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1、中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)4個(gè)估算模型構(gòu)建與驗(yàn)證 　　引言 　　 　　國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）是指在一個(gè)特定時(shí)期內(nèi)，一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中所生產(chǎn)出的全部最終產(chǎn)品和勞務(wù)的價(jià)值，它反映一國(guó)或者一個(gè)地區(qū)所有常住單位在核算期內(nèi)生產(chǎn)活動(dòng)的最終成果及衡量國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模、速度、結(jié)構(gòu)和效益的代表性指標(biāo)，也是制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)的主要依據(jù)，通過(guò)它可以判斷經(jīng)濟(jì)是在萎縮還是在膨脹，是需要刺激還是需要控制，GDP預(yù)測(cè)準(zhǔn)確與否極大地影響政府決策結(jié)果的科學(xué)性和有效性，因此，如何運(yùn)用科學(xué)有效的方法來(lái)對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）是反映一定時(shí)期內(nèi)居民消費(fèi)價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)和變

2、動(dòng)程度的相對(duì)數(shù)，是用來(lái)反映居民價(jià)格變動(dòng)幅度的國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，也是反映通貨膨脹的重要指標(biāo)。CPI漲幅的適度調(diào)整是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和資源有效配置的必然結(jié)果。而CPI的大幅波動(dòng)和過(guò)度上漲，將反映出經(jīng)濟(jì)供需之間的矛盾，需及時(shí)調(diào)整使其穩(wěn)定在一定的變化幅度范圍內(nèi)。從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度講，失業(yè)率是與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、物價(jià)指數(shù)同等重要的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之一，它包含著豐富的信息，正確分析該指標(biāo)是一國(guó)或地區(qū)制定和實(shí)施各種宏觀經(jīng)濟(jì)政策的基礎(chǔ)。世界各國(guó)政府和學(xué)者都非常關(guān)心這三個(gè)主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)方法也在不斷改進(jìn)。 　　向量自回歸模型（Vector Autoregressive Model）在198

3、0年由Sims提出，VAR模型采用多方程聯(lián)立的形式，它不以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)，在模型的每一個(gè)方程中，內(nèi)生變量對(duì)模型的全部?jī)?nèi)生變量的滯后值進(jìn)行回歸，從而估計(jì)全部?jī)?nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系。VAR模型被廣泛應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟(jì)分析，但由于19世紀(jì)60、70年代經(jīng)濟(jì)特征明顯不同于80、90年代，VAR模型中的系數(shù)為常數(shù)不隨時(shí)間變化的假設(shè)越來(lái)越不成立，必須允許VAR系數(shù)和參數(shù)的時(shí)變性，即所謂TVP-VAR（Time-Varying Parameter VAR）。由于 VAR 模型中宏觀經(jīng)濟(jì)變量太多，估計(jì)模型最主要的問(wèn)題是縮減模型維度，因子模型是公認(rèn)縮減維度的好方法，將因子模型與 VAR 結(jié)合在一起就是 FAVAR 模型

4、，這就擴(kuò)展為TVP-FAVAR.而允許模型系數(shù)具有時(shí)變性特征使待估參數(shù)增加，解決的思想是是抓住關(guān)鍵變量但又不會(huì)過(guò)度參數(shù)化，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)采用貝葉斯方法是解決時(shí)變VAR模型大量待估參數(shù)的好方法。 　　本文詳細(xì)推導(dǎo)了貝葉斯推斷下以上4個(gè)模型的狀態(tài)空間形式，并應(yīng)用以上模型對(duì)中國(guó)GDP、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和失業(yè)率進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示四種模型逐步改善預(yù)測(cè)能力，其中從BVAR到FAVAR再到TVP-VAR誤差較小非常明顯，最后到TVP-FAVAR誤差縮減程度不顯著。 　　1 模型構(gòu)建及解決估計(jì)策略 　　 　　1.1 貝葉斯VAR模型 　　根據(jù)Sims（1980），標(biāo)準(zhǔn)VAR（p

