中国CPI的宏观成分与宏观冲击_王少平.pdf

中国CPI的宏观成分与宏观冲击_王少平.pdf

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1、2012年第12期*中国CPI的宏观成分与宏观冲击王少平朱满洲胡朔商内容提要:本文构建我国的宏观经济信息集并从中提取宏观共同因子,建立因子增广的向量自回归模型(FAVAR),根据估计结果计算我国CPI的宏观成分并且揭示宏观冲击效应。本文的主要结论为,中国的宏观信息集存在八个宏观因子,它们基本准确地刻画了我国宏观经济运行的动态特征。样本期5个不同的通胀(通缩)期,宏观成分的均值占通胀均值的比值度量了通胀的程度,揭示了通胀的来源。典型的是2010—2011年的通胀期,其宏观成分占比达到134%,证实了这是一轮由

2、宏观因素驱动的严重通胀。宏观冲击效应显示,针对宏观因素驱动的通胀,紧缩货币和需求而不是单纯地紧缩货币,将有效地抑制通胀的上涨和反复。关键词:CPI宏观成分特质冲击因子增广的向量自回归一、引言2001年以来,中国通货膨胀(CPI,下同)的动态演变可以概述为:紧缩、通胀、紧缩、再通胀;2002年第二季度(简记为2002Q2,下同)的通胀为-1.1个百分点,标志着我国2002年前后经历了一次紧缩过程;随着投资与货币的扩张,2004Q3的通胀同比高达5.3个百分点,意味着当年经历了一轮温和的通胀;而2006Q1同比

3、仅上升1.2个百分点,经过8个季度的攀升,于2008Q1形成峰值8个百分点。随之而来的国际金融危机,致使国内外需求急剧萎缩,通胀急剧下降到2009Q2的-1.5个百分点。为克服金融危机而实施适度宽松的货币政策和积极的财政政策,又促使通胀于2011年7月份再次形成峰值(6.5%)。这一过程清晰地说明我国由紧缩到通胀的动态调整过程。以上简要的分析表明,中国每一轮的通胀与紧缩,都有着不同的宏观经济环境和条件。从经济理论的角度解释上述现象,不同时期的货币数量及其扩张(紧缩)的速度、需求过量(萎缩)的程度、进出口和国

4、际经济是否稳定等因素,构成了不同的宏观经济环境和条件,直接影响通胀的水平与动态调整,继而影响货币政策及其对宏观经济变量产生的效应。揭示上述影响在理论上可归结为,如何刻画宏观经济环境和条件的动态特征,如何度量通胀的“宏观成分”以及由CPI大类自身的供求因素产生的特质冲击。以上的分析表明,我国不同时期的通胀可以分解为两个部分,其一是不同宏观经济环境和条件所确定的通胀变化,称其为宏观成分;其二是通胀的特质冲击。因此,度量我国通胀的宏观成分和特质冲击,揭示宏观冲击效应,即为本文的研究动机。现有文献对中国通胀的研究已

5、经非常深入。张成思(2008,2009)研究了我国通胀的惯性,其结论为通胀的惯性较高。何启志、范从来(2011)探讨了通胀惯性的形成机理。范志勇(2008)和杨继生(2009)分别认为货币供给和准货币是导致通货膨胀的主要因素。欧阳志刚、史焕平(2010)度量了随机冲击对通胀的短期和长期效应。*王少平,华中科技大学经济学院、现代经济研究中心,邮政编码:430074,电子信箱:wangspi@sina.com;朱满洲、胡朔商,华中科技大学数量经济学博士生,邮政编码:430074,电子信箱:zhumanzhou@

6、126.com,Fxkjhss@vip.163.com。作者衷心感谢匿名审稿人的专业性评论和具有针对性的建议,但文责自负。29王少平等:中国CPI的宏观成分与宏观冲击从国际文献看,宏观共同因子(以下简称为共同或者宏观因子)和因子增广的向量自回归模型(Factor-AugmentedVectorAutoregressive,简称FAVAR),因其处理高维时间序列数据的优势,已迅速发展成为宏观经济研究的重要领域。Sargent&Sims(1977)、Giannoneetal.(2004)的研究表明,动态因子由于

7、包含丰富的宏观经济信息,解释了产出、就业、价格等重要变量的大部分方差。Stock&Watson(2002a)、Bai&Ng(2006)证明了提取的因子可以视为宏观经济变量。Bernankeetal.(2005)将提取的因子作为宏观变量而建立FAVAR模型,用于识别货币政策的效应,成功地解决了“价格之谜”。Boivinetal.(2009)使用FAVAR模型,对美国分类价格指数由宏观冲击和特质冲击导致的波动进行分解,并根据FAVAR的脉冲响应函数,揭示了分类价格指数的粘性特征。近年来,我国开始应用因子模型研究

8、宏观经济问题:何一峰(2008)运用非线性时变因子模型研究我国地区经济趋同问题。王少平、谭本艳(2009)计算了我国CPI八大类的共同因子即核心通胀。顾标、周纪恩(2009)根据FAVAR的实证结果认为货币政策应该关注相对价格的变化。张兵和李翠莲(2011)利用因子分析和聚类分析研究了“金砖国家”通胀周期的协动性。侯成琪等(2011)运用动态因子模型估计我国的核心通货膨胀。范从来等(2012)基于FAVAR模型考

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