基于Stock-Watson型景气指数方法的我国多维经济景气分析

摘要

在全球经济一体化的背景下，我国经济周期性波动的市场化特征愈发显著，因此，为了保证经济平稳快速发展，对宏观经济的监测就必不可少。作为监测经济波动的工具，经济景气指数的应用逐渐发展起来。
　　20世纪60年代末，美国国家经济研究局(National Bureau of Economic Research，简称NBER)和美国商务部合作开发了合成指数(Composite Index)，作为监测经济波动的指数工具。合成指数(CI)由于只是将处于上升阶段和下降阶段的指标进行简单的数值相比，使得一些人认为其缺乏严密的数学模型的支持，从而产生的结果不足以使人信服。此外，随着我国市场经济的逐步发展，宏观经济中各个领域展现出不同的波动周期，这些波动周期之间的相互影响是一个非常复杂的过程。这就导致传统的单一的合成指数体系已经不能够满足准确、全面的反映宏观经济运行状况的需要。
　　基于以上两个问题，本文立足于使用建立在更加严密的数学模型上的Stock-Watson型景气指数对我国宏观经济系统构建更为全面的多维框架景气分析系统。对物价、消费、投资、出口、汽车、房地产和宏观经济总量分别构建SW景气指数，从而形成对我国宏观经济的多维SW景气指数监测体系。对比传统的合成指数与本文所构建的SW景气指数，结果显示SW景气指数能够准确的反映我国宏观经济的波动情况，对于经济的转折点更加敏感，而多维框架景气分析方法又可以对我国宏观经济进行更加准确全面的分析。在一定程度上，可以详细的判断出导致每次经济转折的驱动因素，从而为宏观调控机构能够更加及时有效的调控宏观经济提供更加具有针对性的政策建议。
　　本文使用的方法与传统方法相比，主要不同有两点:第一，本文所采用的Stock-Watson型景气指数方法是基于完善的理论基础和严密的数学模型的指数构建方法，相比一些传统的景气指数构建方法，具有更好的逻辑严谨性。第二，相比起当前我国经济监测还是基于宏观经济总量进行全局性的了解，本文采用多维框架分析方法，对宏观经济的几个重要维度分别建立景气指数系统，通过综合考虑宏观经济各个维度之间的动态关系，监控和预测各领域中不同类型的波动，以结构化的视角把握我国宏观经济运行态势。

目录

声明

摘要

1．引言

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国外经济景气研究文献综述

1．2．2 国内景气监测研究文献综述

1．3 本文研究方法

1．4 本文主要章节安排

2．经济周期理论

2．1 经济周期理论的现代进展

2．2 中国经济周期理论

3．经济景气分析方法

3．1 经济景气概述

3．2 景气指标的选取

3．2．1 景气指标选择的基准

3．2．2 时差相关分析

3．2．3 K-L信息量

3．3 景气指数的构建方法

3．3．1 扩散指数

3．3．2 合成指数

3．3．3 Stock-Watson型景气指数

3．3．4 多维景气分析方法

3．4 本章小结

4．基于SWI的多维经济景气分析系统

4．1 各主要维度SW景气指数分析

4．1．1 物价SW景气指数分析

4．1．2 消费SW景气指数分析

4．1．3 投资SW景气指数分析

4．1．4 出口SW景气指数分析

4．1．5 汽车SW景气指数分析

4．1．6 房地产SW景气指数分析

4．2 宏观经济SW景气指数分析

4．2．1 指标选取和数据处理

4．2．2 模型计算和结果分析

4．3 现实经济检验

4．3．1 物价SW景气指数检验

4．3．2 消费SW景气指数检验

4．3．3 投资SW景气指数检验

4．3．4 出口SW景气指数检验

4．3．5 汽车行业SW景气指数检验

4．3．6 房地产业SW景气指数检验

4．3．7 宏观经济SW景气指数检验

4．4 本章小结

5．结论与政策建议

5．1 结论

5．2 政策建议

5．3 创新与不足之处

5．3．1 创新之处

5．3．2 不足之处

致谢

参考文献

在学期间发表的学术论文和研究成果