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关于宏观经济类金融学专业论文选题,关于中国宏观经济和金融总量的非线性相关毕业论文提纲

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[关 键 词 ] 宏观经济和金融总量;非线性;ESTAR模型;KSS检验

一、文献回顾

近二十年,对宏观经济和金融总量的时间序列特征,即是具有单位根的非平稳或存在结构变 化的分段趋势平稳,争论颇多.这一问题的结论,对于分析政策主导下的总量变化和非预期 的外部冲击对经济发展的长期影响以及经济政策的短期效果意义深远.经典的经济学认为经 济 政策和外部冲击只产生暂时性的扰动效果,即短期内使经济偏离均衡,而从长期来看,这种 扰动并不会改变经济增长的均衡路径.因而,传统观点认为经济总量是非单位根的平稳变量 ,频繁采取的相互矛盾的经济政策和外部冲击增加了宏观经济的风险和不稳定性.

鉴于学者们对此问题的争论无法达成一致意见,实证分析便提供了一个可以解决 问题的途径.在实证检验方面,Dickey-Fuller检验(Dickey, Fuller,1979)[1](427-4311)被广泛应用于判定变量是否存在单位根以检验冲击的粘持性 效果(persistence).Nelson和Plosser(1982)[2](139-162) 采用上述方法对美国14个总量指标的研究给出了支持绝大多数(13/14)指标存在单位根非 平稳的结论.近年来,一些学者开始认识到模型的误设对于检验结果的致命影响.Cochrane (1988)[3](893-920)认为通常的时间序列模型选择标准可能会误导对粘性的估计 ,进 而提出使用方差比(variance-ratio test)检验对粘性进行度量,通过对美国GNP等宏观数 据的研究得出较少的非平稳结论.Perron(1989)[4](1361-1401)提出未考虑结构 变化的单位根检验功效 较低,通过先验信息选择外生结构变化的单位根检验给出了完全不同的结论:绝大多数(11 /14)总量是分段趋势平稳(segmented-trend-stationary)的.Zivot和Andrew (1992) [5](251-270)将结构断点选择过程内生化,对Nelson和Plosser(1982)所选取的 样本重新进行了无条件 单位根检验,在渐近分布和有限样本情况下,近半数总量无法拒绝非平稳原假设.鉴于我们 无法确定所考虑的区间只有一个结构变化,Lumsdaine和Papell(1997)[6](212-218 )将Zivot和Andrew (1992)的方法扩展到两个结构断点的情形,结果得出更多的总量是分段趋势平稳的结论. 而对中国的研究相对滞后, Li(2000,[7](814-827)2005[8](261-281) )最早将结构变化引入中国宏观经济总量的 动态研究,结果表明所有的总量都是围绕着多个结构断点的分段趋势平稳.Smyth和Inder( 2004)[9](1-24)对中国区际人均实际GDP的研究表明,在不考虑和只考虑单个结构 断点的情况下,绝 大多数是非平稳的,但在考虑两个结构断点的情况下,近半数区际总量是分段趋势平稳的. 梁琪和滕建州(2006)[10](11-22)考虑到中国数据的小样本和瞬时相依特征,采 用蒙特卡罗实验计算 了原假设条件下单位根检验有限样本临界值,并对不考虑和考虑结构断点情况的结果进行了 比较,得出后者能够更好的反映总量时序特征,依然是分段趋势平稳的结论.


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通过上述研究,是否能够说明分段趋势平稳更加适合描述中国宏观经济和金融总量的平稳性 特征呢?学者们仍然存在诸多的争议.例如, Murray和Nelson(2000)[11](79-95) 对放松单位根原 假设的假设条件的敏感性问题进行了研究,并建议使用战前的季度经济数据而非年度数据来 减少对单位根原假设的虚假拒绝.此外, Kilian和Ohanian(2002)[12](614-632) 也对具有一个或者多 个结构断点的分段趋势平稳的备择假设提出了质疑,并对应用计量经济学家使用perron建立 的传统方法将有多大的可能性将暂时性变化设定成结构断点进行了研究,发现剧烈的暂时性 变化可能导致对单位根原假设的过度拒绝.尽管使用Bootstrap方法的检验效果优于渐近分 布,但在对原假设的拒绝比例上仍然偏高22%.梁琪和滕建州(2006)也指出,在考虑更多 结构断点的情况下,经济总量似乎更加趋向于分段平稳,这一结论也表现出对单位根原假设 的过度拒绝.

本文认为,对宏观经济总量时序特征的单位根检验存在的主要问题包括:

1.备择假设设定不当,可能导致原假设的过度拒绝;

2.忽略两个或多个结构断点同样会导致检验功效下降;

3.尽管断点位置内生选择,但断点个数仍为外生给定;

4.分多段建模对数据要求较高,并可能导致参数不稳定和偏差较大,残差平方和偏高.

