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基于状态空间模型的中国季度GDP季节调整_1996_2009年_

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2009-2010经济形势分析（含图表）

2009-2010经济形势分析（含图表）

经济学2009-2010中‎国经济形势‎分析 2009经‎济形势分析‎2009年‎，中国的宏观‎经济形势出‎现四个新变‎化，同时，又维持着一‎个不变。

理解这些变‎和不变是把‎握当前和未‎来中国宏观‎经济形势的‎关键。

四个变化是‎：经济出现复‎苏信号、社会预期开‎始转好、通胀预期出‎现、宏调政策呈‎现调整迹象‎；一个不变是‎：经济依然处‎于危机之中‎，危险和威胁‎依然存在，这个大格局‎没有变。

一、四个新变化‎1、经济出现复‎苏信号一些经济指‎标数据开始‎转好，经济呈现回‎暖迹象，譬如GDP‎增速、房地产市场‎情况、发电量、大宗商品市‎场、以及股市等‎。

GDP增速‎数据来源：国家统计局‎GDP增速‎从一季度的‎6.1％增加到二季‎度的7.9％，上半年为7‎.1％。

房价7月份，全国70个‎大中城市房‎屋销售价格‎同比上涨1‎.0%，涨幅比6月‎份扩大0.8个百分点‎；环比上涨0‎.9%，涨幅比6月‎份扩大0.1个百分点‎,已连续五个‎月上升。

发电量7月单月发‎电量同比增‎长4.21%(统计局中旬‎公布数据，历史上看有‎一定出入)，6月当月同‎比增长3.6%(都是国调中‎心的口径)；已连续2月‎同比增速为‎正，形成复苏趋‎势。

大宗商品价‎格纽交所的原‎油价格已经‎由年初的4‎0多美元反‎弹至如今的‎70美元以上，国内的汽、柴油价格经‎过几次调整‎后，也分别提高‎了930元‎/吨和800元/吨。

在4月中旬‎到8月上旬‎这段时间，国内钢材价‎格也出现连‎续第17周‎上涨，涨幅在50‎％左右，接近200‎7年高点，不过到8月‎中旬出现调‎整。

股市上证综指由‎年初的20‎00多点一‎度冲高至接‎近3500‎点，涨幅超过7‎0％，只是到8月‎中旬才开始‎调整，目前回落至‎2900点‎左右。

2、社会对经济‎增长预期开‎始转好随着一些数‎据的走好，中央6月份‎开始重新对‎经济形势定‎调，研究机构也‎纷纷调高对‎经济增长的‎预期，详情见下表‎。

全面认识2009年我国的经济增长

全面认识2009年我国的经济增长

全面认识2009年我国的经济增长作者：许宪春来源：《现代企业》2010年第03期2009年是极不平凡的一年,在中央采取的一系列政策措施的作用下,我国经济成功地扭转了2008年下半年国际金融危机爆发所导致的增长率持续下滑的局面,呈现出逐步回升的态势。

从生产角度看经济增长率逐季回升根据国家统计局公布的GDP初步生产核算数据,2009年我国经济增长8.7%,比上年回落0.9个百分点,是2002年以来的最低增速。

从分季看,一、二、三、四季度经济增长率分别为6.2%、7.9%、9.1%和10.7%。

从累计看,一季度、上半年、前三季度和全年经济增长率分别为6.2%、7.1%、7.8%和8.7%。

一季度6.2%是1992年我国建立季度GDP核算以来的最低增速,从二季度开始,连续三个季度回升,扭转了从2007年三季度开始连续7个季度增幅下降的局面。

图12008年以来季度经济增长率■(一)工业增长率逐季回升工业包括规模以上工业和规模以下工业,其中规模以上工业占主要部分。

2009年,规模以上工业增加值增长11.0%,比2008年回落1.9个百分点,是2002年以来的最低增速。

从分季看,一、二、三、四季度规模以上工业增加值分别增长5.1%、9.1%、12.4%和18.0%,与2008年表现出完全不同的变动趋势(见图2)。

其中一季度的5.1%是1995年建立规模以上工业增加值核算以来的季度最低增速,四季度的18.0%是2007年四季度以来的最高增速。

图22008年以来季度规模以上工业增加值增长率■从分月看,2009年规模以上工业增加值增长率也与2008年表现出完全不同的变动趋势(见图3)。

1—2月份增长3.8%,是1995年建立规模以上工业增加值核算以来月度最低增速;从5月份开始,连续7个月回升,11月份上升到19.2%,比4月份提高11.9个百分点;12月份增长18.5%,比11月份回落0.7个百分点。

