中国的核心通货膨胀率及其动态调整行为.pdf
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1、 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/中国的核心通货膨胀率及其动态调整行为王少平谭本艳3 内容提要 本文根据中国CPI篮子由8类细项组成的统计口径,运用Gonzalo和Granger有关协整-误差修正模型的调节系数阵的正交分解技术度量中国的核心通货膨胀率,揭示其动态调整行为并基于此计算其惯性。结果表明,样本期(2001年1月至2009年1月)和近一轮通货膨胀期(2007年2月至2009年1月)中国核心通货膨胀的平均水平和波动幅度均比标题通货膨胀大。中国核心通
2、货膨胀的动态调整行为由AR I MA所描述,其惯性比标题通货膨胀大。鉴于核心通货膨胀的稳定和较小的波动与相对较大的惯性,在当前美国金融危机对中国冲击的背景下,中国宽松的货币政策应以扩大内需与促进经济增长为重点。关 键 词 核心通货膨胀协整 Gonzalo-Granger分解共同因子动态调整2007年以来,由于猪肉价格的上涨,带动当年多个月份的居民消费价格指数(CPI)超过106。为抑制通货膨胀,中央银行在2007年连续6次加息。在加息和一系列抑制物价结构性上涨的宏观调控政策的作用下,2008年11月至2009年1月的CPI分别回落到102.4、101.2和101。由此引出的问题是,对应于通货膨
3、胀的这种快速变化,中国的核心通货膨胀(core inflation,以下简称为核心通货膨胀)如何调整?基于核心通货膨胀的动态调整,中国的货币政策应如何应对美国金融危机的冲击?准确地回答上述问题,不仅取决于科学度量中国的核心通货膨胀,也取决于认识核心通货膨胀的动态调整过程。一核心通货膨胀的含义与度量方法(一)核心通货膨胀的含义从现有的文献可以看出,核心通货膨胀的概念在20世纪70年代初就已出现,1972年的美国总统经济报告 提出,扣除抵押利息和食品后的CPI具有很特别的意义。但核心通货膨胀作为一个学术和实用的概念,其硏究始于Eckstein(1981)的定义,Eckstein认为,核心通货膨胀率
4、是“市场处于长期均衡时的通货膨胀率”,可以视为“总供给价格的增长率趋势”。Blinder(1997)等从货币政策的角度来界定核心通货膨胀,他们认为,为了更有效地制定并发挥货币政策的功效,中央银行应该将其注意力集中于通货膨胀31期11第年90023济经界世3王少平:华中科技大学经济学院 430074电子信箱:wangspi ;谭本艳:湖北大学商学院 430062电子信箱:tan_。本文得到国家社会科学基金重点项目(07AJY010)、湖北省教育厅青年项目“我国核心通货膨胀问题研究”(100-094406)的资助。作者感谢两位匿名审稿人提出的具有学术深度的修改意见,但文责自负。1994-2010
5、China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/中持久的、潜在的变动趋势。从货币政策的角度看,核心通货膨胀是“中央银行的价格指数”,所反映的是价格指数(特别是CPI)中与货币增长量相关联的长期持久的成分,核心通货膨胀因此而定义为通货膨胀中持久的、潜在的变动趋势。由此可见,核心通货膨胀的实质是通货膨胀的长期趋势。Quah和Vahey(1995)认为通货膨胀是经济运行随时间波动的直接结果,而这些波动可以分为两类,一类是在长期中不影响真实产出的波动,即名义需求冲击,另一类波动则是在长期中影响真实
6、产出的供给冲击。基于此,他们将核心通货膨胀定义为“通货膨胀中对实际产出没有长期影响的成分”。Romer(1996)认为,可以把附加预期的菲利普斯曲线方程中的预期通货膨胀率视为核心通货膨胀率,也就是当产出等于自然失业率所对应的产出水平且没有供给冲击时的通货膨胀率。不难看出,Romer(1996)、Quah和Vahey(1995)所定义的核心通货膨胀的实质是通货膨胀中的长期成分。由于绝大多数国家都使用CPI度量通货膨胀,要使核心通货膨胀成为可计算的指标,必须基于CPI定义核心通货膨胀。Bryan和Cecchetti(1993)、Cristadoro等(2005)对核心通货膨胀的定义,反映了这一特点
7、。他们认为,构成CPI的各细项的长期共同成分(com2mon component)即为核心通货膨胀。不难看出,这一定义与前述定义具有内在的逻辑一致性,核心通货膨胀定义为通货膨胀中的长期成分,所反映的是通货膨胀的长期趋势。由上述分析可知,核心通货膨胀的共同特征为:核心通货膨胀是通货膨胀的长期持久的趋势。本文基于这一特征,应用Gonzalo-Granger有关协整所派生的调节系数的正交分解方法,度量中国的核心通货膨胀。(二)核心通货膨胀的度量方法根据上述定义和特征可以看出,核心通货膨胀是不能直接观测的,由此导致度量核心通货膨胀率的方法不尽相同,现行方法可归结为两大类:统计方法和基于模型的方法。1.
