中国人民银行经济模型的开发与应用
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基于VAR模型的GDP和M2对CPI的影响的研究作者:宋珊来源:《商情》2016年第12期【摘要】近几年来,我国CPI不断走高,尤其是2010年以来CPI过高问题受到公众广泛关注。
本文通过建立CPI、GDP、M2的VAR模型进行脉冲响应分析并做Granger因果检验,分析GDP和M2对CPI的影响,得出结论:GDP和M2在短期内对CPI影响较大,长期的影响较小,并且滞后一期的GDP和M2的增加对CPI上涨有促进作用,滞后两期的GDP和M2的增加对CPI的上涨反而有抑制作用。
【关键词】CPI;GDP;M2;VAR模型;Granger检验一、理论基础根据传统货币数量论的费雪方程式:,M为货币的数量,V为货币流通速度(一年中每一元货币的还手次数),P为物价水平,T是各类商品的交易总量,可以得到关系式,∏是通货膨胀率,m是M2增长率,v是货币流通速度变化率,y是实际GDP增长率。
其中v是由制度因素决定的,而制度因素变化缓慢,因而可视为常数。
由上分析知,∏主要受m和y的影响,即CPI主要受GDP和M2的影响。
因此,建立模型定量分析GDP和M2对CPI的影响程度对于经济政策的运用有一定的指导意义。
二、实证分析(一)数据选择处理与分析思路本文分析使用的样本取自19862015年的年度数据,数据来源于中国统计年鉴、中国金融年鉴以及中国人民银行网站。
为了更严谨分析,将数据进行了无量纲化处理,即使用CPI、GDP、M2的增长率进行分析,以1986年数据为基础100,对19862010年数据进行分析,预留20112015五年数据作为样本外预测。
为了减弱时间序列在模型中的异方差性影响,对所有变量取对数,得到lnCPI、lnGDP、lnM2,并且取对数后不改变原序列的协整关系。
(二)数据平稳性检验(PP检验)检验发现,lnCPI、lnGDP、lnM2序列均是非平稳的,直到进行二阶差分后,才都平稳。
因此三个序列都是I(2)过程,可以建立协整关系。
经济增长方式———关于中国的模型华 民 杨桓兴(复旦大学世界经济系) (中国人民银行上海市分行)一、方法仔细考察增长经济学现有的主要模型,不难发现它们并不适合于研究发展中国家的经济增长。
哈罗德—多马模型以短期为背景,考察保持宏观经济充分就业的经济增长条件;索洛模型以长期为背景,考察经济的长期均衡增长率。
显然,从这些角度考察发展中国家的经济增长是不适合的。
发展中国家远未达到充分就业,发展中国家也远未达到长期的均衡增长率。
对于我们所关心的问题而言,哈罗德—多马模型的短期太短,而索洛模型的长期太长。
上述两个模型对成熟经济经济增长的考察同样是不充分的:哈罗德—多马模型带有浓厚的规范气息;而索洛模型的长期似乎永远不会到来。
使得增长经济学不能充分说明现实的主要原因在于:无论是成熟经济还是发展中经济在经济增长的同时都经历着经济发展,亦即经济增长将不可避免地导致一些结构性的变化。
起初微不足道的结构变化将在经济增长的进程中积累,最终将影响乃至改变经济增长的进程。
一国每个特定阶段的经济增长总是有其动力源泉,即主导部门。
主导部门的增长通过连锁效应和乘数效应波及到其他部门,在这个过程中主导部门的技术特性和一国的分配模式起着关键的作用,这些因素之间复杂的相互作用构成了一国经济增长的动力结构。
在经济增长的进程中,一国经济增长的动力结构仅具有相对的稳定性。
因为经济增长的动力结构在决定与其相应的经济增长方式的同时,经济增长也在缓慢地改变着经济增长的动力结构。
经过一定时期的积累,现存的经济增长动力结构将被新的经济增长动力结构所代替。
在新的经济增长动力结构下经济增长的方式与路径和原结构下的显著不同。
所以,增长经济学的主要任务在于找到并归纳出经济增长的动力结构及其演进的一般路径。
