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毕业论文论文名称：PMI指数的研究与其对宏观经济影响的计量分析学院：金融管理学院专业：金融学（国际银行业务方向）学号：学生姓名：XXX指导教师：xxx20年月1关于目录的说明：⒈摘要、ABSTRACT和参考文献须列在目录中。⒉目录内各级标题均为小四号宋体，1.5倍行距，左对齐。⒊二级标题比一级标题缩进2个中文字符。⒋各级标题内容与页码之间用省略号（……）连接。⒌各级标题的数字编号中间采用圆点“.”分隔。①编号末尾不加标点，并与标题文字之间空1格。②编号中圆点“.”的字体与正文语言的字体一致，例如，中文状态下圆点“.”字体设为宋体，英文状态下圆点“.”字体设为TimesNewRoman。⒍论文正式定稿后，学生须仔细核对，确保标题内容和页码编号与正文一致。2摘要（格式设置与论文题目一致）摘要内容字体设为小四号宋体，首行缩进2个中文字符。关于论文格式的特别提醒：⑴毕业论文通篇的行间距统一设为1.5倍行距。⑵中文字体统一设为宋体，英文字体统一设为TimesNewRoman。⑶页码从目录页开始编起，统一采用阿拉伯数字1、2、3、4……顺序编号，置于页面底端居中，字体为小五号宋体。⑷中（英）文摘要和关键词与毕业论文的正文分开，放在独立页中，用“分页符”与正文之间进行分隔。⑸中文摘要和关键词原则上放在英文摘要和关键词之前。如果毕业论文采用英语（法语、日语）撰写，则将英文（法文、日文）摘要和关键词放在中文摘要和关键词之前。⑹毕业论文的每一部分之间采用“分页符”分隔。例如，目录与摘要之间，摘要与正文之间，正文与参考文献之间都可以通过插入“分页符”的方式进行分隔。⑺学生可以用Word中的“格式刷”将论文格式样本电子版中的格式“刷”到自己的毕业论文中去。关键词（与摘要内容最后一段之间空一行）：XXXX，XXXX，XXXX（小四号宋体，关键词之间用逗号分隔，最后一个关键词后无标点符号）3ABSTRACT（字体为TimesNewRoman，格式设置与论文题目一致）英文摘要及关键词放在独立页中，用分页符加以分隔。（字体为小四号，TimesNewRoman，1.5倍行距）如果毕业论文用英语（法语、日语）撰写，则将英语（法语、日语）摘要放在中文摘要之前。KeyWords（与ABSTRACT最后一段之间空一行）：XXXX，XXXX，XXXX4PMI指数的研究与其对宏观经济影响的计量分析1引言近年来，随着中国在经济运行方面的不断进步与国际社会对中国经济关注度的不断提升，对我国经济的计量统计指标方面提出了更高的要求。但是，长久以来，我国最最被重视的还是GDP、CPI等一些最基础的指标。这些指标虽然是十分重要，但只有它们并无法十分全面的反映我国的经济运行情况，尤其在前瞻的预测方面是有所欠缺的。为此，我国不断引进国际上流行的各种指标来完善我国的经济统计，其中有一指标虽然被引进的时间不长，但近些年来却曝光率急升，不但国内主要媒体，如新华社、中新社、中央电视台，许多国外媒体也都在数据一公布后纷纷转载。许多金融实务者、科研部门都把他列为中国研究分析的重要参考。这个就是指标就是PMI（采购经理人指数）。其实，早在上世纪30年代，美国供应管理协会就开始了PMI指数的调查与编制，在进一步研究后发现这一指数与国民经济的各项重要指数有着高度的正相关性，并且这一指标的波峰、波谷往往早于宏观数据几个月出现，有着高度的预测性。此后，在欧洲、日本等大国纷纷推出PMI指数。现今，全球已有超过25个国家及地区运用了PMI指数。而中国在2005年底才正式推出自己的第一份PMI数据。在短短几年之中，这一指数在中国很快就得到了广泛的认同，但其在我国仍然处于初级发展阶段。通过对各个数据库的检索，笔者发现现有文献有关于PMI指数对中国的宏观数据影响分析的并不是很多。次现状不利于国家更好地运用这一数据来制定出更有前瞻性的政策。因此，笔者就PMI指数与宏观经济数据间关系进行一番简单的研究。