图32008年以来月度规模以上工业增加值增长率■11月份规模以上工业增加值增长19.2%,比2008年同期提高13.8个百分点,比2008年最高月份,即3月份的17.8%,还高出1.4个百分点。

2009年四季度中国宏观经济形势分析

2009年四季度中国宏观经济形势分析

2009年四季度中国宏观经济形势分析（中国人民银行调查统计司，2010年1月29日）2009年中国经济经受了国际金融危机的严峻考验，国民经济企稳向好，投资快速增长、消费市场活跃、进出口在下半年快速回升，工业生产明显恢复。

与此同时，房地产价格上涨较快，通胀预期增强。

2010年宏观调控面临的局势更为复杂，保持物价稳定，优化信贷结构，防范和化解系统性金融风险，实现国际收支平衡，促进国民经济平稳较快发展的任务更为艰巨。

一、经济增长持续回升，经济主体信心日益加强初步统计，2009年GDP 增长8.7%。

从当季同比增速看，一、二、三、四季度GDP 分别增长6.2%、7.9%、9.1%和10.7%，经济增速在逐季加快。

从季节调整后环比数据看，2008年四季度GDP 环比折年率为4.3%，是2003年三季度以来的最低点，2009年一季度开始明显回升，折年率为9.5%，而同比GDP 增速则在二季度开始反弹。

2009年二至四季度GDP 环比折年率分别达11.4%、11.0%和11.3%，平稳较快增长。

图1 GDP 当季同比继续增长，环比平稳增长数据来源：国家统计局，中国人民银行人民银行5000户企业家问卷调查显示，四季度企业家信心指数为80.7%，比上季度上升5.3个百分点，自去年四季度探底到近十年来的最低值（60.9%）后，已累计提升19.8个百分点，达到了2007年3季度以来的最高水平。

四季度企业景气指数为60.7%，比上季上升2.6个百分点，连续3个季度出现上升。

企业家对宏观经济信心显著增强。

图2 企业家信心指数和企业景气指数季度走势数据来源：中国人民银行二、工业生产增长强劲，企业利润状况不断改善 2009年，全国规模以上工业增加值同比增长11.0%，增幅较上年低1.9个百分点。

其中12月份工业增加值同比增长18.5%，增幅比上年同月高12.8个百分点；季节调整后12月份工业月环比为1.15%，增幅比上月低0.54个百分点。

中国季度GDP的季节调整_结构时间序列方法

中国季度GDP的季节调整_结构时间序列方法

型也被称为简化模型， 而这种方法被称作 ARIMA 模 Hiller 型为 基 础 的 方 法 （ AMB ） ， 以 Burman （ 1980 ） ， and Tiao （ 1984 ） 等 为 代 表 。 McElroy （ 2008 ） 给 出 了 有限样本中非平稳 ARIMA 模 型 信 号 提 取 的 一 般 矩 阵公式 。 这 一 类 方 法 以 TRAMO / SEATS 模 块 为 代 表， 包括两步：第一步估计时间序列模型 （ TRAMO ） ， 第 二 步 是 从 选 择 的 ARIMA 模 型 中 提 取 季 节 成 分 （ SEATS ） 。 用户需要设定合理充分的单变量时间序 列模型， 季节滤子取决于设定的模 型 。 AMB 方 法 是 通过简化形式推导 各 个 成 分 的 结 构 参 数， 其中必须 Burman （ 1980 ） 约 束 噪 施加一定的约束条件 。 比 如， 声成分的均方误差最小 。 但约束条件带有一定的主 观特征， 更重要的 是， 并 不 是 所 有 的 ARIMA 模 型 都 可以进行分解 。 当 某 些 成 分 出 现 负 谱 时， 分解是不 AMB 方 法 是 通 过 简 化 可行的 （ admissible ） 。 另 外， 模型来估计结构模型， 对于非平稳序列， 首先通过差 分和季节差分转换为 平 稳 过 程， 然 后 建 立 ARMA 模
2 yt = μt + γt + εt ， εt ～ N（0 ， σε ） 2 μ t +1 = μ t + vt + η t ， ηt ～ N（0 ， ση ） 2 vt +1 = vt + ζt ， ζt ～ N（0 ， σζ ）
（1）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ

2009年中国经济形势分析与展望

2009年中国经济形势分析与展望

针对当前经济形势的变化，宏观调控政策及 时作出反应，包括调整贷款额度，下调贷款利率 和部分金融机构的存款准备金率；降低高新技术 企业和微利小企业的所得税率，对中小企业提供 贷款贴息和担保；调整证券交易印花税征收办法 等。最近又提出实行适度宽松的货币政策，增加 投资等措施。这些对于扩大国内投资消费需求， 抵补外部需求减弱的因素，将发挥有效作用。在 这些政策的支持下，预计2009年中国经济将呈现 前低后高的变化特点，全年经济增长率将达到或 超过8%，价格涨幅预计保持较低水平，CPI涨幅 预计在2%左右。
（三）国际金融危机的冲击导致外需增长 减慢 2008年，美国次贷危机引起的金融问 题持续发展，对国际金融体系的稳定、对 美国实体经济和世界经济的不利影响逐渐 显露。继“两房”问题之后，雷曼兄弟公 司又申请破产，美林证券被收购，美国五 大投资银行或申请破产，或改行。这些情 况表明美国次级抵押贷款引发的金融问题 还在发展中，其对美国经济及世界经济的 影响还在发展中。
2009年中国经济形势分析 2009年中国经济形势分析 与展望
Hale Waihona Puke 张 立 群一、中国经济形势的重大变化
（一）经济持续升温的态势转为快速降温 2008年中国GDP增长率为9％，较上年下降 了4个百分点，其中第四季度GDP增长率为 6.8％。经济增长率回落速度超过预期。
（二）价格涨幅持续攀高转为快速回落 居民消费价格指数(CPI)自08年5月份开 始同比涨幅持续回落，到09年2月份，已经 为－1.6%，较08年4月份8.5%的涨幅有大 幅度下降。工业品出厂价格指数（PPI）08 年9月份也开始回落，到09年2月份为－ 3.3%，较08年8月份10.1％的涨幅也有大幅 度回落。
金融衍生产品曾经分散风险，扩大流动 性，扩大了房地产等方面的需求，而金融 衍生产品的问题，也会集中引爆风险，紧 缩流动性，紧缩房地产等方面需求。前者 对美国经济繁荣曾经发挥重要推动作用， 后者则会导致美国经济走向萧条。目前这 一问题在发展之中，美国政府、美联储、 国际银行组织纷纷采取措施控制这一问题 的发展，但大量增加财政支出，会引起财 政赤字进一步扩大，导致美元进一步走弱， 有可能引发美国长期双赤字所潜伏的经济 危机。

2009年中国工业经济运行夏季报告

2009年中国工业经济运行夏季报告

2009年中国工业经济运行夏季报告2009年中国工业经济运行夏季报告（2009年8月26日）今年以来，在党中央、国务院的坚强领导下，在各地区、各部门的共同努力下，中央应对国际金融危机、促进经济平稳较快发展的政策效果逐步显现，工业增速下滑势头得到遏制，企稳回升态势趋于明朗，工业整体运行向好的方向发展。

一、今年以来工业经济运行基本情况（一）工业增速见底回升，企稳向好态势更加明朗前7个月，规模以上工业增加值同比增长7.5%，尽管增速比去年同期回落8.6个百分点，但从月度数据看，1-2月增长3.8%， 3、4、5三个月增速回升到8.3%、7.3%和8.9%，呈现出止跌回升的运行态势，6、7两个月增速进一步达到10.7%和10.8%，继续向好的方向发展。

