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门限模型及其在我国宏观经济研究中的应用

发布时间:2017-01-14 10:13

  本文关键词:我国实际GNP的时间趋势与周期演变,,由笔耕文化传播整理发布。


《南开大学》 2009年

门限模型及其在我国宏观经济研究中的应用

刘雪燕  

【摘要】: 经济学理论表明很多重要的宏观经济时间序列表现出非线性特征,如果忽略这种非线性特征,使用线性模型分析我国宏观经济序列,结论很可能是错误的。因此,放松严格线性限制,引入非线性方法,对宏观经济分析大有裨益。 本文总共包含七章。第一章引言,分别从经济学和计量经济学两个方面分析本文写作的背景和意义,继而分析本文使用的研究方法及研究的技术路线,提出本文的研究思路及主要内容的架构;第二章相关理论与文献回顾,由四个部分组成,常见非线性模型的介绍、STAR模型发展、STAR模型平稳性检验的方法以及门限模型中平稳性与非线性的联合检验:第三章提出了t_(LSTAR)检验来检验LSTAR模型的平稳性,推导出t_(LSTAR)统计量的渐近分布,得到临界值表。对比分析了t_(LSTAR)检验和标准DF检验的功效,发现t_(LSTAR)的检验功效普遍高于标准DF检验;第四章把时间序列退势的OLS和GLS方法与第三章提出的单位根检验方法结合,通过蒙特卡罗试验发现,在STAR模型中,对时间序列退势能不同程度地改善单位根检验的功效;第五章结合第三章与第四章的研究结果,构造了Wald统计量联合检验STAR模型的平稳性与线性性;第六章为应用研究,包括中国通货膨胀预期和ex-ante实际利率的测度、中国货币政策效果不对称性问题、中国货币需求函数的STR模型的构建以及中国通胀水平、通胀不确定性及货币政策波动等四部分研究;第七章在前文分析的基础上,对全文进行总结,并指出研究的局限及后续研究方向。 文主要以方法研究为核心,通过放松模型假定条件和改进模型设定使之更符合现实经济理论和经济背景,进而通过构造新统计量对现有检验方法进行扩展和完善,具体体现在以下几个方面:(1)George Kapetanios,Yongcheol Shin,Andy Snell(2003)(以下简称KSS)分析了ESTAR模型的整体平稳性(globalstationary),本文在此基础上作了如下扩展:首先,将KSS(2003)模型扩展到带有截距项和趋势项的一般形式,构造相应的检验统计量,并推导出统计量的极限分布,最后使用蒙特卡罗模拟出本文构造的检验统计量的临界值和有限样本性质。其次,在KSS(2003)模型的基础上,将分析由指数平滑转移模型扩展到逻辑平滑转移自回归模型(LSTAR),构造了相应的检验统计量,并且分别推导出LSTAR模型在不含有截距项和趋势项、只含有截距项和含有截距项和趋势项三种情况下统计量的极限分布,以及分析当LSTAR模型残差存在序列相关时统计量的极限分布,最后使用蒙特卡罗模拟统计量的临界值和有限样本性质。(2)我们进一步扩展KSS(2003)的研究,分析在GLS退势基础上本文构造的检验统计量的检验功效是否进一步提高。(3)本文在STAR模型框架下,构造了线性性和平稳性的联合检验统计量,并推导出统计量的极限分布,最后使用蒙特卡罗模拟给出检验统计量的临界值和有限样本性质。 应用研究创新包含以下几个方面:(1)使用SVAR方法把中国短期名义利率拆分成预期通货膨胀率和ex-ante实际利率两部分。为了解决识别条件不足问题,使用BQ方法,然后使用Band-Pass滤波方法得到实际利率的主趋势,通过累加SVAR模型中短期冲击得到ex-ante实际利率的随机波动,主趋势和随机波动相加得到ex-ante实际利率,进而得到预期通货膨胀率序列。(2)货币政策操作效果的对称与非对称性研究,本文把总供给总需求和非对称性结合起来,在弹性价格假设下建构了一个AS-AD模型,然后使用LSTVAR模型的脉冲响应分析了货币政策效果的非对称性。(3)使用对数货币需求函数构建了货币需求函数的非线性平滑转移模型(LSTR)。首先使用Ter(a|¨)svirta(2004)提出的方法检验了线性协整模型中存在的非线性特征,选择转换变量△gdp_t,选择模型形式为LSTR1。然后按照Ter(a|¨)svirta提出的方法对LSTR1模型进行估计,继而对LSTR模型进行冗余非线性检验和参数稳定性检验,表明LSTR1模型全面优于线性误差修正模型,可以用于预测和政策模拟。(4)使用中国1996年1月至2007年12月的月度数据,基于可变参数模型和变参数马尔科夫模型考察了通货膨胀水平、通货膨胀不确定性和货币政策不确定性的关系。

【关键词】:
【学位授予单位】:南开大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:F224;F123
【目录】:

  • 中文摘要3-5
  • Abstract5-11
  • 第一章 引言11-21
  • 第一节 写作背景11-13
  • 1.1.1 经济学背景11-12
  • 1.1.2 计量经济学背景12-13
  • 第二节 概念界定13-15
  • 第三节 研究步骤与方法15-16
  • 1.3.1 研究步骤15-16
  • 1.3.2 研究方法16
  • 第四节 创新之处16-18
  • 1.4.1 理论研究创新16-17
  • 1.4.2 应用研究创新17-18
  • 第五节 论文主要内容与结构18-21
  • 1.5.1 主要内容18-20
  • 1.5.2 论文结构20-21
  • 第二章 文献综述21-51
  • 第一节 常见的非线性模型21-27
  • 第二节 STAR模型的发展27-40
  • 2.2.1 基础STAR模型的表示27-29
  • 2.2.2 STAR模型的扩展29-33
  • 2.2.3 STAR模型框架下的假设检验33-37
  • 2.2.4 模型建立过程37-38
  • 2.2.5 STAR模型预测和政策模拟38-40
  • 2.2.6 模型评价40
  • 第三节 门限模型平稳性检验40-49
  • 2.3.1 单门限的TAR模型40-43
  • 2.3.2 双门限TAR模型43-46
  • 2.3.3 ESTAR模型46-48
  • 2.3.4 LSTAR模型48-49
  • 第四节 模型非平稳与线性性联合检验49-51
  • 第三章 非线性STAR模型下单位根检验51-60
  • 第一节 LSTAR模型的平稳性检验51-56
  • 3.1.1 平稳和非平稳的界定51-52
  • 3.1.2 t_(LSTAR)检验的提出52-56
  • 第二节 t_(LSTAR)检验的功效56-59
  • 第三节 小结59-60
  • 第四章 STAR模型中退势单位根检验的小样本性质60-74
  • 第一节 时间序列的退势61-62
  • 4.1.1 OLS退势61
  • 4.1.2 GLS退势61-62
  • 第二节 理论框架62-63
  • 第三节 蒙特卡罗模拟63-72
  • 4.3.1 退势单位根检验统计量的渐近分布63-65
  • 4.3.2 退势单位根检验的经验临界值65-67
  • 4.3.3 各种单位根检验的功效67-72
  • 第四节 小结72-74
  • 第五章 STAR模型单位根与非线性联合Wald检验74-89
  • 第一节 统计量的构造74-76
  • 第二节 Wald统计量的渐近分布76-77
  • 第三节 蒙特卡罗模拟结果77-83
  • 5.3.1 Wald统计量临界值77-78
  • 5.3.2 Wald检验水平78-83
  • 第四节 Wald检验功效83-88
  • 第五节 小结88-89
  • 第六章 实证研究89-141
  • 第一节 中国通货膨胀预期和ex-ante实际利率的测度89-99
  • 6.1.1 导论89-91
  • 6.1.2 理论模型91-92
  • 6.1.3 数据分析92-93
  • 6.1.4 Blanchard-Quah的结构VAR方法93-97
  • 6.1.5 ex-ante实际利率和预期通货膨胀率的计算97-99
  • 6.1.6 小结99
  • 第二节 中国货币政策效果非对称性——基于AS-AD模型的研究99-112
  • 6.2.1 导言99-102
  • 6.2.2 理论模型102-104
  • 6.2.3 经验分析104-108
  • 6.2.4 货币政策冲击的非对称性108-111
  • 6.2.5 小结111-112
  • 第三节 中国货币需求函数的估计:一个非线性STR模型112-127
  • 6.3.1 导论112-114
  • 6.3.2 货币需求函数形式114-115
  • 6.3.3 货币需求函数的估计方法115-117
  • 6.3.4 STR模型的设定、估计与检验117-120
  • 6.3.5 实证分析120-126
  • 6.3.6 小结126-127
  • 第四节 中国通胀水平、通胀不确定性及货币政策波动127-141
  • 6.4.1 通胀水平与通胀不确定性128-133
  • 6.4.2 通货膨胀不确定性与货币政策133-139
  • 6.4.3 小结139-141
  • 第七章 研究总结及展望141-145
  • 第一节 研究总结141-143
  • 第二节 研究展望143-145
  • 7.2.1 研究的局限性143
  • 7.2.2 未来研究展望143-145
  • 参考文献145-156
  • 附录156-161
  • 致谢161-162
  • 个人简历162-163
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    【引证文献】

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    1 左秀霞;单位根检验的理论及应用研究[D];华中科技大学;2012年

    【参考文献】

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    【共引文献】

    中国期刊全文数据库 前10条

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    中国硕士学位论文全文数据库 前10条

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    【同被引文献】

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      本文关键词:我国实际GNP的时间趋势与周期演变,由笔耕文化传播整理发布。



    本文编号:237374

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