对经济增长的描述及其趋势的预测只有在经济增长动力结构不变的情形下才是可靠的,因此随着经济增长动力结构的变化,我们描述及预测经济增长的模型也必须作出相应的变化。
实践与思考金融新时代基层央行青年干部培养研究——基于胜任力模型的构建和应用视角□苏志鑫1刘毅伟1杨梅2蔡雅菲1(1.中国人民银行泉州市中心支行,福建泉州362000;2.中国人民银行福州中心支行,福建福州350003)摘要:新时代外部经济金融环境的复杂化对央行青年提出了更高要求,中国人民银行《人才发展长期规划》明确指出要培育一支政治坚定、素质优良、努力奋进、充满活力的央行青年人才队伍。
本文基于中国人民银行泉州市中心支行129份有效问卷,剖析基层央行青年干部胜任力和工作满意度现状,通过探索性因子分析法构建胜任力模型,检验工作满意度在胜任力与工作绩效关系中的中介效应,并提出完善新时代基层央行青年干部胜任力建设的对策建议。
关键词:央行青年;胜任力建设;工作满意度;冰山模型中图分类号:F832.31文献标识码:A文章编号:1002-2740(2021)05-0067-05党的十九大报告指出,要建设高素质专业化干部队伍,需坚持德才兼备、以德为先,坚持事业为上、公道正派,注重培养干部的专业能力、专业精神,增强干部队伍适应新时代中国特色社会主义发展要求的能力。
胜任力理论最早由McClelland(1997)提出,经过不断完善,胜任力已成为个体核心能力连接组织的纽带。
因此,明确青年干部胜任力结构及内容有利于其全面成长成才、助力央行高效履职。
本文基于中国人民银行泉州市中心支行(下称“泉州市中支”)青年干部问卷调查,通过构建胜任力模型并结合工作满意度来探析该模型的应用,提出完善基层央行青年干部胜任力建设的路径。
一、问卷调查情况及样本数据检验(一)调查对象基本情况统计。
本文以泉州市中支全辖45周岁以下员工为调查对象,共收集有效问卷129份。
基本情况统计如表1所示。
(二)问卷的信度效度分析。
本文通过文献分析法分别设计胜任力、工作绩效、工作满意度量表,均采用李克特5级计分法,从“完全不符合(完全不满意)”到“完全符合(完全满意)”分别计1~5分,其中:胜任力量表按冰山模型的“知识、技能、价值观、动机、角色定位、品质、自我认知”维度划分,共55个题项;工作绩效量表包括任务绩效、关系绩效、创新绩效、学习绩效、适应绩效5个维度,共17个题项;工作满意度量表从工资福利、发收稿日期:2020-11-27作者简介:苏志鑫(1974-),男,福建晋江人,高级经济师,现供职于中国人民银行泉州市中心支行。
中国金融发展与经济增长关系的理论和实证分析一、本文概述本文旨在深入探究中国金融发展与经济增长之间的关系,通过理论和实证分析的方法,揭示金融发展对经济增长的推动作用及其内在机制。
文章首先回顾了金融发展和经济增长的相关理论,为后续研究提供了理论基础。
接着,文章结合中国的实际情况,分析了中国金融发展的历程、特点及其对经济增长的影响。
在此基础上,文章构建了相应的计量经济模型,利用中国改革开放以来的数据进行了实证分析,以检验金融发展与经济增长之间的关系。
文章总结了研究的主要结论,提出了相应的政策建议,以期为中国金融改革和经济发展提供有益的参考。
通过本文的研究,我们期望能够更深入地理解中国金融发展与经济增长的内在联系,为政策制定者提供科学的决策依据,同时也为学术界的进一步研究提供参考。
我们相信,随着金融改革的不断深化和经济的持续发展,中国金融发展与经济增长之间的关系将更加紧密,为中国实现更加繁荣和可持续的发展提供强大动力。
二、金融发展与经济增长的理论基础金融发展与经济增长之间的关系一直是经济学研究的热点问题。
理解这一关系的理论基础,对于深入探究中国的金融发展和经济增长的关系至关重要。
本节将详细阐述金融发展与经济增长的相关理论,为后续实证分析提供理论支撑。
金融发展理论主要关注金融机构和金融市场的形成、发展和变革过程,以及这些过程如何影响经济增长。
