基于EMD的我国核心通货膨胀的度量

基于EMD的我国核心通货膨胀的度量厦门大学蔡振忠、陈龙妹、洪晓新内容提要：以核心通货膨胀代替CPI作为货币政策的参考指标具有优良的性质，本文通过分析核心通胀的内涵以及不同理解方式引申的度量方法，提出用EMD方法分解CPI获得趋势项用以度量核心通胀，以克服现有方法存在的不足之处。然后通过理论和实证从稳定性、平稳性、前瞻性、政策指导性及与主流的剔除法和SVAR法对比分析等若干方面验证了EMD在估计我国核心通胀的有效性及合理性，并指出该方法在稳健性、可理解性的不足之处。关键字：核心通货膨胀；EMD；CPIMeasureofCoreInflationinChinaBasedonEMDAbstract:InsteadofCPI,usingcoreinflationasareferenceindexofmonetarypolicyhasmoreexcellentproperties.Afteranalyzingtheconnotationofcoreinflationanddifferentmeasuresbasedondifferentwaysofthinking,ThispaperproposesEMDmethodtodecomposeCPImeasuringcoreinflation,whichcanovercometheinadequacyofcurrentmeasures.ThenthestudyprovesthevalidityandrationalityofusingEMDmethodmeasureChina’scoreinflationthroughtheoreticandempiricalaspectincludingstability,stationarity,prespective,policy-guidingandrelativeanalysisbetweenEMDandmainstreammethods(EliminationmeasureandSVARmeasure).Finally,thisresearchdiscussestheinsufficientofEMDmethod,suchasweaknessinrobustnessandintelligibility.Keywords：CoreInflation；EMD；CPI一、引言当前，我国政府只定期地发布居民消费者指数（CPI），而大部分民众也习惯通过CPI的变化来衡量通货膨胀。但是对于宏观经济调控，尤其是将稳定物价作为主要目标之一的货币当局来说，CPI并非是有益的通胀调控的参考指标。首先，CPI含有过多的噪声，例如季节效应、间接税率的变动或单纯的相对价格变动，这些短期因素都会使CPI大幅波动；其次，货币政策有滞后效应，而CPI又是一个滞后指标，因此需要参考有前瞻性的指标来制定货币政策；最后，由于CPI噪声的存在，货币政策无法控制CPI衡量的所有通胀，即无法通过CPI考量货币政策的有效性。目前，国际上通用的做法是通过“核心通货膨胀”来指导货币政策。核心通货膨胀作为术语最初由Eckstein(1981)[1]提出：“核心通货膨胀率用于刻画剔除外生冲击影响后的经济增长的长期路径，它反映了基于长期均衡的需求水平，反映了生产成本的长期变动趋势所引致的价格变动”。之后又有许多学者对核心通货膨胀的内涵进行了探究。Quah和Vahey（1995）[2]根据宏观经济理论将核心通货膨胀与经济的真实产出相联系，将核心通货膨胀定义为“通货膨胀中对实际产出没有中期和长期影响的成分”，即所谓的产出中性通货膨胀。Romer（1996）[3]认为核心通货膨胀可以看作附加预期的菲利普斯曲线方程中的预期通货膨胀率，即产量等于自然率产量水平且没有供给冲击时的通货膨胀率。而Cristadoro等（2005）[4]根据核心通货膨胀反映了标题通货膨胀长期趋势的特征，将核心通货膨胀定义为构成CPI篮子的各分类指数的中期和长期共同成分。