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主题:总需求论文写作 时间:2024-01-08

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摘 要:依据1994年第1季度至2012年第2季度产出和价格的季度数据,建立基于长期约束的SVAR模型,用以分析总供给冲击和总需求冲击对我国经济波动的影响,考察经济增长和价格对总供给、总需求冲击的动态响应.实证研究表明,总供给冲击和总需求冲击标准差均较大,而且总需求冲击波动性要大于总供给冲击的波动性,说明我国经济在样本数据期内存在波动性.脉冲响应分析发现,总供给冲击对于产出具有正向长期影响,而总需求冲击对于产出具有正向短期影响;对于价格而言,总供给冲击对价格产生负向长期影响,而总需求冲击对价格产生正向长期影响.2011年以来我国经济增速持续放缓,主要在于供求冲击为负,供给负冲击更为显著.

关 键 词:总供给;总需求;经济波动;价格

中图分类号:F014.32 文献标识码:A 文章编号:1006-3544(2013)01-0040-05

一、引言和文献综述

经济波动和经济周期是宏观经济运行中不可避免的经济问题,虽然政府能够通过各种宏观调控政策管理经济周期,在一定程度上熨平经济波动,但是经济波动和经济周期并没有消失,像亚洲金融危机、2008年全球金融危机、欧债危机等仍对经济运行产生较大冲击.这就有必要研究经济波动产生的原因,由此就形成了不同派别的经济周期理论.长期以来,学术界较一致认为供给冲击对产出波动具有长期影响,而短期产出波动的原因则没有形成一致观点.真实经济周期理论认为技术冲击是短期产出波动的主要原因,而货币学派则认为需求波动是短期产出波动的主要原因.

实证研究方面,Blanchard和Quah(1989)利用美国GNP和失业率数据建立起基于长期约束的SVAR模型, 研究了需求冲击和供给冲击对美国产出的影响,认为供给冲击对于美国产出具有长期影响, 而需求冲击对于美国产出仅有短期影响.Blanchard和Quah所建立的基于长期约束的SVAR模型成为研究需求冲击和供给冲击的经典模型(以下简称“BQ模型”),被广泛应用.Bayoumi和Eichengreen(1993)、Mio(2002)、Stan Du Plessis et al. (2007)分别应用BQ模型检验了需求冲击和供给冲击对于欧洲国家、日本和南非的影响,实证研究结论与Blanchard和Quah(1989)基本相似,同时进一步指出总需求冲击对价格具有正向长期影响,而供给冲击对价格具有负向长期影响, 需求冲击和供给冲击能够较好地解释现实经济波动.然而,BQ模型最大不足在于其假设供给冲击和需求冲击不相关,这个假设可能过于严苛, 研究学者也试图用其他方法研究需求冲击和供给冲击对于产出和价格的影响.Cover et al. (2006)基于AD-AS理论建立了具有长期约束的SVAR模型, 并放松了总供给冲击和总需求冲击不相关的假设, 认为美国供给冲击和需求冲击相关性较高.Omar H.M.N. Bashar将Cover et al. (2006)模型应用于孟加拉国数据研究发现,供给冲击对于价格的影响并不弱于需求冲击.Peter R. Hartley et al. (2003) 应用GMM模型研究了供求冲击对欧洲国家和美国的影响, 认为需求冲击对产出不仅有短期影响,也存在长期影响;长期供给冲击是价格波动的重要因素.

国内方面,我国相关研究也主要借鉴了BQ模型,龚敏和李文溥(2007)实证研究表明1996~2005年我国呈现的“高增长、低通胀”经济运行态势,主要在于有效供给能力的改善;吕光明(2009)认为1992~2008年我国产出波动主要归因于供给冲击,长期价格波动主要归因于需求冲击;欧阳志刚和史焕平(2010) 认为负向供给冲击和需求冲击造成了2008年全球金融危机时期我国经济增长的较快回落,2009年我国经济的复苏主要是由需求冲击推动的.

本文利用1994年第1季度至2012年第2季度实际产出和价格的数据,根据AD-AS理论,建立起基于长期约束的SVAR模型,用以分析总供给冲击和总需求冲击与我国经济波动的关系.

产出对供求冲击均产生正向响应;而价格对供给冲击产生负向响应,对需求冲击产生正向响应;产出和价格对于供求冲击响应的大小取决于总供给和总需求函数的斜率系数. 上述AD-AS模型为静态形式,可以进一步引入滞后项,以捕捉其动态调整过程. 根据BQ模型所建立的两变量SVAR模型移动平均表达式为:

由于结构性冲击无法直接观测到, 就需要通过估计SVAR简化模型获得的残差序列间接计算得到.非限制SVAR模型表达式为:

三、实证研究

(一)数据分析和处理

本文使用1994年第1季度至2012年第2季度的GDP和CPI数据进行实证研究,利用EVIEWS6.0进行数据处理和模型计量.GDP季度数据主要根据我国统计局公布的累计季度GDP数据相减得到单季GDP名义值,同时除以以1978年为基期的CPI指数获得GDP实际值.由于GDP季度数据存在季节性波动因素,通过X-12进行季节性调整.为了得到较为稳定的GDP数据,最终对实际GDP取对数,获得SVAR模型建模所需要的产出数据y.p采用消费者价格同比增速形式,将单季内各月份CPI进行算数平均求得各季度CPI数据.本文所有数据均来自各年统计年鉴及国家统计局网站.

SVAR模型需要各变量具有稳定性,在进行模型计量之前需要对各变量的稳定性进行检验.本文采用ADF进行单位根检验,检验结果表明(见表1),y、p均存在单位根,呈现不稳定状态;而y、p的一阶差分则不存在单位根,呈现稳定状态,因而SVAR模型实证研究使用Δy、Δp,即y、p一阶差分形式.

(二)模型滞后阶数确定

VAR模型滞后阶数的确定主要根据EVIEWS6.0所提供的似然比检验统计量(LR)、最终预测误差(FPE)、AIC信息准则、SC信息准则和HQ信息准则等标准进行筛选.实证结果显示,有一半以上准则选择的滞后阶数为2阶,因此本文VAR模型的滞后阶数确定为2阶.

结论:大学硕士与本科总需求毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载,关于免费教你怎么写总供给方面论文范文。

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