澳大利亚统计局为何不再编制投入产出乘数

正所谓投入产出乘数,是指在投入产出数学模型中起着乘数作用的部分,即(I-A)-1,亦称列昂惕夫逆矩阵,或称完全需求系数矩阵。其实际的经济含义是,当最终产品每增加一个单位时对社会总产品的完全需求量,它的乘数作用和意义完全体现在投入产出模型中,即     

消费结构矩阵的构建及其应用初探

凯恩斯投资乘数是一种总量意义上的乘数,是以边际消费倾向为已知变量的乘数。要实现投资乘数的结构化,首先需要将消费进行结构化,构造消费结构矩阵。因为投入产出模型具有反映结构和产业、部门之间联系的优势,所以可以借助这种结构和形式,建立消费结构矩阵,从而为计算结构化的投资乘数、构建投资乘数模型奠定基础。本文主要探讨消费结构矩阵的构建方法,并尝试建立结构式投资乘数模型。     

一类扩展的投入产出模型

 内容提要：基于居民部门封闭的投入产出模型进行扩展,并将政府部门从最终需求列中转移出来,纳入到生产部门,列入投入产出表的第Ⅰ象限,政府部门所在的行是以货币形式表现的各部门（包括居民部门）的税收支付,政府部门所在的列是政府对各个部门的各种消费品和劳务的消费额,得到了扩展的局部闭投入产出模型,并在此模型的基础上得到了各种乘数。进一步将投资考虑进去得到动态投入产出扩展模型,使得国民经济各个生产部门、居民部门、政府部门成为一个完整的投入产出平衡体。     

从投入产出乘数到SAM乘数的扩展

部门的总产出乘数是衡量一个产业部门影响力的重要指标,较大的总产出乘数意味着较强的影响力;以IO乘数来测度和评价产业部门的影响力是常用的宏观经济研究方法,但是,投入产出表着重于对生产领域以及收入的初次分配的核算,因此这种做法有一定的片面性。为此,本文将IO乘数加以扩展,引入了基于SAM的部门总产出乘数,并在中国1997年投入产出表和社会核算矩阵的基础上分别计算了各产业部门的两类乘数的值,解释各自的意义并分析了差异产生的原因。一、从IO乘数到SAM乘数的扩展1.基于IO表的部门总产出乘数。表1列示了一个简化的价值型投入产出…     

二氧化碳排放的IO-SDA模型及其实证研究

本文在现有的中国投入产出表的基础上编制了其可比价格的“碳排”投入产出表,运用IO-SDA模型(投入产出结构分解模型),对我国各部门二氧化碳排放总量进行了分解研究.首先设计二氧化碳排放的IO-SDA模型,提出一个基本分析框架;然后分解分析二氧化碳排放总量,研究影响这一指标的主要因素;对各部门的二氧化碳完全排放强度进行分解分析,利用已经得到的各年的二氧化碳排放系数矩阵、能耗结构矩阵、直接能耗强度对角矩阵和列昂惕夫逆矩阵,采用结构分解方法研究各部门完全二氧化碳排放强度;最后根据研究结论提出调整能源供给结构、调整产业结构、促进生产技术创新、实现最终产品低碳化等政策建议.     

第二讲 投入产出表的基本结构

国民经济统计核算体系,一般采用平衡表形式,投入产出表则采用矩阵。矩阵是一个行和列都由若干个部门组成的矩形数字表,行代表生产部门,列代表消耗部门,行和列相交的数字,反映消费部门对生产部门的需要、生产部门对消费部门的供给。采用矩阵形式的投入产出表,人们还不熟悉。其实,投入产出     

指数式投入产出模型的试建与浅析

对于凯恩斯乘数理论的应用,不少学者专家进行了不断的探讨和研究。其中,刘起运教授利用列昂节夫矩阵的思想,对投资乘数做了创新性的改造,转变成了结构式投资乘数和消费乘数。经多位学者专家论证,刘教授构建的结构式乘数存在种种不足。文章就投入产出表的构造模式进行改造,试建了一种反映国民经济相对结构的变化,也即指数式投入产出表;并利用该表对国民经济进行了更全面的结构和因素分析。     

投入产出局部闭乘数的内涵

 宫泽乘数与局部闭模型乘数是目前利用投入产出技术结构化凯恩斯乘数的两种常用方法。如何恰当选择和使用这两种方法对于实际问题分析非常重要,要求明确其经济内涵和差异。有大量文献研究宫泽乘数的经济内涵,而局部闭乘数虽然应用广泛,但对其经济内涵的研究较少。本文通过与宫泽乘数的对比,对投入产出局部闭模型乘数的性质进行了辨析,主要结论有：（1）局部闭投入产出乘数的构建中考虑了各部门收入分配特点的差异,或者说各部门收入分配的差异对乘数效应的影响隐含在局部闭乘数中;（2）当假定各部门初始收入分配不存在差异时,投入产出局部闭乘数与宫泽乘数完全相同。这些结论明确了两类凯恩斯乘数结构化方法的差异,为恰当选择和使用这两种方法进行政策分析提供了理论依据。     