还有一些分析者认为核心通货膨胀与货币政策的关系紧密，比较有代表性的有Byran和Ceccheti（1994）、Roger（1997）、Shiratsuka（1997）、Cutler(2001)，他们认为由于持续的相对价格变动是由对某些商品的相对需求或供给的变化导致的，而非由货币政策所致，因而中央银行应该避免将此类包含非货币因素的数据作为决策和评估的依据，货币政策能够调控的是核心通货膨胀，而不是综合通货膨胀。尽管学术界对核心通货膨胀内涵的界定不完全一致，但对核心通货膨胀的特征却基本达成共识：（1）核心通胀具有长期稳定性。核心通胀衡量的是构成CPI篮子的各分类指数的长期持久的共同成分，反映了通货膨胀的长期趋势，不包含有CPI篮子中各分类指数的中短期成分，不具有周期性。（2）核心通胀具有前瞻性，且对货币政策制定具有指导作用。央行可以通过货币政策控制核心通胀，并根据核心通胀反映的基本经济面的“冷热”程度来制定相应的货币政策，避免经济过冷或过热发展。根据对核心通货膨胀内涵的不同理解，学者提出了不同的核心通胀的度量方法，大体可以分为两类：以剔除法为代表的统计方法和以SVAR方法为代表的建模方法。但这两种方法都存在一定的主观局限性，使得在不同地区和国家获得的核心通货膨胀未必理想。尤其我国食品的权重所占比例较大，若用剔除法可能会误导政策制定。而经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，下简称EMD）[5]是传统时间序列分解的一种有效改进，克服了传统时间序列季节周期和循环周期长度确定的主观性，保留了提取序列长期趋势性的特点，可以很好的度量核心通货膨胀。文章接来的第二部分将对核心通胀已有的度量方法做文献回顾，分析其优缺点，第三部分介绍本文的研究方法，第四部分通过实证验证分析EMD分解方法的有效性，第五部分总结和提供政策建议。二、文献综述由于对核心通货膨胀内涵的理解不同，衍生了许多对核心通货膨胀的度量方法，一般来说，目前核心通货膨胀的度量方法大致可分为统计方法和建模方法。统计方法通过对价格指数的统计处理和分析来衡量核心通货膨胀，主要包括剔除法、加权中位数法、平滑技术法等。剔除法是目前世界各国主要采用的衡量核心通货膨胀的方法，主要是提出价格指数中短期波动较大的项目（一般剔除食品和能源）后重新加权获得指数。有些学者则根据现实情况对核心通胀做不同的统计加权。Bryan和Pike（1991）[6]以及Bryan和Cecchetti（1994）[7]分别利用加权中位数和修削均值的方法度量显示的核心通货膨胀。建模方法主要以经济理论为依据，通过模型来考察核心通货膨胀，主要包括结构向量自回归法（SVAR）、共同趋势模型、误差修正模型、动态因子模型、不可观测成分模型等。Quah和Vahey（1995）[2]通过SVAR模型施加基于经济理论的长期约束将观测到的通货膨胀分解为核心通货膨胀与非核心通货膨胀。而Stock和Watson(1999)[9]利用共同趋势模型度量核心通胀，先后由King等（1991）、Mellander等（1992）等不断完善；Bryan和Cecchetti（1993，1997）则依据动态因素指数模型估计核心通货膨胀；Baliano和Morana（2003a、2003b）[8]分别使用基于Gonzalo-Granger关于协整与调节系数的分解方法度量了美国和英国的核心通货膨胀；而Camba-Mendez等（2003）、Cristadoro等（2005）分别运用了不可观测成分模型、动态因子方法来估计核心通胀。不同的度量方法存在不同的利弊。统计方法的本质是通过统计分析提取CPI的长期趋势来度量核心通胀。其优点是：统计测算方法和核心通货膨胀的内涵具有内在的逻辑一致性，且统计测算方法特别是剔除法因其计算方法简单，可操作性强且易于理解因而使用更为广泛。但是应用统计法度量核心通货膨胀，特别是剔除法，会存在很大的局限性。