其中,金融结构理论、金融抑制论和金融深化论是几个重要的理论分支。
金融结构理论主张金融发展和经济增长之间存在正相关关系。
该理论认为,随着经济的发展,金融结构会发生变化,从简单的银行体系向更加复杂和多元化的金融市场体系发展。
这种金融结构的演变可以促进资本的积累和技术的进步,从而推动经济增长。
金融抑制论则认为,在某些情况下,政府对金融市场的干预和限制会阻碍金融发展和经济增长。
这种干预可能表现为对利率和汇率的管制、对金融机构的准入限制等。
这些干预措施会导致金融市场的不完全竞争和资本配置的低效率,从而抑制经济增长。
货币的最初形态是牲畜、贝类等实物,早期原始社会过于简单的生产资料形式使得这种“以物易物”的交易方式足以满足人们的基本生活需求。
随着生产力水平提高,生产规模扩张,货币形态也随之更迭,先后经历了金银、纸币、信用货币、电子货币等货币形态。
1982年,David Chaum 提出了不可追踪密码学网络支付系统这一概念,打开了数字货币体系的大门。
2008年,中本聪又提出比特币的概念,吸引了大量的技术人才和资本。
比特币去中心化的性质和配套不完备的法律监管措施使得投机浪潮反复出现,黑客入侵和黑市交易现象不断,给世界许多国家的金融体系和社会安定带来了剧烈冲击,因而被包括中国在内的许多国家禁止公开交易和使用。
近十年,互联网通讯和移动支付业务的迅猛发展加速货币电子化进程,数字货币概念应运而生。
数字货币是基于区块链等技术,以电子化形式存在并被用于真实的商品和服务交易的加密数字串。
广义的数字货币既包括公交储值卡、财付通等机构数字化货币、网上银行电子货币,也包括比特币等数字加密货币。
在我国,根据发行主体的差异,可分为由私人发行的数字加密货币和由央行发行的数字加密货币。
其中,央行法定数字货币因其部分中心化的特性而获得了比私人数字货币更高的安全系数和更为广泛的受众群体。
早在2014年,中国人民银行就开始了法定数字货币体系的研究工作。
近年来,以韩、印、委内瑞拉为代表的多个国家相继公布了本国即将推出的法定数字货币,说明了法定货币数字化趋势已不可阻挡。
这不仅关系到本国货币政策的有效性,也关乎国家经济环境安全性和行业发展前景。
目前,央行数字货币体系正处于测试阶段,能否从实践层面应用相关理论,还需进一步的检验。
一、文献综述国内学者对法定数字货币这一新的货币形态给予了高度关注,从货币政策、供求机制、风险防控等方面入手,对发行法定数字货币的可行性进行了深入探讨。
中国人民银行发布的法定数字货币是中心化的M0替代品,核心是“一币、二库、三中心”,即以央行数字货币为主体,依托“央行-商业银行”二元发行模式,通过认证、登记和大数据分析中心在数字货币发行库、商业银行库和个人数字货币钱包之间流通(姚前,2017)。
CGE模型的应用展望作者:肖勇孙建来源:《时代金融》2015年第03期【摘要】文章首先简要介绍了可计算一般均衡模型(CGE模型),随后对CGE模型研究经济问题的优缺点进行讨论,最后指出了未来的研究方向。
【关键词】经济模型 ;可计算一般均衡模型 ;综述一、CGE模型的简单介绍CGE模型目前并没有一个统一、严格的定义,但一般被描述成对一个经济体进行数字设定的模型,这个经济体通过对商品和要素的数量和价格的调整,实现瓦尔拉斯一般均衡理论所描述的供需平衡。
可以看出,CGE模型就是描述经济系统供求平衡关系的一组方程,进而可以将CGE模型的基本构成归纳成三个部分:供给部分、需求部分和供求关系部分。
由于CGE 模型是将一个抽象形式的瓦尔拉斯一般均衡变为一个关于现实经济的实际模型,因此CGE模型反映了经济的真实结构,从CGE模型得到的结果比较真实的反映了经济中存在的扭曲。
二、CGE模型的优势和劣势(一)CGE模型的优势第一,CGE模型是机理性模型,在经济模型中,CGE模型相对于已有的局部均衡模型、投入产出模型、线性规划模型、宏观计量模型而言,其统计机理最弱但理论机理最强的模型。
