【摘要】：現(xiàn)有測度通脹慣性的常用模型是僅含自身滯后因子的自回歸模型,該模型不能有效反映通脹預(yù)期和波動性對通脹慣性的影響。本文在自回歸模型基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一個包含通脹慣性、學(xué)習(xí)型預(yù)期和波動性特征的通脹動態(tài)模型。該動態(tài)模型從均值和波動項兩個方面反映了我國通脹水平的動態(tài)變化趨勢和特征。針對上述模型不能有效反映通脹狀態(tài)體制變化的缺點,本文還引入Markov機制轉(zhuǎn)換模型來測度我國通脹水平的狀態(tài)轉(zhuǎn)移特征。利用分位數(shù)回歸方法下的自回歸模型、本文構(gòu)建的通脹動態(tài)模型以及Markov機制轉(zhuǎn)化模型實證研究了我國通脹的動態(tài)特征。分析表明:我國通脹水平具有較強的慣性特征;通脹慣性的形成機理比較復(fù)雜,學(xué)習(xí)型預(yù)期只能部分解釋通脹慣性;通脹水平的狀態(tài)轉(zhuǎn)移時間比較長;通脹水平與其波動性有著正向的關(guān)系。
[Abstract]:The existing autoregression model for measuring inflation inertia is an autoregression model with only its own lag factor, which can not effectively reflect the influence of inflation expectations and volatility on inflation inertia. On the basis of autoregression model, this paper constructs an inflation dynamic model which includes inflation inertia, learning expectation and volatility. The dynamic model reflects the dynamic trend and characteristics of inflation level in China from two aspects: mean value and fluctuation term. In view of the shortcomings that the above model can not effectively reflect the change of inflation state system, this paper also introduces the Markov mechanism transition model to measure the state transition characteristics of inflation level in China. By using the autoregression model under the quantile regression method, the inflation dynamic model and the Markov mechanism transformation model constructed in this paper are used to empirically study the dynamic characteristics of inflation in China. The analysis shows that the inflation level in China has strong inertia characteristics; the formation mechanism of inflation inertia is more complex, learning expectation can only partly explain inflation inertia; the state transition time of inflation level is relatively long; and there is a positive relationship between inflation level and its volatility.
【作者單位】： 南京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金項目(11CJY080) 江蘇省優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程的資助
【分類號】：F822.5;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2509635