《狀態空間混頻模型及其在巨觀經濟中的套用》是依託廈門大學，由鄭挺國擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：狀態空間混頻模型及其在巨觀經濟中的套用
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：鄭挺國
- 依託單位：廈門大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
在巨觀經濟研究中，經濟數據通常以不同的頻率收集或發布，如何利用高頻數據所隱含的信息進行混頻數據建模與計量分析，對提高巨觀經濟分析的時效性、準確性以及可靠性具有重要作用。本研究將主要基於狀態空間混頻模型，對巨觀經濟與政策中的諸多問題展開研究：一是構建適用於我國巨觀經濟監測的混頻動態因子模型，開展對我國經濟周期及其波動的實時跟蹤與測度；二是利用多種混頻預測方法實施對我國經濟成長率、通貨膨脹率等重要巨觀經濟指標的即時預測和實時預測，並進行預測比較；三是構建混頻結構VAR模型、混頻DSGE模型等結構巨觀經濟計量模型對我國巨觀經濟變數間動態關係進行測度，在動態經濟分析系統下考察我國巨觀經濟與經濟政策的作用機制和反應機制。此外，在經濟建模與分析中，本研究還將在模型估計和計量檢驗等方法上進行相應或針對性的改進和創新。
結題摘要
在巨觀經濟研究與實踐中，經濟與金融時間序列數據通常以不同的頻率收集或發布，如何利用混頻數據所隱含的重要信息進行計量建模與統計分析，提高巨觀經濟分析的時效性、準確性以及可靠性，已成為當前計量經濟學的一個重要議題。本項目從狀態空間混頻模型的角度切入，對經濟周期和巨觀經濟監測、巨觀經濟建模與預測、金融波動率建模與預測、結構巨觀經濟建模與分析等問題開展了大量的研究。 項目執行期間，課題組在理論與套用方面均取得了豐碩的研究成果。具體來說，可概述如下四個方面：一是建立了一種能夠處理不規則數據（碎尾數據）以及同時處理同比和環比增長率的混頻區制轉移動態因子模型，該方法不僅可用以描述中國經濟周期波動及其變化，而且可擴展套用於我國巨觀經濟狀況的實時監測分析；二是通過多種巨觀經濟與金融指標的混頻數據建模與預測分析，發現高頻巨觀經濟或金融指標可明顯改善對低頻巨觀經濟指標的預測精度，反之低頻巨觀經濟指標可加強對長期金融風險趨勢的識別，並能提高金融資產波動性的預測精度，這為巨觀經濟與金融風險的即時和長短期預測提供了新的角度；三是實施了結構巨觀經濟的混頻建摸及巨觀經濟與利率期限結構的動態分析。結合低頻巨觀因子和高頻利率期限結構分別擴展了混頻Nelson-Siegel模型和混頻仿真利率期限結構模型，並利用巨觀經濟數據和利率期限結構數據擴展了一種融合動態隨機一般均衡（DSGE）模型和利率期限結構的巨觀金融模型，解決了模型的結構設定和估計問題，從而豐富和改進了現有巨觀計量經濟學的研究方法；四是取得了在狀態空間混頻模型、非高斯時間序列、金融波動率建模等領域的若干方法進展，豐富了巨觀經濟計量建模和時間序列計量經濟學的方法論，並為巨觀經濟與金融市場監測奠定了重要的理論與方法基礎。