第二,CGE模型是把经济系统作为一个整体,强调的是经济系统各部门、各变量之间的相互作用,这体现了CGE模型牵一发而动全身的“一般均衡”特点,这是其他经济模型,如局部均衡模型所不能及的。
因此,CGE模型的模拟结果通常比其他模型得出的结果更详细、更全面、更合理。
第三,CGE模型兼容了投入产出、线性规划等模型方法的优点,同时克服了投入产出模型和线性规划模型不能将价格机制引入模型中的弊端,并用非线性函数取代了传统的投入产出模型中的许多线性函数。
CGE模型把商品市场和要素市场通过价格信号有机地联系在一起,即体现了市场机制的作用,又体现了经济系统中不同经济主体和不同部门之间的普遍联系。
第四,CGE模型能够研究不同经济主体之间在相互影响和作用下所导致的均衡结果。
中国人民银行《商业银行内部控制指引》征求意见稿第一条为促进商业银行健全内部控制,防范金融风险,保障银行体系安全稳健运行,制定本指引。
第二条内部控制是商业银行为实现经营目标,通过制定和实施一系列制度、程序和方法,对风险进行事前防范、事中控制和事后评价的动态过程和机制。
第三条商业银行内部控制的目标:(一)保证国家法律法规、金融监管规章和商业银行内部规章制度的贯彻执行;(二)保证自身发展战略和经营目标的全面实施和充分实现;(三)保证风险管理体系的有效性;(四)保证业务记录、财务信息及其他管理信息的及时、完整和真实。
第四条商业银行内部控制的基本原则:(一)全面性。
内部控制应当渗透到商业银行的各项业务过程和各个操作环节,覆盖所有的部门、岗位和人员。
(二)审慎性。
内部控制应当以防范风险、审慎经营为出发点,商业银行的经营管理,尤其是设立新的机构或开办新的业务,都应当体现“内控优先”的要求。
(三)有效性。
内部控制应当具有高度的权威性,真正落到实处,任何人不得拥有不受内部控制约束的权力;内部控制存在的问题应当得到及时反馈和纠正。
(四)独立性。
内部控制的检查、评价部门应当独立于内部控制的建立和执行部门,并有直接向董事会和高级管理层报告的渠道。
第五条内部控制应当与商业银行的经营规模、业务范围和风险特点相适应,以合理的成本实现内部控制的目标。
第二章内部控制的基本要求第六条内部控制包含以下五个要素:(一)内部控制环境;(二)风险识别与评估;(三)内部控制措施;(四)信息交流与反馈;(五)监督评价与纠正机制。
第七条商业银行应当建立良好的公司治理、以及分工合理、职责明确、报告关系清晰的组织结构,为内部控制的有效性提供必要的前提条件。
第八条商业银行董事会和高级管理层应当充分认识到自身对内部控制所承担的责任。
董事会负责审批银行的总体经营战略和重大政策,确定银行可以接受的风险水平,批准各项业务的政策、制度和程序,对内部控制的有效性进行监督;董事会应当定期与管理层讨论内部控制的有效性,及时审查管理层、审计机构和监管部门提供的内部控制评估报告,督促管理层采取整改措施。
W e a l th a n d f in anc e财富与金融PZ银行基于LPR改革的贷款定价模型构建与应用■ 文 / 刘随摘要:2019年8月中央银行决定改革和完善贷款市场报价率(LPR)的形成机制,贷款并轨改革进入实质性操作阶段,实现了贷款利率的“两轨并一轨”,利率市场化进程进一步加深。
本文分析了PZ银行贷款定价的现状,以差异性、盈利性、匹配性和顺应性为贷款定价优化原则,对贷款参数进行优化,即以LPR利率为基础,通过“产品基点差异调整”和“个体差异化基点调整”,形成多层次叠加的定价管理,同时按照“市场追随定价机制”进行调节修正的模型。
本文从商业银行LPR贷款定价模型确立及运用提出具有可操作性的借鉴。
关键词:LPR改革;利率市场化;贷款定价模型2019年8月17日,人民银行发布公告决定改革完善贷款市场(LPR)形成机制。
LPR取代贷款基准利率,畅通了市场利率向贷款利率的传导渠道,推动了贷款利率的市场化。
