中国宏观经济不确定性的统计测度研究
我国经济高质量发展水平测度研究
我国经济高质量发展水平测度研究1. 引言1.1 研究背景研究背景：随着我国经济的持续快速增长，人民生活水平不断提高，经济结构不断优化，经济总量居世界前列，但同时也面临着一系列新挑战和问题。
在新时代背景下，实现经济高质量发展已成为我国经济发展的主要目标和任务之一。
经济高质量发展旨在提升经济增长质量、效率和动力，推动全面建设社会主义现代化国家。
当前，全球环境复杂多变，我国也面临着内外部环境的各种不确定性和挑战。
在这样的背景下，研究我国经济高质量发展水平的测度将有助于深入了解我国经济发展的现状和问题，为制定相关政策提供科学依据。
本文拟对我国经济高质量发展水平进行研究，分析其内涵、现状、影响因素及测度方法，旨在为推动我国经济高质量发展提供理论支撑和政策建议。
1.2 研究目的研究目的是为了全面深入地了解我国经济高质量发展的现状和问题，分析影响我国经济高质量发展水平的各种因素，探讨科学有效的测度方法，并提出相应的对策建议。
通过本研究，旨在为政府部门和企业提供参考，推动我国经济实现更高水平的发展。
通过对我国经济高质量发展水平进行研究和测度，可以为未来的经济政策制定和实施提供科学依据和指导，促进我国经济朝着更加健康、持续、稳定的方向发展，实现经济高质量发展的目标。
1.3 研究意义我国经济高质量发展水平测度研究的意义十分重大，对于促进我国经济持续健康发展具有重要意义。
研究可以帮助我们深入了解经济高质量发展的内涵和特点，为相关政策制定提供理论支持和实践指导。
通过分析我国经济高质量发展的现状，可以发现存在的问题和不足，从而有针对性地提出改进措施和政策建议。
研究还可以帮助人们认识到影响我国经济高质量发展水平的重要因素，为未来发展路径的选择和调整提供参考和借鉴。
深入研究我国经济高质量发展水平的测度方法和相关问题，对于推动中国经济向高质量发展阶段迈进，实现经济转型升级具有十分重要的现实意义和战略意义。
2. 正文2.1 经济高质量发展的内涵经济高质量发展是指在保持经济稳定增长和高效率的基础上，注重提高经济发展的质量和效益，实现经济持续健康发展的一种发展模式。
我国宏观经济指数的构建与预测
我国宏观经济指数的构建与预测1. 引言1.1 背景介绍随着我国经济不断发展和变化，对于宏观经济状况的准确把握和预测成为了政府、企业和投资者们的重要需求。
宏观经济指数作为反映整体经济趋势的重要衡量工具，被广泛应用于宏观经济政策制定、企业决策和市场分析中。
构建准确可靠的宏观经济指数并建立有效的预测模型，对于实现经济可持续增长和稳定发展具有重要意义。
在当前复杂多变的经济环境下，宏观经济指数的构建和预测面临着挑战和机遇。
如何准确选取影响经济发展的关键指标，建立科学合理的权重体系，并结合先进的统计方法进行分析和预测，成为当前研究的重要课题。
本文旨在探讨我国宏观经济指数的构建方法和预测模型，为政府决策提供参考依据，为企业投资提供风险预警，为市场分析提供决策支持。
1.2 研究目的研究目的：本文旨在探讨我国宏观经济指数的构建和预测方法，为经济决策提供参考依据。
通过对宏观经济指数构建方法和预测模型的分析研究，可以更准确地把握我国经济发展的趋势和变化，为政府部门和企业制定经济政策和经营策略提供科学依据。
对数据来源的深入研究可以保证宏观经济指数的可靠性和准确性，为实证分析提供可靠的数据支持。
通过实证分析和讨论，可以发现我国宏观经济指数存在的问题和瓶颈，为我国经济的持续健康发展提出合理建议和措施。
最终，总结研究成果，展望未来研究方向，推动我国宏观经济指数研究取得更好的发展和进步。
2. 正文2.1 宏观经济指数构建方法宏观经济指数是对国家整体经济情况进行综合评价的重要指标，它通常包括国内生产总值（GDP）、消费者物价指数（CPI）、工业生产指数（IPI）等多个经济指标。
构建宏观经济指数的方法有多种，其中最常见的是加权平均法和主成分分析法。
加权平均法是指根据各个经济指标的重要性确定权重，然后将各个指标的数值乘以对应的权重再求和得到宏观经济指数。
这种方法简单直观，容易操作，但对权重的确定比较主观，容易引起争议。
主成分分析法是指通过对各个经济指标进行主成分提取，然后根据各个主成分的解释方差比例确定各自权重，最后将各个主成分的加权平均值求和得到宏观经济指数。
我国经济政策不确定性现状及对策研究
我国经济政策不确定性现状及对策研究作者：张涛来源：《智富时代》2019年第03期【摘要】目前世界经济仍处在国际金融危机后的深度调整期，面对经济下行压力，我国政府倾向于利用政策调整实现经济的平稳运行。
在经济发展不同阶段推出与之相适应的宏观经济政策，增加了经济政策的不确定性。
宏观经济政策不确定性造成政策效果与目标之间出现偏离，甚至引致系统性风险，阻碍经济发展。
因此，应当探究不确定性的来源，减弱政策不确定性的对我国经济发展的不良影响。
【关键词】经济政策不确定性；现状；对策一、我国经济政策不确定性的现状经济政策塑造经济环境，改变微观主体“游戏规则”，变迁和执行也使得政策不确定性程度上升，进而影响经济的平稳运行。
政策不确定性含义为政策是否实施、政策何时执行、政策执行方式选择以及政策实施效果等（陈国进等，2017；田磊等，2017；饶品贵等，2017），因此经济政策不确定性涵盖相关政策变动过程中包含的所有不确定性。
2008年金融危机后，世界各国为促进经济复苏，不断推出刺激政策。
尤其对于中国经济，正处于增长速度换挡期、结构调整阵痛期和前期刺激政策消化期的“三期叠加”阶段，为防止经济下滑，我国政府出台了“4万亿刺激计划”、“供给侧改革”、“一带一路”等政策，充满不确定性。
那么，经济政策不确定性如何测度？Baker和Davis基于新闻报道构建的中国经济政策不确定性指数，能够直观了解我国经济政策不确定性的水平。
如图1。
中国经济政策不确定性近年来总体呈现上升趋势，在2008年之后，多次出现峰值。
如第一个峰值在2008年下半年，为应对次贷危机的冲击，我国政府出台若干应对政策。
2012年左右出现了第二个峰值，一方面欧债危机的影响凸显，另一方面由于政府换届，执政风格有所改变。
2015年至今EPU 指数波动明显，与我国各重大政策的出台有关。
二、我国经济政策不确定性的成因（一）内部成因2008年年中，金融海啸对我国经济的波及初见端倪。
经济政策不确定性对我国股票市场波动性的影响研究
经济政策不确定性对我国股票市场波动性的影响研究1. 引言1.1 研究背景近年来，随着我国经济不断发展和改革开放的不断深化，经济政策的不确定性逐渐成为影响我国股票市场波动性的重要因素之一。
经济政策在一定程度上决定了市场的走向，而政策的不确定性则会给投资者带来不确定性和疑虑，进而影响股票市场的稳定性和预期收益。
在国际上，经济政策不确定性的研究已经成为一个热门话题。
许多学者通过对不同国家和地区的经验进行比较分析，发现经济政策不确定性对股票市场波动性的影响机制具有一定的规律性和普遍性。
针对我国股票市场的实证研究相对较少，尤其是结合了国内特定背景和情况的研究更是稀缺。
本研究旨在深入探讨经济政策不确定性对我国股票市场波动性的影响机制，为政府部门和投资者提供理论参考和实证依据，以期促进我国股票市场的健康发展和稳定运行。
希望通过本研究，能够对我国股票市场的投资者、监管者和决策者提出有益的建议和启示，推动相关政策的制定和实施，促进我国经济的持续增长和稳定。
1.2 研究目的研究目的是分析经济政策不确定性对我国股票市场波动性的影响，并探讨其内在机制。
针对当前我国经济政策不确定性普遍存在且加剧的情况，本文旨在深入探讨其对股票市场波动性的影响规律，为投资者提供更为科学的投资决策依据。
通过研究股票市场在不确定性下的表现和变化规律，可以帮助投资者更好地了解市场行为，并在投资决策中作出更为明智的选择。
探讨经济政策不确定性与股票市场波动性之间的关系，也有助于政策制定者更好地理解其决策对市场的影响，从而更为有效地制定政策措施，稳定市场情绪，促进市场健康发展。
通过本研究，旨在为我国股票市场的稳定和发展提供理论支持和实践指导。
1.3 研究意义经济政策不确定性对股票市场波动性的影响是一个备受关注的问题，特别是在当前全球经济形势不稳定的情况下，对我国股票市场的影响更是不容忽视。
通过深入研究经济政策不确定性对股票市场波动性的影响机制，有助于我们更好地理解市场的运行规律，为投资者提供科学的投资建议，为决策者提供参考依据。