工业经济运行呈现以下特点：1、轻工业运行相对平稳，重工业回升态势明显。

前7个月，轻、重工业增加值同比分别增长8.1%和7.2%，其中7月份增长9.2%和11.3%。

轻工业主要受消费刚性需求拉动，运行比较平稳， 7月份增速较1-2月回升2.7个百分点；重工业在经历半年多的调整后，去库存化基本完成，加上中央政策拉动，运行状况得到改善，7月份增速较1-2月回升8.6个百分点。

2、效益下滑状况有所改观，多数行业利润实现增长。

上半年，全国上报工业效益的22个省份规模以上工业企业实现主营业务收入18万亿元，由1-5月下降0.3%转为增长0.4%；实现利润8941亿元，同比下降21.2%，降幅比一季度缩小11个百分点，比1-5月缩小3.4个百分点；在39个工业大类行业中，有23个行业利润同比上升，有27个行业利润增幅比1-5月回升或降幅缩小。

3、东、中部地区回升加快，西部地区保持较快增速。

1-7月，东、中、西部地区规模以上工业增加值同比分别增长6.3%、7.3%和13.2%，其中7月份增长9.5%、11.8%和15.2%。

前7个月，工业增速超过10%的有江苏、山东、辽宁、天津、重庆等13个省份，仅有两省市为负增长，7月份所有省份工业增速均实现正增长。

计量经济学 第二章 经济时间序列的季节调整、分解与平滑.


(2) 新的季节调整结果稳定性诊断功能；
(3) 增加X12-ARIMA模型的建模和模型选择功能。
6
X12季节调整方法的核心算法是扩展的X11季节调整程序。 共包括4种季节调整的分解形式：乘法、加法、伪加法和对数 加法模型。注意采用乘法、伪加法和对数加法模型进行季节 调整时，时间序列中不允许有零和负数。 ① 加法模型 ② 乘法模型：
同长度的移动平均，随机因素越大，移动平均长度越大。
X-11方法是通过几次迭代来进行分解的，每一次对组成因 子的估算都进一步精化。
5
§2.2.2 X12季节调整方法
美国商务部国势普查局的X12季节调整程序是在X11方 法的基础上发展而来的，包括X11季节调整方法的全部功 能，并对X11方法进行了以下3方面的重要改进： (1) 扩展了贸易日和节假日影响的调节功能，增加了季 节、趋势循环和不规则要素分解模型的选择功能；
11
1. X11方法
X-11法是美国商务部标准的季节调整方法(乘法模型、加法 模型)，乘法模型适用于序列可被分解为季节调整后序列（趋 势· 循环· 不规则要素项）与季节项的乘积，加法模型适用于序 列可被分解为季节调整后序列与季节项的和。乘法模型只适用 于序列值都为正的情形。
12
2. Census X12方法
100 ，年度数据 1600 ，季度数据 14400 ， 月度数据
20
使用Hodrick-Prescott滤波来平滑序列，选择Procs/ Hodrick Prescott Filter出现下面的HP滤波对话框：
首先对平滑后的序列给一个名字，EViews将默认一个名字， 也可填入一个新的名字。然后给定平滑参数的值，年度数据取100， 季度和月度数据分别取1600和14400。不允许填入非整数的数据。 点击OK后，EViews与原序列一起显示处理后的序列。注意只有 包括在当前工作文件样本区间内的数据才被处理，平滑后序列区 21 间外的数据都为NA。

中国历年季度GDP季度同期增长率数据表格--高翔


10.45%
9.63% 9.21%9.30%7.65% 7.70%年度
7.70%
年度 一季度 二季度 三季度 四季度
2013年 7.70% 7.70% 7.50% 7.80% 7.70%
2014年
7.40% 7.50% 7.30%
年度
年度 8.30% 9.08% 10.03% 10.09% 11.31% 12.68% 14.16% 9.63% 9.21% 10.45% 9.30% 7.65% 7.70%
增长率%
15.00%
14.00%
13.00%
12.00%
11.00%
10.00%
9.00%
8.00%
7.00% 8.30% 6.00%
5.00%
年度 一季度 二季度 三季度 四季度
2001年 8.30% 8.50% 8.10% 8.00% 8.30%
中国历年GDP增速
年份 年度
2001年
8.30%
2002年
9.08%
2003年
10.03%
2004年
10.09%
2005年
11.31%
2006年
12.68%
2007年
14.16%
2008年
9.63%
2009年
9.21%
2010年
10.45%
2011年
9.30%
2012年
7.65%
2013年
7.70%
2014年
15.00% 14.00% 13.00% 12.00% 11.00% 10.00%
9.00% 8.00% 7.00% 6.00% 5.00%
中国历年季度GDP同期增长率