利率市场化的深入发展倒逼商业银行在贷款利率定价模式、方法、计量、传导上都必须进行优化、调整和改进。
迫于银行负债成本的不断提高,贷款定价的科学性、合理性、全面性、实用性对于银行的盈利性至关重要,定价管理必须要结合自身实际情况深度优化。
一、 P Z银行贷款定价模型的应用现状PZ银行下设47个营业网点及5家控股村镇银行,拥有员工1042人,资产规模330亿元。
2010年后,PZ银行改制后,对贷款定价模式进行优化,考虑产品的行业种类、担保方式、信用评级、贡献度等形成优惠利率,减去优惠利率后为贷款执行利率。
2015年,随着利率市场化进程加快,省联社在PZ银行试点管理会计系统建设,伴随管理会计系统、客户关系CRM体统,产品定价系统开发并上线,定价模式改为成本加成法。
(一)PZ银行贷款定价模型概述PZ银行已建立资金转移定价系统、客户关系系统,形成本地数据仓库。
2015年根据自身的实际情况,从业务品种、担保类型、贷款期限、经营机构四个维度做单维度和交叉维度分析,对贷款类业务方案设计以及参数调整,定价模型由原来的根据基准利率上下浮固定倍数,升级为基于客户关系的成本加成及目标收益法。
中国人民银行经济模型的开发与应用一、实验目的了解和掌握中国人民银行计量经济模型的原理及其应用二、准备知识2.1中国人民银行季度计量经济模型1、模型结构及主要特点中国人民银行1998年初组织人员开发了季度计量经济模型,并于1998年第二季度开始进行试运行。
在其后的两年试运行阶段,中国人民银行不断对原有的模型进行扩展和完善,于2001年第二季度开始投入使用,改模型的模拟及其预测结果目前在每季度的货币政策执行报告得以体现。
改模型是将一个需求与供给相结合的宏观经济模型,理论基础是新古典宏观经济学:在短期,由于工资和价格的粘性,产出和就业由总需求决定,因而体现了凯恩斯需求模型的特性;随着时间的推移,需求和供给间的缺口将对工资和价格产生影响,长期内商品市场和劳动市场将逐步趋于充分就业的均衡状态,产出由总供给来确定,价格充分调整到经济处于均衡状态时的水平,即在长期非利浦斯曲线呈现垂直状态。
具体来讲,模型可以分为以下几个模块:(1)总需求模块,该模块又细分为消费、投资、政府支出、出口、进口及误差等几个部分。
其中,政府支出是外生变量。
(2)总供给模块,该模块通过生产函数来确定潜在产出。
(3)价格模块,在非利浦斯曲线的基础上,通胀率由产出缺口、国外通胀率及对通胀率的预期来确定。
(4)货币模块,该模块主要确定货币供应量、贷款、居民储蓄存款等金融变量。
(5)劳动力模块,在考虑到我国劳动力弹性较大的情况下,该模块主要刻画劳动力的需求状况。
(6)货币政策规则模块,其主要通过建立货币政策反应函数,来刻画货币政策在经济变化的情况下是如何进行调整的。
整个模型具有以下一些特点:(1)实体经济在长期内存在均衡状态,即长期内总需求趋向总供给,且均衡状态时的实际变量的确定与物价总体水平无关,即实际变量关于物价水平的变化具有零次齐次性。
(2)非利浦斯曲线在长期内呈现垂直状态,即产出和就业的长期变化均衡状态与通货膨胀率无关。
(3)虽然短期内各个市场存在非均衡状态,但他们会逐渐向均衡状态趋近,当然,他们各自趋近的均衡状态的速度不同,这主要取决于各个市场的特性。
(4)由于长期均衡状态的存在,多数行为方程以误差校正的形式表示,且方程的估计由Pesaran-Shin 提出的自回归分布滞后方法来进行,此方法对于小样本数据和单方程的估计非常有效,是目前国际上较为流行的一种估计方法。
(5)货币政策的设定具有内生性。
在模型中通过建立货币政策规则从而使货币政策的设定具有内生性,即货币政策的决策应充分考虑经济当前及未来运行情况及政策的最终目标,这是传统计量经济模型比较欠缺的地方。
