經(jīng)濟(jì)周期轉(zhuǎn)折點(diǎn)的識別與研判范文

本站小編為你精心準(zhǔn)備了經(jīng)濟(jì)周期轉(zhuǎn)折點(diǎn)的識別與研判參考范文，愿這些范文能點(diǎn)燃您思維的火花，激發(fā)您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

摘要:應(yīng)用MS－VAR模型從多個一致指標(biāo)中提取其共同周期，對經(jīng)濟(jì)周期的波動進(jìn)行研究。并與由一致合成指數(shù)作為解釋變量的MS－AR模型進(jìn)行比較分析，選取2000年至2011年的我國宏觀經(jīng)濟(jì)月度數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，對歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)進(jìn)行識別，然后再用2012年到2016年數(shù)據(jù)作檢驗(yàn)集以分析模型預(yù)測性能。結(jié)果表明:包含工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資完成額、進(jìn)出口總額和發(fā)電量的同比增長率指標(biāo)的MS－VAR模型所提取的共同周期能夠較好地代表我國的經(jīng)濟(jì)周期;MS－VAR模型更具穩(wěn)健性，尤其表現(xiàn)在對收縮期或擴(kuò)張期內(nèi)暫時性的反向波動的處理上更為有效。

關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)周期;一致指標(biāo);MS－VAR模型;轉(zhuǎn)折點(diǎn)識別

