基于P-Star指示器的通货膨胀预测模型及应用

保持较低的通货膨胀率是各国政府制定宏观经济政策的主要目标之一。为保证经济政策在调节价格水平时充分发挥作用,我们必须找到能够准确预测价格水平的指示器。本文介绍了用于预测通货膨胀率的P-Star指示器并建立了中国的P-Star模型。该模型的思想是:存在一个长期均衡价格,即P-Star指示器,实际价格围绕这个均衡价格波动,因此可以通过长期均衡价格预测未来价格走势与通货膨胀率。我们建立的P-Star模型具有很好的预测效果,同时预测结果表明2007年的通货膨胀率将略高于2006年。     

中国长期、短期通货膨胀不确定性与通货膨胀的关系

基于中国1983年1月-2008年3月的月度CPI数据,本文应用马尔可夫机制转换-不可观测成分模型分离出长期和短期的通货膨胀不确定性,继而检验了不同期限的通货膨胀不确定性与通货膨胀水平之间的关系,由此得出的结论为:(1)马尔可夫机制转换-不可观测成分模型更好地拟合了中国通货膨胀动态过程;(2)长期通货膨胀不确定性和短期通货膨胀不确定性均与通货膨胀水平有正向的关系,然而通货膨胀对前者的影响更大。(3)2008年以来短期通货膨胀不确定性小幅增加以及长期通货膨胀不确定性突然上升的态势,预示公众对未来长期价格水平的预期存在着极大的不确定性。而通货膨胀具有社会成本往往是因为较高的通货膨胀与较高的长期通货膨胀不确定性紧密相关,因此这值得货币当局重点关注。     

我国财政政策乘数效应的动态分析

本文利用状态空间方法建立了20世纪90年代以来舍有税收影响的消费的季度可变参数模型和IS-LM季度可变参数模型,分别估计并计算得到动态的边际消费倾向、简单的政府支出乘数和包含挤出效应的财政政策乘数.通过比较分析,本文得出结论:我国20世纪90年代以来的政府支出具有一定的挤出效应,挤出部分占收入应增加部分的3.1%～17.6%,总的来说并不显著,近三年来扩大国债发行规模没有使挤出效应增加.     

中国核心通货膨胀的估计——基于贝叶斯Gibbs Sampler状态空间模型

观测到的通货膨胀可以分解为趋势成分和暂时成分,其中的趋势成分即核心通货膨胀。准确度量核心通货膨胀对宏观经济政策的制定和经济形势的判断有重要意义。本文首先建立了估计核心通货膨胀的状态空间模型,然后将贝叶斯Gibbs Sampler方法应用于估计该状态空间模型的参数,以克服卡尔曼滤波的缺陷。本文估计了1991-2010年的核心CPI,结果表明估计的核心CPI很好地反映了货币政策的变化,同CPI相比,核心CPI有较小的波动性并且与货币供给增长率具有更强的相关性。由此得出结论,当前只要食品价格不出现持续的大幅上涨,同时继续保持稳健的货币政策,中国就不会出现严重的通货膨胀,即使个别食品价格上涨造成CPI上涨也必然是不可持续的。     

银行竞争对家庭创业的影响研究：来自CHFS的证据

本文基于2015年、2017年和2019年三期中国家庭金融调查数据(CHFS)以及中国银保监会提供的金融许可证信息数据库,采用Probit模型考察了银行竞争对家庭创业的影响。研究发现,银行竞争可以有效提高家庭创业的概率,银行竞争指数每提高1个单位,家庭创业的概率就会提高0.126个百分点。通过对机制路径研究发现银行竞争既可以通过缓解融资约束促进家庭创业,也会通过提高居民金融素养促进家庭创业。异质性分析结果表明,银行竞争对生存型创业的促进作用小于机会型创业,对低技术创业产生了促进作用,对高技术创业的影响并不显著。最后当加强银行监管后,银行竞争更有利于提高家庭创业的概率。