宏观经济先行指数与一致指数构成指标因果关系

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1、宏观经济先行指数与一致指数构成指标因果关系宏观经济研究中，先行指数和一致指数具有重要分析价值。已有研究多集中于利用统计数据编制此类指数，据以刻画宏观经济变化过程。在已有研究基础上，本文建立先行指数和一致指数诸构成指标之间的VAR模型，并利用格兰杰因果检验和脉冲响应函数，探讨先行指数与主要宏观经济变量之间的因果关系。研究发现：固定资产投资总额增长率、进出口总额均与先行指数变化具有长期均衡关系，先行指数可用于对后者变化趋势进行预测。1引言在宏观经济研究中，先行指数和一致指数具有重要的作用与价值。基于对宏观经济先行指数和一致指数的理论探索，众多学者从不同角度开展了大量理论研究与经验研究。目前

2、，既有文献对宏观经济先行指数和一致指数的研究，主要集中在指数编制和景气指数应用两大方面。在指数编制方面，陈磊、高铁梅(1994)运用状态空间模型方法，分别构建先行Stock-AC)发布的先行指数。同时，本文将CEMAC编制一致指数时对应的各类指标作为考察变量，以上数据均为月度数据，数据跨度为2010年1月至2015年9月。根据国家统计局经济景气监测中心公布的数据，宏观经济先行指数平均领先一致指数6.5个月。本文取滞后7阶的先行指数与一致指数各构成指标进行分析。2.2数据处理正式分析之前，需要对数据进行预处理。本文运用发展速度推算法对缺失值进行插补，采用X11方法对各指标数据做了季节调整

3、。结果显示：财政收入和社会零售额呈现出较为明显的季节变化模式，尤其是财政收入各月波动很大。3先行指数与一致指数构成指标的关系检验3.1平稳性检验对先行指数、固定资产投资完成额增长率、财政收入、工业生产指数、零售商品总销售额、进出口总额6个时间序列进行平稳性检验。检验结果表明，此6个序列在0.05的显著性水平下均不具有平稳性。VAR模型的使用条件要求样本数据为平稳的时间序列。为此，采用差分法对先行指数等进行差分处理，所得差分序列分别记为y、x1、x2、x3、x4、x5。ADF检验表明，6个序列在0.01的显著水平下均为平稳时间序列。3.2建立VAR模型为揭示先行指数和一致指数各构成变量之

4、间的相关关系，分别用序列x1至x5与y建立VAR模型。3.2.1确定VAR模型滞后阶数本文分别运用LR、FPE、AIC、SC、HQ检验准则，确定各模型的滞后阶。然后，综合各种准则给出选定的最优滞后阶。根据检验结果，本文分别建立y与X1至X5序列的VAR(3)模型。3.2.2VAR模型的平稳性检验采用AR根估计方法，对上述VAR(3)模型估计的结果进行平稳性检验。经检验，各模型所有根模的倒数都小于1，所以相应的VAR模型均具有平稳性。3.2.3Granger因果检验VAR模型平稳性表明，先行指数与一致指数各构成变量之间存在长期均衡关系。为进一步揭示这种长期均衡关系的因果方向，对y与X1至

5、X5分别进行Granger因果关系。结果显示：在0.1的显著性水平下，Y是X1和X5的Granger原因;在常见的各种显著水平下，Y都不是X2、X3、X4的Ganger原因。究其原因，先行指数由多项重要经济指标所构成，代表着一国经济景气程度的前景。Granger因果检验结果与理论预期相符。但表4结果显示，先行指数并非财政收入、工业生产指数和零售商品销售总额的Granger原因，这似乎有悖于理论预期与经验直觉，故需分别具体分析。首先讨论财政收入。每年国家会编制财政收入和支出预算，为满足经济发展和人民生活水平提高的需要，财政支出一直保持快速增长。为满足财政支出需要，我国的财政收入(税收总额

6、为主)也必须保持较快的增长速度。这导致我国财政收入增长的制度刚性较大，受先行指数(景气程度)的影响较小。再看工业生产。近年来，中国经济通货膨胀较明显，导致工业生产指数持续上升;另一方面，企业通过创新改革，使其产品供求关系发生明显改变。如果编制工业生产指数时未对产品权重做出及时调整，则一定程度会影响工业生产指数的有效性。最后，考察零售商品销售总额。在零售商品中，生活必需品占很大比重。对生活必需品的需求，通常不会因为景气程度发生重大变化。因此经济景气程度对零售商品销售总额的影响较弱，难以灵敏地决定和预测零售商品销售总额的变化。3.3脉冲响应函数3.3.1先行指数对固定资产投资的脉冲响应分析

7、结果显示，先行指数对投资影响在前3.5个月呈抑制作用，在3.5至8.5月之间呈正向影响，对8.5月之后的影响较小。其变化模式，可由如下角度解释。固定资产投资一般数额巨大、流动性较差，投资准备期较长，有较强的滞后性。当景气度提高时，社会资金往往先会向股市等反应比较灵敏的市场流动。导致投资固定资产的资金相对的减少。因此在前3.5个月，对固定资产投资反而产生抑制作用。在此以后，当股市价格较高时会形成资金回流，固定资产投资将受到一个较长时期的正向影响。