ode视角下中国宏观经济计量模型的构建与分析

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1、ODE视角下中国宏观经济计量模型的构建与分析  改革开放以来中国宏观经济实现了多年的持续高速增长。2008年之后,受美国金融危机的影响,中国宏观经济下行压力较大。因此,国内外一些学者和专家对未来中国宏观经济的上升看空,这些消极因素在一定程度上阻碍了中国宏观经济的良性发展。本文通过自主构建分析模型对中国宏观经济的发展趋势进行了预测分析。通过预测分析,为中国宏观经济的整体向好趋势进行了证明。  一、国内外相关领域最新研究成果综述  于立新、王栋(2012)就中国宏观经济如何进行均衡化发展进行深入研究,首先通过基础调研梳理出我国宏观经济的失衡部位,然后从经济结构角度探

2、究引起内外失衡的原因。通过理论研究发现,我国未来宏观调控的政策取向应从总量调控转向结构调控,只有这样并辅之以继续扩大内需、稳定外需,才能最终实现内外经济均衡和经济发展方式的转变。孙宁华、江学迪(2012)从能源角度对中国宏观经济发展展开深入研究。首先分析中国宏观经济的一些特征事实,其次在实际经济周期模型中引入能源价格冲击,建立能源价格波动影响宏观经济的动态随机一般均衡模型,将模型参数校准到和中国经济发展的特征事实相一致,并比较模型经济和实际经济的接近程度。最终的研究结果证明,引入能源价格冲击后,实际经济周期模型对真实经济的模拟效果相当理想,由此确定了未来能源价格

3、改革的具体思路。李猛(2011)从环境与金融层面就中国宏观经济发展展开深入研究,构建了一个实物、环境与金融层面相结合的中国动态多部门CGE体系,定量分析后危机时期内外部冲击对中间品、相关产品价格和产量、宏观经济指标、金融指标及居民收入等方面的影响,并提出模拟结果的相关政策含义。  二、中国宏观经济相关基础调研与备选的指标因素确定  本文从ODE视角对中国宏观经济进行预测研究,ODE是指常微分方程。为了完成这一工作,我们首先需要获取有效、准确、真实的中国宏观经济相关基础信息,并在此基础上为后续的计量研究确定备选的指标因素。因此,我们在此将分两个部分完成上述工作,第

4、一部分是中国宏观经济相关基础调研,完成相关数据的;第二部分是备选指标的确定,主要从相关系数角度出发,挑选出与以生产法确定的国内生产总值最具相关性的备选指标。  1.中国宏观经济相关基础调研。为了确保分析的真实性、客观性、有效性,本文通过查阅国家统计局公布的历年统计年鉴确定指标元素的选取。同时考虑到选取的样本数据对今后的宏观经济发展具有指导意义及不同项目数据之间的交集特性,我们确定以2000年至2011年作为样本调查范围。通过反复论证,最终确定23个指标作为初始指标,这些指标依次为生产法国内生产总值、从业人员合计、固定资本形成总额、全社会固定资产投资总额、货币流通

5、量(M0)余额、狭义货币(M1)余额、广义货币(M2)余额、货物和服务净出口、进出口总额、进出口差额、经常账户差额、实际利用外资、外商直接投资、黄金储备额、国家财政收入、国家财政支出、长期外债余额、短期外债余额、劳动者报酬、最终消费、职工平均工资、政府最终消费、居民最终消费。将部分数据汇总如表1、表2所示。    2.备选指标的确定。在此,我们将确定上述22个指标中哪些指标与生产法国内生产总值指标的相关性较强,其中所说的相关性采用如下公式计算:    结合式(1),我们依次计算22个指标与生产法国内生产总值指标的相关系数,计算结果汇总如表3所示。  结合如上的相

6、关性分析结果,并综合分析指标之间的互补性与独立性,最终确定如下9个指标作为中国宏观经济的备选指标,依次是从业人员合计、固定资本形成总额、全社会固定资产投资总额、货币流通量(M0)余额、进出口差额、实际利用外资、职工平均工资、政府最终消费、居民最终消费。  三、ODE视角下的中国宏观经济计量模型构建与分析  1.计量模型构造思路。在此,我们就ODE视角下计量模型构造展开论述。传统的计量模型构造采用以产出为直接因变量以投入为自变量构建模型。这类模型的最大特点是模型构建直观,但是分析过于简单。采用ODE方法进行构建最大的优点是能够体现变量之间的动态变化关系,且主要以变

7、量的短期变动为主要指标构建计量模型更能反映各指标的增加值与其他变量的投入量之间的动态关系。因此,我们在构建模型时,首先需要将所得的指标数据进行差分操作,以此来代替其潜在的微分操作。将每一个差分数据序列与原始数据序列相结合,单独构建一个计量模型。对每一个差分数据序列重复上述过程就得到一个ODE方程组,对此方程组进行矩阵形式列表,得到对应的系数矩阵的若当标准型。利用所得的若当标准型进行对应的ODE方程求解,得到其解的基础表达形式。最后,利用该解的具体形式求出对未来的预测分析结果。  2.计量模型构造。将选出的9个备选指标和唯一的因变量指标所对应的基础数据进行差分操作

8、,得到对应的数据,如表4

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