2、模型的设定和估计方法季度计量经济模型的设定基础是,一个稳定的经济系统在长期可以达到它的均衡状态,而在短期系统可能处于非均衡状态,系统会由短期非均衡状态逐渐向长期均衡状态趋近,当然长期均衡状态的经济意义应与经济理论相一致。
为此,行为方程体现为下面的误差校正形式:t t t m i ni i t i i t i t kx y x y y εββββ+--∆+∆+=∆--==--∑∑][11310210 (2.1)其中,y 是被解释变量,x 是解释变量,ε是误差项,方括号项是误差校正项,其反映了y和x 之间的长期均衡关系为y=kx+cons ,3β反映了经济由非均衡状态向均衡状态调整的速度。
如果时间序列是平稳的,那么对上面方程可以直接采用普通最小二乘法进行估计。
但若时间序列是非平稳的,那么直接采用普通最小二乘法进行估计会产生较大的误差,有时甚至会导致错误的估计结果。
对于非平稳时间序列模型的估计,目前已有很多估计方法,这里主要采用Pesaran-Shin 的自回归分布滞后方法来进行模型估计,此方法对于小样本数据和单方程的估计非常有效,特别是,这种方法均适用与平稳时间序列或非平稳时间序列模型的估计。
以上面方程为例,Pesaran-Shin 方法由以下两个步骤组成:第一步:通过AIC 或SIC 判断选取滞后阶数后,以最小二乘法对下列方程估计,选取的工具变量为: ,,,,,,,211---∆∆t t t t t y y x x x c 。
+∆+∆++∆+∆++=--1211211t t t t t t y b y b x a x a kx c y(2.2)在估计上述方程后,可以得到关于y 和x 的长期均衡方程:2c kx y += (2.3) 第二步:利用普通最小二乘法对下列方程进行估计就可得到以误差校正形式表示的短期动态方程。
+∆+∆++∆+∆+--=∆-----212111*********)(t t t t t t t y y x x kx y c y βββββ (2.4)除了季度计量经济模型外,中国人民银行还开发了向量自回归模型及状态空间模型,这些模型与季度计量经济模型一起,为货币政策的决策提供支持。
2.2向量自回归模型在中国人民银行政策分析中的应用向量自回归(VAR )是基于数据的统计性质建立模型,VAR 模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。
VAR 模型是处理多个相关经济指标的分析与预测最容易操作的模型之一。
其一般表达式为:t t p t p t t BX Z A Z A Z ε++++=-- 11 , T t ,,2,1 = (2.5)其中:t Z 是k 维内生变量向量,t X 是d 维外生变量,p 是滞后阶数,T 是样本个数。
k k ⨯维矩阵P A A ,,1 和d k ⨯维矩阵B 是要被估计的系数矩阵,t ε是k 维扰动向量。
由于仅仅有内生变量的滞后值出现在等式的右边,所以不存在同期相关性问题,用普通最小二乘法能得到VAR简化式模型的一致有效估计量,其与广义最小二乘法是等价的。
并且由于任何序列相关都可以通过增加更多的Z的滞后而被消除,所以扰动项序列不相关t的假设并不要求非常严格。
三、实验内容本实验主要通过分析中国人民银行的季度计量经济模型中总需求模块下面的消费方程以及向量自回归模型中的协整方法分析研究货币与产出及物价之间的关系来介绍中国人民银行经济模型的实验方法和过程。
四、实验环境EXCEL2003 EVIEWS5.0五、实验过程5.1 中国人民银行季度计量经济模型5.1.1 数据收集和整理在前面的季度计量经济模型中我们主要考察消费方程,消费理论表明,决定私人消费的主要变量有:可支配收入、财富及利率。
由于中国目前还没有关于财富的统计,因此,我们以城乡居民储蓄存款余额来代替财富变量,并且设定消费函数的主要决定变量有可支配收入、财富和利率。
另外由于最终的消费数据我国目前还没有全面的统计,因此这里仅对社会消费品进行建模。