一、引言

在各個理性人做經(jīng)濟(jì)決策時，認(rèn)清當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)形勢和有效預(yù)測未來經(jīng)濟(jì)前景十分重要。特別是政府宏觀調(diào)控的有效性很大程度上依賴于對經(jīng)濟(jì)周期波動階段的判斷。及時準(zhǔn)確地識別經(jīng)濟(jì)周期的拐點(diǎn)，對判斷我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展所處階段并預(yù)測其未來走勢從而采取相應(yīng)的宏觀調(diào)控政策具有重要的意義。Burns和Mitchell(1946)［1］對經(jīng)濟(jì)周期特征給出了很好的解釋:經(jīng)濟(jì)周期是一個國家總體經(jīng)濟(jì)活動的波動，一個完整循環(huán)包括首先在大量經(jīng)濟(jì)活動中同時出現(xiàn)擴(kuò)張，隨后是普遍地衰退，最后經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇到達(dá)下一個周期的擴(kuò)張階段。他們對經(jīng)濟(jì)周期的定義包含了兩個關(guān)鍵特征:一是單個經(jīng)濟(jì)變量之間的聯(lián)動。在他們的分析中，考慮了包括衡量商品產(chǎn)出、收入、價格、利率、交通和服務(wù)等領(lǐng)域內(nèi)數(shù)百個一致性指標(biāo)，并使用這些單個指標(biāo)中的轉(zhuǎn)折點(diǎn)來綜合確定整個經(jīng)濟(jì)周期中的轉(zhuǎn)折點(diǎn)日期。早期對各種經(jīng)濟(jì)變量之間聯(lián)動的特殊關(guān)注自然形成了先行、一致以及滯后合成指數(shù)的創(chuàng)建。二是顯著的非對稱性，即經(jīng)濟(jì)周期的擴(kuò)張期與收縮期在期限上存在差異。通常借助非線性模型對不同階段進(jìn)行劃分，并由此定義階段發(fā)生轉(zhuǎn)換的日期為經(jīng)濟(jì)周期的轉(zhuǎn)折點(diǎn)［2－4］。因此一個判斷經(jīng)濟(jì)周期轉(zhuǎn)折點(diǎn)的方法必須能夠刻畫經(jīng)濟(jì)周期的上述特征。在最初的經(jīng)濟(jì)周期模型中，經(jīng)濟(jì)周期的這兩個特征都沒有被強(qiáng)調(diào)和關(guān)注，而是將重點(diǎn)放在了周期的時間序列屬性研究上。這些實(shí)證研究主要集中在一個或幾個宏觀經(jīng)濟(jì)總量的時間序列屬性上，并且大都是以線性差分方程作為分析工具，沒有考慮經(jīng)濟(jì)變量時間序列的非對稱性。考慮到經(jīng)濟(jì)變量的聯(lián)動性，學(xué)者們最為常用的方法就是建立經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系，生成一致合成指數(shù)來描述經(jīng)濟(jì)周期。目前利用一致合成指數(shù)研究轉(zhuǎn)折點(diǎn)最具代表性的方法有:非參數(shù)經(jīng)濟(jì)周期劃分方法(Bry－Broschan法)，該方法操作簡單、具有可復(fù)制性，但不能解決拐點(diǎn)識別的滯后性問題［5］;馬爾可夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型(MS)判斷經(jīng)濟(jì)區(qū)制的轉(zhuǎn)換，該方法具有拐點(diǎn)識別和預(yù)測的相對及時性和有效性等特點(diǎn)［6］;鑒于線性和非線性模型各自的優(yōu)缺點(diǎn)，可用貝葉斯方法對一致合成指數(shù)進(jìn)行組合預(yù)測［7］。近期Giusto和Piger(2017)［8］將機(jī)器學(xué)習(xí)的一些算法應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)周期拐點(diǎn)的預(yù)測中。另一種常用指數(shù)為Stock－Watson型景氣指數(shù)，是由Stock和Watson(1989)首次通過應(yīng)用動態(tài)因子模型構(gòu)造出的［9］。該方法對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，從一系列宏觀經(jīng)濟(jì)序列中得到單個公因子(singlecommonfactor)來描述各變量之間的聯(lián)動性。Ritschl等(2016)［10］通過構(gòu)建該景氣指數(shù)以評估1867年以來美國經(jīng)濟(jì)周期的波動性。王金明等(2007)［11］采用該方法并利用一致指標(biāo)所構(gòu)建的我國SW景氣指數(shù)較好地反映了實(shí)際經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況。不同于上述兩個指數(shù)，本文將馬爾可夫向量自回歸模型(MS－VAR)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)周期波動的描述當(dāng)中。由Hamiltion(1994)［12］在分析美國商業(yè)周期時首次引入，并由Krolzig(1997)推廣的MS－VAR模型可同時滿足經(jīng)濟(jì)周期的兩個特征。近年來，將這一非線性模型在實(shí)際問題的研究中已有許多嘗試性應(yīng)用，但大部分著眼于分析經(jīng)濟(jì)變量間的非線性影響效應(yīng)［13］。而Krolzig(2003)［14］、Anagnostou等(2015)［15］將此方法直接運(yùn)用到12個歐元區(qū)國家的GDP和工業(yè)生產(chǎn)增速等經(jīng)濟(jì)變量分析上，以驗(yàn)證歐元區(qū)國家是否處于一個共同的經(jīng)濟(jì)周期中。根據(jù)該思想，本文的創(chuàng)新性工作是假設(shè)多個一致指標(biāo)存在一個共同周期，并利用MS－VAR模型提取其共同周期，該共同周期能夠代表我國經(jīng)濟(jì)周期的波動。其中重點(diǎn)解決以下問題:在何種條件下，該共同周期能同一致合成指數(shù)一樣達(dá)到準(zhǔn)確反映經(jīng)濟(jì)的基本走勢的效果;由共同周期所識別和預(yù)測轉(zhuǎn)折點(diǎn)的準(zhǔn)確度如何?