经济不确定性与中国经济增长——基于FAVARSV模型和新CD生产函数
经济不确定性与中国经济增长基于ＦＡＶＡＲ－ＳＶ模型和新Ｃ－Ｄ生产函数王维国，王㊀蕊（东北财经大学经济学院，辽宁大连㊀１１６０２５）内容提要：经济不确定性的测度是一个复杂而困难的过程，本文首次应用因子增广向量自回归（ＦＡＶＡＲ－ＳＶ）模型，采用１５８个宏观指标合成宏观经济不确定性指数；并利用扩展的Ｃ－Ｄ生产函数，采用２９个省市㊁自治区面板数据，基于内生经济增长视角，将不确定性指数与科技进步纳入模型，考察经济不确定性对经济增长的影响㊂研究表明，宏观经济不确定性指数是反经济周期变量㊁测度结果稳定㊁能够迅速识别发生概率小于１０％的 黑天鹅 事件，并与实际经济活动相符；经济不确定性指数对经济增长具有抑制作用，其滞后项的影响明显减弱，这源于政府相关政策的实施㊂单一类别指标股票不确定性会缩小宏观经济不确定性的实际影响，因此，利用丰富数据环境测度不确定性具有一定的优势㊂关键词：宏观经济不确定性；内生经济增长；ＦＡＶＡＲ－ＳＶ模型；新Ｃ－Ｄ生产函数中图分类号：Ｆ０６４ １㊀㊀文献标识码：Ａ㊀㊀文章编号：１００１－１４８Ｘ（２０１９）０２－００２５－１０㊀收稿日期：２０１８－１０－１６作者简介：王维国（１９６３－），男，吉林通榆人，东北财经大学经济学院教授，博士生导师，经济学博士，研究方向：经济计量分析㊁人口资源环境与可持续发展㊁宏观经济分析；王蕊（１９８６－），本文通讯作者，女，吉林梅河口人，东北财经大学经济学院博士研究生，研究方向：经济计量分析㊂基金项目：国家自然科学基金项目 省际能源消费的变系数非参空间面板数据模型研究 ，项目编号：７１７７３０１２㊂经济不确定性与风险影响人们心理㊁考验企业或国家应对突发事件的能力甚至是整体经济结构的合理化调整㊂自从２００８年金融危机以来，欧元危机㊁难民危机以及各国的政治大选㊁英国脱欧等不确定性事件的发生，都会如同 蝴蝶效应 一般在世界范围内蔓延开来，波及我国的经济运行和发展㊂近期国际贸易保护主义升温，特别是美国不惜通过加增关税等措施限制产品的进口，导致全球的贸易摩擦升级㊂这与全球的各类潜在风险叠加共振，大大增加了全球经济的不确定性㊂全球经济复苏乏力加大了中国保持中高速发展的压力，也给经济增长带来了不确定性㊂奈特［１］认为风险是有概率分布的，然而经济的不确定性没有具体概率分布，是无法预知的事件㊂经济不确定性的测度是一个复杂而困难的过程，同时也是国内外学者们研究的前沿问题㊂本文尝试从经济不确定性的测度入手，探讨经济不确定性对于经济增长的影响机制，为我国经济不确定性测度提供理论参考，同时为政府提供相关理论依据和建议㊂㊀㊀一㊁研究综述相对国内外来看，经济不确定性测度发展历程基本相同，都是初期粗略的由单一代理变量波动代替，多为事后标准差㊁极差㊁移动平均标准差㊂随着对经济不确定性认识的不断深化，不确定性定义为人们不可预测部分的波动，即剔除可预测部分的波动㊂因此，纵观发展历程不确定性测度可分为两大类㊂第一类是基于具体变量或指标的波动，有以下四种情况：（１）基于金融指标作为经济不确定性的代理变量㊂Ｂｌｏｏｍ（２００９）［２］指出股票市场的波动与生产和需求的不确定性高度相关㊂Ｃａｇｇｉａｎｏ（２０１４）［３］采用（ＶＩＸ）作为不确定性的指标检验了不确定性和失业率的影响，发现不确定性与相关经济变量高度相关㊂（２）基于专业预测者歧见的测度方法㊂Ｚａｒｎｏｗｉｔｚ（１９８７）［４］首先提出这种测度方法，将不确定性定义为 对于同一目标的点预测结果，不同专业预测者看法的分歧程度㊂ 后来，Ｌａｈｉｒ（２０１０）［５］，Ｂａｃｈｍａｎｎ（２０１３）［６］㊃５２㊃均采用此方法测度不确定性㊂然而Ｂｏｍｂｅｒｇｅｒ（１９６６）［７］㊁Ｈａｒｖｅｙ（２００３）［８］认为其不具备相关的理论基础，以及实证检验的弱相关性受到了质疑㊂（３）基于新闻关键词的测度方法㊂此方法首先定义一些与 不确定性 相关的联系紧密词汇㊂然后从报纸㊁网站㊁新闻中对词汇进行搜索关键词统计其频率㊂这个频率就代表了不确定性的程度㊂李凤羽和杨墨竹（２０１５）［９］㊁Ａｌｅｘｏｐｏｕｌｏｓ（２０１６）［１０］㊁Ｂｏｎｔｅｍｐｉ（２０１６）［１１］均采用关键词的测度方法测度不确定性㊂（４）基于调查的方法㊂Ｌｅｄｕｃ（２０１６）［１２］通过密歇根调查构建一种经济不确定性指数㊂国内朱信凯（２００５）［１３］㊁黄福广（２００９）［１４］同样采用问卷调查的方法衡量不确定性大小㊂第一类测度方法存在本质上的缺陷，仅仅是特定变量的波动水平，在代理变量有很好预期的情况下，其方差不能体现不确定性㊂例如股票市场可能在经济基本面不变的情况下，由于杠杆率的改变而大幅度的波动，因此特定变量波动所衡量的不确定性并不一定等同 经济的不确定性 ㊂所以提出第二类测度方法是剔除可预期部分，即考察不可预测部分的波动，具有代表性的有Ｊｕｒａｄｏ（２０１５）［１５］㊁Ｓｃｏｔｔｉ（２０１６）［１６］㊁Ｏｒｌｉｋ（２０１４）［１７］㊁ＢａｋｅｒａｎｄＢｌｏｏｍ（２０１３）［１８］认为经济的不确定性来源并非由于经济波动，而是来源于经济的不可预测程度㊂ＡｎｎａＯｒｌｉｋ和ＬａｕｒａＶｅｌｄｋａｍｐ（２０１４）［１７］指出ＧＡＲＣＨ模型㊁ＳＶ随机波动模型㊁预测偏差以及期权价格波动，这几种方法均剔除了经济体的可预测部分，但测度指标的选取上多数比较单一㊂综上所述，本文采取经济不确定性定义为人们无法准确观测㊁分析和预见的变化，即经济预期值与实际值的偏离㊂经济不确定性合成指标是在剔除了全部可预测信息之后的经济序列的标准差㊂这种定义也是目前国内外学者的主流认知㊂经济不确定性对经济增长影响研究方面，国内多数学者研究了经济政策不确定性的经济效应，经济政策不确定性指数多数由斯坦福大学和芝加哥大学联合发布的月度中国经济政策不确定指数来衡量㊂李凤羽和杨墨竹（２０１５）［９］研究了经济政策不确定性对企业投资的影响㊂另外，其他单一经济指标或少数类别指标的不确定性研究也比较深入，刘金全（２０１３）［１９］检验我国货币增长不确定性与经济增长之间的关系㊂然而，鲜有学者从宏观经济不确定性的角度出发，利用丰富的宏观数据环境考察其测度及其对经济增长的效应研究，主要原因可能在于经济不确定性测度过程的困难性㊂本文的创新工作是借鉴ＬｕｄｖｉｇｓｏｎａｎｄＮｇ（２０１４）［２０］㊁ＪｕｒａｄｏＫｅｔａｌ （２０１５）［１５］国际前沿的经济不确定性测度方法，依据本国国情并对参数检验方法进行了改进，在科学定义经济不确定性的前提下，首次利用我国丰富数据环境合成宏观经济不确定性指数，规避已有研究采用单一代理变量或单一类别指标作为经济不确定性代理变量时出现频繁波动的情况，有效识别发生概率小于等于１０％的 黑天鹅 事件㊂并进一步采用扩展的Ｃ－Ｄ生产函数，考察宏观经济不确定性对经济增长的影响，验证经济不确定性测度结果的有效性㊂㊀㊀二㊁计量模型（一）经济不确定性测度框架借鉴ＬｕｄｖｉｇｓｏｎａｎｄＮｇ（２０１４）［２０］㊁ＪｕｒａｄｏＫｅｔａｌ （２０１５）［１５］测度方法，设定Ｘｔ＝（Ｘ１ｔ， ，ＸＮｔ）表示可采用变量，Ｘｔ已经转化为平稳序列（取对数㊁差分），Ｘｔ矩阵存在近似的因子结构形式：Ｘｔ＝ΛＦᶄｔＦ＋ｅＸｉｔ（１）Ｆｔ是潜在公共因子ｒＦ∗１向量，ΛＦᶄｔ是潜在因子载荷ｒＦ∗１向量，ｅＸｉｔ是误差项㊂因子个数要远远小于Ｘ变量的个数，因子分析侧重于解释被观测变量之间的相关关系和协方差结构㊂Ｙｊｔ表示由动态因子预测模型估计的ｈ⩾１期变量序列值㊂Ｙｊｔ＋１＝φｙｊ（Ｌ）Ｙｊｔ＋γＦｊ（Ｌ）Ｆ＾ｔ＋γＷｊ（Ｌ）Ｗ＾ｔ＋ｖｙｊｔ＋１（２）φｙｊ（Ｌ），γＦｊ（Ｌ），γＷｊ（Ｌ）是有限多项式Ｌ阶滞后算子㊂向量Ｆ＾是Ｆｔ的一致估计，ｒＷ维向量Ｗｔ是包含另外一些非线性部分（主成分的平方以及变量平方的主成分），此时考虑了所有遗漏的信息，没有信息损失㊂此模型的一个重要特征是前一期Ｙｊｔ的预测误差，和每一个因子Ｆｋ，ｔ＋１㊁附加的预测器Ｗ１，ｔ＋１允许它们存在时变的波动σуｊｔ＋１，σＦｋｔ＋１，σＷＩｔ，因此在序列Ｙｔ中产生时变的不确定性㊂当因子存在动态自回归，一个更加紧凑的模型增广因子向量自回归（ＦＡＶＡＲ），如下：ＺｔＹｊｔæèçöø÷（ｒ＋１）ｑ∗１＝ΦＺｑｒ∗ｑｒ０ｑｒ∗ｑΛᶄｊΦＹｊæèçöø÷Ｚｔ－１Ｙｊｔ－１æèçöø÷＋ｖＺｔｖＹｊｔæèçöø÷㊃６２㊃уｊｔ＝ΦＹｊуｊｔ－１＋Ｖуｊｔ（３）其中Ｚｔʉ（Ｆ＾ᶄ，Ｗᶄｔ）ᶄ包含了ｒＦ个估计因子和ｒＷ个非线