SVAR的DAG识别方法下我国物价影响因素研究

发布时间：2017-03-27 17:09

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【摘要】：物价向来是经济运行中的较为核心的指标,保持物价的稳定也是国家宏观调控的四大目标之一。造成物价波动的原因有很多,商品服务供给、社会需求、货币供应量、通货膨胀、原材料价格、汇率以及各种财政政策的运用都会对物价的波动产生影响。而影响物价波动因素的各种影响因素也一直都是国内外研究学者的热点。本文首先对选题背景与意义进行了系统的梳理和阐述,第二小节的较为全面的对物价波动的相关理论和研究现状进行了系统的梳理和产素并归纳出影响物价波动的主要因素。之后对物价波动的成因目前所涉及的理论进行分析,为后文进行实证分析变量选取提供理论依据,第二部分通过描述性统计分析了我国各因素与物价相关趋势。第三章则主要介绍本文将要用到的计量模型和识别方法,包括VAR模型、SVAR模型、DAG(有向无环图)识别模型等,这些模型在后文分析中将会大量运用。从第四章开始进入实证分析部分根据前三章的铺垫,选取了国内生产总值(GDP)、广义货币供应指标(M2)、通货膨胀率(IR)、有效实际汇率(RER)、固定资产投资(FI)、进口贸易总值(IM)以及原材料购进价格指数(RP)等变量的月度数据进行研究。先进行ADF单位根检验,在建立基础VAR模型的基础上运用DAG模型方法做出当期变量之间的传导过程,为下一步SVAR模型中约束条件的理论基础。之后建立SVAR模型C模型,改变经验做法中将B矩阵直接定义为下三角矩阵的做法,运用已得出的DAG模型对B矩阵进行约束。最后,进行脉冲响应分析和方差分解。最后,根据2015年中国物价形势和上文结论给出当前形势下的政策思考。本文的创新之处本文的创新之处主要表现在以下三个方面:一是经济指标选取较为全面,其他相关文章都是单个变量对物价影响或四个变量居多,本文选取经济理论涉及较为全面,采用了七个变量;二是参考的结构性向量自回归模型大都以下三角矩阵进行约束,或者直接进行假设约束。本文采用有向无环图模型直接对变量当期进行因果关系约束为SVAR模型识别提供较为科学的依据,也为脉冲响应分析变量排序提供理论基础。三是数据量较为充分采用15年的月度数据,约180组数据,对变量自由度来说较为充足,而采用2000年以后的数据原因是居民消费者价格指数在此之前不包括服务业。本论文的研究内容和方法对国内物价变动机理及货币政策研究等问题具有积极意义,有助于政府部门对宏观政策实施作参考,因此该论文也有很强的现实意义。
【关键词】：物价波动 影响因素 DAG模型 SVAR模型 脉冲响应 方差分解
【学位授予单位】：河南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F726
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 选题背景与意义10-12
• 1.2 文献综述12-14
• 1.3 内容结构安排14
• 1.4 文章创新之处14-16
• 第二章 物价波动成因理论分析16-24
• 2.1 物价波动的主要相关理论16-19
• 2.1.1 债务通缩理论16
• 2.1.2 货币因素理论16-17
• 2.1.3 总供给与总需求理论17-18
• 2.1.4 购买力平价理论18
• 2.1.5 菲利普斯曲线18-19
• 2.2 我国物价影响因素描述性分析19-24
• 第三章 SVAR模型和DAG识别方法24-34
• 3.1 VAR及SVAR24-29
• 3.1.1 VAR模型24-26
• 3.1.2 SVAR相关理论26-27
• 3.1.3 SVAR模型识别条件27-29
• 3.2 图模型29-31
• 3.2.1 基本概念29-30
• 3.2.2 PC算法30-31
• 3.3 脉冲响应分析和方差分解31-34
• 第四章 变量选取及实证分析34-48
• 4.1 变量选择及数据处理34-35
• 4.2 实证分析35-43
• 4.2.1 单位根检验35
• 4.2.2 协整检验35-36
• 4.2.3 简化式模型的估计36-38
• 4.2.4 DAG模型的构建38-40
• 4.2.5 结构式向量自回归模型的识别与估计40-43
• 4.3 脉冲响应分析和方差分解分析43-48
• 4.3.1 脉冲响应分析43-46
• 4.3.2 方差分解46-48
• 第五章 结论及政策建议48-52
• 5.1 结论48-49
• 5.2 政策建议49-51
• 5.3 论文的不足之处51-52
• 附录A:VAR稳定性检验单位根表52-53
• 附录B:VAR Model-Substituted Coefficients53-54
• 附录C: Test: Fisher’s Z54-57
• 附录D: 矩阵B估计值的显著性57-58
• 参考文献58-60
• 致谢60-61

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