基于svar模型的中国核心通货膨胀的估计与应用

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1、基于SVAR模型的中国核心通货膨胀的估计与应用一、前言2008年1月中国的居民消费价格指数(CPI)同比增长率达到7.1%,为1994年以来的最高值。2007年CPI同比增长4.8%,大大超过全年3%的控制目标。2007年12月召开的中央经济工作会议提出明年宏观调控的首要任务是“防止价格由结构性上涨演变为明显通货膨胀”。2007年的宏观经济形势如何,是否出现价格结构上涨向全面上涨演变的趋势,我们必须对此做出准确的判断。尽管人们习惯于使用CPI反映通货膨胀以及判断经济形势,但显然CPI不是一个能够准确反映物价运行状况与经济形势的指标,由于CPI短期内往往受到个别商品价格异常波动的影响,无

2、法反映总供给与总需求关系的真正的紧迫程度,有可能对经济形势产生误导,因此需要一个更好的衡量指标核心通货膨胀(Coreinflation)是一个比观测到的通货膨胀更好的反映经济形势的指标。核心通货膨胀的概念在20世纪70年代被提出,背景是当时石油出口国大幅度提高原油价格,导致西方国家发生了严重的成本推动的通货膨胀,而抑制通货膨胀的紧缩性经济政策又导致了经济的停滞。因此西方学者在反思当时的政策后认为不应该只是根据观测到的通货膨胀制定经济政策,而是有必要将观测到的通货膨胀分解成两部分,一部分是由总供给与总需求决定的趋势成分,另一部分是由食品或能源价格波动所决定的暂时成分。前一部分称为核心通货

3、膨胀,后一部分称为非核心通货膨胀或暂时通货膨胀。在对通货膨胀进行监测并制定经济政策时,必须区分不同因素对通货膨胀变动的影响。个别商品价格的暂时波动只能引起价格总水平短时间内的提高,反映在通货膨胀率上就是观测到的通货膨胀率的暂时上升,当个别商品的价格波动结束后,通货膨胀率将在短时间内回落。通货膨胀的这种短期波动不应影响决策部门的行动,决策部门应该根据通货膨胀的长期成分即核心通货膨胀制定经济政策。对决策部门来说,核心通货膨胀对判断经济形势和制定经济政策有着重要的意义。这是因为,首先,核心通货膨胀是比普通的消费价格指数CPI或投资价格指数IPI更好的反映经济形势的指标,而CPI或IPI有可能

4、对经济形势产生误导,因为个别商品的价格可能由于受到暂时冲击产生波动。其次,核心通货膨胀是比普通的价格指数CPI或IPI更好的对制定经济政策具有参考价值的指标,如果通货膨胀率的上升是由个别商品价格上升引起的,那就不应该采取全面的收缩性的经济政策,而是应该针对个别商品采取措施;如果是由于总供给或总需求的变动导致的通货膨胀率的提高,那就需要采取反周期的政策。因此,决策部门需要区分通货膨胀率的上升是由个别商品价格变化的暂时的冲击引起的还是核心通货膨胀发生了趋势性的变化引起的,如果核心通货膨胀发生了趋势性的变化,就必须采取收缩性的经济政策。10第三,核心通货膨胀对未来通货膨胀有更强的预测能力,而

5、CPI等指标由于受到较多不确定性的影响因此其未来走势难以把握。最后,向公众同时发布通货膨胀率与核心通货膨胀率有利于公众更好的了解经济形势,降低通货膨胀的不确定性,使公众对未来通货膨胀做出更加准确的预期,降低经济运行的成本。因此,对核心通货膨胀的研究不仅有重要的理论意义,而且对当前经济形势的判断与宏观经济政策的制定有着重要的现实意义。核心通货膨胀不能通过观测直接得到,只能通过各种方法估计,目前为止常用的方法有两类,即时间序列方法与项目排除方法。本文中我们使用国家统计局公布的1980年至2007年的消费价格指数(CPI)、食品价格指数与国内生产总值(GDP)的年度数据,应用一种时间序列模型

6、——结构向量自回归(SVAR)模型估计了中国的核心通货膨胀。本文其余部分结构如下,首先介绍核心通货膨胀的估计方法,然后应用SVAR模型估计了中国1986年至2007年的核心通货膨胀,最后结合核心通货膨胀对我国的宏观经济形势进行了分析并对宏观经济政策提出了建议。二、核心通货膨胀的估计方法核心通货膨胀的概念在20世纪70年代被提出后,最初的估计方法是从“一篮子”商品中排除食品和能源以后合成的通货膨胀指数,排除食品和能源的目的是为了消除暂时冲击对价格的短期影响,以便更准确的发现通货膨胀的长期趋势成分,即核心通货膨胀。这么做的原因是粮食、肉类等容易受到天气、自然灾害等的影响使食品价格出现大幅度

7、的波动;另一方面由于受到地缘政治等因素的影响石油价格也经常出现较大的波动。此后,学者门开发出各种不同的估计方法上。根据Roger(1998)的划分核心通货膨胀的估计方法可以分为两类,时间序列方法与项目排除法。这两类估计方法又分别以核心通货膨胀的两种定义为理论基础。第一种定义是将核心通货膨胀定义为“持续的通货膨胀(persistentinflation)”,另一种定义是将核心通货膨胀定义为“普遍的通货膨胀(generalizedinflation

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