性部分附加预测器，并且定义Ｚｔʉ（Ｚᶄｔ，，Ｚᶄｔ－ｑ＋１），Ｙｊｔ＝（ｙｊｔ， ，ｙｊｔ－ｑ＋１）ᶄ，（３）式中第二个式子是第一个式子的简化形式，通过迭代的方式从模型（３）中得到ｈ＞１的预测㊂Λᶄｊ和ΦＹｊ是滞后多项式的系数函数，ΦＺ是Ｚｔ的部分迭代自回归系数㊂通过假定稳定，ΦＹｊ最大特征值小于１，二次损失函数下的最优ｈ期预测是如下的条件均值：ＥｔУｊｔ＋ｈ＝（Φｙｊ）ｈУｊｔ在ｔ时刻预测的误差方差为：ΩＹｊｔʉＥｔ［（Уｊｔ＋ｈ－ＥｔУｊｔ＋ｈ）（Уｊｔ＋ｈ－ＥｔУｊｔ＋ｈ）ᶄ］时变的均方误一般源于实际活动中Ｙｊｔ和预测器Ｚｔ受到冲击而产生的时变方差㊂当ｈ＝１时，ΩУｊｔ＝Ｅｔ（ＶУｊｔ＋１ＶУｊｔ＋１）（４）当ｈ＞１，Ｙｊｔ＋１的预测误差方差通过迭代可以依据下式得到：ΩУｊｔ（ｈ）＝ΦУｊΩУｊｔ（ｈ－１）ΦУｊ＋Ｅｔ（ＶУｊｔ＋ｈＶУｊｔ＋ｈ）（５）当ｈң¥时，Уｊｔ的预测是无条件均值，Уｊｔ的预测方差是无条件方差，这表明当ｈ变大时Ωｙｊｔ（ｈ）将没什么变化㊂Ｔ时刻给定信息的标量Ｙｊｔ＋ｈ的不确定性表示为Ｕｙｊｔ（ｈ），它是可得到的预测误差的平方根，１ｊ是选择向量，则有：Ｕｙｊｔ（ｈ）＝１ᶄｊΩｙｊｔ１ｊ（６）宏观经济不确定性的测度是各个宏观变量不确定性估计的加权平均ðＮｙｊ＝１ＷｊＵｙｊｔ（ｈ）本文采用的是等权重Ｗｊ＝１Ｎｙ的加权平均㊂我们将用随机波动体现预测器Ｚ和Ｙｊ对ｈ期的不确定性，随机波动允许一个冲击的后一时刻独立于Ｙｊ的驱动，这与一些理论文献认为不确定性冲击独立地影响实际活动是一致的㊂例如ＧＡＲＣＨ模型就没有这个特点，冲击与Ｙｊ不独立㊂首先考虑因子Ｆｔ，假定每一个因子是序列相关的，可以很好的用ＡＲ（１）自回归模型表示：Ｆｔ＝ΦＦＦｔ－１＋ｖＦｔ如果ｖＦｔ是具有σＦ()２常数方差的鞅差，预测误差方差ΩＦｈ()＝ΩＦｈ－１()＋ΦＦ()２ｈ－１()σＦ()２随ｈ增加，我们允许对Ｆ的冲击体现时变的ＳＶ ｖＦｔ＝σＦｔεＦｔ这里对数波动有一个自回归结构：ｌｏｇσＦｔ()２＝αＦ＋βＦｌｏｇσＦｔ－１()＋τＦμＦｔ，ηＦｔｉｉｄＮ０，１()该ＳＶ模型允许一个冲击的后一时刻独立于前一时刻，这与不确定性理论模型相一致，模型可以表示为：ＥｔσＦｔ＋ｈ()２＝ｅｘｐαＦðｈ－１ｓ＝０βＦ()ｓ＋τＦ２２ðｈ－１ｓ＝０βＦ()２ｓ＋βＦ()ｈｌｏｇσＦｔ()２éëêêùûúú因为假设，εＦｔｉｉｄ０，１()，ＥｔｖＦｔ＋ｈ()２＝ＥｔσＦｔ＋ｈ()２这使得我们可以通过递归计算ｈ＞１的预测误差方差：ΩＦｔ（ｈ）＝ΦＦ()ΩＦｔｈ－１()ΦＦᶄ＋ＥｔｖＦｔ＋ｈｖＦᶄｔ＋ｈ()其中ΩＦｔ１()＝ＥｔｖＦｔ＋１()２，再ｔ时刻预测前ｈ期的不确定性，是ｈ阶预测误差方差的平方根：ＵＦｔｈ()＝１ᶄＦΩＦｔ１Ｆ这里１Ｆ是一个可获得的选择矩阵，它来源于ＥσＦｔ＋ｈ()２阵，其中Ｆｔ前ｈ期的不确定性有一个水平效应体现在αＦ上，τＦ体现规模效应，βＦ体现持久性㊂要了解预测器的不确定性怎么影响变量Ｙｊ的不确定性，假设预测模型只有单一的预测器＾Ｆ，形式如下：ｙｊｔ＋１＝φｙｊｙｊｔ＋γＦｊＦ＾ｔ＋ｖｙｊｔ＋１㊃７２㊃这里ｖｙｊｔ＋１＝σｙｊｔ＋１εｙｊｔ＋１，其中εｙｊｔ＋１ｉｉｄＮ０，１()，同时：ｌｏｇσｙｊｔ＋１()２＝αｙｊ＋βｙｊｌｏｇσｙｊｔ()２＋τｙｊｔηｊｔ＋１，ηｊｔ＋１ｉｉｄＮ（０，１）当ｈ＝１时，Ｖｙｊｔ＋１与ｖｙｊｔ＋１是一致的，并且ｖｙｊｔ＋１与Ｆｔ＋１的前一期误差是不相关的，给定ＶＦｔ＋１＝ｖＦｔ＋１㊂当ｈ＝２时，因子的预测误差是ＶＦｔ＋２＝ΦＦＶＦｔ＋１＋ｖＦｔ＋２，ｙｊｔ相应的预测误差为Ｖｙｊｔ＋２＝ｖｙｊｔ＋２＋φｙｊＶｙｊｔ＋１＋γＦｊＶＦｔ＋１很明显依赖于前一期的预测误差，Ｖｙｔ＋１和ＶＦｔ＋１是不相关的㊂当ｈ＝３，预测误差是Ｖｙｊｔ＋３＝ｖｙｊｔ＋３＋φｙｊＶｙｊｔ＋２＋γＦｊＶＦｔ＋２很明显依赖于Ｖｙｔ＋２和ＶＦｔ＋２㊂但与ｈ＝２不同的是Ｖｙｔ＋２和ＶＦｔ＋２相关，因为它们都依赖于ＶＦｔ＋１㊂因此，一般的情况，当预测器是Ｚｔ＝Ｆᶄｔ，Ｗᶄｔ()ᶄ和它的滞后，Ｙｊｔ＋ｈ的前ｈ期预测误差方差可以如下分解：ΩＹｊｔ（ｈ）＝ΦＹｊΩＹｊｔ（ｈ－１）ΦＹᶄｊ自回归＋ΩＺｊｔ（ｈ－１）预测器＋Ｅｔ（ＶＹｊｔ＋ｈＶＹᶄｊｔ＋ｈ）随机波动＋２ΦＹｊΩＹＺｊｔ（ｈ－１）协方差阵（７）这里，ΩＹＺｊｔｈ()＝ｃｏｖＶＹｊｔ＋ｈ，ＶＺｊｔ＋ｈ()㊂其中，Ｅｔｖｙｊｔ＋ｈ()２＝Ｅｔσｙｊｔ＋ｈ()２，ＥｔｖＦｔ＋ｈ()２＝ＥｔσＦｔ＋ｈ()２，ＥｔｖＷｔ＋ｈ()２＝ＥｔσＷｔ＋ｈ()２因此可以得到Ｅ（ＶＹｊ，ｔ＋ｈＶＹᶄｊ，ｔ＋ｈ）㊂时变的不确定性在数学上可以分解为四部分，如（７）式，一是自回归部分，二是共同因子的预测部分，三是随机波动部分，四是Ｚ与Ｙ的协方差㊂（７）式等同于（５）式的Ｙｔ子向量，预测不确定性很重要的一步是ΩＺｊｔｈ－１() ＳＶ驱动因子，一般是ｈ＞１非零的多阶预测㊂ＳＶ的作用体现在第三部分的Ｙｊ序列，预测误差和预测器的协方差作用体现在最后一部分，因此计算左侧需要每个序列Ｙｊ残差的随机波动估计和预测变量Ｚ的每个部分㊂（二）扩展的Ｃ－Ｄ函数构建在众多生产函数中，Ｃ－Ｄ（柯布道格拉斯）生产函数不仅能够反映边际产量递减㊁边际替代递减㊁规模报酬不变等一些重要的经济特征，城邦文（２００１）［２１］还证实了Ｃ－Ｄ生产函数是唯一能使均方估计误差达到最小的生产函数，而其他生产函数如ＣＥＳ生产函数和超越对数生产函数等都不具备这样的性质㊂１９８２年美国经济学家㊁数学家ＣｈａｒｌｅｓＷ Ｃｏｂｏ和ＰａｕｌＨｏｗａｒｄＤｏｕｇｌａｓ在前任的成果上认为产出主要有资本和劳动力的投入决定的㊂因此，提出以下假设：（１）要素可以相互替代；（２）要素边际产出大于零；（３）要素边际产出递减；（４）非负性㊂进一步Ｃ－Ｄ生产函数可以简化为：Ｙ＝ＡＫαＬβ（８）其中，Ａ为技术不变常数，Ｋ是资本投入，Ｌ为劳动力投入，α㊁β分别表示资本与劳动力要素的弹性系数㊂随着经济的发展，传统Ｃ－Ｄ函数逐渐表现出种种不足㊂首先，当今社会知识与科技的发展日新月异，传统Ｃ－Ｄ生产函数把技术视为常数，忽略技术进步的时变性则难以体现当今经济发展的形势㊂其次，资本投入㊁科技进步㊁劳动力的投入均为产出提供生产动力，然而忽略了经济不确定性对于产出的影响㊂综上，本文将经济不确定性指数与科技进步一并纳入模型，即：Ｙ＝ＡＫαＬβＳγＵＮＣη（９）其中，Ｓ是技术进步，ＵＮＣ为宏观经济不确定性指数，γ㊁η分别为技术进步与经济不确定性的弹性系数㊂进一步等式两边取对数有Ｌｎ（Ｙｉｔ）＝Λ＋αＬｎ（Ｋｉｔ）＋βＬｎ（Ｌｉｔ）＋γＬｎ（Ｓｉｔ）＋ηＬｎ（ＵＮＣｉｔ）＋εｉｔ（１０）综合考虑样本期区间长度与指标频度的一致性，采用２９个省市㊁自治区的面板数据对扩展的Ｃ－Ｄ函数进行回归分析㊂进一步考察宏观经济不确定性对经济增长的影响㊂（三）数据说明与处理方式经济不确定性测度的数据由１５８个宏观月度指标构成，其中包括１０２个宏观指标和５６个行业指标，考虑数据的可得性，最终采用的数据样本区间为２００２－２０１６年㊂数据来源于Ｗｉｎｄ数据库㊂依据ＢａｉａｎｄＮｇ（２００６）［２２］提出若ＴＮң０则可得到非观测的潜在公共因子＾Ｆ（其中Ｔ为时间跨度，Ｎ为变量个数）㊂所以，在搜取数据时，尽可能地涵盖各类别宏观变量，并且尽力取得最长的样本区间㊂数据的处理有以下几方面：第一，数据频度转换，将高频的日度数据转化为低频月度数据㊂第二，缺失数据情况，应用软件Ｍａｔｌａｂ对缺失值进行填补，线性插值法㊁Ｂ－Ｊ法短期估值㊂第三，应用软件Ｅｖｉｅｗｓ９ ０的Ｘ１２对包含季㊃８２㊃节因素的经济序列剔除季节影响㊂第四，以２００２年１月为基期对名义值数据㊁环比数据进行定基比转换，以不变价形式体现真实的发展速度㊂第五，变量进行ＡＤＦ检验，对非平稳序列进行平稳化处理㊂第六，由于ＦＡＶＡＲ（因子增广向量自回归）模型的需要，将平稳数据进行标准化处理㊂本文所采用的具体指标和数据处理方式见表１，设定ＸＡｉｔ为Ｘｉｔ原序列的季调后（或非季调）序列，其平稳化处理方式如下：（１）Ｘｉｔ＝ＸＡｉｔ；（２）Ｘｉｔ＝ＸＡｉｔ－ＸＡｉｔ－１；（３）Ｘｉｔ＝Δ２ＸＡｉｔ；（４）Ｘｉｔ＝ｌｎＸＡｉｔ（取对数）；（５）Ｘｉｔ＝ｌｎＸＡｉｔ－ｌｎＸＡｉｔ－１；（６）Ｘｉｔ＝Δ２ｌｎＸＡｉｔ㊂表１采用指标及处理方式序号名称处理序号名称处理序号名称处理１公共财政收入：当月值季调，４５４进口额＿东南亚国家联盟＿当月季调，３１０７申万行业指数：有色金属４２税收收入：当月值季调，４５５进口额＿欧盟＿当月季调，３１０８申万行业指数：电子元器件４３公共财政支出：当月值季调，４５６中债总指数４１０９申万行业指数：家用电器４４境内上市公司：总市值４５７中债国债总指数４１１０申万行业指数：食品饮料４５境内上市公司：流通市值４５８中债综合指数４１１１申万行业指数：纺织服装４６股票成交金额：当月值４５９中债总净价指数４１１２申万行业指数：轻工制造４７日均成交金额：当月值４６０中债总全价指数４１１３申万行业指数：医药生物４８债券托管量：本币债：可流通债券季调，３６１中债国债到期收益率：３个月０１１４申万行业指数：公用事业４９债券托管量：本币债：不可流通债券４６２中债国债到期收益率：１年０１１５申万行业指数：交通运输４１０债券托管量：政府债券季调，４６３中债国债到期收益率：２年０１１６申万行业指数：房地产４１１债券市值３６４中债国债到期收益率：３年０１１７申万行业指数：商业贸易４１２Ｍ０季调，５６５中债国债到期收益率：０年０１１８申万行业指数：餐饮旅游４１３Ｍ１季调，４６６国债息差：０年０１１９申万行业指数：综合行业４１４Ｍ２季调，４６７国债息差：３个月１１２０申万行业指数：建筑材料４１５国内信贷季调，５６８国债息差：１年１１２１申万行业指数：建筑装饰４１６金融机构：存贷差季调，３６９国债息差：２年１１２２申万行业指数：电气设备４１７货币当局：储备货币季调，４７０国债息差：３年１１２３申万行业指数：国防军工４１８官方储备资产：外汇储备３７１消费者预期指数（月）３１２４申万行业指数：计算机４１９平均汇率：欧元兑人民币４７２消费者信心指数（月）３１２５申万行业指数：传媒４２０平均汇率：港元兑人民币４７３消费者满意指数（月）４１２６申万行业指数：通信４２１平均汇率：１００日元兑人民币４７４５０００户工业企业：资产负债率季调，１１２７申万行业指数：银行４２２平均汇率：美元兑人民币４７５５０００户工业企业：流动资产周转率季调，１１２８申万行业指数：非银金融４２３人民币：实际有效汇率指数季调，４７６５０００户工业企业：工业产品销售率季调，１１２９申万行业指数：汽车４２４社会消费品零售总额：当月值４７７５０００户工业企业：销售成本利润率季调，１１３０申万行业指数：机械设备４２５固定资产投资完成额：当月值季调，３７８５０００户工业企业：货币资金占用系数季调，１１３１申万行业指数：市盈率：农林牧渔４２６房地产开发投资完成额：当月值季调，３７９５０００户工业企业：流动比率季调，１１３２申万行业指数：市盈率：采掘４２７固定资产投资完成额：第一产业：当月值季调，４８０ＰＰＩ：全部工业品：环比４１３３申万行业指数：市盈率：化工４２８固定资产投资完成额：第二产业：当月值季调，３８１ＰＰＩ：生产资料：环比４１３４申万行业指数：市盈率：黑色金属４２９固定资产投资完成额：第三产业：当月值季调，４８２ＰＰＩ：生活资料：环比４１３５申万行业指数：市盈率：有色金属４３０进出口金额：当月值季调，３８３ＰＰＩ：生活资料：食品类：环比４１３６申万行业指数：市盈率：电子元器件４３１出口金额：当月值季调，３８４ＰＰＩ：生活资料：衣着类：环比季调，４１３７申万行业指数：市盈率：家用电器４３２进口金额：当月值季调，３８５ＰＰＩ：生活资料：一般日用品类：环比４１３８申万行业指数：市盈率：食品饮料４３３国内信贷：对政府债权（净）季调，４８６ＰＰＩ：生活资料：耐用消费品类：环比４１３９申万行业指数：市盈率：纺织服装４３４出口额＿中国香港＿当月季调，４８７ＣＰＩ季调，４１４０申万行业指数：市盈率：轻工制造４３５出口额＿日本＿当月季调，３８８ＰＰＩＲＭ：环比４１４１申万行业指数：市盈率：医药生物４３６出口额＿韩国＿当月季调，４８９ＰＰＩＲＭ：燃料㊁动力类：环比４１４２申万行业指数：市盈率：公用事业４３７出口额＿中国台湾＿当月季调，４９０ＰＰＩＲＭ：黑色金属材料类：环比４１４３申万行业指数：市盈率：交通运输４３８出口额＿德国＿当月季调，３９１ＰＰＩＲＭ：有色金属材料类：环比４１４４申万行业指数：市盈率：房地产４３９出口额＿俄罗斯联邦＿当月季调，４９２ＰＰＩＲＭ：化工原料类：环比４１４５申万行业指数：市盈率：商业贸易４４０出口额＿加拿大＿当月季调，３９３ＰＰＩＲＭ：木材及纸浆类：环比４１４６申万行业指数：市盈率：餐饮旅游４４１出口额＿美国＿当月季调，３９４ＰＰＩＲＭ：建筑材料类：环比季调，４１４７申万行业指数：市盈率：综合行业４４２出口额＿澳大利亚＿当月季调，３９５ＰＰＩＲＭ：其他工业原材料及半成品类：环比４１４８申万行业指数：市盈率：建筑材料４４３出口额＿东南亚国家联盟＿当月季调，４９６ＰＰＩＲＭ：农副产品类：环比４１４９申万行业指数：市盈率：建筑装饰４４４出口额＿欧盟＿当月季调，３９７ＰＰＩＲＭ：纺织原料类：环比４１５０申万行业指数：市盈率：电气设备４４５进口额＿中国香港＿当月３９８ＣＧＰＩ：环比４１５１申万行业指数：市盈率：国防军工４４６进口额＿日本＿当月季调，３９９农业生产资料价格指数：总指数：环比４１５２申万行业指数：市盈率：计算机４４７进口额＿韩国＿当月季调，３１００规模以上工业企业增加值＿当月环比实际增速３１５３申万行业指数：市盈率：传媒４４８进口额＿中国台湾＿当月季调，４１０１官方储备资产：黄金（以盎司计算的纯金数量）４１５４申万行业指数：市盈率：通信４４９进口额＿德国＿当月季调，４１０２上证综合收盘指数＿当月４１５５申万行业指数：市盈率：银行４５０进口额＿俄罗斯联邦＿当月４１０３申万行业指数：农林牧渔４１５６申万行业指数：市盈率：非银金融４５１进口额＿加拿大＿当月４１０４申万行业指数：采掘４１５７申万行业指数：市盈率：汽车４５２进口额＿美国＿当月季调，４１０５申万行业指数：化工４１５８申万行业指数：市盈率：机械设备４５３进口额＿澳大利亚＿当月季调，４１０６申万行业指数：黑色金属４㊀㊀数据来源：Ｗｉｎｄ数据库㊁中经网；应用软件：Ｍａｔｌａｂ㊁Ｒ３．４．１㊁Ｅｖｉｅｗｓ９．０㊂㊀㊀应用因子模型将变换后的１５８个变量进行降维处理得到７个主成分＾Ｆ，将＾Ｆ带入ＦＡＶＡＲ模型，因子滞后２阶，Ｙ滞后４阶，并保留ＦＡＶＡＲ模型在５％显著水平下通过ｔ检验的系数，从而估计出＾Ｙ㊂每个变量的经济不确定性可以表示为Ｅｙｊｔ＋ｈ－Ｅｙｊｔ＋ｈ｜Ｉｔ[]()２｜Ｉｔ[]，这里Ｅ［（㊃）Ｉｔ］是在ｔ时刻可获得所有㊃９２㊃信息下的条件均值，继而构造宏观经济不确定性指数，即各变量序列不确定性的加权平均，ＵｙｔʉｐｌｉｍＮｙң¥ðＮｙｊ＝１ＷｊＵｙｊｔ（ｈ）ʉＥｗ［Ｕｙｊｔ（ｈ）］㊂对于扩展的Ｃ－Ｄ（柯布道格拉斯）生产函数的四个变量产出㊁资本投入㊁劳动力投入和科技进步，借鉴吴海民（２００６）［２３］㊁刘遵义（１９９７）［２４］代理变量的选取方法，分别采用支出法国内生产总值㊁固定资本存量㊁就业人员和科技存量作为代理变量㊂样本区间是２００６－２０１６年的２９个省市㊁自治区的面板数据（重庆并入四川计算，由于数据不全不包含西藏）㊂原始数据来源于‘中经网“和‘统计年鉴“㊂支出法国内生产总值，它反映了本期生产的国内生产总值的使用和构成㊂以２００６年为基期，采用省际ＧＤＰ指数对名义值进行平减得到实际值㊂㊀㊀固定资本存量，目前统计年鉴和数据库均无相关数据㊂本文采用永续盘存法来计算固定资本存量㊂即Ｋｔ＝Ｋｔ－１１－δｔ()＋Ｉｔ，其中δ为折旧率，Ｉｔ是当年固定资本投资额，Ｋｔ－１为上一年资本存量㊂对于基年２００６年资本存量的选取参考单豪杰（２００８）［２５］在‘中国资本存量再估算“一文中测算出的２００６年各省（地区）资本存量，依据永续存盘法进一步核算出２００６－２０１６年各省资本存量㊂劳动投入量以各省市㊁自治区的年末就业人数作为代理变量㊂其中包括城镇单位就业人员数㊁私营企业就业人数以及个体劳动者㊂代理指标可以反映地区一定时间内人力资源的实际利用情况㊂技术进步的有效测度是个难题，其包括生产要素质量的改进㊁知识科研能力的提升，资源配置的合理利用等等㊂依据数据的可获得性，以各省市㊁自治区专利授权数作为代理变量㊂技术进步同样以存量的形式存在，参考吴海民（２００６）［２３］采用的方法，技术进步存量为每年授权专利数量减去每年１０％的 折旧 累加所得㊂基年的科技存量，采用当年授权专利数量除以１０％来确定㊂经济不确定性指数有效测度了我国宏观经济的不确定性㊂借鉴李凤羽和杨墨竹（２０１５）［９］假定各省在同一时期面临的宏观经济不确定性相同㊂依据以上数据处理方式，最终得到产量㊁资本存量㊁劳动力投入和科技进步的基期数据，如表２所示㊂㊀表２我国各省（地区）基期２００６年投入产出数据地区ＧＤＰＹ（亿元）资本存量Ｋ（亿元）劳动力投入Ｌ（万人）授权专利Ｓ（万件）北京市７８７０．