我国虚拟经济状态指数构建与应用研究——基于VAR模型和状态空间模型

摘要

本文所阐述的虚拟经济(Fictitious Economy)是指与实体经济相对应，并且与金融市场紧密联系而产生的一系列经济活动及各种关系的综合。目前，随着虚拟经济的高速发展，虚拟经济已经成为全球经济中主要的经济形态，虚拟经济的运行状况将直接影响到宏观经济整体发展态势。尽管虚拟经济已经在我国得到飞速发展，我国学者关于虚拟经济的研究大多反映在虚拟经济与实体经济之间的相关联动作用，而没有一种直接体现虚拟经济发展状况的直观指标，因此一种能够直观体现虚拟经济发展态势的金融指标便显得尤为重要。
　　本文首先对国内外学者关于货币形势指数(MCI)和金融形势指数(FCI)的研究进展做了详细的阐述和回顾，借鉴这两种指数的构造方法，在其理论基础上尝试采用两种方法来构造虚拟经济状态指数(FECI)，以实现对我国虚拟经济状况的综合测度。同时拟从通货膨胀和经济增长的角度，来预测我国未来宏观经济运行态势。本文在我国虚拟经济状态指数的构建过程中，对于能够影响虚拟经济发展的各个经济指标进行初选，并对入选指标的样本数据采用一定的统计方法进行了一定的预处理，例如HP滤波法、剔除季节性趋势等。然后通过基于VAR模型的广义脉冲响应方法和具有时变系数的状态空间模型计算各个变量的权重系数，最终得到包含利率、汇率、房地产价格、股票价格、债券价格、金融机构贷款余额等价格或非价格指标的FECI指数。
　　在虚拟经济状态指数构造完成后，根据我国实际虚拟经济情况对本文构造的虚拟经济状态指数进行对比分析，检验二者之间的相关性情况。之后借助统计学中的统计方法，例如线性相关图、跨期相关性分析、格兰杰因果检验、样本外检验等方法来判断虚拟经济状态指数对于我国宏观经济的预测作用，为我国实施货币政策提供一定的参考。
　　本文主要包括以下几部分内容:第一，通过对本文的研究背景和意义做了简要的说明，梳理以往学者相关文献，为构造本文的虚拟经济状态指数寻求相应的理论依据。第二，阐述了虚拟经济的内涵及虚拟经济状态指数构建的理论基础。第三，通过样本数据的选取与处理，分别采用两种方法构造了虚拟经济状态指数，对其做了经济意义的解释。第四，以前文的理论为基础，结合具体的数据建立计量模型，对FECI对我国通货膨胀和经济增长之间的关系进行实证检验。最后，总结了本文构造的FECI指数存在的不足及改进建议。
　　本文的特色主要体现在以下几个方面:第一，在构造FECI时，选取了月度数据，增加了样本容量，一定程度上提高了本文构造指数的可信度。第二，重新筛选并扩充了纳入FECI指数中的各项指标，以使纳入指标内的经济指标兼具经济意义和理论意义。第三，在以往的FCI构造基础上，本文分别采用了包括克服变量内生问题的VAR模型和解决时变系数问题的状态空间模型来构造FECI指数。并通过比较了两种方法与我国虚拟经济发展状况的拟合度和对通货膨胀、经济增长的先行性，判断指标效果。
　　结果表明:通过VAR模型和状态空间模型构造的FECI对我国的虚拟经济状况拟合度较高，且状态空间模型的拟合效果更好。同时由于方法的不同，各个变量对虚拟经济状态指数的贡献度不同，各个变量的权重较为依赖所建立模型。本文通过两种方法构建的FECI都能够对未来通货膨胀有很好的领先和预测作用，但对经济增长预测能力十分有限。

目录

声明

摘要

1．绪论

1．1 研究背景

1．2 研究意义

1．3 研究内容和方法

1．4 本文的创新点

2．虚拟经济概念及文献综述

2．1 相关概念的阐述

2．2 国内外文献综述

3．虚拟经济状态指数的理论基础

3．1 虚拟经济状态指数的理论基础

3．2 FECI权重确定的方法

4．FECI指数的构建

4．1 FECI指数中各个变量的选取

4．2 样本数据的选择与处理

4．3 FECI指数的具体形式

4．4 基于VAR模型的广义脉冲响应方法构建FECI

4．5 基于状态空间模型FECI的构建

4．6 对虚拟经济状态指数自身的解释

5．虚拟经济状态指数的检验与应用

5．1 基于VAR模型中FECI与CPI的相关性分析

5．2 基于VAR模型的FECI与经济增长的相关分析

5．3 基于状态向量空间模型中FECI与CPI的相关性分析

5．4 基于状态向量空间模型的FECI与经济增长的相关分析

5．5 基于两种方法构建的FECI的对比分析

5．6 本章小结

6．结论与展望

6．1 本文的主要结论

6．2 未来展望

参考文献

致谢

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