2PMI指数编制方法的研究PMI指数与GDP的计量分析PMI指数之所以能成为国际上被广泛认可的先行指标，与其的编制方法有很大的关系。以我国为例，中国物流和采购联合会利用国家统计局对20大行业的727家中大型企业的采购经理人进行问卷调查，其中包括了11个指标：新订单、5雇员、生产、库存、供应商配送、出口订单。采购价格、采购量、进口、产成品库存和积压订单。为了更好地得到数据，问卷的设计有3个基本的原则，首先是问题都是一些采购经理们市场会接触到的现实问题，尽量减少专业学术词汇的运用；第二，问题与答案都设计的十分简短，减少采购经理人花费的时间精力来确保回收率的上升；最后一点是问卷一般都以选择题形式提出，一般根据本月与上月的变化情况，有“上升”、“持平”、“下降”等选项，对企业采购库存等方面问题做一个定性的回答而非定量，以此来确保不涉及各个企业商业秘密等。根据各个企业采购经理人的答卷，将“上升”、“持平”、“下降”分别赋值1、0.5、0分，统计局会统计出“上升”、“持平”、“下降”在问卷各个问题的答案中出现的百分比，再将百分比乘以各自的赋值并求和，得出相应指标的扩散指数。在得出各项指标的扩散指数后，根据它们对经济的先行影响程度，选取了新订单、就业、产量、存货、供应商配送，分别赋值30%、20%、25%、10%、15%。最后加权汇总等到一指数即为采购经理人综合指数。如果PMI指数大于50%，则代表经济处于扩张状态下；反之，则代表经济的萎缩。通过PMI指数的编制过程可以发现，这一指数有一最大的特点即是以各大企业的采购经理人作为数据的来源方。而采购经理人作为实体经济中参与经济运行的最前沿者，他们对企业的现状以及将来采取何种策略，扩张或平稳，有着最直接的认识。PMI问卷所调查的内容页恰恰是经理人们日常所关心或实际操作的项目。因此，他们的所提供的问卷回答不但能够反应企业经营的综合现状。更加能够预示着未来一段时间内企业的发展方向。这将作用到国家宏观经济未来一段时期的走向。由此可见，定性地来看，PMI指数必然会对宏观经济数据产生影响，并且是一种先行的预测性影响。为了定量地估计PMI指数和宏观经济的相关程度与预测的时间跨度，必须进行进一步的计量分析。3PMI指数与GDP的计量分析3.1样本的选取要研究PMI对宏观经济的影响，必须要选取一个适合的指数来作为样本。通过一定的调查后，笔者决定以GDP作为国内宏观经济的代表。原因有以下几点：首先，GDP是中国人民及相关执政者现在最为关心的宏观数据，能够比较6好的反映国民经济的现状；第二点，GDP的数据每季度都会由国家统计局进行编制和发布，数据源收集的方便性和准确性有很高的保障；另一点是，在查阅了现有相关文献后发现，国内有一些利用PMI指数来进行经济预测的文章，但大部分停留在就PMI指数本身的分析，最多的就是各大投资机构根据每月的PMI指数来判断当前的经济形势，而在采购经理人指数与国内生产总值的关系方面的文献比较少，尤其是国内经济数据的分析更加少。为此，为了更好地利用PMI这一指数来进行GDP的预测，有必要运用我国的实际经济数据做进一步的计量分析。本文相关数据采集自中国国家统计局网站，由于PMI指数在我国是2005年后才正式发布，顾数据的时间跨度为2005年1月至2011年12月。同时，我国GDP以季度为单位发布。由于相较于把小单位数据转化为大单位数据，把季度数据转化为月度数据会降低数据的精确度，笔者决定把PMI指数化为以季度为单位，即：季度PMI指数为组成本季度的三个月的PMI指数的平均值。