基于广义动态因子模型的宏观经济景气分析与预测

发布时间：2019-11-23 04:11

【摘要】：宏观经济景气分析与预警过程中,景气指数方法是一种重要的实证方法,它在实际的宏观经济预测与管理部门中得到了广泛地应用。通过对经济进行景气分析,可以对经济波动的特征和规律进行研究,对经济运行的基本趋势和拐点进行预测,可以为各国政府宏观调控提供大量有价值的参考信息。基于经济周期理论和经济景气指数理论的经济景气分析方法的研究日渐成熟,目前使用较多的是由美国全国经济研究局(NBER)开发的传统合成指数方法和后来逐渐被广泛应用由美国学者Stock和Watson提出的动态因子分析方法。近些年来,世界经济形势更加地复杂多变,各国经济学家们并没有停止探索和研究的步伐。新的景气研究的方法也不断地被提出并应用到实际经济运行的景气分析与预测中。Stock和Watson将最初使用的动态因子模型引入到状态空间模型框架下,利用卡尔曼滤波技术对影响总体经济波动的元素进行识别,提高了经济运行状况的识别精度。Forni、Hallin、Lippi、Reichlin等学者在动态因子模型研究的基础上不断探索研究,开发了广义动态因子模型(FHLR),该模型被不断改进,从理论和实证研究上日趋成熟,且在实际中得到了应用。美国芝加哥联邦储蓄委员会已经利用该模型构建芝加哥全国活动指数,并且每月进行更新；该模型也被英国的经济政策研究中心所采用,用于构建欧元区经济运行的一致景气指数。当前全球经济形势不容乐观,不确定因素仍然较多,全面经济复苏困难重重。同时,我国正处于经济发展和结构调整的关键时期,保持经济持续健康稳定发展是各项工作的重中之重。经济的发展呈现着周期性和波动性特征,需要政府对宏观经济采取适调、微调的政策,因此,需要对经济运行实时监控并对未来经济走势做出准确预测。基于以上考虑,本文在国内外学者研究的基础上,分别使用传统合成指数方法,Stock-Watson景气指数方法以及广义动态因子模型构建我国宏观经济景气指数,并对我国未来经济发展走势做出预测,并结合研究结论提出相关的政策建议。在构建三类景气指数方面,本文首先使用的是以非模型基础的传统景气指数合成方法,构造了我国自2001年1月至2012年6月一致和先行景气指数：然后采用相同数据,将动态因子模型改造成状态空间模型并使用Kalman滤波技术对其进行估计,构造出我国一致和先行景气指数；最后本文基于广义动态因子模型将先行、一致和滞后指标数据全部纳入到模型框架下,充分考虑各指标的当期、先行、和滞后期的所有信息,构造了我国一致景气指数,同时分析了消费、投资、进出口各个时间段内对于我国经济增长的动态影响,并对一致景气指数进行了外推预测,将预测值与实际工业增加值进行了对比分析,结果表明预测值能够较好地拟合实际工业增加值。本文通过对比发现：三种方法构造的景气指数所体现的经济波动并不完全相同,但是在重要经济拐点三种方法所构造的一致景气指数很好的体现了经济走势,例如我国加入世贸组织后由于进出口贸易所带来的经济高增长,以及由于美国次贷危机使我国经济增长严重下滑,随后我国推出大规模经济刺激措施后经济迅速回暖,并出现一定过热等这些经济现象较好地拟合了景气指数的走势。本文最后研究结论认为：我国经济自2012年6月后的一段时期,经济仍可能面临较大下行压力,经济形势依然不容乐观。面对我国经济面临的机遇与困难,政府需要保持宏观经济政策连续和稳定,加大调整经济结构和深化改革的力度。对经济增长的态度,不能唯GDP速度论,而是要正确看待当前经济增长速度的回落,分析经济回落出现的原因,同时坚持经济增长不划出整个系统所能容忍的下限。当前,政府应加快推进行政管理体制改革,进一步转变政府职能,减少行政对市场的干预,充分发挥市场主体调节作用。长远看,虽然我国经济环境略显严峻,改革任务艰巨,但只要坚持和贯彻正确的宏观经济政策,我国经济依然能够保持平稳快速发展,社会主义现代化事业依然能够稳步推进。
【学位授予单位】：东北财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F124;F224

【参考文献】