我国财政与经济增长关系：基于bootstrap仿真方法的实证检验

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1、我国财政与经济增长关系：基于Bootstrap仿真方法的实证检验[摘要]不同经济体的财政与经济增长作用关系存在差异性，研究二、似然比检验和统计量特征　　遵循Hatemi-J.(2006)、Mantalos(2000)、Shukur和Mantalos(2000)模型和处理方法，假定如下：　　假定1数据Dt的生成过程服从m维p阶的向量自回归过程：　　　　其中，εt～N(0，∑)，均值为0且独立同分布的误差向量。　　假定2为防止序列发散，假定每个元素满足E

2、εit

3、2+γ＜+∞，i＝1，2，…，m，对某些γ＞0成立。　　假定3假定滞后阶数户已知，或者可以通过某些信息准则对其进

4、行估计。　　假定4Dt可以分解成被检验的m组子向量d1t，…，dmt。　　这样，方程的系数矩阵就可以分解成若干子矩阵，上述的VAR(p)模型调整为：　　　　按照通常意义上Granger检验的定义，原假设为：　　HP0：对第m行，相应系数矩阵i的第n列系数都不显著，其中i＝1，2，…，p。　　若接受HP0，则认为dm不能Granger引起dn。反之，则Granger因果关系成立。为获得模型的紧凑形式，利用Hatemi-J.(2006)、Mantalos(2000)的向量标记方法，定义如下：　　D：＝(D1，D2，…，DT)、E：＝(a，b1，b2，…，bp)、Xt：＝[1

5、，Dt，…，Dt-p+2]、X：=(X0，X1，…，XT-1)、η：＝(ε1，ε2，…，εT)分别表示m×T维因变量矩阵、m×(m×p+1)维参数系数矩阵、(m×p+1)×1维自变量矩阵(t＝1，2，…，T)、(m×p+1)×T维数据集矩阵、m×T维误差项矩阵。　　VAR(p)模型进一步修改为：　　D＝EX+η（3）　　若记为m×T维没有约束的残差OLS估计值，相应地为有约束的残差估计值将残差的交叉积矩阵分别记为RESu和RESr，多变量的似然比检验可以写为：　　（4）　　若在大样本情形下，检验统计量将服从渐近自由度等于约束个数的x2分布。　　三、Bootstrap仿真

6、方法和临界值的确定　　在通常情况下，我们依据渐近理论把式(4)的检验统计量值与相应自由度的x2分布临界值进行比较，实现对原假设判断，并作出取舍。然而，考虑到现实变量样本的小样本性，以及VAR系统内可能含有非平稳变量，二者共同决定Granger检验统计量的非规则渐近分布特性，导致统计回归无法得到准确的检验水平，从而引发该模型统计推断的不可靠性和非真实性。针对这一问题，Efron(1978)提出的基于残差Bootstrap重复抽样的计算机仿真方法就具有与其不同的稳健性特征，并且Hatemi-J.(2006)、Mantalos(2000)、Shukur和Mantalos(20

7、00)等通过仿真比较分析发现，应用这种方法能够使得检验更为接近于预先给定的水平。仿真结果还表明，在小样本或中等样本的情形下，Bootstrap方法比通常antalos(2000)、Shukur和Mantalos(2000)的处理方法，本文也进行1000次的仿真模拟。　　四、财政政策和经济增长作用关系：一种新的实证结果　　首先，对1952～2003年期间的情况进行分析，数据来源于《新中国五十年统计资料汇编》和《中国统计年鉴》(2003年和2004年)。其中，按照1952年为基期的GDP平减指数，将名义GDP进行价格平减后得到实际GDP。由于所有的统计年鉴都没有提供GDP平

8、减指数，我们通过当年价格指数和可比价格指数计算隐含平减指数(1mplicitdeflator)。即以1952年为基期的CPI平减指数，将名义指标变量进行价格平减后得到实际政府支出。最后将总量的实际自然对数值代入模型检验。　　为表明Bootstrap仿真方法的稳健性和与其他方法加以对比，本文首先采用著名的ADF、PP、KPSS、DF-GLS等检验方法，对实际GDP和政府支出总量进行非平稳性检验。　　鉴于所有总量都具有随时间变化而上升的趋势，因此上述单位根检验必然均含有趋势项。实证结果如表1所示。　　表1检验结果表明，实际GDP和实际政府支出总量是非平稳的，但一阶差分可以得

9、到平稳序列，即总量序列满足I(1)过程。这说明不能使用通常的渐近理论。但基于残差的Bootstrap仿真分析具有克服上述缺陷的特点，从而成为改进检验水平的可取方法。　　进一步考察两者长期是否存在协整关系，即检验二者是否具有共同的随机趋势。选择滞后长度基于SBC准则，考虑到实证数据低频特性，本文将最大的滞后长度定为4(Liang和Teng，2006)，得到结果如表2所示。　　表2给出了两者协整关系检验的Johansen(1988)、Johansen和Juselious(1990)似然比检验结果，鉴于最大特征根检验统计量得出了与迹统计量相同的