我国实际产出序列非对称性和非线性特征的统计检验——基于时域形变模型的检验分析

实际产出序列的非对称性和非线性是经济周期波动的重要动态特征。本文利用时间序列的时域形变检验方法分析我国实际产出序列。研究发现:我国实际产出序列存在一定程度的非对称性和非线性;我国实际产出序列的扩张过程无论是在幅度方面还是持续性方面均强于紧缩过程。这意味着现阶段我国经济增长具有高位持续的趋势,本轮经济周期将形成高位底部并具有拖长的倾向。     

苹果股价与三星股价的协整分析

由于许多经济问题是非平稳的,这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。由于实际应用中大多数时间序列是非平稳的,通常采用差分方法消除序列中含有的非平稳趋势,使得序列平稳化后建立模型,比如使用ARIMA模型。但是变换后的序列限制了所讨论经济问题的范围,并且有时变换后的序列由于不具有直接的经济意义,使得化为平稳序列后所建立的时间序列模型不便于解释。虽然一些经济变量的本身是非平稳序列,但是,它们的线性组合却有可能是平稳序列。这种平稳的线性组合被称为协整方程,且可解释为变量之间的长期稳定的均衡关系。本协整模型选取苹果股价与三星股价从2010年4月30日到2014年4月30日的日收盘价共1006个数,利用协整检验理论分析苹果与三星股价之间是否存在长期均衡的趋势。对于分析这两家大竞争公司之间的相互影响制约关系可以起到一定的作用,若他们存在协整关系,根据一家的股票数据即可估计另一家的股票价值。     

河北省旅游外汇收入时间序列建模及预测

本文在分析1984年至2011年河北省旅游外汇收入额年度数据的基础上,建立了旅游外汇收入额的ARMA(p,q)模型.首先针对序列的非平稳特征,对河北省旅游外汇收入额变量进行对数化处理,将时间序列的指数趋势转化为线性趋势,然后对序列继续进行差分处理,变成平稳序列,建立河北省旅游外汇收入时间序列的ARMA模型并对模型进行检验,最后将模型用于河北省旅游外汇收入的预测分析.实证结果表明:ARMA(1,1)模型提供了较准确的预测效果,可以用于未来的短期预测.     

新疆省出口贸易与经济增长关系的协整分析

本文利用新疆省1988-2007年的经济变量时间序列数据,对出口贸易与经济增长的关系进行协整分析,并且在此基础上进行Granger因果关系检验,论证了新疆省出口贸易与经济增长之间存在着长期稳定的关系.同时从提高外贸企业竞争力、加大科技投入提高出口产品附加值、提升传统产品比较优势等方面提出政策建议.     

20世纪90年代时间序列预测领域主要研究动态

20世纪90年代,预测领域取得了比较丰硕的研究成果.预测方法除主观判断方法外,主要有单变量方法和多变量方法.单变量方法在实际中使用最多,主要涉及分数差分模型、结构模型、贝叶斯预测方法.多元回归方法仍是最常用的多变量预测方法,但对经济时间序列拟合多元回归模型存在一些问题,于是人们对向量回归模型进行了大量的研究.本文着重分析了国外学者关于预测方法的选择以及非线性模型的研究动态.     

阈值协整模型研究的新进展——评《平滑转移协整模型的理论分析与应用》

正经典计量模型估计参数的经济含义是,在其他因素不变的条件下,某一解释变量在样本空间对被解释变量的平均影响,即为线性估计与推断。但是经济变量的关系随时间或外部条件变化多是呈现非线性关系,这是经典计量模型难以准确刻画的。同时,经典计量模型参数估计以经济变量的平稳性为前提,宏观经济变量常常具有非平稳性质。计量经济学的前沿研究阈值协整模型致力于探讨非平稳经济变量的阈值协整关系,方臻旻的著作《平滑转移协整模型的理论分析与应用》则系统地解读了阈值协整这一前沿模型并创新性地应用于我国实际分析。     