从本质上讲,结构变化是一种瞬时区间转换的门限(Threshold )模型,特别之处在于这个 转移函数的阀值是同重大历史事件相联系的.鉴于对含有结构变化的单位根检验存在诸多争 论,考虑到宏观经济和金融总量的时序特征,本文使用变化相对温和的非线性指数平滑转移 ESTAR模型来描述经济总量,并使用Kapetanios,Shin和Snell(2003)[13](359-379 )提出的非线性单位 根检验方法,探究总量间究竟是具有单位根的非平稳,还是非线性全局平稳的.另外,本文 还将采用Kapetanios,Shin和Snell(2006)[14](279-303)提出的检验方法对具有 单位根的非平稳序列 进行非线性协整检验,以确定宏观经济和金融总量间是否存在长期稳定的非线性均衡关系.

本文余下的部分结构是:第二部分说明指标选取及数据来源;第三部分介绍非线性模型KSS 单位根和协整检验;第四部分对实证检验结果进行分析;最后,第五部分给出经济学解释 及政策含义.

二、指标选取及数据来源

本文的研究对象是中国宏观经济和金融总量,选取具有代表性的总量指标包括实际GDP、实 际人均GDP、名义工资、实际工资、就业人数、实际最终消费、实际进出口总额、实际银行 信贷和实际储蓄负债(滕建州和梁琪,2006).各指标样本的时间跨度均为1952-200 8年,数据分别来自《新中国五十年统计资料汇编》和近期《中国统计年鉴》、《中国金融 年鉴》(1999-2008). 实际GDP是最重要的宏观经济统计指标之一,本文就实际GDP指标的处理采用Zhang(2003) [15](713-734)提出的推算GDP隐含平减指数(Implicit deflator)方法;实际人均G DP由实际GDP与全国年 底人口总数之比得到;名义工资和就业人数直接采用其名义值;实际工资、实际最终消费、 实际进出口总额、实际银行信贷和实际储蓄负债是根据以1952年为基期的消费者价格指数(C PI)分别对其各自的名义值进行价格平减后得到的.最后进入模型分析的是对以上所有总量 取自然对数处理后的数据,且除就业人数和名义工资以外其他指标均以1952年为基期.

三、模型及研究方法

新中国成立以来,中国宏观经济历经数次剧烈变动,现代金融体系建立时间相对较晚,改革 开放催生宏观经济跨越式发展,自然要求相应的金融系统和金融机构跟上经济增长的步伐以 满足其对金融系统的要求.与此同时.在历经多个重大历史事件后,宏观经济和金融总量 的能否简单的被线性系统所刻画或描述,尚不得知.因此,对我国宏观总量的研究有必要率 先进行线性检验.

(一)线性检验

本文采用Luukkonen et al.(1988)提出的扩展一阶检验过程对宏观经济和金融总量进 行线性检验.

扩展的一阶过程涉及检验以下方程:

其中,原假设H0:ij等于0(i等于1,等,p,j等于i,等,p),Ψj等于0(j等于1,等,p),F型的检验 统计量为:

F-type等于T(rss0-rss1)/rss0

其中,rss0是限制条件下的残差平方和,rss1是无限制条件下的残差平方和.对(1) 式再参数化得辅助回归:

yt等于θ0+[∑[DD(]p[]k等于1[DD)](θ1kyt-k+θ2kyt-kyt- d+θ3kyt-ky2t-d)]+θ4y3t-d+εt[JY](2)

仍然使用F型检验统计量,原假设H0:θ2k等于θ3k等于θ4等于0,k∈{1,等,p} ,最优自回归滞后长度(k)和推迟滞后长度(d)限定在{1,等,4}.鉴于问题的小样本特 征,误差项ε可能与渐近的极限正态分布有较大差别,本文采用Ef ron (1979)[16](1-26)提出的Bootstrap计算机仿真方法计算F型检验统计量的边界 显著性值msv(marginal significance value).

(二)非线性单位根检验

经济理论经常包含这样一种思想,即对于属于不同范围的变量,经济表现出不同的行为,它 源于“区间转换”理论,简单的单变量方程可以设定为:

yt等于α0+α1xt-1+(β0+β1xt-1)F(xt-1-μ)+εt[JY](3 )

其中,εt是独立同分布随机变量,F(x)是连续奇函数或者偶函数,xt-1是转换变 量,α是时间延迟.F(x)是满足F(∞)等于0,F(0)等于1的正态分布N(μ,σ2)的累积分布函数, 当σ2→0时,F就成为Heaviside函数:F等于0,xt-1<μ;F等于1,xt-1≥μ.( 3)式就是具有转换变量xt-1的转换回归模型,如果用yt-1替换xt-1, (3)式就成为了平滑转移自回归STAR模型(参见van Dijk et al.,2002[17](1-47) )的特例.如果F是偶函数且具有如下形式:

F(z)等于1-e-z2

则(1)式就成为指数平滑转移自回归(exponential smooth transaction autoregressive )模型.