8、统计测算方法。使用统计法测算核心通货膨胀的主要方法是扣除法,其实质是基于核心通货膨胀的含义,对短期显著波动的细项予以扣除,即扣除CPI篮子中短(当)期内价格波动较大的细项后,重新分配剩余各细项的权重所形成的数据为核心通货膨胀。由于能源和食品通常表现出显著的短期波动,因此最为常见的扣除项目是能源和食品,美国劳工统计局所公布的核心通货膨胀正是扣除食品和能源价格后的CPI。从统计的角度看,这是发达国家度量核心通货膨胀的主要统计方法,但不同国家在选择扣除哪些细项以及如何重新分配权重方面有较大的差别。从这个意义上说,用扣除法所产生的核心通货膨胀仍在一定程度上具有不可比性。与之相似的是修剪均值法(trim
9、med mean),Bryan和Cecchetti(1994)将CPI篮子中价格变动最大和最小的细项扣除,然后重新分配剩余细项的权数所产生的数据即为核心通货膨胀。而加权中位数法(weighted median CPI),即在观测期间内,计算CPI篮子中每个细项的价格变动,然后按其波动幅度大小排序,处于中位数细项的价格变动率即为核心通货膨胀。平滑技术法(s moothing),则是使用X11、X12等季节调整法或者H-P滤波法,以消除(或至少减少)各细项的短期波动,从而使调整后的成分反映通货膨胀的长期变动,即核心通货膨胀,Cogley(2002)对此进行了讨论。不难看出,以上统计方法度量核心通货
10、膨胀的内在逻辑均是将CPI篮子中短期内价格波动较大的细项予以扣除,使剩余细项的变动体现通货膨胀的长期趋势。因此,上述统计测算方法和核心通货膨胀的内涵具有内在的逻辑一致性。然而,应用统计法度量核心通货膨胀,一方面取决于具有短期波动的细项(如能源和食品)是否直接作为细项,扣除后如何对剩余细项重新分配权重;另一方面,由于不同时期,短期波动较大的细项不尽相同,因此用扣除法计算核心通货膨胀,将直接导致组成CPI篮子中的各细项应不断随之变化,否则,不同时期的CPI就是不可比的数据。这两个问题形成了统计扣除法的局限性。2.基于模型度量核心通货膨胀的方法。随着计量经济理论和方法的发展,基于模型度量核心通货膨4
11、1期11第年90023济经界世 中国的核心通货膨胀率及其动态调整行为 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/胀已经成为主要发展方向:其一是基于结构向量自回归模型(SVAR)度量核心通货膨胀。Quah和Vahey(1995)将核心通货膨胀定义为“通货膨胀中对实际产出没有中长期影响的成分”,基于此,Quah和Vahey建立了包括产出和价格指数两个变量的结构向量自回归模型,由此估计通货膨胀的长期成分,但这一方法假定产出和价格为平稳变量。其二是基于动态因子模型(dyn
12、amic factor model)度量核心通货膨胀。Cristadoro等(2005)将核心通货膨胀界定为CPI篮子中的各细项的长期共同成分(common component),为了估计这一共同成分,他们将所有细项分解为相互正交的共同成分和异质成分(idiosyncratic compo2nent)之和,其中共同成分实际上就是各细项的持久成分(per manent component),即核心通货膨胀。随着非平稳的单位根和协整理论的提出和发展,大量的硏究发现,CPI及其各细项大多具有非平稳的特征。Stock和Watson(1988)根据CPI的这种数据特征,提出了基于由协整所派生的误差校正模
13、型(VECM)调节系数的分解所形成的共同趋势(common trends)模型而计算核心通货膨胀的方法,这一方法先后由King等(1991)、Mellander等(1992)等不断完善和发展,其基本思想是,如构造CPI各细项的数据具有非平稳性且细项之间存在协整关系,则这种协整关系可以分解为共同趋势和共同周期(common cycles)两种成分,其中共同周期即为各变量共有的短期波动成分,而共同趋势度量的是各细项共同的长期成分,即核心通货膨胀。因此,基于Gonzalo-Granger关于协整与调节系数的分解度量核心通货膨胀,正是针对CPI及其各细项数据的非平稳特征和核心通货膨胀的含义而度量核心通