中国经济周期的非对称性和相关性研究

本文利用时间序列模型等计量方法 ,对一些主要宏观经济变量序列进行随机分解和相关性分析 ,对经济周期的非对称性和长尾性质进行大量实证检验 ,对一些主要宏观经济变量序列之间的扰动和关联进行了计量分析 ,从中不仅识别了经济波动当中的各种非对称类型 ,而且分析了产生非对称的原因。本文分析得到的一些重要检验结果 ,可以作为描述中国经济波动的重要典型化事实 ,可以用于进一步分析和判断中国经济的运行趋势 ,检验和校正相应的经济理论。本文认为中国经济周期的非对称 ,主要是由固定资产投资、财政政策和货币政策的非对称性造成的 ,而价格水平和总需求等因素却保持了比较明显的稳定性。通过经济周期的非对称分析和经济变量周期成分之间的关联性分析 ,我们也具体地分析了宏观经济政策的有效性、方向性和时滞性     

中国宏观经济和金融总量结构变化及因果关系研究

宏观经济和金融总量是否平稳是研究总量动态特征以及总量之间关系的前提。本文在考虑经济中结构变化的基础上对中国宏观经济和金融总量的时序列是具有单位根的非平稳还是分段趋势平稳进行了研究,结果发现在检验的10个总量中,有6个,即实际GDP、人均实际GDP、就业、实际银行信贷、实际储蓄负债和实际固定投资等总量的时序列是围绕着1个或2个结构断点的分段趋势平稳。分段趋势平稳的结论对于政策主导下的长期经济发展战略和短期经济稳定措施是否有效,以及总量之间关系的研究具有重要的启示。在单位根检验结果的基础上,本文还对消除趋势后的分段趋势平稳总量之间的因果关系进行了分析。     

经济混沌研究的非线性科学方法

本文根据混沌理论和分形理论,对经济混沌特征研究的非线性科学方法进行了必要的总结,具体包括经济序列时间分维的计算方法、关联维的计算方法、Lyapunov指数和Kolmogorov熵的计算方法以及R/S分析方法.在此基础上,对上述方法在经济序列混沌特征的非线性研究中的未来应用进行了必要的展望.     

中国人口转变与经济增长的实证分析

本文从现代协整理论出发,研究了中国人口转变、实际工资与实际产出之间的长期动态均衡关系及信忠传导机制。结果表明:在出生率、婴儿死亡率、实际人均工资、实际 GDP 之间,至少存在单向的 Granger 因果关系;对数序列均为非平稳Ⅰ(1)序列。长期来看,死亡率的降低将导致出生率的降低。此外,还证明了出生率与死亡率均为经济系统的内生变量。     

基于时间序列分析的黔西南州经济增长分析与预测--基于1978-2007年的黔西南州宏观经济数据

时间序列的预测方法有着广泛的应用背景,在解决经济发展,金融市场动态,气象预报和水文预报等领域的预测问题时,都可以利用时间序列的预测方法。结合黔西南的实际州情,本文采用EVIEWS统计软件及时间序列分析法对1978—2007年的黔西南州宏观经济数据进行了系统分析,构建了GDP序列的ARIMA模型,响应变量为GDP序列的ADL模型,对投资、消费对黔西南州经济增长的相互作用进行了实证研究,并预测黔西南州未来8年经济增长的变化趋势,相比之下组合模型在拟合和预测效果具有较高的可靠性、准确性和稳定性。通过对黔西南州的宏观经济动态模型ADL模型,我们掌握黔西南州的宏观经济系统的主要特征及其运行机制,GDP与投资、消费互相影响,互相促进;通过预测,我们了解和掌握了经济增长的变化趋势,能有效地对政策制定进行合理化建议。     

中国宏观经济和金融总量的非线性研究

本文以变化相对温和的非线性指数平滑转移ESTAR模型为基础对1952-2008年间中国宏观经济和金融总量进行线性检验,采用KSS非线性单位根检验方法探究其动态特征,并利用KSS非线性协整方法进一步考察非平稳总量间的动态关系。结果发现本文检验的9个总量序列全部表现为非线性,其中7个总量表现为非线性平稳,而实际人均GDP和就业人数2个总量则具有单位根,且二者之间不存在非线性长期稳定均衡关系。     

中国货物进出口额关系的实证分析

本文利用中国1979年—2009年间货物进出口额的数据进行实证分析,根据时间序列分析原理,先对变量做平稳性检验,在此基础上进行协整分析,运用E-G两步法建立出口额和进口额间的误差修正模型,得出它们的短期非均衡关系。     