２８７６９６．８５９４０．２１１．２３８天津市４３５９．１５１９３５．７８３１７．８４．１５９河北省１１６６０．４３５７３２．０５１０３３．４３４．１３１山西省４７８５．９３２０３４．８９５６０．０６１．４２１内蒙古４７９１．４８４２３３．６２４０４．０１０．９７８辽宁省９２５１．１５１４６３．３３１０５２．８４７．３９９吉林省４９６４．８６２０３３．７２４３２．２７２．３１９黑龙江省６１８８．９２０８８．８２７５５．３３．６２２上海市１０３６６．３７１２０８６．６７８４０．４９１６．６０２江苏省２１６４５．０８１２８７０．１１１８９８．５９１９．３５２浙江省１５７４２．５１６７８５．１７１５７１．９５３０．９６８安徽省６１４８．７３１２１５．６１８５０．４７２．２３５福建省７７４９．６２２１０６．９２６８４．４１６．４１２江西省４６７４．８８５２３２．０３６２４．７６１．５３６山东省２２０７７．３６１１６６３．１２１７９２．１１１５．９３７河南省１２４９５．９７６１７４．１６１１６７．３２５．２４２湖北省７５８１．３２３０６３．３９８９４．１２４．７３４湖南省７５６８．８９２４８９８２８．６６５．６０８广东省２６２０４．４７１１１６２．７２２１４３．４１４３．５１６广西４８２８．５１１６２３．８３５５１．５６１．４４２海南省１０５２．８５４７９．８４１３９．３７０．２４８四川省１２２０４．５９３７５９．５１１５０９１１．７２８贵州省２２８２１１２８．５３３３２．４４１．３３７云南省４００６．７２２７５．９１５３４．０６１．６３７陕西省４５２３．７４３３４５．３７６４５．０８２．４７３青海省６４１．５８４０９．８９１０３．９２０．０９７宁夏７１０．７６４０９．３４１０９．５７０．２９新疆３０４５．２６２１４６．３２３９８．１３１．１８７甘肃省２２７６．７２３９８．２３３０５．５３０．８３２㊀㊀注：资本投入与科技进步均为存量，计算方法借鉴永续盘存法㊂㊀㊀三㊁实证分析（一）经济不确定性测度结果分析应用Ｍａｔｌａｂ㊁Ｒ３ ４ １软件，通过ＦＡＶＡＲ－ＳＶ模型得到我国宏观经济不确定性指数，并通过迭代得到向前ｈ＝１，２ ，１２期的预测值，为了观察方便，将指数进行标准化处理，提取ｈ＝１，３，１２期的不确定性指数进行对比，具体如图１所示㊂水平线是１ ６５倍的标准差①，三条指数曲线波动基本一致，说明测度方法稳定；其次，测度结果来源于丰富的数据环境，因此规避了单一变量或者少数类别变量测度不确定性指数时出现频繁波动的情况，更有利于快速识别发生概率小于１０％的危机时期㊂再次，测度结果展示了两个高于１ ６５倍标准差的波动区间，分别都是２００８年８月至２００９年４月和２０１５年４月至２０１５年６月㊂实际上２００８年９月，国际金融危机全面爆发后，中国经济增速快速回落，出口出现负增长，失业率上升，人们越来越没有安全感并对经济失去信心，经济面临硬着陆的风险㊂为了应对这种局面，中国政㊃０３㊃。
中国宏观经济 研究框架
中国宏观经济研究框架作为大学教授，我非常关注中国宏观经济的发展，下面是我对中国宏观经济的研究框架：一、宏观经济基本概念需要对宏观经济的基本概念进行了解，包括国内生产总值、社会总需求、通货膨胀率、失业率等。
这些指标反映了经济的整体运行状况，对于研究宏观经济的发展具有重要意义。
二、经济增长的影响因素研究中国宏观经济的发展需要探讨经济增长的影响因素，包括人力资本、投资、技术进步、制度优化等。
通过研究这些因素，可以了解其对经济发展的贡献，同时有助于优化经济政策。
三、宏观经济政策与经济周期在研究中国宏观经济的发展过程中，需要考虑宏观经济政策与经济周期的关系。
宏观经济政策包括财政政策、货币政策、产业政策等，这些政策对经济的运行直接产生影响，因此需要对其进行深入研究。
四、企业经济运营与宏观经济研究中国宏观经济还需要将企业经济运营与宏观经济进行结合，考虑企业的发展对宏观经济的影响，并探讨企业如何适应宏观经济的发展趋势。
需要关注行业竞争格局的变化，为企业的发展提供参考和指导。
研究中国宏观经济需要深入了解宏观经济的基本概念，探究经济增长的影响因素，考虑宏观经济政策与经济周期的关系，结合企业经济运营进行研究，从而为国家经济的发展提供参考和指导。
五、经济发展的区域差异在研究中国宏观经济的发展时，不可避免地需要考虑到经济发展的区域差异。
中国是一个地域辽阔的国家，不同地区经济发展水平差异很大，在国家宏观经济政策中，也需要根据各个地区的实际情况来进行有针对性的政策制定。
需要对各个地区的经济发展情况进行详细的研究，以便为政策的制定提供有力的支持。
六、新经济的崛起现代技术的发展和互联网的普及，将催生出许多新型产业和新兴技术，如人工智能、大数据、物联网等，这些新经济的崛起将对宏观经济的发展产生深远的影响。
在研究中国宏观经济的发展时，需要关注新经济的发展趋势和产业结构变化，及时把握发展新机遇。
七、开放和国际合作作为世界第二大经济体，中国的经济发展离不开开放和国际合作。
宏观计量经济学研究经济政策和经济波动
宏观计量经济学研究经济政策和经济波动宏观计量经济学是经济学的一个重要分支，它主要研究宏观经济领域的经济政策和经济波动。
经济政策是国家政府利用货币政策、财政政策、产业政策等手段对经济进行调控，以达到稳定经济增长、保持物价稳定、促进就业等目标。
而经济波动则是指经济长期趋势之上的短期波动，主要包括经济周期、经济衰退和经济复苏等方面的变动。
在宏观计量经济学中，经济政策研究是一个关键的方向。
经济政策研究主要集中在如何通过调控货币供给和财政政策来实现宏观经济的稳定。
在货币政策方面，通过调整利率、存贷款准备金率等手段，中央银行可以改变货币供应量，从而影响通货膨胀和经济增长。
在财政政策方面，政府可以通过调整税收和支出来影响经济活动，以稳定经济增长和就业率。
经济政策研究通过分析这些政策的效果和影响，帮助决策者制定出更为科学合理的经济政策，为经济稳定做出贡献。
另一个重要研究领域是经济波动。
经济波动是宏观经济发展的常态，但在经济发展过程中也会带来很多问题。
例如，经济周期会导致生产过剩或供应不足，进而引发通货膨胀或通缩。
经济衰退会导致失业率上升，企业利润下降等问题。
经济复苏又面临着新的挑战，如何实现可持续的经济增长。
因此，研究经济波动对于理解经济现象以及制定应对措施具有重要意义。
宏观计量经济学研究经济政策和经济波动主要运用数学模型、统计方法和经济学理论等工具。
其中，计量经济学模型是宏观计量经济学研究的核心工具之一。
这些模型可以用来解释经济政策的影响和经济波动发生的原因，并预测未来经济走势。
另外，统计方法在宏观计量经济学中也发挥着重要作用，通过对历史数据的分析，可以揭示经济政策和经济波动之间的关系，为政策制定者提供参考。
而经济学理论则为宏观计量经济学的研究提供了理论框架和思路，通过建立数学模型对经济问题进行分析和预测。
总之，宏观计量经济学研究经济政策和经济波动，旨在通过对经济活动进行深入研究，揭示经济规律和变动趋势，为政策制定者提供科学合理的经济政策建议，促进经济可持续发展。
中国宏观经济韧性测度基于系统性风险的视角
中国宏观经济韧性测度基于系统性风险的视角一、本文概述本文旨在从系统性风险的视角出发，对中国宏观经济的韧性进行深度测度和分析。
在当前全球经济环境复杂多变、不确定性增强的背景下，理解并评估中国经济的韧性对于政策制定者、投资者和广大民众来说都具有重要的意义。
通过系统性风险的视角，我们能够更全面地把握经济在面临冲击时的稳定能力和恢复能力，为政策制定提供科学依据，为投资者提供决策参考。
本文首先将对宏观经济韧性的概念进行界定，明确其在经济体系中的作用和意义。
然后，将构建一个包含多个维度和指标的宏观经济韧性测度模型，以全面反映中国经济的韧性水平。
在模型构建过程中，将充分考虑系统性风险的来源、传播和影响机制，确保测度结果的准确性和科学性。
接下来，本文将运用该模型对中国宏观经济的韧性进行实证分析，揭示不同经济部门、不同地区的韧性差异及其背后的原因。
还将探讨宏观经济韧性与经济增长、结构调整、风险管理等方面的关系，为政策制定提供有益的启示。
本文将根据分析结果提出相应的政策建议，旨在提高中国宏观经济的韧性水平，增强经济抵御风险的能力。