我国GDP和CPI统计季度表

年度GDP（亿元）CPI（上年同季度=100）1994年1季度9064.7317122.2333333 1994年2季度11084.9951121.8666667 1994年3季度12446.9223125.7 1994年4季度15601.2073126.9 1995年1季度11858.4669122.6 1995年2季度14109.0981119.7333333 1995年3季度15534.9919114.8 1995年4季度19291.1723111.133**** ****年1季度14261.2198109.3666667 1996年2季度16600.5576109.0666667 1996年3季度17671.2825107.9333333 1996年4季度22643.5318106.9666667 1997年1季度16256.6841105.166**** ****年2季度18697.6239102.9333333 1997年3季度19148.0519102.133**** ****年4季度24870.6751101 1998年1季度17501.3123100.3 1998年2季度19721.403399.13333333 1998年3季度20372.528198.56666667 1998年4季度26807.036198.9 1999年1季度18789.683298.56666667 1999年2季度20765.197497.83333333 1999年3季度21859.342198.83333333 1999年4季度28262.832199.16666667 2000年1季度20646.96100.1 2000年2季度23101.2597100.1 2000年3季度24339.2814100.2666667 2000年4季度31127.0532100.9333333 2001年1季度23299.5372100.6666667 2001年2季度25651.3206101.5666667 2001年3季度26867.3347100.8 2001年4季度33836.978199.86666667 2002年1季度25375.69399.4 2002年2季度27965.3298.93333333 2002年3季度29715.697599.23333333 2002年4季度37275.978899.36666667 2003年1季度28861.8100.5 2003年2季度31007.1100.6666667 2003年3季度33460.4100.8333333 2003年4季度42493.5102.6666667 2004年1季度33420.6102.7666667 2004年2季度36985.3104.4 2004年3季度39561.7105.2666667 2004年4季度49910.7103.166**** ****年1季度38763.6102.83333332005年2季度42443.2101.7333333 2005年3季度44370.7101.3333333 2005年4季度57639.9101.3666667 2006年1季度44419.8101.2 2006年2季度49191.8101.3666667 2006年3季度50958101.2666667 2006年4季度67353.9102.0333333 2007年1季度53058.2862102.7333333 2007年2季度59400.0071103.6 2007年3季度61969.3376106.1 2007年4季度82877.9257106.6333333 2008年1季度63474.4942108.0333333 2008年2季度71251.2887107.7666667 2008年3季度73299.537105.2666667 2008年4季度92644.6801102.5333333 2009年1季度65745.14599.3 2009年2季度74117.05598.46666667 2009年3季度7795598.73333333 2009年4季度117535.7405100.6666667 2010年1季度81622.3102.2 2010年2季度91992.7102.9333333 2010年3季度96619103.4666667 2010年4季度127749104.7 2011年1季度105.0666667 2011年2季度105.7333333 2011年3季度106.2666667 2011年4季度104.6GDP累计值9064.731720149.726832596.649148197.856411858.466925967.56541502.556960793.729214261.219830861.777448533.059971176.591716256.684134954.30854102.359978973.03517501.312337222.715657595.243784402.279818789.683239554.880661414.222789677.054820646.96 43748.219768087.501199214.554323299.537248950.857875818.1925 109655.170625375.69353341.01383056.7105 120332.689328861.859868.993329.3135822.833420.670405.9109967.6159878.338763.681206.8125577.5183217.444419.893611.6144569.6211923.5 53058.2862 112458.2933 174427.6309 257305.5566 63474.4942 134725.7829 208025.3199300670 65745.145139862.2217817.2 335352.940581622.3173615270234397983。