宏观经济统计数据结构变化分析及其对中国的实证

对于宏观经济统计数据的结构变化进行分析已成为研究数据质量的核心内容之一。本文从经济系统的角度运用联合估计诊断模型对我国 3 6个宏观经济时间序列的结构变化进行了全面的分析 ,发现了数据异常的特点和规律。研究结论表明 :大部分异常点的出现或多或少都是以聚集成堆的形式出现的 ,它们之间存在深刻的内在联系 ,孤立的异常点不是我国宏观经济时间序列的主要特征 ;几乎所有的原始序列都有显著的偏度 ,过多的峰度也是明显的 ,因此它们被显著地拒绝认为服从正态分布 ;大部分变量的原始序列和异常点修正后序列虽然都呈现出非ARCH特征 ,但是ARCH2、ARCH4、ARCH8的P值却有一定程度的不同。     

经济增长与波动关系研究综述

经济增长与经济波动理论是宏观经济学家主要关注的两大领域,几乎囊括了宏观经济学所要研究的所有内容,其中任何一个领域都值得我们花毕生力量去探索、研究。但是由于过于看重经济学领域的分门别类,人们往往把两者人为隔离开来,分别单独进行研究,忽略了它们之间的内在联系。事实上,我们可以从一些主要发达国家的GDP走势图可以看出,从长期来看,短期经济波动总是围绕着这个长期趋势波动。单从走势图来看,把增长趋势与短期波动分开研究似乎很合理,而且以往几乎所有研究经济波动的文章第一步要做的就是使经济变量对时间T进行一次或二次回归,或者用Hodrick—Prescott(1997)、Baxter—King(1999)等滤波方法把长期趋势部分过滤掉,从而专心来研究波动部分。但是,Nel-son and Plosser(1982)认为大多数宏观经济变量具有单位根性质,是非平稳的,经济变量时间序列的趋势平稳性被拒绝。我们不能再把经济变量序列分成互不影响的长期趋势与短期波动部分。经济增长与经济波动相互之间关系研究也要提到日程上来。     

2003年诺贝尔奖获得者格兰杰及其协整理论

瑞典皇家科学院宣布,将2003年诺贝尔经济学奖授予美围经济学家罗伯特·恩格尔(Robert F.Engle)和英国人克里夫W.J·格兰杰(Clive W.J.Granger)以表彰他们分别用“随时间变化的波动性”和“共同趋势”两种新方法分析经济时间序列,从而给经济学研究和经济发展带来巨大影响。恩格尔所发明的A R C H(自回归有条件异方差)模型已经不仅是研究人员不可缺少的工具,金融市场上的分析家也用它来进行资产定价和证券投资风险评估。大部分整体经济时间序列都有一个随机趋势,这些时间序列被称为“非平稳性”时间序列。格兰杰认为:当用于平稳时间序列的统计方法运用于非平稳的数据分析时,人们     

我国资本市场分形特性研究

任何科学发展,包括社会科学在内,其前沿问题都是非线性问题.但是,由于现行线性模型的简单易行,实际中仍被广泛运用.随着经济行为越来越复杂,只有用动态的非线性模型刻画某些经济现象,才能较好地反映客观现实.近二十年来,作为研究非线性问题科学分支之一的分形理论,也就成了经济学科研究与应用的前沿领域.本文探讨了分形时间序列的基本特点及Hurst指数计算方法,描述了计算时间序列Hurst指数的一般方法,运用R/S分析法分析了我国资本市场的分形特性,通过实例分析,总结了资本市场分形理论的基本内容.     

混沌经济时间序列的建模与系统识别

利用时间序列分析方法对混沌经济时间序列进行研究。通过介绍有关时间序列分析的理论及混沌时间序列的建模方法,阐述了混沌经济时间序列中非线性(混沌)信息的提取方法,并对系统进行混沌识别,讨论了混沌系统混沌临界点的区间确定问题。     

对回归方法应用于经济时间序列的几点认识

本文指出,由单一的回归结果无法从逻辑上推断出名义上的"被解释变量""解释变量"在现实中的因果关系.且在回归分析应用于经济时间序列方面谈了几点认识.     

中国经济增长与通货膨胀间非对称关系的实证分析

利用1985—2012年中国主要宏观经济变量数据,采用门限自回归模型实证检验了通货膨胀对经济增长的非线性影响。研究结果表明,通货膨胀门限效应明显存在;在门限值以上,通货膨胀对经济增长起阻碍作用;在门限值以下,通货膨胀对经济增长起促进作用。在此基础上,利用平滑转换回归模型进一步检验了通货膨胀与经济增长之间的非线性关系,不同模型的实证结果都支持通货膨胀门限效应存在。