具体用到的指标为:社会消费品零售总额(scg)、可支配收入(inc)、居民消费价格指数(cpi)、储蓄存款(sav)、3年期定期存款利率(r),所有指标均为名义指标。
对应的时间区间为1998年4季度到2009年1季度。
最后我们得到整理后的数据如下图5.1.1所示。
图5.1.15.1.2 实验步骤1、Eviews工作文件的建立打开EViews软件,选择File下拉菜单中的New项,在New项的下拉菜单中选择Workfile项,弹出如图5.1.2所示Workfile Creat菜单窗口,在Date Specification中的Frequency的下拉复选框中选择“Quarterly”,在Start和End中分别输入“1998Q4”和“2009Q1”,然后点击“OK”按钮,弹出如图5.1.3所示的工作文件窗口,这样就建立了样本期从1998年4季度到2009年1季度的季度度工作文件,点击图5.1.3中的“Save”按钮,弹出如图5.1.4所示的保存对话框,选择要保存到的目录,并在“文件名”栏中输入“jdmx”点击“保存”,然后在弹出的对话框(如图5.1.5)中点击“OK”,则我们就建立了文件名为jdmx的工作文件。
图5.1.2图5.1.3图5.1.4图5.1.52、数据导入在jdmx工作文件的菜单项中选择Proc,在弹出的下拉菜单中选择“Import”,然后在二级下拉菜单中选择“Read Text-lotus-Excel”如图5.1.6所示,则弹出新的open对话框如图5.1.7所示,在“查找范围”栏中选择刚刚保存的名为jdsj的数据文件所在的路径后双击文件名“jdsj.xls”,弹出如图5.1.8所示对话框。
在图5.1.8中选项右边的Upper-left data cell下的空格中填写“A2”,在Names for series or Number if n.amed in file中输入:“scg inc cpi sav r”,其他默认,如图5.1.9所示,点击“OK”按钮,数据即被导入,在工作文件中以图标形式显示如图5.1.10所示。
并点击工作文件中的“Save”按钮保存工作文件。
图5.1.6图5.1.7图5.1.8图5.1.9图5.1.103、消费方程估计在估计方程之前,我们要对相应数据进行对数处理,处理方法如下:在命令窗口中输入“genr lscg=log(scg)”并回车,输入“genr linc=log(inc)”并回车,输入“genr lsav=log(sav)”并回车,我们就分别对序列scg、inc和sav进行了对数处理,并生成取对数后的序列分别为lscg、linc和lsav(如图5.1.11所示),我们后面将用取对数后的序列进行方程的估计。
图5.1.11首先对前面的方程2.2进行估计,首先在命令窗口中输入:“ls lscg c linc linc(-1) linc(-2) lsav lsav(-1) lsav(-2) r”并回车,我们可得到估计结果如图5.1.12所示,点击结果文件菜单栏中的“Name”按钮,弹出如图5.1.13所示对话框,点击“OK”按钮,将估计方程保存为eg01。
从估计结果我们可以发现,对应的常数项和变量的滞后项参数检验都不显著,因此我们将其剔除重新进行估计:在命令窗口中输入:“ls lscg linc lsav r”并回车,我们得到剔除常数项和滞后项的新的方程的估计结果,如图5.1.14所示,同样点击结果文件菜单栏中的“Name”按钮,并在弹出的对话框中选择“OK”按钮,则将估计方程结果保存为eg02。
我们以此方程作为最后的估计结果估计以误差校正形式表示的短期动态方程。
图5.1.12图5.1.13图5.1.14我们首先根据前面估计结果得到误差校正项,在命令窗口中输入:“genr emc=lscg-0.7342*linc-0.2103*lsav+2.014*r”我们可以得到误差校正项emc。