發(fā)布時(shí)間：2018-05-16 08:25

  本文選題：通脹 + 房?jī)r(jià)膨脹��； 參考：《中國(guó)管理科學(xué)》2014年05期

【摘要】：本文建立并采用貝葉斯方法估計(jì)了一個(gè)包含普通消費(fèi)品部門與房地產(chǎn)部門的多部門NKMP-DSGE模型,運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)與貝葉斯沖擊分解研究了外生沖擊對(duì)于產(chǎn)出、通脹以及房?jī)r(jià)膨脹的影響。研究表明,寬松的貨幣政策在推動(dòng)我國(guó)房?jī)r(jià)上漲中扮演了主要作用�；赪oodford[1]的方法,本文通過政策試驗(yàn)分析了不同政策機(jī)制的社會(huì)福利損失,結(jié)果發(fā)現(xiàn)同時(shí)對(duì)房地產(chǎn)供給以及房?jī)r(jià)做出反應(yīng)的政策機(jī)制具有相對(duì)較小的社會(huì)福利損失,因此在房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控中同時(shí)增加房地產(chǎn)供給和抑制房?jī)r(jià)過快上漲可能具有更好的效果。最后,基于我國(guó)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù),本文估算了通脹與房?jī)r(jià)膨脹背景下中國(guó)真實(shí)的社會(huì)福利損失,估算的結(jié)果對(duì)于進(jìn)一步考察通脹與房?jī)r(jià)膨脹背景下中國(guó)最優(yōu)貨幣政策具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
[Abstract]:In this paper, we establish and use Bayesian method to estimate a multi-sector NKMP-DSGE model, which includes general consumer and real estate sectors, and use impulse response function and Bayesian shock decomposition to study the output of exogenous shocks. The effects of inflation and housing inflation. Research shows that loose monetary policy plays a major role in pushing up house prices in China. Based on the method of Woodford [1], this paper analyzes the social welfare losses of different policy mechanisms through policy experiments. The results show that the policy mechanisms that respond to the supply of real estate and housing prices have relatively small social welfare losses. Therefore, it may have better effect to increase the real estate supply and restrain the price rising too fast in the real estate market regulation. Finally, based on the actual data of our country, this paper estimates the real social welfare loss of China under the background of inflation and house price inflation. The estimated results are of practical significance for further investigation of China's optimal monetary policy under the background of inflation and house price inflation.
【作者單位】： 中共廣東省委黨校經(jīng)濟(jì)學(xué)教研部;華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社科重大招標(biāo)項(xiàng)目(08&ZD037) 教育部人文社科規(guī)劃基金項(xiàng)目(11YJA790026)
【分類號(hào)】：F293.3;F822.0;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1896153