还将对未来研究方向进行展望，以期为中国经济的持续健康发展提供理论支持和实践指导。
二、文献综述在经济学领域中，对于宏观经济韧性的研究始于20世纪末期，尤其在全球金融危机后，该话题引起了学者们的广泛关注。
宏观经济韧性作为一个复杂的经济概念，涉及到经济增长的稳定性、结构调整的能力以及抵御外部冲击的能力等多个维度。
当前，基于系统性风险的视角来研究中国宏观经济韧性测度，已经成为学术界的前沿课题。
早期的研究主要关注经济增长的稳定性，即经济系统在受到外部冲击后恢复到原有增长路径的速度和程度。
随着研究的深入，学者们开始关注经济结构调整的能力，特别是在面对经济周期和金融危机时，经济体系内部各要素之间的协调与重组能力。
系统性风险的视角为宏观经济韧性的研究提供了新的切入点。
系统性风险通常指的是由于整个经济体系的内在关联性和互动性，某一经济领域的风险可能引发整个经济体系的动荡。
宏观经济不确定性、融资约束与企业现金持有行为——来自中国上市公司的经验证据
２１ ０ ２年 第 ４期
宏观 经 济不 确 定性 、 融资 约束 与企 业 现金 持 有行 为 来 自中国上 市公 司的经验 证 据
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梁权 熙 田存 志
詹 学斯
摘 要 ： 文建 立一 个 简化 的存 货缓 冲模 型 来 形 式化 管 理 者 的现 金 持 有 决 策 ， 本 并基 于 中国非 金 融 类 上 市 公 司 ２０ ２０ ０ １— ０９年 间 的面板 数据 ， 察 不 同融 资 约 束条 件 下宏 观 经济 不 确 定 性 对 企 业现 金 持 有 行 为 的 影 考 响 。研 究发现 ， 宏观 经 济不确 定性 对 企 业 的现 金持 有 水平 具 有 显 著 的 正 向影 响 ； 比 于低 融 资 约 束 的 公 相
融资 ； 当内部资金出现盈余时应贮存现金并偿还债务 ， 公司的流动性需求主要取决 于内部资金 的盈余状 况因而不存在最优的现金持有水平 （ ｅ ｎ ｊ ｆ１８ ；ｈ ａ — ｕｄｒ ｄＭｙｒ，９９ Ｃ ｅ ｄ Ｍｙｒ ａｄＭａｕ，９４ Ｓｙｍ Ｓ ｎｅ ａ ｅ １９ ； ｈｎａ ｓ ｌ ｎ ｓ ｎ Ｍａａ ， １ ） ｈｊ ２ ０ 。代理成本理论则认为管理者更倾 向于持有现金而不是 向股东支付股利 ， ｎ ａ ０ 这样可以增加
其控 制 的资产 规模 并 更 加灵 活地 追 求其 私 人 目标 ， 以代 理成 本 理论 也 预期 企业 不存 在 最优 的流动 性水 所 平 （ｅｓｎ １８ ） Ｊｎｅ ，９６ 。
现有文献主要从公司财务特征（ 公司规模 、 资产负债率、 成长机会 、 现金流量 、 现金流波动性 、 财务困 境、 股利支付等 ）公司治理结构（ 、 董事会特征 、 股权结构 ） 以及宏观经济和制度环境 （ 经济周期 、 税收、 产品
经济政策不确定性、资产价格与货币政策反应——基于MS-VAR模型的分析
经济政策不确定性、资产价格与货币政策反应——基于MS-VAR模型的分析经济政策不确定性、资产价格与货币政策反应——基于MS-VAR模型的分析引言经济政策的不确定性通常指政府在制定和实施经济政策时，由于信息不完全和复杂性等原因，导致市场参与者无法准确预测政策走向和其影响。
经济政策的不确定性可能会对资产价格产生显著影响，进而对货币政策产生反应。
本文通过构建MS-VAR模型，分析经济政策不确定性、资产价格与货币政策之间的关系。
一、经济政策不确定性与资产价格的关系1. 经济政策不确定性对资产价格的直接影响经济政策不确定性可能会导致市场参与者对经济前景、政策方向等产生不确定的预期，进而影响资产价格。
当经济政策存在较大的不确定性时，投资者可能会对未来的经济发展持谨慎态度，导致市场恐慌情绪加剧，资产价格出现剧烈波动。
此外，经济政策的不确定性也可能导致金融市场的不稳定性增加，进而影响资产价格。
例如，政府在制定并实施某项经济政策时，市场参与者的预期可能会导致大规模的投机行为，导致资产价格的短期波动。
2. 经济政策不确定性对资产价格的间接影响经济政策不确定性可能通过影响其他变量，进而对资产价格产生间接影响。
例如，政府在制定和实施经济政策时可能会影响货币政策的走向，进而影响市场利率。
当政府的经济政策存在较大不确定性时，货币政策制定者可能采取谨慎的立场，维持相对高的利率水平，以适应不确定经济环境。
高利率水平可能会对股票和债券价格产生负面影响。
此外，经济政策的不确定性还可能使得储蓄率和投资率发生变化，进而影响资产价格。
当经济政策不确定性增加时，企业和个人可能会减少储蓄和投资，导致资本市场上的资金供求变化，进而对资产价格产生影响。
二、资产价格对货币政策的反应资产价格的变动对货币政策的制定和实施会产生影响。
当资产价格出现剧烈波动时，货币政策制定者可能会调整政策以维护金融稳定。
1. 资产价格对货币政策的影响当资产价格上涨时，投资者的财富增加，借贷成本下降，可能会刺激消费和投资，进而促进经济增长。
经济统计分析方法在宏观经济预测中的应用研究
经济统计分析方法在宏观经济预测中的应用研究在宏观经济研究中，经济统计分析方法是不可或缺的一种工具，可以帮助我们理解现代经济运行的规律和趋势。
本文将从如何应用经济统计分析方法来预测宏观经济走势，以及应用的局限性等方面进行探讨。
一、数据选择与准备在使用经济统计分析方法进行宏观经济预测时，数据选择和准备是至关重要的，因为不同的经济指标可能对预测结果产生不同的影响。
例如，在预测国内生产总值(GDP)增长率时，通货膨胀率、货币供给量和利率等指标都可以被视为影响因素。
因此，在选择数据时，要考虑到其对预测结果的影响，并尽可能选择与所研究问题相关的数据。
在准备数据时，我们需要进行数据清洗和处理，以保证其准确性和一致性。
例如，可能需要对数据进行平滑或插补，或者将其进行标准化以消除不同数据间的量纲差异，从而更好的分析数据。
二、经济统计分析方法经济统计分析方法可以分为描述性统计和推断性统计两种主要类型。
描述性统计主要用于对数据进行汇总和分析，并提供对经济现象的基本描述。
例如，可以使用描述性统计方法计算宏观经济的平均值、中位数和标准差等指标，并通过绘制直方图、散点图等图像将数据呈现出来，以帮助我们理解经济数据的特征和趋势。
推断性统计则是以样本数据来推断总体的特征和变化趋势，通常包括假设检验、参数估计、时间序列分析等方法。
例如，可以使用时间序列分析方法来预测未来GDP增长趋势，以及检验某个经济政策引起的效应是否显著。
三、经济数据预测经济数据预测是经济统计分析的一个重要应用。
对于不同的经济指标，可以使用不同的方法来进行预测。
以下是一些流行的经济数据预测方法：1. 时间序列分析时间序列分析是一种常见的经济数据预测方法，可以用于预测未来几个时间段的趋势。
其基本假设是，未来的数据趋势和过去的数据趋势是一致的。
因此，我们可以使用历史数据来拟合模型，然后使用该模型来预测未来的数据。
时间序列分析通常包括趋势分析、季节性分析和循环分析等。
经济政策不确定性对我国各行业影响的差异研究
经济政策不确定性对我国各行业影响的差异研究作者：庄梦蝶来源：《科学导报·学术》2020年第66期【摘要】经济政策不确定性对我国经济产生着较为显著的影响，本文就经济政策不确定性对我国各行业的影响差异性进行研究，将行业分为能源、材料、工业、消费、医药、金融和信息7大类。
通过将这7个行业的指数以及宏观经济指数（上证指数）与CEPU指数进行回归分析，从而得出中国经济政策不确定性对国内整体经济以及各个行业经济影响的差异性。
结论：经济政策不确定性对我国的宏观经济呈现负面影响;对能源、材料、工业和信息行业呈现负面影响;对消费、医药和金融行业呈现正面影响。
【关键词】经济政策不确定性;回归分析;行业差异1、经济政策不确定性对我国宏观经济的影响一国宏观经济的发展受到许多因素的联合影响，不同的经济制度以及不同的外部影响因素都会造成宏观经济的走势发生较大的变化。
本文将着重研究经济政策不确定性对中国经济的影响，经济政策不确定性这一概念来源于Scott R. Baker、Nicholas Bloom和Steven J.Davis三位学者，他们编制了全球的经济政策不确定性指数，本文采用的是中国经济不确定性指数进行研究。
中国经济不确定性指数是新闻指数，通过各大报社的政策不确定文章所综合得出。