5、）模型可以寫為： 　　 　　其中yt包含 M 個(gè)變量，Aj為 M×M 的系數(shù)矩陣，εt-iidN（0,Σ） ,p為滯后期。 　　VAR可以寫成多種矩陣形式，有學(xué)者表達(dá)為多變量常態(tài)正態(tài)分布，而有學(xué)者表達(dá)為基質(zhì)變量正態(tài)分布（Cano-va2007, Kadiyala和Karlsson1997）定義 　　 　　模型所有系數(shù)，則（1）的VAR可寫為： 　　 　　似然函數(shù)可以由抽樣密度 p（y|a,Σ） 推導(dǎo)，加入將其看作參數(shù)的某一函數(shù)，則可以分解為兩部分：給定Σ時(shí)α的分布及&Si

6、gma;-1作為Wishart分布，這時(shí) 　　 　　1.1.1 先驗(yàn)分布的選擇首先VAR不是簡(jiǎn)約式模型，有很多待估參數(shù)，如5個(gè)內(nèi)生變量的VAR（4）包含105個(gè)系數(shù)，若沒(méi)有先驗(yàn)信息很難得到精確估計(jì)，以及進(jìn)行模型脈沖響應(yīng)和預(yù)測(cè)。其次選擇先驗(yàn)分布依賴于分析目的，如有學(xué)者目的是得到后驗(yàn)分布密度，有學(xué)者目的是利用MCMC 進(jìn)行貝葉斯推斷，對(duì)于VAR模型若分析目的是前者，則多采用共軛先驗(yàn)分布，若分析目的是后者則不需采用共軛先驗(yàn)分布。 　　1.1.2 Minnesota先驗(yàn)早期貝葉斯VAR模型的研究均由明尼阿波利斯聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行或明尼蘇達(dá)州立大學(xué)的學(xué)者進(jìn)行（Doan、Litter-

7、man和Sims 1984 ,Litterman 1986），因此被稱為著名的明尼蘇達(dá)先驗(yàn)分布。此先驗(yàn)將Σ用Σ代替，而早期甚至假設(shè)Σ為對(duì)角矩陣，這樣VAR等式可以一次就被估計(jì)，此先驗(yàn)分布的缺點(diǎn)是需要估計(jì)一個(gè)未知矩陣（Σ）。 　　由于不需要考慮Σ，只需考慮α的先驗(yàn)分布，明尼蘇達(dá)先驗(yàn)假設(shè)： 　　 　　對(duì)于αMn,若使用增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)如GDP增長(zhǎng)率，則明尼蘇達(dá)先驗(yàn)設(shè)所有αMn=0,若使用水平數(shù)據(jù)則假設(shè)αMn服從隨機(jī)游走。 　　對(duì)于協(xié)方差矩陣VMn,設(shè)定

8、 　　 　　由于明尼蘇達(dá)先驗(yàn)分布設(shè)定簡(jiǎn)單，在實(shí)際應(yīng)用中非常廣泛。Banbura、Giannone和Reichlin （2010）采用明尼蘇達(dá)先驗(yàn)對(duì)100個(gè)變量的VAR模型進(jìn)行估計(jì)預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)其預(yù)測(cè)能力優(yōu)于因子模型。 　　1.1.3 自然共軛先驗(yàn)分布自然共軛先驗(yàn)分布設(shè)定 　　 　　其中α，V,v,S 為研究者自己選擇的超參數(shù)。 　　自然共軛先驗(yàn)分布的優(yōu)點(diǎn)是其先驗(yàn)分布、后驗(yàn)分布和似然函數(shù)分布形式一致，因此不需要利用后驗(yàn)?zāi)M算子即可得到貝葉斯估計(jì)和推斷的分析解，而它的缺點(diǎn)是VAR中的所有等式必須具有相同的解釋變量，而每一個(gè)等式系數(shù)的先驗(yàn)協(xié)方差矩陣

9、是依賴于其他等式的。 　　1.1.4 獨(dú)立Normal-Wishart先驗(yàn)獨(dú)立Normal-Wishart先驗(yàn)分布設(shè)定： 　　 　　其中α甚至可以設(shè)定服從明尼蘇達(dá)先驗(yàn)分布，由此可見(jiàn)獨(dú)立Normal-Wishart先驗(yàn)是包含明尼蘇達(dá)先驗(yàn)分布和自然共軛先驗(yàn)分布的一般框架。 　　本文所做推斷采用MCMC的貝葉斯推斷，因此后續(xù)實(shí)證分析均采用明尼蘇達(dá)先驗(yàn)分布。 　　1.2 FAVAR模型 　　假設(shè)Yt是 M×1維向量，Yt為可觀測(cè)向量，假設(shè)那些沒(méi)有被觀測(cè)到的信息由 K×1 維向量中的因子來(lái)代表即Ft,則Yt、Ft的