（最后所得数据见表1）表12005年1季度至2011年4季度PMI与GDP数据期间PMI季度GDP季度累计值2011年4季度49.909.242011年3季度50.939.42011年2季度51.939.62011年1季度52.839.722010年4季度54.6010.452010年3季度52.2310.692010年2季度53.9011.22010年1季度54.3012.082009年4季度55.679.212009年3季度53.878.242009年2季度53.277.472009年1季度48.906.612008年4季度41.539.62008年3季度49.3310.62008年2季度54.83112008年1季度54.9311.32007年4季度54.6314.22007年3季度54.4714.42007年2季度56.2714.572007年1季度54.77142006年4季度54.9312.72006年3季度54.1712.82006年2季度55.6713.12006年1季度53.1712.42005年4季度54.1711.32005年3季度52.9311.12005年2季度53.77112005年1季度55.7011.2资料来源：中国国家统计局网站3.2PMI与GDP关系的直观认识为了首先对两者的关系有一个直观的认识，笔者在对数据进行对数化以减少异方差的影响后，根据两组数据的走势做了下图1，从图中，可以很明显的发现两者的走势有着高度的拟合度。图1LnPMI与LnGDP的线性走势图为了进一步证实PMI和GDP之间是否有因果关系，在下一节中，将首先采用格兰杰因果关系验证进行实验。3.3PMI与GDP的格兰杰因果关系检验3.3.1格兰杰因果关系检验原理介绍在时间序列情形下，两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义可以理解为：有两组数据X、Y，在预测Y的未来值时，如果同时用上X、Y的过去信息来预测准确度比只用Y的过去信息来预测的准确度高，即X有助于解释变量Y未来的变化，就可以认为X变量是Y变量的格兰杰原因。8这就表示PMI与GDP之间存在4种关系的可能性：1）PMI和GDP互不为彼此的格兰杰原因，即彼此是相互独立的；2）PMI不是GDP的格兰杰原因，而GDP是PMI的格兰杰原因；3）与上一条反之；4）两个指数相互为彼此的格兰杰原因，即双向格兰杰因果关系。其检验的表达式为：）（，kiii1XYYti-tk1k1ii-tict其中，i和分别是自变量滞后值i-tX与应变量滞后值i-tY的系数；下标i表示实质长度（由于本i文的数据是以季度单位，在此就表示滞后的季度数）；t则代表了随机误差项。其零假设为：0Hk3210：如零假设成立，即代表了自变量X对于预测应变量Y没有影响，X不是Y的格兰杰原因。在以上思想下，格兰杰检验时的方向就是根据以上公式，求得P统计量与F统计量，与查表得出的显著性水平作比较后，判定两者是否为彼此的格兰杰原因。3.3.2平稳性检验虽然原始的格兰杰因果检验定义没有要求时间序列必须是平稳的，大多数教科书和软件使用指南里也没有特别要求序列必须平稳。但是，后来的经济学家们通过数学工具的推导，发现若非平稳的时间序列进行格兰杰因果检验时，得出的统计量并非F分布，用F检验得出的结果是有误的。只有平稳的序列用F检验得出的结论才是可靠的。所以，在做格兰杰因果检验是，首先必须对检验的序列进行平稳性检验，如果不是平稳序列，进过一次或多次差分使之平稳化，然后对平稳化的序列进行格兰杰检验。本文就采用最常用的ADF单位根检验方法。检验数据为对数化后的PMI与GDP，采用应用软件为常用的Eviews6.0（后试验所用皆为此软件）。由于根据图1判断，两者随时间呈现无规则上升，下降并反复这一过程，说明数据有随机趋势支配，因此在使用Eviews试验的选项中选择不包括常数和时间趋势。在分别对LnGDP和LnPMI做ADF检验后得到表2结果：9表2LnGDP和LnPMI的ADF检验结果变量ADF数Durbin-Watson5%临界1%临界值结论LnPMI-0.39881.9958-1.9539-2.6534不平稳LnGDP-0.43071.6978-1.9539-2.6534不平稳从表2结论可见原数据均不平稳，再对数据进行一阶差分后继续做ADF单位根检验的结果，见表3：表2DLnGDP和DLnPMI的ADF检验结果变量ADF数Durbin-Watson5%临界1%