经济政策不确定性对于宏观经济的影响是深远的，宏观经济在不确定性上升时呈现下行的趋势，不确定性高的时期人们不愿意进行大规模的投资活动，以此来规避风险;而经济政策不确定性比较低的时候，国内经济政策比较明朗，给宏观经济有一种明确的引导作用，此时人们便可以依据明确的经济政策发展方向进行投资，从而宏观经济会出现比较活跃的趋势。
但是经济政策对于我国不同的行业的影响具有比较显著的差异性。
2、CEPU对我国各行业影响的实证分析为了能从实证的角度详细的说明经济政策不确定性对我国各个行业影响的差异性，本文将采用量化的实证方式，选取上证综合指数以及上证行业指数进行回归分析，建立时间序列回归模型进行验证。
经济风险与不确定性的统计测度与评估
经济风险与不确定性的统计测度与评估在当今不断变化的全球经济环境中，经济风险和不确定性成为了每个国家和企业都需要面对的重要问题。
为了有效应对这些挑战，统计测度和评估成为了必不可少的工具。
本文将探讨经济风险和不确定性的统计测度与评估方法，并分析其在实际应用中的重要性和局限性。
首先，我们需要了解经济风险和不确定性的概念。
经济风险指的是在经济活动中可能出现的损失或波动的可能性。
而不确定性则是指在决策过程中存在的信息不完全或无法确定的情况。
这两个概念紧密相关，因为不确定性是经济风险的根源。
为了测度和评估经济风险和不确定性，统计学提供了一系列有用的方法。
其中之一是方差-协方差方法。
该方法通过计算变量之间的方差和协方差来衡量风险。
例如，在投资组合管理中，投资者可以使用方差-协方差方法来评估不同资产之间的风险和收益关系，从而做出更明智的投资决策。
除了方差-协方差方法，统计学中还有其他一些常用的测度和评估方法。
例如，VaR（Value at Risk）方法被广泛用于评估金融投资组合的风险。
VaR方法通过计算在给定置信水平下的最大可能损失，来帮助投资者确定适当的风险承受能力和资产配置策略。
此外，条件风险测度方法也被用于评估特定条件下的风险水平，例如，在金融危机期间的风险评估。
然而，统计测度和评估方法也存在一些局限性。
首先，这些方法通常基于历史数据和假设的概率分布，而无法完全捕捉到未来的不确定性。
因此，在实际应用中，需要谨慎使用这些方法，并结合其他信息进行综合评估。
其次，这些方法往往假设市场是有效的，即市场价格反映了所有可用信息。
然而，实际市场中存在着各种非理性行为和信息不对称，这可能导致统计测度和评估方法的不准确性。
为了克服这些局限性，研究人员和从业者一直在探索新的方法和模型来测度和评估经济风险和不确定性。
例如，蒙特卡洛模拟方法通过生成大量随机样本来模拟未来的不确定性，并计算出相应的风险指标。
这种方法能够更好地应对非线性关系和复杂市场环境下的风险评估问题。
经济增长中的“不定性”——经济增长中复杂性的体现
经济增长中的“不定性”——经济增长中复杂性的体现在经济增长的过程中，我们经常会遇到一些不确定因素和复杂性，这些不定性对于经济的发展和稳定性产生着深远的影响。
本文将探讨经济增长中的不确定因素和复杂性，并举例说明它们对经济增长的影响。
经济增长的不确定因素经济增长的不确定因素可以分为内部因素和外部因素两大类。
内部因素内部因素是指经济增长过程中产生的内部变量，包括投资水平、技术创新、劳动力市场等。
这些内部因素的变动会导致经济增长的不确定性。
例如，投资水平是经济增长的重要驱动力之一。
然而，投资决策往往受到各种因素的影响，如政府政策、市场需求、利率变动等。
这些因素具有一定的不确定性，会导致投资者在投资决策时面临选择困难和不确定性。
另一个内部不确定因素是技术创新。
技术的进步对经济增长具有重要影响，但技术创新的发展路径和结果往往具有不确定性。
新技术的出现可能带来新的机会和挑战，也可能会改变现有产业结构和就业格局，这使得技术创新对经济增长的贡献难以准确预测。
劳动力市场也是经济增长的重要因素之一。
然而，劳动力市场的供给和需求往往受到多种因素的影响，如教育水平、技能匹配、人口结构等。
这些因素的变化会导致劳动力市场的不确定性，进而对经济增长产生影响。
外部因素外部因素是指经济增长过程中来自外部环境的不确定因素，包括国际经济形势、自然灾害、战争等。
这些外部因素的变化也会对经济增长产生重要影响。
国际经济形势的不确定性是经济增长中的一大挑战。
全球经济关系的复杂性和互联性使得国际经济形势变得不可预测。
例如，国际贸易摩擦、金融危机等都可能对经济增长产生负面影响。
自然灾害是另一个外部不确定因素。
自然灾害如地震、洪水等不可控因素，会对经济产生重大影响。
灾后重建和经济恢复需要时间和资源，这使得经济增长受到了严重干扰。
战争和冲突也是不确定因素的重要来源。
战争和冲突往往导致经济破坏和资源浪费，对经济增长产生负面影响。
战争的爆发和扩大往往是不可预测的，这增加了经济增长的不确定性。
不确定性经济周期理论研究综述
Review of Uncertainty Economic Cycle Theory 作者： 章上峰;程灿
作者机构： 浙江工商大学统计与数学学院,浙江杭州310018
出版物刊名： 浙江工商大学学报
页码： 68-80页
年卷期： 2017年 第5期
主题词： 不确定性 经济周期理论 DSGE模型 时变波动率 三阶摄动法
摘要：不确定性冲击对宏观经济运行产生重要影响,是制定经济政策时需要考虑的关键因素。
不确定性经济周期理论,利用时变波动率模型来刻画不确定性,把不确定性冲击引入到动态随机一般均衡模型进行理论和实证研究,是当前宏观经济学研究的前沿课题。
文章系统梳理了不确定性的定义和测度方法,不确定性冲击DSGE模型的求解方法,不确定性冲击的宏观经济效应和微观机制,并对中国不确定性研究提出可能的研究方向。
宏观经济研究
xx年xx月xx日
目录
• 宏观经济研究概述 • 宏观经济的基本指标 • 宏观经济政策 • 宏观经济形势与展望 • 结论和建议
01
宏观经济研究概述
宏观经济研究的定义和研究对象
宏观经济研究定义
宏观经济研究是对一个国家总体经济运行状况及其影响的研 究，旨在揭示经济系统的内在规律、预测和政策建议。
财政政策
财政支出
增加公共支出、基础设施建设支出和社会福利支出等手段， 以刺激经济增长。
税收政策
通过调整税收结构、减税降费等措施，促进企业发展和刺激 居民消费。
货币政策
存款准备金率
通过调整存款准备金率，控制银行体系的货币供应量。
利率市场化
推动利率市场化改革，降低实体经济融资成本。
汇率政策
汇率市场化
计量经济学
模拟仿真
计量经济学是宏观经济研究的重要工具，通 过建立数学模型，对经济数据进行定量分析 ，为政策制定提供依据。
宏观经济研究还使用模拟仿真方法，通过构 建虚拟经济系统，对不同政策方案进行测试 和比较，为政策制定提供参考。
02
宏观经济的基本指标
国民生产总值（GDP）
总结词
国民生产总值反映了一个国家或地区的总体经济水平。
未来几年我国宏观经济政策的走向
坚持稳中求进
未来几年，中国政府将继续坚持稳中求进的工作总基调，保持经济稳定增长，加强风险防 范和化解。
推进结构性改革
加大供给侧结构性改革力度，深入实施创新驱动发展战略，促进新旧动能转换，提升经济 增长的质量和效益。
实施宏观调控政策
根据经济形势变化，灵活运用财政、货币等宏观调控政策，保持经济运行在合理区间。同 时，加强政策协调配合，确保经济稳定发展。
分析经济统计学中的数据误差和不确定性
分析经济统计学中的数据误差和不确定性经济统计学是一门研究经济现象的学科，它通过收集、整理和分析数据来揭示经济运行的规律。
然而，在实际的数据处理过程中，我们常常会遇到数据误差和不确定性的问题。
本文将从数据收集、处理和分析三个方面来分析这些问题。
首先，数据收集是经济统计学中最基础的环节之一。
然而，由于各种原因，数据的收集过程中存在着误差。
例如，调查对象可能因为个人原因提供虚假信息，或者在填写问卷时出现疏忽导致数据不准确。
此外，数据收集的方法也会对结果产生影响。
不同的调查方法可能导致不同的样本偏差，从而影响到数据的准确性。
因此，在进行经济统计学研究时，我们需要注意数据收集的可靠性和准确性。
其次，数据处理是经济统计学中的重要环节之一。
在数据处理过程中，我们需要对原始数据进行清洗、整理和归类。
然而，由于数据量庞大，处理过程中难免会出现一些错误。
例如，在数据录入过程中可能会出现打字错误或者计算错误。