10、動(dòng)態(tài)關(guān)系為： 　　 　　其中 φ（L） 是一個(gè)多項(xiàng)式，對(duì)于FAVAR模型估計(jì)方法有兩步主成分分析方法、Gibbs抽樣方法和反復(fù)迭代法等方法，本文采用MCMC下的Gibbs抽樣方法。 　　1.3 TVP-VAR模型 　　將（1）式的VAR模型擴(kuò)展開(kāi)為： 　　 　　其中yt是 k×1階向量，擾動(dòng)項(xiàng) ut-N（0,Σ，Σ） ,設(shè)定 　　 　　此時(shí)模型系數(shù)和協(xié)方差矩陣具有時(shí)變性。 　　1.4 TVP-FAVAR 　　根據(jù)Korobilis （2009a），TVP-FAVAR模型建模為：

11、 　　 　　其中yt為可觀測(cè)變量，ft為因子，系數(shù)矩陣為時(shí)變矩陣，此時(shí)將FAVAR與TVP-VAR結(jié)合在一起。 　　1. 5 模型估計(jì)策略 　　以上模型均使用 MCMC 算法下的 Gibbs 抽樣，參照 　　 　　數(shù)據(jù)y,對(duì)后驗(yàn)分布（β，α，γ，w|y）進(jìn)行抽樣，具體步驟為：①初始化β，α，γ，w ,②對(duì)β|α，γ，Σβ，y抽樣，③對(duì)Σβ|β抽樣，④對(duì)α|β，γ，

12、Σα，y抽樣，⑤對(duì)Σα|α抽樣，⑥對(duì)γ|β，α，Σγ，y抽樣，⑦對(duì)Σγ|γ抽樣，⑧返回2重復(fù)。2 實(shí)證分析2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源本文采用來(lái)自中國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)我國(guó)2002年一季度至2012年三季度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括失業(yè)率、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI和GDP.在FAVAR和TVP-FAVAR模型中的因子變量采用短期利率（根據(jù)我國(guó)具體情況采用銀行間7天同業(yè)拆借利率）、私人固定投資、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、政府支出、平均工資、消費(fèi)品零售額、國(guó)債收益率（采用我國(guó)即期1年銀行間國(guó)

13、債收益率）、M2和股票指數(shù)（我國(guó)上海證券交易所綜合指數(shù)）。 　　2.2 實(shí)證分析 　　 　　2.2.1 首先估計(jì)BVAR模型，分別計(jì)算我國(guó)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI、GDP和失業(yè)率的后驗(yàn)分布的均值，如圖1所示： 　　 　　后驗(yàn)分布估計(jì)結(jié)果顯示，三變量后驗(yàn)分布均為正態(tài)分布，CPI后驗(yàn)均值為2.478,標(biāo)準(zhǔn)差為0.871,失業(yè)率后驗(yàn)均值4.1174,標(biāo)準(zhǔn)差0.055,GDP增長(zhǎng)率后驗(yàn)均值0.0576,標(biāo)準(zhǔn)差0.1996,這與我國(guó)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)情況相符，我國(guó)真實(shí)歷年失業(yè)率均值為4.06,居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)均值為2.49,GDP增長(zhǎng)率均值為0.035,并且我國(guó)GDP增長(zhǎng)率和居民消

14、費(fèi)價(jià)格指數(shù)波動(dòng)比失業(yè)率波動(dòng)較大，采用Minnesota先驗(yàn)得到模型后驗(yàn)分布合理。 　　對(duì)模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，如圖2所示： 　　 　　脈沖響應(yīng)結(jié)果顯示通貨膨脹沖擊、失業(yè)率沖擊與GDP增長(zhǎng)率沖擊與三變量變動(dòng)趨勢(shì)一致。 　　將三變量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值比較，如圖3所示： 　　 　　模型預(yù)測(cè)效果顯示，三變量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值基本變動(dòng)趨勢(shì)一致，相比較而言，失業(yè)率預(yù)測(cè)值最接近真實(shí)值，原因在于我國(guó)歷年失業(yè)率較穩(wěn)定，因此預(yù)測(cè)效果最好。 　　2.2.2 估計(jì)FAVAR模型，仍然采用Minnesota先驗(yàn)，得到三變量后驗(yàn)分布與BVAR相同。對(duì)模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)