二、計(jì)量模型的構(gòu)建和變量的選取

(一)MS－VAR模型的貝葉斯估計(jì)及預(yù)測相對于根據(jù)一致指標(biāo)的平均變化率計(jì)算得出一致合成指數(shù)從而用于判斷經(jīng)濟(jì)周期的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，本文直接將構(gòu)成一致合成指數(shù)的一致指標(biāo)用于MS－VAR模型。該模型的基本思想是VAR模型的某些特定參數(shù)依賴于不可觀測的狀態(tài)變量st的變化，因此它能同時充分地反映經(jīng)濟(jì)周期的聯(lián)動性和非對稱性，揭示不同經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的動態(tài)轉(zhuǎn)換，給出直接的概率區(qū)制劃分。

(二)MS－VAR區(qū)制劃分機(jī)制下面我們來更詳細(xì)闡述MS－VAR模型在經(jīng)濟(jì)周期區(qū)制確定中的作用機(jī)制。

(三)數(shù)據(jù)指標(biāo)選取及處理參照中國經(jīng)濟(jì)景氣監(jiān)測中心的指標(biāo)體系，本文遴選指標(biāo)考慮以下幾個因素:應(yīng)能較為全面反映各個主要經(jīng)濟(jì)活動領(lǐng)域;指標(biāo)在各領(lǐng)域具有一定的代表性且相互獨(dú)立;同時兼顧數(shù)據(jù)的可得性。本文收集了宏觀經(jīng)濟(jì)相關(guān)領(lǐng)域的月度經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，以工業(yè)增加值增速為基準(zhǔn)指標(biāo)，分別采用K－L信息量、時差相關(guān)分析進(jìn)行一致指標(biāo)、先行指標(biāo)以及滯后指標(biāo)的甄別。由于要從一致指標(biāo)中提取共同周期因子，還要特別注重指標(biāo)峰谷時點(diǎn)的對應(yīng)，一致指標(biāo)與基準(zhǔn)指標(biāo)峰谷差別控制在2個月以內(nèi)。經(jīng)過計(jì)算，最終篩選出的4個一致指標(biāo)是工業(yè)增加值增速(IAV)、固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)增速(FAI)、進(jìn)出口總額增速(TIE)和發(fā)電量增速(GE)，所有指標(biāo)皆為同比增速。并根據(jù)美國國家經(jīng)濟(jì)研究局(NationalBureauofEconomicResearch)構(gòu)造合成指數(shù)的方法，計(jì)算中國增長率周期波動的一致合成指數(shù)(CCI)。所用數(shù)據(jù)預(yù)先經(jīng)X－12方法進(jìn)行了季節(jié)性調(diào)整，保留其趨勢循環(huán)項(xiàng)(即tc項(xiàng))。出于平穩(wěn)性要求和分析需要，我們對4個一致指標(biāo)和一致合成指數(shù)進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，結(jié)果顯示所有變量在5%的顯著性水平下均不平穩(wěn)。由于本文旨在找到經(jīng)濟(jì)波動的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，若對增長速度指標(biāo)差分，雖能獲得平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但用于區(qū)制判斷時不存在現(xiàn)實(shí)意義，因此我們采用HP濾波法將tc項(xiàng)分解，保留指標(biāo)的循環(huán)要素，這樣既不會影響其判斷轉(zhuǎn)折點(diǎn)的性能，又能5%的顯著性水平下保持平穩(wěn)性。數(shù)據(jù)搜集自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫，選取的時間跨度為2000年1月至2016年12月。由于經(jīng)濟(jì)周期結(jié)構(gòu)性變化會對預(yù)測結(jié)果的影響，因此不采用更長的時間跨度。將2000年至2011年的數(shù)據(jù)作為建模樣本，剩余樣本作為預(yù)測的檢驗(yàn)集以分析不同模型的預(yù)測效果。在進(jìn)行識別和預(yù)測之前，首先要確認(rèn)一個基準(zhǔn)日期。根據(jù)中國經(jīng)濟(jì)景氣監(jiān)測中心的一致合成指數(shù)的歷史信息，采用BB準(zhǔn)則判定轉(zhuǎn)折點(diǎn)的基準(zhǔn)日期。