14、货膨胀,因此,这种度量方法更符合核心通货膨胀的定义,结果更精确。Bagliano和Morana(2003a、2003b)分别使用这种分解技术,度量了美国和英国的核心通货膨胀。尽管中国的统计机构目前还没有正式界定核心通货膨胀,也没有定期测算并公布核心通货膨胀,但学术界已经开始硏究核心通货膨胀问题。黄燕(2004)、黄燕与胡海鸥(2006)分析了现有的核心通货膨胀概念和衡量方法及其对编制中国核心通货膨胀的启示。简泽(2005)运用Quah和Vahey(1995)的方法,建立了包含实际GDP和零售物价指数两个变量的结构向量自回归模型,对中国的核心通货膨胀率进行了估计。但由于双变量的结构向量自回归模型
15、的结构约束和变量的平稳性假定,这一方法的结果取决于结构约束和数据的平稳性。范跃进和冯维江(2005)运用扣除法等统计方法计算了中国的核心通货膨胀率。使用统计方法计算核心通货膨胀取决于CPI各个细项的权重,但中国国家统计局尚没有公布所有统计年(月)份的CPI各细项的权重,目前公布的1995和2004年食品的权重分别是44%和33.6%。范跃进和冯维江采用城镇及农村消费支出值换算成消费性支出构成比重的方法来替代CPI各细项的权重,基于这一方法产生的1995和2004年食品的权重分别是56.29%和41.15%。本文根据中国CPI的统计口径和核心通货膨胀的含义,基于中国CPI及其各细项的数据特征,应
16、用对CPI各细项的协整与向量误差修正模型的调节系数矩阵的正交分解,计算中国的核心通货膨胀率。二中国的核心通货膨胀率及其对货币政策的启示核心通货膨胀的本质含义是构成CPI篮子的各细项所共有的长期趋势成分。如果各细项的时间序列数据非平稳但拥有共同趋势,且各细项之间存在协整关系,由于协整反映的是各细项的长期稳定关系,而不是各细项共有的长期趋势成分,那么根据Granger表述的定理(Engle and Granger,1987),这种长期稳定关系对各细项的短期波动必定产生调整效应。这种调整效应由向量误差修正模型(VECM)中的调节参数(阵)所揭示,因此,对VECM的调节参数(阵)进行正交分解,以分离出
17、协整关系对各细项的短期波动没有调整效应的成分,那么这一成分就是剔除所有细项的短期波动后各细项的长期趋势成分。根据核51期11第年90023济经界世王少平谭本艳 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/心通货膨胀的定义和特征,这种长期趋势成分即为核心通货膨胀,本文应用这种方法来度量中国核心通货膨胀。(一)基于VECM的Gonzalo-Granger分解记Xt为构成中国CPI篮子的8个细项(分量)所组成的一个(81)维向量,其分量分别是食品(SHIP)、烟酒及用品(
18、YANJ)、衣着(YIZH)、家庭设备用品及服务(JTSB)、医疗保健及个人用品(YLBJ)、交通和通信(JTTX)、娱乐教育文化用品及服务(YULJ)以及居住(JUZH)。对于向量Xt,如果其中每个分量均为单位根过程(记为I(1),且这8个序列之间存在r个协整关系,根据Granger表述的定理,其对应的向量误差修正模型(VECM)为:Xt=Xt-1+1Xt-1+q-1Xt-q+1+tt=1,T(1)其中,为协整向量,=I-L,L为滞后算子,tIIN(0,)。Stock和Watson(1988)证明,如果Xt的8个分量之间存在协整关系,那么Xt中的每个分量可以表述成k(=8-r)个I(1)过程
19、的共同因子ft和8个I(0)序列Xt之和:Xt=A1ft+Xt(2)其中,Xt为Xt的各分量的短期成分。Gonzalo-Granger的分解目的就是估计共同因子ft,其维数为k=8-r,由于ft为各细项的共同因子,所以这种分解的第一个属性就是ft是Xt的线性组合:ft=B1Xt(3)第二个属性就是A1ft和Xt分别是Xt的长期成分和短期成分。Gonzalo和Granger(1995)证明了下述重要的结果:ft=Xt(4)其中,为的正交补阵,即=0,方程(4)说明,共同因子ft实际上是Xt中8个分量的线性组合。从Granger表述定理可知,VECM中的调节参数反映的是协整关系对变量短期变化的调整