关于投资乘数计算方法的思考

:把国民经济当作一个部门来测算投资乘数是人们常用的方法之一。本文利用投入产出模型推导出了凯恩斯意义下的投资乘数公式 ,并得出了分部门测算投资乘数比把国民经济当作一个部门测算投资乘数更贴近现实的结论     

二阶段投入产出分析及应用研究

 为了使投入产出研究进一步深化,实现凯恩斯投资乘数的结构化,中国人民大学经济学院刘起运教授提出了“二阶段投入产出分析技术”。本文根据这一技术,提出了编制二阶段投入产出表的具体方法,同时利用我国2002年数据,实际编制了用于构建结构式凯恩斯投资乘数模型的二阶段投入产出表,并给出了分析与建议。     

矩阵式资金流量表与风险波及测算

 本研究将中国的资金流量表调整为矩阵式资金流量表,统计描述性分析部门间资产与负债的基本特征。进而应用列昂惕夫逆矩阵建立部门间金融风险的波及效应模型及展开乘数分析,说明各项金融交易风险波及的排序,解析金融系统性风险对中国金融整体的最终波及效应。推测与分析结果表明,2010年中国各种金融交易项目的系统性风险评估超过了2007年美国爆发次贷危机时的状况。     

电子货币的货币乘数效应：基于中国的实证分析

 摘　　要:本文选取我国1990—2004年电子货币的样本数据，以及电子货币与货币乘数相关的变量，建立计量经济模型，对电子货币与货币乘数的相关性进行了统计检验。实证结果表明，电子货币对货币乘数具有放大效应，增强了货币乘数的内生性，加大了中央银行控制货币供给的难度，从而降低了货币政策的有效性。     

基于2007年投入产出表的我国投资乘数测算和变动分析

 本文对固定资产投资乘数、凯恩斯投资乘数和投入产出投资乘数等三种投资乘数进行了测算分析,结果表明近年来我国投资乘数并没有发生大幅度下降,对经济增长的拉动贡献较大。通过对4万亿投资计划的具体测算,表明投资对拉动内需和抵御外部冲击发挥了巨大作用。作为发展中国家,保持较高的投资增速是经济可持续发展的必要条件,未来投资仍将是拉动我国经济增长的主要动力。但应当积极调整投资结构,避免产能过剩、抑制房地产价格上涨,提高投资效率。     

国民经济乘数分析

国民经济是一个复杂的整体,各产业部门间、生产与使用间存在着互为条件、彼此制约的紧密关系,任何一个部门脱离了其他部门的配合都难以正常发展。因此,用投入产出分析方法研究产业部门的发展及其对国民经济的波及影响具有很强的现实意义。本文所要分析的内容是：当把居...     

The multiplier method in constrained estimation of covariance structure models

Based on the multiplier method of constrained minimization, an algorithm is developed to handle the constrained estimation problem in covariance structure analysis. In the context of a general model which has wide applicability in multivariate medical and behavioural researches, computer programs are implemented to produce the weighted least squares estimates and the maximum likelihood estimates. The multiplier method is compared with the penalty function method in terms of computer time, number of iterations and number of unconstrained minimizations. The indication is that the multiplier method is substantially better.     

ADF单位根检验中联合检验LM统计量研究

 本文研究了ADF单位根检验中参数联合约束的拉格朗日乘数检验。首先,本文构建了4个LM统计量并推导了它们的极限分布;然后,运用蒙特卡罗试验,模拟了有限样本容量常用检验水平下的临界值,拟合了临界值关于样本容量的响应面函数,并总结了LM统计量有限样本容量下的统计特性;比较分析了这4个LM统计量的检验功效及实际检验水平;最后,一个实例分析简要说明了这几个统计量在单位根检验中的应用。     

Tests of Linear Hypotheses and Lav Estimation: A Monte Carlo Comparison

A Monte Carlo simulation is used to study the performance of the Wald, likelihood ratio and Lagrange multiplier tests for regression coefficients when least absolute value regression is used. The simulation results provide support for use of the Lagrange multiplier test, especially when certain computational advantages are considered.     

Testing for heteroscedasticity in a dynamic simultaneous equation model

This paper generalizes the Lagrange multiplier test for heteroscedasticity to a dynamic simultaneous equation model. A proof ofthe validity of the test is given. Small sample proper- ties of the Lagrange multiplier test and its 'studentized' version, under normal and non-normal errors, are investigated using a Monte Carlo experiment.     

Testing linearity against nonlinear moving average models

Lagrange multiplier (LM) test statistics are derived for testing a linear moving average model against an asymmetric moving average model and an LM type test against an additive smooth transition moving average model. The latter model is introduced in the paper. The small sample performance of the proposed tests are evaluated in a Monte Carlo study and compared to Wald and likelihood ratio statistics. The size properties of the Lagrange multiplier test are better than those of other tests.