三、實(shí)證結(jié)果及其分析

本文用一致合成指數(shù)構(gòu)建MS－AR模型，用4個一致指標(biāo)構(gòu)建MS－VAR模型并進(jìn)行比較分析。一致合成指數(shù)是根據(jù)一致指標(biāo)的平均變化率計(jì)算得出的，各指標(biāo)在合成指數(shù)計(jì)算時權(quán)重相等。而一致指標(biāo)判斷經(jīng)濟(jì)走勢是通過將其放入MS－VAR的模型中提取其共同周期，并未預(yù)先對各指標(biāo)設(shè)定權(quán)重。等權(quán)重合成的一致合成指數(shù)以及從一致指標(biāo)中提取的共同周期能否較好地代表經(jīng)濟(jì)周期還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

(一)轉(zhuǎn)折點(diǎn)識別

對2000年1月至2011年12月的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模估計(jì)，比較模型在對歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)判斷的準(zhǔn)確性。MS－VAR模型采用MSIA－VAR的形式，對于滯后期首先采用VAR模型分析，并根據(jù)最大化似然估計(jì)值和最小化AIC準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)，結(jié)果表明1階滯后是最合適的。考慮到馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型的滯后期通常小于或等于簡約VAR模型的滯后期，因此，MS－VAR模型的滯后期選擇為1。在區(qū)制數(shù)量的選擇時，嘗試用3狀態(tài)的MS模型，但結(jié)果發(fā)現(xiàn)狀態(tài)之間的變化頻繁，模型無法正確地辨別，因此區(qū)制數(shù)量設(shè)定為2(收縮階段，為擴(kuò)張階段)。從整體上看，變量個數(shù)越少，概率波動越劇烈，區(qū)制轉(zhuǎn)換越頻繁。當(dāng)MS－VAR模型中變量較少時，區(qū)制的劃分更容易受個體變量波動的影響，共同周期更多展示了變量的個體特征，不能充分表現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的真實(shí)周期性。例如，在只包含IAV和FAI變量的兩變量模型中，變量在擴(kuò)張期或收縮期內(nèi)暫時的回落或上漲也被模型敏感地捕捉到，與基準(zhǔn)日期比較，在2005年2月到2007年11月的擴(kuò)張期出現(xiàn)了7個月的景氣收縮，在2010年2月到2011年12月的收縮期出現(xiàn)了長達(dá)12個月的景氣擴(kuò)張。這種受變量個體特征的影響造成經(jīng)濟(jì)周期區(qū)制的錯判可通過加入更多的變量進(jìn)行改善。三變量模型消除了在2005年2月到2007年11月擴(kuò)張期的錯判，將2010年2月到2011年12月的擴(kuò)張階段縮短到7個月。四變量模型在其基礎(chǔ)上，又將擴(kuò)張期縮短了2個月，根據(jù)收縮期或擴(kuò)張期不少于6個月的準(zhǔn)則，5個月的擴(kuò)張階段可以忽略。因此，包含4個一致指標(biāo)的MS－VAR模型所提取的共同周期能夠比較準(zhǔn)確地反映我國的經(jīng)濟(jì)周期，并將其與一致合成指數(shù)構(gòu)建的MS－AR模型進(jìn)行比較。