中国经济周期实证分析

 改革开放以来，中国经济取得了举世瞩目的伟大成就。我国的国内生产总值由1978年的3624亿元迅速提高到1998年的79553亿元，按可比价计算，年均增长9.7%。但是，不可否认，我国经济增长在年度间的波动仍然比较频繁和剧烈。例如，经济增长率最高的1984年仅为15.2%，而经济增长率最低的1900年仅为3.8%，两者相差11.4个百分点。由此引出的一个问题是，中国的经济波动究竟是一种杂乱无章的随机波动，还是一种有章可循的周期波动？我国经济理论界对此问题，众说纷纭，莫衷一是。有人不同意社会主义经济存在周期性波动这一说法，认为不能把资本主义经济周期理论硬套在社会主义经济发展的规律上，我国发生的历次经济波动也不具有历史必然性。但也有人认为，经济周期不是资本主义制度所特有的，社会主义经济同样存在周期性波动。本文围绕这一问题，用定性和定量两种方法对我国经济周期的存在性进行实证分析，并对各周期的特点和成因等作一初步探讨，最后运用经济周期模型对未来12年经济增长率进行了预测。     

如何保持经济持续稳定增长———对镜战后日本经济腾飞经验

如何保持经济持续稳定增长———对镜战后日本经济腾飞经验邓燕群我国建国以来４１年的经济发展过程中，曾出现了１０个经济周期。我国经济周期波动幅度大，波动频繁，在世界经济发展史上较为罕见。对于中国这样一个庞大的发展中国家，经济基础比较脆弱，强烈的经济波动可...     

杭州市经济发展的周期特征及其启示

经济周期是经济运行中一种十分复杂的现象，对国民经济健康发展具有重大影响。研究和探讨经济发展周期，了解经济运行中周期性波动的特点、成因和发展趋势，可以为我们提供历史经验和教训，为科学地制定相应经济政策提供依据，达到适时有效地调节经济周期的波动性，使周期波动中“涨”和“落”的坡度较为平缓，“峰”和“谷”的落差较为小些。尽可能抑制经济周期波动的“负效应”，实现经济在波动中的快速增长。杭州经济周期波动的现状改革开放以来的十八年中，杭州市经济发展大致上经历了四个周期，各经济周期被动的基本态势与特征如下：一…     

货币、工资、通货与经济增长周期性波动关系探讨

文章考察了1978～2005年我国经济增长的统计数据,运用H-P滤波方法并概括出我国经济增长周期,其研究结果表明1978～2005年我国经历了三个经济周期.在此基础上,分析了一些经济比率的波动趋势与经济增长的周期性波动的关系.这些经济比率包括货币供应量-收入比、工资-收入比和通货膨胀率.     

中国西部地区经济波动周期分析及长度计算

运用GDP增长率曲线和萨缪尔森模型分析了中国西部地区经济增长的周期波动特征,并计算了该周期的长度。结果表明,改革开放以来,中国西部地区存在着6年左右的小周期,随着时间的推移,经济周期的波动幅度逐渐趋缓,反映出经济发展的稳定性增强。     

储蓄、消费与经济增长——统计实证及意义阐释

经济周期的循环波动已经给世界各国经济的持续发展带来了困难。近几年来从投资消费角度寻找反周期的财政政策和货币政策正在受到各界的关注。时下我国的经济增长正处于经济周期性趋缓回落的阶段。一方面买方市场已正式形成,商品消费市场供大于求现象特别突出。据有关部门...     

中国区域经济周期长度的统计检验

文章运用基于统计技术的新的非平稳单位根周期模型检验方法,采用我国10个省、市的GDP时间序列,检验了地区的经济周期的长度。结果显示在扰动为白噪声的情况下,文章所检验地区的经济周期的长度为5～6年;在扰动存在自相关的情况下,经济周期的长度会更短,大概为4或5年左右,这基本上与我国区域的经济周期的长度符合。这种检验结果可以作为调整我国区域经济发展政策的依据,以减少经济的周期性剧烈波动造成的发展减缓,协调全国经济的发展速度,促进经济进一步又好又快的发展。     

新一轮经济景气循环的趋势

新一轮经济景气循环的趋势文／肖竞华刘兴远徐洪芳江苏经济运行在客观上存在着一定的周期性，呈现出周期变动的特点和规律。改革开放以来全省共经历了四次经济周期。第三次经济周期（１９８６－１９８９年）和第四次经济周期（１９８９－１９９６年）是两次具有典型比较意...     