15、分析，如圖4所示： 　　 　　由于對(duì)VAR模型進(jìn)行改進(jìn)得到FAVAR,得到的脈沖響應(yīng)較前者平滑很多，失業(yè)率脈沖響應(yīng)沖擊顯示為先上升后趨于平穩(wěn)，CPI和GDP增長(zhǎng)率脈沖響應(yīng)沖擊顯示先下降后趨于平穩(wěn)。 　　將三變量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值比較如圖5所示： 　　 　　模型預(yù)測(cè)效果顯示，三變量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值基本變動(dòng)趨勢(shì)一致，相比較而言，仍然是失業(yè)率預(yù)測(cè)值最接近真實(shí)值，并且失業(yè)率預(yù)測(cè)效果有明顯改善。 　　2.2.3 估計(jì)TVP-VAR模型，與BVAR模型后驗(yàn)分布相同，進(jìn)行脈沖響應(yīng)如圖6所示。TVP-VAR模型脈沖相應(yīng)結(jié)果與FAVAR模型相似，但可以看出CPI和G

16、DP增長(zhǎng)率的脈沖響應(yīng)較前者下降期縮短，平滑度增加。將三變量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值比較如圖7所示。 　　 　　模型預(yù)測(cè)效果顯示，三變量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值基本變動(dòng)趨勢(shì)一致，TVP-VAR模型的CPI和GDP增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)效果有明顯改善，原因在于TVP-VAR模型假設(shè)時(shí)變系數(shù)更貼近現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，我國(guó)CPI和GDP增長(zhǎng)率變動(dòng)隨時(shí)間變化存在明顯時(shí)變形。 　　2.2.4 估計(jì)TVP-FAVAR模型，與BVAR模型后驗(yàn)分布相同，進(jìn)行脈沖響應(yīng)如圖8所示： 　　 　　TVP-VAR模型脈沖相應(yīng)結(jié)果與TVP-VAR相似度高于FAVAR模型，TVP-VAR模型的失業(yè)率脈沖響應(yīng)較前兩者下降期縮

17、短，平滑度增加。將三變量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值比較如圖9所示： 　　 　　模型預(yù)測(cè)效果顯示，三變量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值基本變動(dòng)趨勢(shì)一致，TVP-FAVAR模型的CPI和GDP增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)效果較前三個(gè)模型有顯著改善，原因在于TVP-FAVAR模型既假設(shè)時(shí)變系數(shù)又考慮了其他經(jīng)濟(jì)變量的內(nèi)涵信息，充分挖掘了所有經(jīng)濟(jì)變量的內(nèi)在聯(lián)動(dòng)性，更貼近現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。 　　2.2.5 為了更加全面地描述不同模型對(duì)三變量的預(yù)測(cè)效果， 本文采用均方根誤差（RMSE）計(jì)算四種模型下3個(gè)變量的預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差（見(jiàn)表1）。 　　 　　模型預(yù)測(cè)誤差結(jié)果顯示，四種模型逐步改善預(yù)測(cè)能力，其中從BVAR到FAVAR

18、再到TVP-VAR誤差較小非常明顯，最后到TVP-FAVAR誤差縮減程度不顯著。 　　 　　3 結(jié)論 　　 　　在對(duì)我國(guó)GDP增長(zhǎng)率、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和失業(yè)率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，本文基于VAR模型引進(jìn)了因子分析思想和時(shí)變參數(shù)特征，逐步改進(jìn)形成 FAVAR、TVP-VAR 和TVP-FAVAR模型，并將貝葉斯推斷應(yīng)用于模型，解決了參數(shù)過(guò)多降低模型維度問(wèn)題，模型預(yù)測(cè)能力逐步提高，這有助于今后更多經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測(cè)，并為貝葉斯方法在VAR模型中的應(yīng)用提供了分析框架。 　　參考文獻(xiàn)： 　　[1]Banbura, M., Giannone, D.,Reichlin, L. L

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