MS－AR模型根據(jù)相同的準(zhǔn)則判定滯后階數(shù)為1，為了形成對照，其區(qū)制數(shù)量設(shè)為2。在5%顯著性水平下模型中的參數(shù)均是顯著的，這說明本文的模型設(shè)定有一定的合理性。截距項(xiàng)在區(qū)制1和區(qū)制2分別為一負(fù)一正，擴(kuò)張和收縮階段的劃分明顯，且兩個模型的系數(shù)在不同區(qū)制中存在一定程度上的差異。MS－VAR模型由于參數(shù)較多，我們只對部分參數(shù)進(jìn)行展示，僅顯示固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)增速、進(jìn)出口總額增速和發(fā)電量增速對工業(yè)增加值增速影響的區(qū)制差異性。整體上看從2000年至2006年，我國把握住世界經(jīng)濟(jì)新一輪增長周期的發(fā)展機(jī)遇，內(nèi)外需求旺盛，國內(nèi)市場活躍，出口增速強(qiáng)勁，經(jīng)濟(jì)景氣處于繁榮時期。MS－VAR模型在這一段期間預(yù)測峰值時存在1到2期的滯后，而對谷的預(yù)測存在2到3期先行，從而導(dǎo)致所確定的收縮期偏短，兩個下降階段都縮短了4個月。MS－AR模型在這一階段對轉(zhuǎn)折點(diǎn)的預(yù)測較為準(zhǔn)確。值得關(guān)注的是對于2007年11月的波峰，兩個模型都表現(xiàn)出相對較大的偏差。MS－AR模型確定的波峰滯后了4期，使第三個下降階段縮短了5個月。這一點(diǎn)可由模型的轉(zhuǎn)移概率p11得以驗(yàn)證，其值為0.9189，則下降階段平均持續(xù)期為12.33個月。MS－VAR模型確定的波峰先行了4期，其原因可能是由于4個一致指標(biāo)在2007年11月附近波動較頻繁、波動的一致性較差所造成。受全球金融危機(jī)的沖擊，一致合成指數(shù)大幅快速下滑，在2009年初形成了較深的谷底，谷底水平已低于2000年的平均值。在我國政府一系列經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張政策推動下，景氣指數(shù)從2009年2月開始出現(xiàn)快速大幅回升態(tài)勢，到2010年2月為止連續(xù)回升12個月，由此形成了一個“V”型反轉(zhuǎn)形態(tài)，而且指數(shù)水平已經(jīng)超過前兩個波峰。2010年2月份以后景氣指數(shù)再次出現(xiàn)止升回落的趨勢。圖2給出了MS－AR模型收縮狀態(tài)的平滑概率，陰影區(qū)域?yàn)樗_定的收縮階段。值得注意的是，MS－AR模型在基準(zhǔn)日期2010年2月到2011年12月的收縮期中間出現(xiàn)了8個月的景氣擴(kuò)張，按準(zhǔn)則應(yīng)判別為擴(kuò)張期，因此造成了區(qū)制的誤判。由一致合成指數(shù)走勢可知，在該時期內(nèi)確實(shí)出現(xiàn)了一定幅度的回升，由單變量區(qū)制轉(zhuǎn)換模型敏感地捕捉到了這一變化。而MS－VAR模型在此區(qū)段將擴(kuò)張階段控制在了6個月以內(nèi)，避免了區(qū)制的誤判。由此可以推斷，在馬爾可夫轉(zhuǎn)換的設(shè)定下，多變量區(qū)制轉(zhuǎn)換模型比單變量區(qū)制轉(zhuǎn)換模型更具有穩(wěn)健性。從一致指標(biāo)中提取的共同周期受經(jīng)濟(jì)暫時回落或上升的影響較小，能夠充分體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)周期的各個階段。