我国政府投资与经济周期波动的关联性研究

文章采用VAR模型研究政府投资与经济周期波动的动态关联性,克服了传统静态回归的缺陷.在经济周期波动指数构造上,对经济增长,就业和消费三个领域波动状况进行综合提取因子,在政府投资衡量上,即包含物质资产投资部分,又融于无形资产投资部分,衡量更加严密.研究结果证实政府投资对经济周期波动短期内产生巨大的冲击作用,冲击力随着周期不断缩减,我国经济周期波动更多是源于自身的冲击作用.     

我国经济周期波动的统计特征

统计学具有两大特征:一是总体性,二是数量性。总体性是研究社会经济现象发展变化的总趋势和本质属性,以消除偶然因素的影响,达到正确认识社会经济现象本质的目的。数量性则是从数量上观察、研究社会经济现象的属性表现,寻找其发展变化规律,在质与量的统一中全面认识社会经济现象的本质。用统计学的这两大特征研究我国经济的周期波动,既具有全面性,又具有深刻性。一、我国经济周期波动的总体性近年来,我国经济理论工作者在进行大量实证分析的基础上,对我国经济周期波动产生的原因进行了深入的分析,并形成了以下几种主要观点:1)我国的经济周期波动属于货币推动型,因为国家对货币供应量的宏观调控松紧有度,因此国民经济的总体运行随着市场上资金流量的多少涨跌起伏。2)我国的经济周期波动属于消费拉动型,社会主义生产     

改革开放以来我国货币供给周期波动特征

 货币供给的周期波动是国民经济发展过程中的必然现象,其周期波动的测定与分析是制定货币政策的基础。首先对我国M0、M1和M2三层次货币供给的时间序列进行HP滤波与平稳化,然后利用现代谱分析方法对我国货币供应的周期波动特征进行了测定与分析,结果显示：改革开放以来我国M0和M1供给均存在季节波动、3年、6个月和4个月左右的周期波动;M2存在10年、4年以及3年左右的周期波动;所有层次货币供应的变动幅度与长期趋势间存在线性关系。     

Business-Cycle Analysis With a Markov-Switching Model

This article explores the Hamilton Markov-switching model through an analysis of the business cycles of eight developed market economies. Forecasting and specification tests suggest only marginal improvements over linear autoregressive models. Yet filtered and smoothed conditional probabilities indicate turning points in business cycles that closely correlate with turning points from traditional methods. Tests regarding the asymmetry of business cycles reject the null of symmetry for most countries.     

国际商业周期对中国出口的影响

 国际商业周期变化对中国出口有着怎样的影响？本文在重力方程中引入不可观测的周期性因素,用于分析中国出口的变化及其决定因素。与已有研究相比,本文允许周期性因素的影响具有个体异质性,因此更具一般性,也更符合典型贸易事实。在此基础上,本文使用Pesaran (2006)的异质性面板、Bai（2003）的共同因子等新提出方法分别估计重力方程和周期性因素。结果表明,中国出口具有明显的供给推动特征,国内产出是引起出口增长的最主要因素;国外产出和汇率是导致出口波动的重要因素;周期性因素的影响因贸易伙伴而异,中国对美国、日本等贸易伙伴的出口受周期性影响较为明显。进一步分析发现,金融危机对中国出口的负面冲击在2009年还将进一步显现。     

Monitoring cyclical processes. A non-parametric approach

Forecasting the turning points in business cycles is important to economic and political decisions. Time series of business indicators often exhibit cycles that cannot easily be modelled with a parametric function. This article presents a method for monitoring time-series with cycles in order to detect the turning points. A non-parametric estimation procedure that uses only monotonicity restrictions is used. The methodology of statistical surveillance is used for developing a system for early warnings of cycle turning points in monthly data. In monitoring, the inference situation is one of repeated decisions. Measurements of the performance of a method of surveillance are, for example, average run length and expected delay to a correct alarm. The properties of the proposed monitoring system are evaluated by means of a simulation study. The false alarms are controlled by a fixed median run length to the first false alarm. Results are given on the median delay time to a correct alarm for two situations: a peak after two and three years respectively .     

