基于混频数据模型的中国经济周期区制监测研究

被引：26

作者：

李正辉 ^{[1
]}

郑玉航 ^{[2
]}

机构：

[1] 广州大学金融研究院

[2] 不详

来源：

统计研究 | 2015年 / 32卷 / 01期

关键词：

经济周期; 混频数据; MS-MIDAS模型; 区制监测;

D O I：

10.19343/j.cnki.11-1302/c.2015.01.006

中图分类号：

F124 [经济建设和发展]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

本文构建能够结合月度数据和季度数据的马尔科夫区制转换混频数据抽样(MS-MIDAS)模型,用于对中国经济周期的区制监测。通过利用实时数据对MS-MIDAS类模型进行最优选取和参数估计,监测中国1993—2013年间的经济周期区制变化,并得到中国经济运行状况的区制转换概率。实证结果表明:中国经济周期波动呈现三区制的阶段性变化;不同区制的持续时间具有非对称性;MS-MIDAS模型监测经济周期波动具有相对精确性与时效性。

引用

页码：33 / 40

页数：8

共 8 条

[1] 基于金融指标对中国GDP的混频预测分析 [J].

郑挺国 ;

尚玉皇 .

金融研究, 2013, (09) :16-29

[2] 中国经济周期的混频数据测度及实时分析 [J].

郑挺国 ;

王霞 .

经济研究, 2013, 48 (06) :58-70

[3] 中国经济周期的阶段性划分和经济波动的非对称性——基于马尔可夫区制转移模型的研究 [J].

刘金全 ;

李庆华 .

社会科学战线, 2009, (06) :85-90

[4] 我国经济周期波动性与阶段性之间关联的非对称性检验——Plucking模型对中国经济的实证研究 [J].

刘金全 ;

刘志刚 ;

于冬 .

统计研究, 2005, (08) :38-43

[5]

MIDAS vs. mixed-frequency VAR: Nowcasting GDP in the euro area[J] . Vladimir Kuzin,Massimiliano Marcellino,Christian Schumacher.International Journal of Forecasting . 2010 (2)

[6]

Macroeconomic Forecasting With Mixed-Frequency Data[J] . Michael P Clements,Ana Beatriz Galv?o.Journal of Business & Economic Statistics . 2008 (4)

[7]

Predicting volatility: getting the most out of return data sampled at different frequencies[J] . Eric Ghysels,Pedro Santa-Clara,Rossen Valkanov.Journal of Econometrics . 2005 (1)

[8]

Business Cycle Turning Points, A New Coincident Index, and Tests of Duration Dependence Based on a Dynamic Factor Model With Regime Switching[J] . Chang-Jin Kim,Charles R. Nelson.Review of Economics and Statistics . 1998 (2)

← 1 →