(二)預(yù)測性能檢驗(yàn)

在上述模型估計(jì)的基礎(chǔ)上，利用2012年1月到2016年12月的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)折點(diǎn)預(yù)測性能的評判。考慮到以往選取的預(yù)測區(qū)間較短，往往只檢測一個轉(zhuǎn)折點(diǎn)，結(jié)果不具有代表性和穩(wěn)健性。為使模型預(yù)測性能的評價更具可靠性，這里我們選取包含3個轉(zhuǎn)折點(diǎn)的樣本預(yù)測區(qū)間長度。同時考慮到預(yù)測區(qū)間太長會造成精確度的下降，將預(yù)測區(qū)間按年劃分成5部分，在對2012年進(jìn)行了預(yù)測后，用2000年到2012年的真實(shí)數(shù)據(jù)重新進(jìn)行模型估計(jì)并對2013年進(jìn)行預(yù)測，以此類推完成5年的預(yù)測。不同于樣本內(nèi)估計(jì)，這里對小于6個月擴(kuò)張階段或收縮階段也進(jìn)行保留，這符合在現(xiàn)實(shí)中預(yù)測會面臨的情況，以全面考察模型對區(qū)制錯判的情況。四、結(jié)論本文用MS－VAR模型從4個一致指標(biāo)中提取其共同周期，提出了一種描述經(jīng)濟(jì)周期的方法，考察了該共同周期反映我國的經(jīng)濟(jì)周期的有效性以及識別和預(yù)測轉(zhuǎn)折點(diǎn)的準(zhǔn)確性。設(shè)置由一致合成指數(shù)為解釋變量的MS－AR模型作對照，用MS－VAR和MS－AR模型進(jìn)行轉(zhuǎn)折點(diǎn)的識別和研判，通過區(qū)制劃分結(jié)果的比較分析，本文得出了以下結(jié)論:第一，用MS－VAR模型提取共同周期對變量有以下要求:首先，一致指標(biāo)同基準(zhǔn)指標(biāo)相關(guān)性要高且峰谷對應(yīng)要較為一致;其次，一致指標(biāo)的個數(shù)不能太少，否則提取的共同周期易受個別指標(biāo)波動的影響，更多體現(xiàn)的是變量的個體特征，不能充分表現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的真實(shí)周期性，從而容易導(dǎo)致區(qū)制的錯判。本文中包含工業(yè)增加值增速、固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)增速、進(jìn)出口總額增速和發(fā)電量增速的MS－VAR模型所提取的共同周期比較符合我國經(jīng)濟(jì)周期波動的實(shí)際狀況。第二，在馬爾可夫轉(zhuǎn)換的設(shè)定下，由多個一致指標(biāo)提取的共同周期比一致合成指數(shù)對轉(zhuǎn)折點(diǎn)的判斷更具有穩(wěn)健性。這種穩(wěn)健性表現(xiàn)在對于擴(kuò)張或收縮階段經(jīng)濟(jì)暫時回落或上升，從一致指標(biāo)中提取的共同周期受該現(xiàn)象影響較小，更能體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)周期的走勢，而由一致合成指數(shù)構(gòu)建的MS－AR模型卻對該現(xiàn)象更為敏感。在樣本內(nèi)估計(jì)時，兩個模型對轉(zhuǎn)折點(diǎn)的判斷表現(xiàn)都較為優(yōu)越，兩者的差別就表現(xiàn)為對階段內(nèi)暫時性的反向波動的敏感性，MS－AR模型更為敏感從而更易造成區(qū)制的錯判，而MS－VAR模型將錯判期控制在了6個月以內(nèi)，根據(jù)準(zhǔn)則可將其忽略從而避免了區(qū)制的錯判。在預(yù)測區(qū)間內(nèi)，一致合成指數(shù)的階段內(nèi)反向波動幅度較小且波動頻率低，所以MS－AR模型同MS－VAR模型都表現(xiàn)出較為準(zhǔn)確的區(qū)制預(yù)測能力。第三，在馬爾可夫轉(zhuǎn)換的設(shè)定下，多變量區(qū)制轉(zhuǎn)換模型和單變量區(qū)制轉(zhuǎn)換模型的預(yù)測能力會受到樣本內(nèi)模型計(jì)算結(jié)果的影響。尤其是在本文中估計(jì)樣本擴(kuò)張階段的平均持續(xù)期大于收縮階段的，這一性質(zhì)延續(xù)到了預(yù)測區(qū)間，而預(yù)測樣本的擴(kuò)張、收縮階段持續(xù)時間的長短關(guān)系與估計(jì)樣本相反，這種情況使得正確判斷擴(kuò)張期比收縮期要高，但隨著樣本的擴(kuò)增這種情況會得到改善。

作者：程建華1；沈琦1；焦繼軍2 單位：1.安徽大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，2.河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)