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通货膨胀先行指标和预测方法的国际比较

作者:admin 来源:互联网日期:2009-12-20 1:49:45

对通货膨胀进行准确而且快速的预测是中央银行有效实施货币政策的一个重要基础。世界上大多数中央银行都认识到了通货膨胀预测的重要性,发展了多种计量方法来对通货膨胀进行预测。构建合理的通货膨胀先行指标体系是许多中央银行预测通货膨胀的重要手段,也是我国中央银行面临的重要任务之一。现有预测通货膨胀的方法虽然有多种,但是其基本逻辑思路是一致的:欲预测未来的通货膨胀,一般需要经过两个步骤:第一步是为预测模型选择合适的变量;第二步是决定模型中各个变量之间的结构关系。
如何选择合适的变量主要有两种思路,一种思路是从经济理论中寻找合适的理论,通过对通货膨胀激发因素以及影响因素和发展过程的经济学分析来获取合适的变量。这一思路能够借助经济理论的指导,了解通货膨胀的形成机理,进而明晰哪些因素确实是通货膨胀的先行指标。但是这一种思路的局限性在于经济学家在通货膨胀方面并没有普遍一致接受的学说。偏重任何一种学说都有可能遗漏预测通货膨胀所需的重要变量。另一种思路是采取实证的方法选取若干影响物价变动的指标。这种方法更加类似于统计学的方法,直接从经验事实中获取支持,并不太在意事实背后的经济学机理,或者说很难获取经济学理论的支撑。这种思路可以考虑众多的因素,选取更多的指标,在建模时有较高的自由度。但是这种思路缺乏系统经济理论的指导,可能缺乏说服力,而且当不同的指标有不同的预测含义时,往往会无从选择。本文将对基于这两种思路的通胀预测模型进行比较分析。http://www.dxlww.net 代写论文网
一、通货膨胀预测模型
(一)基于Phillips曲线的通货膨胀预测模型
Phillips曲线实质上是一种联系失业率与通货膨胀率的方程,后来也发展成联系某种宏观经济活动指标与某种物价上涨率关系的一种通称。Phillips曲线方程的现代设定之一就是将当前失业率和未来通货膨胀率的变化联系在一起。这样的设定是认为存在一个基本的失业率,在这一失业率下,通货膨胀率保持为常数。一旦失业率低于或者高于这个基本率( the non-accelerating inflation rate of unemploy-ment(theNAIRU)),通货膨胀率就会发生相应的变化。根据这一理论发展的通货膨胀预测模型有时称为NAIRU模型。下面介绍其中两个,即经典的NAIRU模型与Stock和Watson的NAIRU模型。
1.经典的NAIRU模型
该模型实际上是用当前失业率作为一个未来通货膨胀率变化的一个先行指标。Atkeson和Ohanian等人[1]称这一模型为教科书版的NAIRU模型。教科书版NAIRU模型的预测是基于这样一个判断:下四个季度的通货膨胀率变化的数学期望与失业率ut和NAIRUu的差成比例,具体来说就是:
Et(πt+4-πt) =β(ut-u)其中πt是从t-4季度到t季度的通货膨胀率的百分比变化,参数可以使用最小二乘法来进行估计。
2. Stock和Watson的NAIRU模型
Stock和Watson的NAIRU模型是Stock和Watson[2]发展出的一种新的NAIRU模型。他们把目光集中于两种基于Phillips曲线的NAIRU模型,一个是用失业率预测通货膨胀的变化,另一个是用更广泛的经济行为指标去预测通货膨胀, Stock和Watson[2]称这个指标为行为指数(activity index)。这两种NAIRU模型与教科书版NAIRU模型的不同在于它们包括了失业率、行为指数和通货膨胀率的滞后值,而不是仅仅依赖于当前的失业率指标去预测通货膨胀率。
用Pt表示t月价格指数的水平,πt表示t月通货膨胀率,计算公式为1200[log(pt)-log(pt-1)],π12t表示12个月通货膨胀率,计算公式为100[log(pt)-log(pt-12)]。于是Stock和Watson[2]用如下形式的回归预测通货膨胀:π12t+12-πt=α+β(L)xt+γ(L)(πt-πt-1) +εt+12其中xt是候选的通货膨胀先行行为指标如失业率和行为指数,其中β(L)和γ(L)是滞后算子的多项式。Stock和Watson[2]提出的候选通货膨胀先行行为指标包括工业生产指数、实际个人收入指数、实际生产和贸易销售总额、非农雇员数、产能利用率、新建房屋面积等指标。
(二)P*模型
P*(P-Star)通货膨胀预测模型是美国联邦储备银行的经济学家Hallman, Porter和Small[3-4]提出的,他们以货币数量学说为基础,并定义长期均衡物价水平P*t如下:P*t≡Mt×V*tY其中Mt为t期某种适当定义下的宏观货币数量,V*t为货币的长期均衡流通速度,Y*t为长期实质产出(即潜在产出), t代表时间下标。上式表示,当V与Y分别等于V*t与Y*t时,在当前的货币存量下所对应的物价,即为长期均衡物价水平P*t。上式所传达的重要信息是, P*t与Mt呈固定比例关系,隐含着就长期而言,通货膨胀是一种货币现象。此外,Hallman, Porter和Small[3-4]还假设V*t与Y*t可以经由过去的历史资料推算而来。进一步经过简单推演,可以得到Hallman, Porter和Small[3-4]提出的“物价缺口”:pt-p*t≡(vt-v*t) +(yt-y*t)这里小写字母都是相应的大写字母的对数。Hallman, Porter和Small[3-4]进一步提出通货膨胀的短期动态方程式:πt=γ1(vt-1- v*t-1) +γ2(yt-1- y*t-1) +∑kj=1δjπt-j当然,如果πt是非平稳的,则要通过差分等手段来对模型进一步改造。
(三)基于利率期限结构的通货膨胀预测模型
正如Stock和Watson[2]所指出的,名义利率是实际利率加上通货膨胀的数学期望,这一关系引起了许多经济学家的兴趣,他们希望从利率期限结构中寻求可以预测未来通货膨胀的指标。为达到这个目的,一个最简单的假设是期望的实际利率和期限溢价是稳定的,这时收益率曲线的变化将反映未来通货膨胀率的变化。这一理论似乎是完美的,而且经济意义也很明确。但在一些国家如加拿大[5]的实证研究却并不如人意。似乎利率期限结构的变动更多的反映的是实际利率的预期的变动而不是通货膨胀预期的变动。
(四)通货膨胀预测动态因子模型
动态因子模型在预测美国、英国和欧元区等国家和地区宏观经济变量方面都取得了很大的成功[6-8]。在中国,关于通货膨胀先行指标的研究不多,中国人民银行武汉分行课题组[9]就是利用类似的思路研究通货膨胀监控先行指标体系。
动态因子模型本质上是一种统计手段,它是利用与我们选择的因素(或者先行指标)所张成空间接近的另一组共因子来进行预测。Cecchetti[10]等人的研究对因子的选择提供了一个简单的方案,就是把先行指标粗分成价格变量、金融变量和实际变量。然后分别将各指标吸收进入一个通货膨胀的