中国通货膨胀预测:基于AR和VAR模型的比较

发布时间：2018-04-16 04:21

  本文选题：通货膨胀预测 + AR模型　； 参考：《统计与决策》2012年04期

【摘要】：文章用中国1996～2010年的CPI、PPI、货币量和产出等季度数据,考虑了两类基本但重要的时间序列模型——AR和VAR模型在预测中国通货膨胀上的样本外表现。研究表明:这两类模型在大部分预测期上对通胀的预测都优于简单的随机游走式预测;对不同滞后阶数的模型而言,通常滞后阶数越少的模型预测效果越好;M1增速、名义GDP增速和真实GDP增速都能改善仅仅依赖历史通胀信息形成的预测,但M0增速、M2增速以及PPI通胀,通常都不能改善;在含有M1增速的两变量VAR(1)模型中进一步引入产出增速构成的三变量VAR(1)模型对通胀预测没有明显改进。
[Abstract]:In this paper, we consider two basic but important time series models, AR and VAR models, in order to predict the inflation in China by using the quarterly data of CPI / PPI, currency and output from 1996 to 2010.The results show that the two models are superior to the simple random walk prediction in most forecasting periods, and for the models with different lag order, the model with less lag order is more effective than M1 growth rate.Both nominal GDP growth and real GDP growth can improve forecasts based solely on historical inflation information, but M0 / M2 growth and PPI inflation generally do not improve;In the two-variable VAR1) model with M1 growth rate, the three-variable VAR1) model composed of output growth rate has no obvious improvement on inflation forecast.
【作者单位】： 复旦大学经济学院;
【基金】：国家社科基金重点资助课题(09AZD019) 教育部人文社会科学基金资助项目(09YJC790043) 上海市哲学社会科学规划课题(2010EJL003)
【分类号】：F822.5;F224

【二级参考文献】

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本文编号：1757277