本文關鍵詞：中國通貨膨脹慣性影響因素分析——基于標準CIA模型和貨幣內生CIA模型的比較

  更多相關文章： 通貨膨脹慣性 貨幣內生 CIA模型 貝葉斯估計

【摘要】：本文比較了標準CIA模型與貨幣內生CIA模型對中國通貨膨脹慣性的模擬能力,并分析中國通脹慣性的影響因素。利用貝葉斯方法對模型進行了參數估計,Markov鏈能夠達到收斂,因而本文的估計和推斷可信。結果表明,貨幣內生CIA模型優(yōu)于標準CIA模型,表明中國存在貨幣內生機制。進一步研究發(fā)現,通貨膨脹慣性主要來源于貨幣供給慣性,而貨幣供給不確定性、貨幣增長率對生產率的反應系數、生產率慣性與生產率不確定性對通脹慣性的影響程度相對較小,央行的名義利率政策的變化對通脹慣性幾乎沒有影響。
【作者單位】： 華僑大學經濟與金融學院;
【關鍵詞】： 通貨膨脹慣性 貨幣內生 CIA模型 貝葉斯估計
【基金】：教育部人文社科規(guī)劃基金項目(11YJA790048) 國家社科基金項目(11CJY104) 福建省軟科學項目(2012R0058)資助
【分類號】：F224;F822.5
【正文快照】： 一、引言近年來,通貨膨脹的動態(tài)特征尤其是通貨膨脹慣性受到研究者與貨幣當局越來越多的關注。這是因為,通貨膨脹慣性衡量的是在受到隨機擾動因素沖擊后偏離均衡狀態(tài)的趨勢所持續(xù)的時間,慣性程度決定了通貨膨脹對貨幣政策變化的反應速度。一般而言,通脹慣性越大,通脹持續(xù)時間

【相似文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 彭燕;貝葉斯估計和經典估計的對比研究[J];岳陽師范學院學報(自然科學版);2002年01期

2 濮曉龍,徐靖;關于兩種貝葉斯模型的一致性比較[J];華東師范大學學報(自然科學版);2004年03期

3 冉翠玲;何偉;凌能祥;;定時截尾場合雙參數威布爾分布的貝葉斯推斷[J];大學數學;2008年03期

4 郁美玲;趙飛;;混合泊松隨機變量隨機強度的貝葉斯估計[J];上海大學學報(自然科學版);2009年02期

5 黃傳坤;王遠清;;單參數指數分布的Bayes估計及最短區(qū)間[J];高等函授學報(自然科學版);2011年03期

6 陳建偉;;非平方損失函數下加速壽命試驗的Bayes估計[J];華僑大學學報(自然科學版);1992年02期

7 陳擁君,張堯庭;貝葉斯對數線性估計[J];數學物理學報;1997年01期

8 姚春燕,郁文賢,莊釗文;態(tài)勢估計中一種基于貝葉斯估計的統(tǒng)計時間推理方法[J];火力與指揮控制;1999年01期

9 陳雪如;隨機化回答模型中的貝葉斯方法[J];應用概率統(tǒng)計;1999年03期

10 顧娟,孫漢杰;長期生存者所占比例的貝葉斯估計[J];鐵道師院學報;2000年03期

中國重要會議論文全文數據庫 前2條

1 邱有恒;馬智博;;不完全先驗信息轉化為貝塔分布的數值模擬[A];第五屆全國青年計算物理學術交流會論文摘要[C];2008年

2 林靜;韓玉啟;朱慧明;;一種多重Weibull回歸模型在競爭失效分析中的應用[A];中國系統(tǒng)仿真學會第五次全國會員代表大會暨2006年全國學術年會論文集[C];2006年

中國博士學位論文全文數據庫 前6條

1 李松華;基于DSGE模型的中國貨幣政策傳導機制研究[D];華中科技大學;2010年

2 程從華;生存分析中刪失數據統(tǒng)計推斷及其應用[D];蘭州大學;2011年

3 孔麗娜;ARCH模型族的貝葉斯分析及其在經濟中的應用[D];暨南大學;2009年

4 徐寶;基于題組判別參數的題組反應模型的參數估計及其應用[D];吉林大學;2012年

5 孟祥斌;基于反應時間的項目反應模型研究[D];東北師范大學;2012年

6 張文專;非線性再生散度隨機效應模型的統(tǒng)計分析[D];云南大學;2004年

中國碩士學位論文全文數據庫 前10條

1 王鵬;定性資料與列聯表的統(tǒng)計分析[D];陜西師范大學;2001年

2 朱家明;帶有單側區(qū)間信息的正態(tài)均值的貝葉斯估計[D];華東師范大學;2002年

3 余衛(wèi)軍;分數O-U過程的貝葉斯分析及其應用[D];華東師范大學;2004年

4 劉菡;定數截尾缺失數據下雙參數指數分布的統(tǒng)計推斷[D];華中科技大學;2006年

5 李天燕;雙參數Weibull分布模型的貝葉斯估計[D];吉林大學;2009年

6 何亮;基于極大似然估計的貝葉斯保費[D];華東師范大學;2009年

7 關明;對幾種分布參數的貝葉斯估計[D];吉林大學;2010年

8 王帥;多響應線性模型的貝葉斯E-最優(yōu)設計及迭代算法[D];上海師范大學;2011年

9 冷滿益;基于密度聚類與貝葉斯估計的交通模型研究[D];華南理工大學;2012年

10 盛建芳;基于貝葉斯估計的二項分布參數估計[D];浙江工商大學;2011年

，

本文編號：884744