基于状态空间模型的中国财政支出季节调整研究

发布时间：2018-03-23 22:14

  本文选题：状态空间模型　切入点：财政支出　出处：《统计与决策》2016年21期

【摘要】：文章对中国1998年1季度至2015年4季度财政支出的时间序列构建了基于状态空间形式的季节调整模型,通过卡尔曼滤波对状态方程各量测变量进行最优估计,并通过BHHH极大似然法对模型中的超参数进行估计,得出超参数、量测变量和量测变量相关系数矩阵估计值。根据分离出的循环趋势因素和季节因素,计算季节因素绝对值变化率和HP滤波分解,得到季节因素的趋势项和循环项。通过季节因素绝对值变化率曲线、其趋势项和循环项曲线分析,得到这6个年度波动性显著的原因。研究表明,中国财政支出具有季节性特征,但在特定年份受到国内经济环境和国内财政政策的影响,季节因素具有较大程度的波动性趋势。
[Abstract]:This paper constructs a seasonally adjusted model based on the state space form for the time series of China's fiscal expenditure from the first quarter of 1998 to the fourth quarter of 2015. The optimal estimation of the measurement variables of the state equation is carried out by Kalman filter. The superparameters in the model are estimated by the BHHH maximum likelihood method, and the estimated values of the correlation coefficient matrix among the superparameters, measured variables and measurement variables are obtained. According to the separated cycle trend factors and seasonal factors, the correlation coefficient matrix of the superparameters, the measured variables and the measured variables are estimated. The trend term and cycle term of seasonal factor are obtained by calculating the absolute change rate of seasonal factor and HP filter decomposition, and the trend term and cyclic term curve are analyzed through the curve of absolute change rate of seasonal factor. The results show that China's fiscal expenditure has seasonal characteristics, but it is influenced by domestic economic environment and domestic fiscal policy in a given year, and seasonal factors have a trend of greater volatility.
【作者单位】： 清华大学五道口金融学院;
【分类号】：F224;F812.45

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本文编号：1655425