20、,所以其正交补所隐含的是提取Xt各细项中不受协整关系所调节的长期成分,剔除的是各细项的短期波动,因此(4)式所度量的是CPI中潜在的长期趋势,即核心通货膨胀。因此,度量核心通货膨胀,在CPI各细项存在协整关系的条件下就转化为求解ft。进一步,从上述求解ft的过程可知,与统计扣除法等相比,求解ft无需确定和扣除短期波动的细项,也无需重新分配权数,因而其计算结果更精确,也更贴近于核心通货膨胀的含义。由于中国现有的文献尚没有关于调节系数阵的正交补阵 和共同因子ft的研究,因而有必要简要说明如何估计和ft。将矩阵(,)转置可以得到Xt的长短期分解:Xt=A1Xt+A2Xt(5)其中,A1=(),A2=
21、()-1,Gonzalo和Granger证明,如果|0,也就是矩阵(,)是非奇异的,那么协整系统Xt基于共同因子ft的长短期分解(5)式一定存在。对于(1)式,根据Johansen(1988)的方法,为估计和检验协整,将 Xt和Xt-1分别对(Xt-1,Xt-q+1)进行最小二乘辅助回归,产生残差R0t和R1t,由此得到残差乘积矩阵:Sij=T-1Tt=1RitRjti,j=0,1(6)其中,表示从t=1至T求和。我们知道,协整向量 的估计为(7)式的特征值所对应的特征向量:61期11第年90023济经界世 中国的核心通货膨胀率及其动态调整行为 1994-2010 China Academic
22、 Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/|S11-S10S-100S01|=0(7)将(7)式的特征值排序为1 8,对应的8个特征向量为 V=(v1,v8),求解 VS11 V=I产生协整向量的极大似然估计量为=(v1,vr)。由于 隐含的是Xt中不能由协整所调节的成分,因此,与上述过程不同,的估计是通过求特征方程(8)的特征根所对应的特征向量而产生。|S00-S01S-111S10|=0(8)将(8)式的特征值排序为18,记(8)式最小的(8-r)个特征值所对应的特征向量为M=(m1,m8),对其标准化,即
23、MS00M=I,由此产生 的估计量,记为=(mr+1,m8)。于是,根据(4)式即可计算中国的核心通货膨胀。需要说明的是,从数学理论上讲,(8)式中,S00-S01S-111S10是一个数值矩阵,它的若干个或最小的特征值有可能为零,其特征向量对应的分量就有可能为零,由于计算的误差,在数值上表现为近似于零的正或负数,因此,的某些分量就可能为近似于零的很小的负数。实际上是共同因子ft的系数(向量),这就导致ft的某些系数可能为近似于零的负数,但我们需要的是所有细项的共同因子,所以不应删除近似于零的负数所对应的细项。(二)基于Gonzalo-Granger分解度量中国的核心通货膨胀根据Gonzalo
24、-Granger分解原理,我们首先对构成中国CPI篮子的8个细项分别进行单位根检验,若8个细项的数据由单位根过程生成,且8个细项之间存在协整关系,基于VECM的估计结果对调节系数进行正交分解,由此求出中国CPI篮子的8个细项的共同因子ft,即核心通货膨胀。1.单位根和协整检验与VECM的估计。我们从国家统计局网站选取了2001年1月至2009年1月期间中国CPI篮子的8个细项的同比月度数据。首先,我们应用ADF检验对8个细项进行单位根检验,检验结果表明各细项均为I(1)过程。进而对8个细项作Johansen协整检验,检验结果表明8个细项之间存在7个独立的协整关系,限于篇幅,本文没有报告单位根及
25、协整检验的结果。进一步,由Granger表述定理可知,这种协整关系对8大细项的短期变动产生调节作用,为揭示这种调节效应,我们对第一个协整关系所对应的VECM模型进行最小二乘估计,其中调节系数的估计结果列入表1。表1向量误差修正模型调节系数的估计结果变量D(JTSB)D(JTTX)D(JUZH)D(SHIP)D(YANJ)D(YIZH)D(YLBJ)D(YULJ)调节系数的估计值0.01190.1743-0.05860.63630.0648-0.0425-0.0103-0.5544说明:D表示变量的1阶差分。从表1可知,食品(SHIP)、烟酒及用品(YANJ)、家庭设备用品及服务(JTSB)以及
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