国民经济核算研究:基本理论与方法——国内相关文献综述

国民经济核算研究：基本理论与方法——国内相关文献综述杨林涛【摘要】国民经济核算研究成果主要集中于理论问题和基本方法两个方面.其中,理论问题研究主要包括核算体系、五大核算、专题核算等方面的研究；而指标、账户、矩阵是国民经济核算的基本核算方法,在此基础上发展的具体核算方法主要有:卫星账户、投入产出法以及社会核算矩阵等.基于以上角度,本文对国民经济核算相关研究成果进行了综述.【期刊名称】《兰州商学院学报》【年(卷),期】2012(028)004【总页数】9页(P1-8,15)【关键词】国民经济核算;理论问题;基本方法【作者】杨林涛【作者单位】中国社会科学院数量经济与技术经济研究所,北京 102488【正文语种】中文【中图分类】F222.33国民经济核算(national accounting)，就是以一定的经济理论为指导，按照一套既定的概念，通过综合运用统计学、会计学、数学等方法对一国(或一地区)一定时期内经济运行过程及结果进行系统的描述和测定。

国民经济核算之所以被业内学者视为“20世纪最伟大的发明之一”，一个重要原因在于:它能够提供为减小经济发展过程中不确定性所需的基础经济数据信息。

时至今日，众多学者就国民经济核算的理论问题与基本方法展开了深入的研究，其间产生了许多有重要价值的成果。

一、国民经济核算理论问题研究国民经济核算理论问题研究主要包括核算体系、五大核算、专题核算等方面。

(一) 核算体系研究为使世界各国经济核算成果具有对比性，联合国统计委员会及相关机构曾向世界各国推荐过4个核算体系:《国民经济核算体系》(System of National Accounts，简称SNA)、《物质产品平衡表体系》(System of Material Products Balances，简称MPS)、《社会和人口统计体系》(System of Social Demographic Statistics，简称SSDS)和《环境和经济综合核算体系》(Integrated Environmental and Economic Accounting，简称SEEA)，其中影响最大的是SNA。

