本文關(guān)鍵詞：中國宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警體系的評價(jià)與修正，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

論文資料

哈密爾頓（Hamilton1989）提出了非線性狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型，即馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型。Markovswitchingmodel（MS）的優(yōu)點(diǎn)在于它考慮了總體時(shí)間序列資料可能源于不同的狀態(tài)，把可能的狀態(tài)列入模型考量時(shí)，不只能避開線型模型的過于簡單，也相當(dāng)程度地化簡非線型模型求解的困難，且更能符合實(shí)際的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。馬爾可夫轉(zhuǎn)換模型自Hamilton首度提出以來，已成為研究景氣循環(huán)具有非對稱性特色的有力工具。

但SWI和MS這兩模型除了計(jì)算機(jī)成本太高外，另一缺點(diǎn)就是只能抓住變量之間的協(xié)同性或非線性兩特征的其中之一。為了使其能更好地解釋景氣循環(huán)的特性，后來很多學(xué)者對原始

放寬馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移的Markovswitchingmodel進(jìn)行了修正，

模型中移轉(zhuǎn)機(jī)率為固定的假設(shè)，使其隨時(shí)間而變異，希望藉此能夠掌握到更多的景氣循環(huán)的特性。如：馬爾可夫轉(zhuǎn)移因子模型MarkovSwitchingFactormodel（Kim，Nelson，1998）和馬爾可夫

（Krolzig，1997）。國內(nèi)學(xué)者也利向量自回歸模型MS-VARmodel

用馬爾可夫轉(zhuǎn)移因子模型構(gòu)建景氣指數(shù)（王金明，高鐵梅，2006）。這兩個(gè)模型都能夠同時(shí)處理非線性和協(xié)同變動(dòng)，但缺點(diǎn)是計(jì)算機(jī)的成本太高。比如Kim和Nelson的4個(gè)變量的馬爾可夫轉(zhuǎn)

Krolzig的4變量移因子模型必須估計(jì)25個(gè)未知參數(shù)，

MS-VARmodel必須估計(jì)24個(gè)未知參數(shù)。而如果變量增多，參數(shù)呈指數(shù)增加將耗費(fèi)巨大的計(jì)算成本，就是在目前計(jì)算機(jī)技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)代仍需要消耗大量的CPU時(shí)間和內(nèi)存資源。只有隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的加速發(fā)展，該方法才會(huì)在實(shí)際中得到逐步的廣泛的應(yīng)用。

計(jì)算成本太高這一缺陷在馬可夫轉(zhuǎn)移面板模型MarkovSwitchingPanelmodel（Shyh-WeiChen2006）里得到了解決。Shyh-WeiChen利用馬可夫轉(zhuǎn)移面板模型成功預(yù)測了日本經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換面板模型theMarkovSwitchingPanelmodel就是將轉(zhuǎn)換機(jī)制加入最小二乘虛擬變量模型即LSDV模型得：

Υ=Dc（j）+Xβ（j）+ε（j），使得St=j（1）

β=[β1，β2，…，βk]是一個(gè)K×1行向量，D是一個(gè)其中，

2

NT×N矩陣，x是一個(gè)T×K矩陣，ε（j）~N（0，σ（j）），未觀察到的狀態(tài)變量St遵循一階馬爾可夫鏈：

prob（St=1|St-1=1）prob（St=1|St-1=2）G=）（2

prob（St=2|St-1=1）prob（St=2|St-1=2）

當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于未觀察到的潛在變量St在經(jīng)濟(jì)處于膨脹時(shí)值為1，

收縮時(shí)值為2，然后使用著名的Hamilton程序進(jìn)行分析。

馬可夫轉(zhuǎn)移面板模型相比是一個(gè)有較好的工具處理能力的模型，具有很高的精確性和預(yù)測功能，而且使用相對簡單，能夠保留轉(zhuǎn)移因子模型和MS-VARmodel的優(yōu)勢同時(shí)避免計(jì)算機(jī)計(jì)算成本太高的缺陷，不用再擔(dān)心變量太多而無法計(jì)算，具有很強(qiáng)的可操作性。

傳統(tǒng)分析方法DI、CI只考慮了數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的時(shí)域性特征而忽視了經(jīng)濟(jì)變量的頻域性，分析景氣循環(huán)的時(shí)間演變，在很多情況下單單分析其時(shí)域或頻域的性質(zhì)是不夠的。為了分析變量的頻域性質(zhì)，近10年來我國學(xué)者運(yùn)用互譜分析方法對

時(shí)間序列進(jìn)行分析（Granger，1964）（陳磊，，2005），該方法利用Fourier變換將頻率分量分解，避免了只是將各頻率分量共同疊加的時(shí)域分析的后果。但這一方法卻忽視了時(shí)域特征，不能完成對非固定時(shí)間序列的分析。

近來國外學(xué)者已將信號處理的小波時(shí)頻分析方法廣泛用于經(jīng)濟(jì)、金融領(lǐng)域研究非平穩(wěn)時(shí)間序列（JamesB.Ramsey，1996）（SharifMd.Raihan1，YiWen，andBingZeng，2005）。小波變換這一方法是一個(gè)時(shí)間和頻率的局域變換，能有效的從信號中提取全部信息，在一般情況下，在低頻部分（信號較平穩(wěn)）可以采用較低的時(shí)間分辨率，而提高頻率的分辨率，在高頻情況下（頻率變化不大）可以用較低的頻率分辨率來換取精確的時(shí)間定位。小波變換同時(shí)考慮了時(shí)間和頻率的信息，解決了Fourier變換不能解決的許多困難問題，是分析非固定時(shí)間序列的一個(gè)強(qiáng)有力的工具，有助于更深入地研究時(shí)間序列的經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)方面的特殊形態(tài)和形成機(jī)制。

近些年來有不少學(xué)者利用VAR模型、Probit模型等來分析經(jīng)濟(jì)景氣循環(huán)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。目前也有學(xué)者利用其他領(lǐng)域的方法如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，灰色系統(tǒng)預(yù)測模型等來分析宏觀經(jīng)濟(jì)景氣循環(huán)的特征。

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