Kapetanios,Shin和Snell(2003)在平滑转移自回归STAR(Smooth Transition Autoregre ssive)模型基础上,将线性ADF单位根检验扩展到了非线性领域.设一阶单变量ESTAR模型 为:

yt等于φyt-1+γyt-1[1-exp(-θy2t-d)]+εt

变形得到:

Δyt等于γyt-1[1-exp(-θy2t-d)]+εt[JY](4)

其中,yt是退势后的零均值序列(去均值和去趋势后的时间序列),θ是调整速度.Kape tanios,Shin和Snell(2003)经过推导设定推迟滞后长度d等于1,通过检验方程(4)中θ是 否为0,能够验证是否存在单位根.然而,由于存在参数识别困难的问题,Kapetanios,Shi n和Snell (2003)将方程(4)进行了一阶Taylor展开,并考虑到可能存在误差项的序列相关,对 (4)式进行了再参数化处理,最终得到辅助回归:

原假设H0:δ等于0,即有单位根,备择假设H1:δ<0,即非线性全局平稳过程.已有研 究表明单位根 检验的效果对滞后阶数的选择十分敏感,线性单位根滞后阶数选择的方法依然适用于非线性 领域.因此,考虑到基于尾项显著性的 “t-sig”方法(Perron , 1989 , Hall , 1994 [18](461-470))具有 检验水平稳定和功效高等优于传统信息准则的特点,本文也使用这一方法对滞后阶数进行选 取.此外,经Kapetanios,Shin和Snell证明,模型中统计量不再服从渐进的标准正态分布 ,因此,本文应用Bootstrap 方法产生边界显著性值 msv.

(三)非线性协整检验

受普通线性协整检验对含有噪声交易套利模型的金融市场检验功效较低的启发,本文认为 ,当宏观经济和金融总量受到瞬时扰动时,所表现出来的行为类似于具有买卖价差的噪声交 易,因此,在检验变量间的长期稳定均衡关系方面,传统的协整检验可能会得出误导性结论 .Kapetanios,Shin和Snell(2006)提出了一种旨在检验变量间遵循全局平稳的平滑转移 过程(globally stationary smooth transition process)的非线性协整方法,以描述变 量间的长期稳定均衡关系.Monte Carlo模拟试验表明,Kapetanios,Shin和Snell(2006) 提出的基于非线性误差修正(nonlinear ECM)模型的检验,在检验均衡关系方面,比类似 于线性模型残差基础上的协整检验的非线性检验(nonlinear analogue of the residual-b ased test for cointegration in linear models)具有更高的功效.因此,本文拟采用这 一方法,对具有非线性单位根的非平稳序变量列间是否存在非线性协整的长期均衡进行分析 . 设一般的非线性向量误差修正(nonlinear VECM)模型为:

其中,zt是n×1的一阶整I(1)的向量,α(n×r),β(n×r),τi(n×n)是参数阵,特 别的,α和β是列满秩的,g∶Rr→Rn是非线性函数,将zt分解成标量yt和n-1维向 量xt,即zt等于(yt,x′t)′,重写方程(6)得到:

其中,α是n×1的调整参数向量,并且ut等于yt-β′xxt,βx是(n-1)×1的协整 向量.在其假设2的条件下,τi等于(γyi,τ′xi)′分解,整理得到STR ECM 模型:

其中,εt的方差阵∑等于[JB((][HL(2]σyy[]σyxσxy[]∑xx [HL)][JB))],存在εyt等于σyx∑-1xxεxt+et,et&#

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65374;i id(0,σ2e),并且σ2e≡σyy-σyx∑-1xxσxy ,得ω≡∑-1xxσxy,Ψ′i≡ω′τxi.=0表明u t在中间区域遵循单位根过程.

原假设H0:θ等于0,即不存在协整关系.

v.s. 备择假设H1:θ>0,即存在非线性ESTR协整 .

但是由于存在参数不可识别的问题,对STR ECM使用一阶Taylor展开,得到辅助回归

其中,

m等于[(t-2)/b],s等于t-mb-1,α*是漂移参数,可以设定成0或是常数c.

第三步:从抽样序列y*t,n计算期待检验统计量.

第四步:重复第二步和第三步若干次(999或4999次),以寻找抽样统计量的分布.

四、实证检验结果及分析

借助前文阐述的计量方法及操作思想,通过Gauss、Rats等计

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