宏观经济波动趋势分析方法简介

宏观经济波动趋势分析方法简介同燕经济时间序列的要素长期趋势:季节要素:循环要素:繁荣.衰退.萧条.复苏随机因子:残余变动.噪声.偶发事件时间序列中趋势和周期成分的分解对于非平稳时间序列而言,目前主要的分解方法有结构性分解和状态性分解两种(Hamilton,1989)。1、结构性分解：通过其他经济变量,通过变量之间的替代和影响关系(例如Okun分解和Phillips曲线关系等),将GDP序列当中的趋势成分和周期成分分离出来;2、状态性分解：是通过实际GDP序列的时间序列性质,将其分解为趋势成分(确定性趋势或者随机性趋势)和周期成分(序列当中的奇异成分)。其中状态性分解还可以分为状态域分解和时频域分解等。说明无论是时间序列的结构性分解还是状态性分解,其目的都是将原来非平稳时间序列当中的趋势性成分剔除,然后将剩余的平稳性序列当作周期波动成分,进而分析经济周期性质和相应的经济政策启示。因此,衡量一种分解方式的优劣首先在于它是否将时间序列脱离趋势以后平稳化,其次在于趋势脱离后剩余残差的大小。状态域分解直接将时间序列分解为状态空间当中的不同取值。方法有1、Kalman滤波分解2、H-P滤波分解时频域分解将时间序列分解为具有各种时间频率的周期成分。方法有1、谱分解。当数据样本容量太小时，不使用频域分解方法。2、BandPass分解。（重要方法）无论是时间序列的结构性分解还是状态性分解,其目的都是将原来非平稳时间序列当中的趋势性成分剔除,然后将剩余的平稳性序列当作周期波动成分,进而分析经济周期性质和相应的经济政策启示。因此,衡量一种分解方式的优劣首先在于它是否将时间序列脱离趋势以后平稳化,其次在于趋势脱离后剩余残差的大小。常用测定长期趋势的方法H-P滤波分解方法;Band-Pass滤波法;回归分析法;移动平均法;阶段平均法.潜在经济增长率传统分析方法一般有多种方法：1、HP滤波法。通过HP滤波方法，得出GDP的趋势增长2、生产函数法。利用总量生产函数，估计潜在增长率3、菲利普斯曲线法。根据菲利普斯方程，估算潜在增长率。4、确定性时间（线形）趋势法5、Band-Pass滤波法6、增长率推算法7、奥肯定律测算法。H-P滤波法其原理是把样本点的趋势值当作潜在GDP,通过最小化实际GDP和样本点的趋势值,来估算出潜在GDP,也就是:minXt,t=1,2,…,T∑Tt=1(Yt-Xt)2+λ[(Xt+1-Xt)-(Xt-Xt-1)]2其中,时间Yt序列是对每一期的GDP取对数值,Xt是Yt这个时间序列中的趋势成分,λ是对趋势成分Xt波动的惩罚因子,ΔXt是趋势成分Xt的增长率,Δ2Xt是增长率的变动。Ct=Yt-Xt是周期成分,假设Ct和Δ2Xt都是独立同正态分布,且互相独立,那么当λ=var(Ct)/var(Δ2Xt),H-P滤波可以取得最佳结果。由此可以得到:趋势成分Xt=[1+λ(1-L2)2(1-L-1)2]Yt周期成分Ct=λ(1-L2)2(1-L-1)21+λ(1-L2)2(1-L-1)2YtBand-Pass滤波法其原理就是,首先确定经济波动周期会维持多长时间,即最短时间和最长时间,然后相应设置一种固定了最低频率和最高频率的滤波,使得时间序列中处于这个时期之间的周期性波动成分能够通过,从而去除掉更高以及更低频率的波动成分。增长率推算法这种方法的基本思想是，趋势的变动速度在长期或至少在中期内是恒定的。因此，只要能够确定这一增长速度，并且给定一个生产要素实现充分就业的基期年份，便可以推算出任一时期的趋势产出。生产要素充分就业的年份就是实际产出最大的年份，也就是经济周期中的波峰年份，因而这种方法与波峰相连法原理相同。假定基期年份的产出是趋势产出，其增长率是趋势增长率，这样便可以算出各年的趋势产出。奥肯测算法这种方法是奥肯（Okun,1962）发现的一种反映经济趋势变化的方法。他把趋势或“潜在产出”定义为某种产出水平，这种产出水平不是实际值，而是当失业率等于4%时的产出水平。为了推导出实际产出与失业之间的关系，这种失业是为从实际产出中得到潜在产出所要求的。用产出的变化对失业的变化作回归分析，奥肯发现，失业率下降1%，产出就增加3%。根据奥肯定律推算出的潜在增长率具有阶段的不变性。确定性时间趋势法这种方法是根据实际产出序列自身发展变化的基本规律和趋势，选取适当的趋势模型进行分析。假定趋势增长率基本不变，所以经常以指数增长路径来描述实际产出的增长。取自然对数就变成了线性趋势。菲利普斯曲线法根据菲利普斯曲线方程，我们可以建立通货膨胀率与GDP增长率之间的关系。我们用CPI上涨率来衡量经济是否过热，即GDP的增长是否过快。用回归方程，可以算出不同稳态通货膨胀率水平下的GDP增长率。（所谓稳态，是指增长率保持不变；稳态通货膨胀率，即没有加速通货膨胀）。根据经验，社会可承受的通货膨胀率水平在5％以下，相对应的GDP增长率为8.9％。实际经济周期（RBC）理论该理论认为，所有波动都是持久冲击动态影响的结果，实际产出与趋势产出是相同的。在经济中实际观测的产量波动或者其很大一部分并不是对潜在产出水平的偏离，而是对生产可能性变化的最优反应产出过程是随机游走（randomwalk）的非平稳过程，在此过程中全部冲击都有持久性的影响。实际观测到的GDP波动和增长趋势本身处于共向的随机游走之中，也就是说周期和趋势合二为一。与传统分解法不同，RBC方法的研究成果表明决定增长趋势的因素与造成周期波动的力量没有区别。传统分解方法逐步被RBC方法替代。RBC方法在刻画产出随机趋势时所使用是差分分解法和状态空间法单位根检验如果一个时间序列的均值或自协方差函数随时间而改变，则这个序列是非平稳的时间序列，单位根检验是检验变量之间是否具有稳定关系的一个必要过程。几乎所有表示绝对量指标的宏观经济变量（时间序列）都是非平稳的，具有时间趋势，因此有必要先做单位根检验，然后再决定是否要进行协整检验。而自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差，所以我们对那些基本经济变量取自然对数。对宏观经济变量序列进行检验以判断它的时间趋势是属于哪一种形式，然后确定使用的具体方法。关于单位根过程的检验方法很多，主要有DF检验、ADF检验和PP检验格兰杰（Granger）因果检验经济时间序列经常出现伪相关问题，经济意义表明几乎没有联系的序列却可能计算出较大的相关系数，格兰杰因果检验可用于检验时间序列之间是否存在因果关系。协整检验（CointegrationTest）协整检验的目的是研究维向量单位根过程的各分量之间是否存在着某种长期的均衡关系，其基本思想是，如果两个或两个以上的时间序列是非平稳的，但它们的某种线性组合却表示出平稳性，则这些变量之间存在长期稳定性，即存在协整关系。协整检验一般有两种方法，EG两步法和ＪＪ检验法。