非对称性。

目前,大量的研究采用类似于基于经济增长紧缩时期的虚拟变量或阈(Threshold)模型来检验经济增长周期的非对称性(Kimetal,2005)。KimandNelson(1999b)、MillsandWang(2002)和刘金全、刘志刚与于冬(2005)等人把经济增长过程简单分为二区制状态:。他们都采用比较完整的二区制MS模型,实证结果都支持了模型,的一种有效方法,。

近来,国内学者如刘金全和范剑青(2001(2005)等人采用Hodrick2Prescott滤波和时间趋势分解方法GDP、货币供应量M2、财政支出、投资、进出口、相关性。,而价格的非对称性调整会,进而导致经济周期的非对称性。但是,他们所采用的数据区间仅为1992年至2000年,观察值太少。

本文吸收刘树成(2003)、刘金全和王大勇(2003)、郭明星、刘金全和刘志刚(2005)与Girardin(2005)等人的经济增长三区制划分思想,将我国经济增长过程划分为三个不同的区制状态:低速增长阶段、适速发展阶段和高速增长阶段,并允许各个区制内的均值和方差不同,运用三区制马尔可夫均值和方差区制转移模型和贝叶斯Gibbs抽样非参数的方法来研究我国1979—2004年之间经济增长周期波动的非对称性和持续性等特性。

二、实证模型

(一)模型描述

从图1A可知,自1978年改革开放以来,我国经济增长过程出现了显著的周期性波动,但自1996年经济实现“软着陆”以后经济增长的波动性明显降低。图1B描述了1982年至2004年期间实际产出增长率的条件波动率(采用滚动窗口内的样本标准差计算,窗口长度为16个季度)。从图1可知,我国经济增长的波动率并非平稳不变的,而是有“大起大落”、“缓起缓落”、“大起缓落”和“缓起大落”等多种形态

。

图1　我国实际季度GDP增长率和条件波动性(单位:%)　

尽管大量的线性和非线性时间序列模型能模拟经济周期中的各种特性,但线性模型不能很好刻画经济周期的非对称性,最近大量的非线性模型,如阈(Threshold)模型、平滑转移自回归模型(SmoothTransitionAutoregressivemodel)(TerasvirtaandAnderson,1992),和马尔可夫区制转移(Markovregime2Switching,MS)模型(Hamilton,1989;Krolzig,1997,2001;KimandNelson,1999a,b,c,44

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2001)都可以用来描述经济周期不同阶段当中的相关变量的非线性行为。但是,阈(Threshold)模型在描述经济周期不同阶段的转移和链接方面存在局限,而STAR模型则侧重于描述不同阶段状态转移过程中所表现的平滑特征。相比较而言,若把MS模型当中不同区制变量视为经济周期中的不同阶段的话,由于MS模型只需依据样本数据便可推导出经济周期不同阶段的转换概率,并且MS模型当中的系数估计、条件均值、异方差性、形式。因而,用MS(Simpsonetal.,2001)。续性。

,本研究采用类似于McConnellandPerez2Quiros(2000)和K((Markovregime2Switching)模型,结合AIC和HQ(p=2),最后,我们选取MSMV(3)2AR(2)(Three2regimeMeanandVariancewithAR(2)model)来研究我国经济周期波动的非对称特征。具体表述如下:

2[rt-μ(St)]=<1[rt-1-μ(St-1)]+<2[rt-2-μ(St-2)]+σ(St)εt

εt～N[0,1]

2(2.1)(2.2)　　其中,rt表示经济增长率,μ(St)和σ(St)分别为依赖于不可观测的状态变量St的实际季度

GDP增长率rt的条件均值和条件方差。另外,我们假定状态变量St是离散取值的三区制一阶马尔可夫过程(MarkovProcess),取值为1,2和3。这样,变量St的转移概率矩阵P为:

p11,p12,p

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P=p21,p22,p23

p31,p32,p(2.3)

其中

pij=Pr[St=j|St-1=i],∑3

j=1pij=1,Πi=1,2,3(2.4)

　　pij表示为状态变量St从t21时刻i状态转换到t时刻j状态的概率,很明显0

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