高通貨膨脹時期,公眾對于通貨膨脹的預(yù)期難以準(zhǔn)確形成,帶來了通貨膨脹不確定性上的影響。本文的研究目的在于實證檢驗中國通貨膨脹率與通貨膨脹不確定性之間的關(guān)系,研究選取合適的指標(biāo)度量通貨膨脹率與通貨膨脹不確定性,再以通行的Granger因果關(guān)系檢驗來判斷兩個時間序列的影響關(guān)系。本文利用中國1990年1月至2008年12月的月度環(huán)比CPI數(shù)據(jù),通過預(yù)處理得到通貨膨脹率序列。對該通貨膨脹率序列進(jìn)行過程研究,發(fā)現(xiàn)其具有長記憶性,從而以長記憶過程ARFIMA（0, d, 0）對其進(jìn)行建模,并發(fā)現(xiàn)模型擬合后的殘差具有波動群集現(xiàn)象。繼而,引入GARCH模型對條件異方差進(jìn)行描述,而以條件異方差作為通貨膨脹不確定性的度量,是比較合適和通行的手段。對估計的模型ARFIMA-GARCH,發(fā)現(xiàn)通貨膨脹率的條件二階矩也可能存在長記憶性,從而,進(jìn)一步引入長記憶過程的FIGARCH模型來對通貨膨脹不確定性進(jìn)行描述。其中,研究認(rèn)為殘差項的偏t分布假設(shè),在擬合結(jié)果上顯示是較好的。以雙長記憶過程的模型ARFIMA（0,d,0）- FIGARCH（1, d, 1）對中國通貨膨脹率過程建模,得到條件異方差序列作為不確定性的度量。... 

【文章來源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：52 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

通貨膨脹率序列的自相關(guān)函數(shù)圖和一階差分自相關(guān)函數(shù)圖

log 808.556likelihood =括號內(nèi)的數(shù)值為對應(yīng)的待估參數(shù)檢驗統(tǒng)計量的t 值，*表示在 1%顯著性水平下具有顯著性。這里的d∧值在 1%顯著性水平下顯著，說明中國通貨膨脹率均值過程存在顯著的記憶性。對該過程的殘差項過程{ }tε 進(jìn)行描述，由圖 3.5，可以觀察到殘差序列呈現(xiàn)明顯的波動群集（Volatility clustering）現(xiàn)象，意味了殘差具有著序列相關(guān)性。

圖 3.6 通貨膨脹率序列 ARFIMA(0, d, 0)模型擬合后的殘差項分布特性3.3 通貨膨脹不確定性過程建模利用 ARFIMA ( 0, d,0)模型刻畫中國通貨膨脹率過程后，其擬合后的殘差項存在有明顯的ARCH 效應(yīng)，從而應(yīng)用 GARCH 族模型對其進(jìn)行研究，注意力則從均值方程轉(zhuǎn)向方差方程，而論文是以條件方差作為通貨膨脹不確定性的度量，從而也即意味著進(jìn)入通貨膨脹不確定性的過程研究。3.3.1 ARFIMA-GARCH 模型對通貨膨脹率形成過程，以 ARFIMA 模型描述其均值方程，同時以 GARCH 模型描述其方差方程，這就構(gòu)成了 ARFIMA-GARCH 模型，其形如(3.3.1)。( )( ) ( )( ) ( )2 2 21dt tt t tL L c LL Lπ εσ ω α ε β σΦ = + Θ= + +(3.3.1)其中， Φ ( L)為自回歸算子， Θ ( L)為移動平均算子， ( )21 2qqα L = α L + α L + + αL，

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3354341