FAVAR及其時變模型在中國宏觀經濟的應用.pdf

1、自盧卡斯批評以來,宏觀經濟聯立方程模型日漸式微,繼之而起的是Sims提出的向量自回歸模型(Vector AutoRegression,VAR),此后關于VAR模型的研究文獻風起云涌.VAR模型在宏觀經濟預測、結構推斷等許多方面功勛卓著,但不可否認,其亦不乏缺點,譬如過度參數化、沒有考慮經濟結構會隨時間而發(fā)生變化等。過度參數化帶來的問題是估計的參數不穩(wěn)定,從而使得我們的想要的結果也不穩(wěn)定,而宏觀經濟結構的非線性特征,普通的VAR模型也無法

2、捕捉到,這樣,就發(fā)生了模型誤設。因此,發(fā)展另一類能夠有效解決這些問題的模型迫在眉睫。這樣的模型最好能夠繼承VAR的優(yōu)點,并有效地克服它的缺陷。
　　本文就是為此而來。首先闡述了普通VAR的理論框架,特別是結構VAR近幾年的一些發(fā)展。其次,認識到加入過多的變量進入VAR會過度參數化,但精簡變量又可能會使模型的信息發(fā)生損失,為達到一種有效地均衡,或者說,在不發(fā)生信息損失的情況下解決過度參數化問題,本文引入了Factor Augemen

3、ted VAR(FAVAR)模型,該模型通過從宏觀經濟的海量變量中提取有效信息,并讓這些精煉后的信息再進入VAR模型的方式,有效地解決了信息損失和過度參數化之間的權衡問題。同時,本文還闡述了貝葉斯VAR的建模過程,通過加入建模者對模型的先驗信息來達到為VAR降維的目的。最后,為解決普通VAR不能捕捉經濟結構變化的問題,使VAR模型的參數隨時間發(fā)生變化時必要的,這就是時變參數的VAR模型。本文在貝葉斯的估計框架下,詳細論述了該類模型的構造

4、。
　　本文針對中國經濟做了兩次實證研究,一是利用FAVAR模型對我國貨幣政策的有效性做出了度量,發(fā)現存款準備金率調整的產出效應并不大,只有5％。但是其價格效應是顯著的,沖擊影響達到了54.3％。另外,存款準備金率調整的政策時滯較短,一般在前兩個月就能達到峰值。同時還發(fā)現集體企業(yè)比國有企業(yè)和大中型企業(yè)更容易收到貨幣政策的沖擊,農村居民的總體生活水平比城市居民更容易收到貨幣政策沖擊。二是利用時變參數的VAR模型重新為徐高(2008)

5、的數據建模,發(fā)現徐高(2008)發(fā)現的“斜率之謎”現象在時變參數VAR模型框架下消失了,這也說明了中國宏觀經濟是存在非線性特征的,普通的VAR模型無法捕捉到這類特征。
　　本文之貢獻主要體現在以下幾個方面:一是最新計量模型的引入。從國內目前使用VAR模型的情況來看,多為普通VAR模型,鮮有涉及貝葉斯VAR或者時變參數VAR,而本文對該類模型進行了深刻闡述,為國內計量模型實證研究的改進作出了探索性的工作。二是研究方法的創(chuàng)新。從目前國