此外，对于一些特殊情况，我们也需要进行数据的修正和调整。
这些错误和调整可能会对数据的准确性和可靠性产生影响。
因此，在进行数据处理时，我们需要谨慎操作，尽量减少误差的产生。
最后，数据分析是经济统计学中的核心环节之一。
通过对数据的统计分析，我们可以揭示经济现象的规律和趋势。
然而，在数据分析过程中，我们也需要注意数据误差和不确定性的问题。
首先，数据误差可能会导致统计结果的偏差。
例如，由于数据收集和处理过程中的误差，我们可能会得到错误的统计结果。
其次，数据不确定性是经济统计学中常见的问题之一。
由于样本的有限性，我们无法得到完全准确的结果，只能通过概率统计的方法来评估结果的可靠性。
因此，在进行数据分析时，我们需要考虑到数据误差和不确定性的影响，并采取相应的方法来减少其影响。
综上所述，数据误差和不确定性是经济统计学中的常见问题。
在进行经济统计学研究时，我们需要注意数据收集的可靠性和准确性，谨慎处理数据，尽量减少误差的产生。
同时，在进行数据分析时，我们需要考虑到数据误差和不确定性的影响，并采取相应的方法来评估结果的可靠性。
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统 计 与ｎ 信 息 论 坛 Ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ８ 乙Ｉ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｆ ｏ ｒ ｕ ｍ
２ ０ １ ５ 年６ 月
Ｊ ｕ ｎ ．， ２ ０ １ ５
【 统 计理 论与 方法】
中 国宏观经济不确定性 的统计测 度研究
章上峰 ， 李 荣丽 ， 王玉颖
定性的代理变量［ ５ ］ 。ＶＩ Ｘ是 由 Ｃ Ｂ ０ Ｔ所编制， 是 芝 加 哥期权 期货 交 易所 使 用 的市 场波 动 性 指 数 ， 由 Ｓ Ｐ ５ ０ ０的成 分 股 的期 权 波 动性 组 成 ， 可 用 来 预 期 未来 ３ Ｏ天 市场 波动 性 。ＶＩ Ｘ广 泛 用 于反 映 投 资 者
对 后市 的恐 慌程 度 ， 又称“ 恐 慌 指 数” ， 指数愈高 ， 意
基金项 目： 浙江省社会科学基金项 目《 突发冲击经济影响的 Ｄ Ｓ Ｇ Ｅ模 型及情形应对 》 （ １ ４ ＮＤ Ｊ Ｃ １ ４ ３ Ｙ Ｂ ） ； 教育部 人文社会 科 学基金项 目《 突发不确定 性冲击下的宏观经济波动及其政策选择》 （ １ ３ Ｙ Ｊ Ｃ ７ ９ ０ ２ １ ３ ） ； 国家 自然科学基金项 目《 外 生 突发性 冲击对宏观经济运行 的影 响及对策研究 》 （ ７ １ ４ ０ ３ ２ ４ ７ ） ； 浙江省高校人文社科重点研究 基地 （ 统计学 ） 人 才 培养创新项 目《 一个新的动态随机一般均衡模型求解方法及其应 用研究 》 ； 浙江 工商大学研究 生科研项 目创
因素 ， 所 以 这 一 指 标 并 不 能 代 表 真 实 的不 确 定 性 。
有 实际 意 义 。奈 特 将 “ 不确定性” 和“ 风 险” 做 了 区 分 。凯恩 斯 认为不 确 定 性是 宏 观 经 济 的核 心 ， 将 不
确定性和宏观经济学紧密联系起来 。不确定性对于 宏 观经 济政 策制定 的重 要 性 毋庸 置 疑 ， 量化 ｉ 贝 ０ 度 是 关 键 的一步 。早 期关 于宏 观 经 济不 确定 性 的研 究 ， 利用宏观经济波动作为不确定性的代理变量 ， 常用 的度量 方法 有 标 准 差 法 、 极差 法、 移 动 平 均 标 准 差 等， 这些方法均假定经济变量值的波动为常数波动 ， 用 经济 变量 的历 史波 动作 为未来 经济 变量 波动 的无 偏 估计 Ｉ 】 ｌ 。 ］ 。奈特 定义概 率 型随 机事 件 的不 确定 性 为风 险 ， 定 义非 概 率 型 随机 事 件 为 不 确定 性 。这 一
（ 浙 江工 商大学 统计学 院 ， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ １ ８ ）
摘要 ： 不确定性是指人们无法准确观 测 、 分 析和预见 的变化 。选 择宏观 经济景 气指 数作 为代理变量 ， 分 别利用 Ｇ ＡＲ Ｃ Ｈ 模型、 随机波动模型 和马尔科夫机制转移模 型等剔除 预期 的计量经 济模型 ， 测度中 国宏观 经
收入不 确 定 性 定 义 为 居 民收 入 具 有 的无 法 准 确 观 测、 分 析和 预 见 的变 化 ］ 。本 文 定 义宏 观 经 济 不 确
宏观经 济不 确定 性是政 府 制定宏 观 经济政 策需 要考 虑 的重 要 因素之 一 。经济 理论 构建 面临一 个不 可 回避 问题 ： 只有排 除不确 定性 才 能进行 经济 分析 ，
但 是 对 于经济政 策 而 言 ， 只 有考 虑 到不 确 定 性 才 更
定性 是指人 们无 法 准 确观 测 、 分 析 和 预见 的经 济 变 化， 即经济 体不 同时 间 、 不 同群体 问 的差 异程 度 ， 但这 种差 异程 度又 是导致 人们 预期不 确定 性 的重要
收 稿 日期 ： ２ Ｏ １ ５ 一Ｏ １ －０ ９ ； 修 复 日期 ： ２ Ｏ １ ５ —０ ２ —２ Ｏ
现 实 中宏 观经 济波 动 是 时 变 的 ， 因此 标 准 差 也应 该
是 时变 的 。
当前 ， 国 际学 术 界 的通 行 做法 是 采用 隐含 波 动 率（ Ｖｏ ｌ ａ ｔ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ Ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ， Ｖ１ Ｘ） 指 标 作 为 宏 观 经 济 不 确
研究表明隐含波动率与一系列不确定性代理变量显著相关这些代理变量包括实际收入增长率以及金融分析师对经济预测的偏离vix测度不确定性验证了股票市场的vix与其他代表性的宏观微观不确定性变量高度相关中国期货期权市场不完善没有隐含波动率指因而不能用来测度中国的宏观经济不确定性
第 ３ Ｏ卷第 ６期
Ｖｏ １ ． ３ Ｏ Ｎｏ ． ６
新项 目《 政策不确定性的宏观经济影响 》 作者简介 ： 章 上峰 ， 男， 浙江苍南人 ， 经济学博士 ， 副教授 ， 硕士生导师 ， 研究方 向： 宏观经济学 、 数量经济学 、 统计学 ； 李 荣丽 ． 女， 山西平遥人 ， 硕士生 ， 研 究方 向 ： 宏观经济统计 ；
王玉颖 ， 女， 安徽 宿州人 ， 硕士生 ， 研究方向 ： 宏观经济统计 。
中图分类号 ： Ｃ ８ １ ２： Ｆ ２ ２ ４ ． ０ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ７ —３ １ １ ６ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ６ 一Ｏ ０ １ ４ 一Ｏ ６
时期 。
一
、
引 言
定 义得 到 了经济 学 者 的广 泛 认 同 ， 如 王健 宇 将 居 民
济不确定性 。研究发现 ： 中国宏观经济不确定性较大的时期主要分布在 １ ９ ９ ３ —１ ９ ９ ５年 、 １ ９ ９ ７－ －２ ０ ０ ０年 、 ２ ０ ０ ８
－
２ ０ ０ ９年和 ２ ０ １ ０ －２ ０ １ １年 ， 分别对应 中国市场经济初期 、 亚洲金融危 机 、 美 国金 融危机和 欧洲 主权债务危 机 关键词 ： 宏观经济不确定性 ； ＧＡＲ Ｃ Ｈ模 型； 随机波动模型 ； 马尔科夫机制转移模 型
１ ４
章上峰 ， 李荣丽 ， 王玉颖 ： 中国宏观经济不确定性 的统计测度 研究
味 着 投资 者 对 股 市状 况 越 感 到 不 安 。ＶＩ Ｘ 有 效 剔 除 了经济 体可 预期 部 分 ， 是 对 宏 观 经 济 不 确 定性 的 合 意代 理 变量 。研 究 表 明 ， 隐 含 波 动 率 与 一 系 列不 确 定性 代 理变 量显 著 相 关 ， 这 些 代 理 变 量 包 括 实 际 收入 增 长 率 以及金 融 分 析 师对 经 济 预 ｉ 贝 ０ 的偏 离 ［ ５ ］ 。 Ｂ ｌ ｏ ｏ ｍ 用 ＶＩ Ｘ测度 不确定性 ， 验 证 了 股 票 市 场 的 ＶＩ Ｘ与其 他代 表性 的 宏 观 、 微 观 不 确 定 性 变 量 高 度