主要体现在：剔除细项的选择仅依靠波动性大小而无经济理论依据；剔除的细项，如食品和能源，其中间可能还存在对经济有长期影响的因子，而短期波动也可能存在于其他未剔除的项目上，直接剔除会损失趋势信息造成偏差。Clark（2001）通过研究美国CPI分析了不同扣除细项的核心通胀的效率，发现仅剔除能源的指标更好；我国央行2007年出版的《中国货币政策执行报告》中也指出针对我国实际情况，不应只关注剔除食品的核心CPI，对食品价格也需要足够重视。说明在我国食品价格对核心通胀也是有长期的影响作用，不能简单剔除。与统计方法不同，建模方法是根据经济理论来度量核心通货膨胀的，有较强的理论支持。但是因为建模方法所使用的模型通常较为复杂，导致其很难向公众进行解释。随着建模方法的应用不断发展，众多学者也对其提出了质疑。Wynne（1999）[10]指出，基于已估计模型的核心通货膨胀的度量方法意味着一旦估计值随着新观测值的加入而更新，那么整个通货膨胀历史记录都将被修改。Faust和Leeper（1997）指出任何基于长期识别限制的模型的一个不足之处在于，有限的样本量无法包含长期效应的足够信息量，因此，如果我们为识别核心通货膨胀而加入长期限制，那么我们将得到非常不精确的估计值。另外，一旦违背了施加于这些模型的假设，那么通过建模方法获得核心通货膨胀估计结果是极其不稳健的。Folkertsma和Hubrich通过建立货币一般均衡模型证实了结构向量自回归模型得出的核心通货膨胀值与真实的核心通货膨胀值相差甚远。基于两种不同的度量方法，国内学者根据我国的实际情况也做了相关的研究范跃进和冯维江（2005）介绍了核心通货膨胀的基本含义及主要测算方法并运用中国1995-2004年间的数据计算我国的核心通货膨胀，并探讨中国核心通货膨胀与宏观经济情况的关系。简泽（2005）[11]运用Quah和Vahey（1995）的方法，建立了包含实际GDP和零售物价指数（RPI）两个变量的结构向量自回归模型，对中国的核心通货膨胀进行了估计。赵留彦（2006）利用新菲利普斯曲线，设定包含通胀与产出的非观测成分模型来估计中国的核心通货膨胀与产出缺口。赵昕东（2008）[12]扩展了Quah和Vahey的两变量结构向量自回归（SVAR）模型，建立了包括消费价格指数、食品价格指数与产出的三变量SVAR模型，并且通过对变量施加基于经济理论的长期约束估计了1986-2007年中国的核心通货膨胀。龙革生等（2008）[13]对5种度量核心通货膨胀的方法进行了实证对比研究。王少平和谭本艳（2009）[14]运用Gonzalo和Granger有关协整-误差修正模型的调节系数阵的正交分解技术度量中国的核心通货膨胀率，揭示动态调整行为并基于此计算其惯性。可以发现，目前对我国核心通胀的研究多局限在引入国外已有的方法，但是由于这些方法本身的局限性和我国实际的国情（CPI中食品占绝大部分比例），所以应用这些方法分析我国的核心通胀会存在一定的偏差和政策误导。而EMD方法最早出现在工程信号领域，是由Huang等（1998）提出来用以处理非平稳信号的一种基于经验的模式分解方法。最初是用来研究海浪的，随后被广泛应用到很多工程领域，如医学、海洋、地震及图像分析和处理等。2003年Huang把EMD方法引入到金融数据分析领域，GuhathakurtaK等（2006）运用了EMD研究了印度股市和香港股市的相关性。EMD与传统时间序列的分解有内在的逻辑一致性，都可以通过分解获得影响序列的不同作用力：季节因子、循环因子、长期趋势因子和不规则变动因子。但因其不用事先确定季节因子和循环因子周期长度，使分解结果更具客观性而优于传统时间序列分解。所以，可以利用EMD方法提取CPI中的长期趋势作为核心通胀的衡量指标。Bryan和Cecchetti（1994）[7]和Wynne（1999）[15]认为作为核心通货膨胀应该具备几个特点：第一，长期稳定性，即它的波动幅度应该小于观察到的通货膨胀；第二，具有前瞻性（可预测性），核心通胀应该有利于预测可观察的通货膨胀；第三，具