双重视角下的中国经济周期混频测度

本文同时在混频动态因子模型截距和方差项引入马尔科夫区制转换过程,从经济增长速度和波动强度的双重角度对我国经济周期不同阶段间的运行特征进行详细考察。研究表明,我国经济周期呈现出明显不同的阶段性特征;不同状态间的转移概率存在非对称性;新常态背景下经济运行继续保持微波化的平稳运行态势是大概率事件。此外,本文提取的一致景气指数与我国实际季度GDP增长率的走势基本一致,能较为准确地反映各个时期的经济形势。     

概述随机非线性动力系统在经济周期研究中的运用

非线性动力学为经济周期的动态分析提供了全新的思路和方法,打破了传统的均衡线性分析的范式。考虑到复杂经济系统中本质的表现为非线性,而且还不可避免地存在随机噪声。因此,为了深入地探究经济周期的动力学形成机理,将随机非线性动力系统引入到经济周期问题的研究中。通过研究随机模型的稳定性、分岔、混沌和随机最优控制,实现对宏观经济动态演化和运行的评价、监测与控制。这不仅拓宽了随机动力学在宏观经济领域中的应用,而且也为宏观经济运行的研究提供了一个全新的思路和方法。     

EXPLORA:content interpretation of data

Most approaches to applying knowledge-based techniques for data analyses concentrate on the context-independent statistical support. EXPLORA however is developed for the subject-specific interpretation with regard to the contents of the data to be analyzed (i.e. content interpretation). Therefore its knowledge base includes also the objects and semantic relations of the real system that produces the data. In this paper we describe the functional model representing the process of content interpretation, summarize the software architecture of the system and give some examples of its applications by pilot-users in survey analysis. EXPLORA addresses applications with data produced regularly which have to be analyzed in a routine way. The system systematically searches for statistical results (facts) to detect relations which possibly could be overlooked by a human analyst. On the other hand EXPLORA will help overcome the large bulk of information which today is usually still produced when presenting the data. Therefore a second knowledge process of content interpretation consists in discovering messages about the data by condensing the facts. Approaches for inductive generalization which have been developed for machine learning are utilized to identify common values of attributes of the objects to which the facts relate. At a later stage the system searches for interesting facts by applying redundancy rules and domaindependent selection rules. EXPLORA formulates the messages in terms of the domain, groups and orders them and even provides flexible navigations in the fact spaces.     

Indirect estimation of randomized generalized autoregressive conditional heteroskedastic models

The class of generalized autoregressive conditional heteroskedastic (GARCH) models can be used to describe the volatility with less parameters than autoregressive conditional heteroskedastic (ARCH)-type models, their distributions are heavy-tailed, with time-dependent conditional variance, and are able to model clustering of volatility. Despite all these facts, the way that GARCH models are built imposes limits on the heaviness of the tails of their unconditional distribution. The class of randomized generalized autoregressive conditional heteroskedastic (R-GARCH) models includes the ARCH and GARCH models allowing the use of stable innovations. Estimation methods and empirical analysis of R-GARCH models are the focus of this work. We present the indirect inference method to estimate the R-GARCH models, some simulations and an empirical application.     

Do Leading Indicators Lead Peaks More Than Troughs?

We develop a novel Markov switching vector autoregressive model to investigate the possibility that leading indicators have different lead times at business cycle peaks and at troughs. In this model, coincident and leading indicators share a common Markov state process, but their cycles are nonsynchronous, with the nonsynchronicity varying across regimes. An application shows that on average the Conference Board’s Composite Leading Index leads the Composite Coincident Index by nearly 1 year at peaks but by only 1 quarter at troughs. Allowing for asymmetric lead times yields improved real-time dating and forecasting of business cycle turning points.     

全球价值链嵌入与国际经济周期非对称联动

剔除第三方效应测度双边价值链嵌入度,考察其与国际经济周期非对称联动间关联。研究发现:融入全球价值链使中国制造业陷入低增值率出口与中间投入高比例进口的困境,进而削弱了中国与贸易伙伴国经济扩张的联动,加强了中国与贸易伙伴国经济紧缩的联动,这在一定程度上导致国际经济周期呈扩张联动低于紧缩联动的非对称特征。该现象在金融危机前突出,危机后有所缓解但仍存在。相对而言,融入全球价值链大幅削弱了中国与经济增长较为稳健的发展中国家、非欧盟国家经济扩张的联动,又大幅加强了中国与发达国家、欧盟国家等危机多发国经济紧缩的联动,影响中国经济稳定增长。要规避全球价值链嵌入对稳增长的阻碍,中国须提升制造业出口国内增加值份额,并着力降低中间投入进口比例。本文发现了国际经济周期联动的非对称特征,并基于中国融入全球价值链的典型特征解释成因,研究结论可为制定实施稳增长政策提供决策参考。