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系统矩阵的估计。最后利用卡尔曼滤波计算状态向量 at 的估计量 , 使状态空间 模型得以 求解。 2 季节调整模型的状态空间表示 假设时间序列 Y t 由趋势因素 ( T t ) 、循环因素 ( Ct ) 、季节因素 ( S t ) 和不规则因素 ( I t ) 共同构成, 为季节调整的客观需要通常将趋势 ( T t ) 和循环 ( Ct ) 因素合并记作 T C t , 用以描述经济时间序列的主要变动。本文以加法模型为例 , 其表达式如下 : Y t = T Ct + St + I t
The Quarter Seasonally Adjusted GDP in China Based on State Space Model
Abstract: T he seasonally adjust ed economic indicat or s including quar terly GDP have so far no t been announced in China T his is not only conducive t o t he monit o r ing of China s macro - economy, but also can not meet t he urg ent need f or int erna t ional comparison In this paper, af ter building a seasonal adjustm ent m odel in t he for m o f st at e space fo r China s r eal GDP fro m 1st quart er 1996 t o 4th quart er 2009, get ting t he opt imal est imation, smoo thing and pr edict ing the various component s of st ate vect or t hrough t he Kalman f ilt er r ecursive alg orit hm , t he super - paramet ers have been est im ated by max im um likel ihoo d m et hod On this basis, t he main char acteristics of t he tr ends and season of China s GDP during t he period are analyzed T he quart er ly sequent ial g row t h rat e o f seasonal adjust ment is calculat ed t o analyze and m onit or econo mic t rends, ident ify t rends inf lectio n point and the development of relevant economic po licy F inally, by the contr ast t o int ernat ional g ener ic T RA M O - SEAT S model f or seasonal adjust ment, it s advant ages are f ound Key words: State Space Model; Seasonal GDP; Seasonal Adjustment; Kalman Filter
t
分别是 m
1和g
1 维的量测方程和状态方程的随机扰动
项, 其联合分布服从下述正态分布 :
t
,
g
t
~ N
m
0 0
g
,
H 0
0 Q
t = 1, 2,
, T
Z1
m
, Tm
m
, Rm
, Hm
n 1
, Qg
矩阵在状态空间 模型中被统称为系统矩阵。它们组
成了一组未知参数向量
, 并被称为超参数 , 可通过极大似然方法进行估计 , 从而得到
本文获得国家哲学社会科学基金重点项目 ( 07A JL009) , 国家 哲学社会 科学基金 ( 10BJY 050) 和广 东省哲学 社 会科学基金 ( 09E -04) 的资助。
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数量经济技术经济研究
2011 年第 7 期
引
言
GDP 是最重要的宏观经济指标之一 , 各国政府一般都有其详尽的季度数据 , 而成为分 析时间序列季节等特征的最常用和最理想的指标之一。长期以来, 我国一直较重视年度国内 生产总值 ( GDP) 的核算和分析 , 对季度 GDP 的核算和分析一直未给予足够的重视。为了 与国际同步, 我国自 1992 年开始进行季度 GDP 核算 , 但对季度 GDP 数据的分析仍停留在 相对较低的层次 , 使用简单和基本的统计分析方法。为反映 GDP 等经济指标的基本趋势 , 国际上通常的做法是对季度或月度相关原始数据进行季节调整。搞清楚一个经济体的 GDP 波动模式 , 对于采取有效措施恰当处理季节波动, 正确理解 GDP 数据生成过程, 在统计分 析时对数据进行合理变换至关重要。我国迄今为止尚未公布包括季度 GDP 在内的经季节调 整的经济指标数据, 这不仅不利于对我国宏观经济运行监测, 也无法满足国际比较的迫切需 要。为此 , 了解和掌握国际上通用的 GDP 季节调整方法 , 对于研究和制定适合我国国情的 季度 GDP 季节调整方法并付诸于实践具有重要意义。 主要国际经济组织如欧盟 统计局、国际 货币基金组织 ( IM F ) 、经济合作与 发展组织 ( OECD) 均要求或建议对含有季节因 素的短期指标进行季 节调整 , 并公布季节 调整前后 的数据。季度 GDP 作为国民核算中最重 要的指标之一 , 对其进行季节调整是必须的。在 国外季节调整理论已经非常成熟, 并有专门 的统计实践部门定期对季度 GDP 进行季节调 整并对外公布。具有代表性的季节调整方法有美国商务部和普查局的 X - 12 - ARIM A 方法 , 它因具有较强的适应性和功能的完 善性 , 应用范 围很广泛 , 在美 国和加拿 大以及 日本的 经济界已得到了应用 , 成为进行 经济分析预测的 有效工具 ; 西班牙银行 开发 , 欧盟统计 办公室升级完 善的 T RAM O/ SEAT S 法 , 其 程序的优 越性在于 它可以 灵活地 设定回 归变 量, 这样基本可以解决其他的季 节调整程序无 法处理的一些特 定季节因素 ( 如 中国日期 不确定的春节或长假等 ) 的问题, 操作上比 X - 12 - ARIM A 相对简单 , 并且较少主观成分 , 在对具有较大异常值且长度达 12 年的数据进行季节调整时具有较好的拟合效果。除此之 外, 季节调整方法还有贝尔实验室的 SABL 法, 德国 中央统计局的 BV4 法, 欧 洲委员会 的 DAINT IES 法等。 尽管我国对季度 GDP 进 行季节调整的 实践工作 仍属于空 白, 但 也有少许 研究出现。 如文兼武等 ( 2009) 从理论上阐述了季度 GDP 季节调整的重要性 , 介绍了 X - 11 - ARIMA 、 X - 12 - ARIMA 和 T RAM O - SEAT S 三种季节调整模型 , 分析了季节调整的基本步骤。张鸣 芳 ( 2005) 采用 DEM ET RA 2 0 软件, 使用国际通用的 X - 12 - ARIM A 和 T RAMO - SEAT S 两种方法分解序列 , 给出了对中国季度 GDP 季节调整完整的诊断结果和基本的分析结论。 韩冬梅等 ( 2000) 从理论上研究了结构时间序列模型在的季节调整方面的应用。 状态空间模型在经济方面的应用已经得到了长足发展 , 如 H arvey ( 1981, 1989) 对广 泛用于经济领域的结构时间序列模型给出了简易的状态空间处理方法 , 并研究了任何 ARM A 模型的状态空间形式。 H amilt on ( 1994) 为离散型的状态变量提出了 M arko v 变换模 型, 用于处理经济结构中的突变问题。 Kit agaw a 和 Gersch ( 1996) 首次提出了基于状态空 间模型形式的季节性调整模型。在 H all ( 1978, 1990) 的持久消费研究基础上 , T anizaki ( 1993a, 1996, 2000) 和 M ar iano ( 2000) 运用非线性滤波和平滑技术分别估计了持久与当 前消费。目前, 状态空间模型己被成功应用于市场波动估计、衍生产品定价和利率期限结构
基于状态空间模型的中国季度 GD P 季节调整 ( 1996~ 2009 年 )
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基于状态空间模型的中国季度 GDP 季节调整 ( 1996~ 2009 年)
2 桂文林1、
韩兆洲1
( 1 暨南大学统计系; 2 惠州学院数学系)
摘要 中国迄今为止尚未公布包括季度 GDP 在内的经季节调整的经济指标数 据, 这不仅不利于对中国宏观经济运行监测 , 也无法满足国际比较的迫切需要 。本 文对中国 1996 年一季度至 2009 年四季度的实际 GDP 构建基于状态空间形式的季 节调整模型 , 通过卡尔曼滤波递推算法对状态向量的各分量进行了最优估计、 平滑 和预测, 并对超参数进行了极大似然估计 。 在此基础上分析了这一期间中国 GDP 的主要季节和趋势特征, 并计算出了季节调整后的季度环ห้องสมุดไป่ตู้增长率指标用来分析和 监测经 济 走势 , 鉴 别趋 势 拐点 , 制 定相 关经 济 政策 。 最 后通 过 与国 际 通 用的 T RA MO - SEAT S 季节调整模型的对比发现其优越性。 关键词 状态空间模型 季度 GDP 季节调整 卡尔曼滤波 中图分类号 F 061 2 文献标识码 A
基于状态空间模型的中国季度 GD P 季节调整 ( 1996~ 2009 年 )
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等方面。 通常来说状态空间模型的优势有: 首先 , 它既能反映系统内部状态, 也能揭示系统内部 状态与外部的输入和输出变量间的联系 ; 其次 , 它将多个时间序列变量处理为时间序列向 量, 更适合解决多输入输出变量下的建模问题; 最后 , 它用现在和过去的最小信息形式描述 系统状态 , 因此不需要大量的历史数据资料。通常状态空间季节调整模型的分解结果与 X 11 模型很接近, 但季节调整的稳定性尤其是末端序列的稳定性, 使状态空间季节调整模型 占优。 本文采用国际上前沿的处理季度或月度时间序列的季节调整方法 基于状态空间的方 法对我国季度 GDP 数据作了较为深入的季节调整研究 , 分析 GDP 季节变动的特征 , 正确估 计和反映季度 GDP 的基本发展趋势。 一、 基于状态空间方法的季节调整 经济时间序列通常由趋势 ( T ) 、循环 ( C) 、季节 ( S) 和不规则因素 ( I) 共同构成。 季节调整问题简而言之即从时间序列中剔除季节因素的影响, 从而准确测定和分析经济的实 际波动和运行情况。经济时间序列中的季节等成分通常以一种不可观测成分出现, 一般可以 通过状态空间模型建立可观测变量和系统内部状态间的关系, 从而通过估计各种不同的状态 向量进行分析和观测。本文首先构建状态空间形式的季节调整模型, 然后用卡尔曼 ( Kal m an) 滤波这一强有力的递推算法对状态向量的各分量进行最优估计、平滑和预测, 期间需 要对超参数用极大似然法进行参数估计 , 最终得到该时间序列的趋势 循环成分、季节成分 和不规则成分等。 1 简化状态空间模型 量测方程: 在上述方程中, Y t = Z ta t +