宏观经济波动趋势分析方法简介

格兰杰（ 格兰杰（Granger）因果检验 ）
经济时间序列经常出现伪相关问题，经济意义 表明几乎没有联系的序列却可能计算出较大的 相关系数，格兰杰因果检验可用于检验时间序 列之间是否存在因果关系。
协整检验（ 协整检验（Cointegration Test） ）
协整检验的目的是研究维向量单位根过程的各 分量之间是否存在着某种长期的均衡关系，其 基本思想是，如果两个或两个以上的时间序列 是非平稳的，但它们的某种线性组合却表示出 平稳性，则这些变量之间存在长期稳定性，即 存在协整关系。协整检验一般有两种方法， EG两步法和ＪＪ检验法。
Band-Pass滤波法 滤波法
其原理就是,首先确定经济波动周期会维持多 长时间,即最短时间和最长时间,然后相应设置 一种固定了最低频率和最高频率的滤波,使得 时间序列中处于这个时期之间的周期性波动成 分能够通过,从而去除掉更高以及更低频率的 波动成分。
增长率推算法
这种方法的基本思想是，趋势的变动速度在长期或至 少在中期内是恒定的。因此，只要能够确定这一增长 速度，并且给定一个生产要素实现充分就业的基期年 份，便可以推算出任一时期的趋势产出。生产要素充 分就业的年份就是实际产出最大的年份，也就是经济 周期中的波峰年份，因而这种方法与波峰相连法原理 相同。假定基期年份的产出是趋势产出，其增长率是 趋势增长率，这样便可以算出各年的趋势产出。
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确定性时间趋势法
这种方法是根据实际产出序列自身发展变化的 基本规律和趋势，选取适当的趋势模型进行分 析。 假定趋势增长率基本不变，所以经常以指数增 长路径来描述实际产出的增长。取自然对数就 变成了线性趋势。
菲利普斯曲线法
根据菲利普斯曲线方程，我们可以建立通货膨胀率与 GDP增长率之间的关系。 我们用CPI上涨率来衡量经济是否过热，即GDP的增 长是否过快。用回归方程，可以算出不同稳态通货膨 胀率水平下的GDP增长率。（所谓稳态，是指增长率 保持不变；稳态通货膨胀率，即没有加速通货膨胀）。 根据经验，社会可承受的通货膨胀率水平在5％以下， 相对应的GDP增长率为8.9％。
奥肯测算法
这种方法是奥肯（Okun,1962）发现的一种反 映经济趋势变化的方法。他把趋势或“潜在产 出”定义为某种产出水平，这种产出水平不是 实际值，而是当失业率等于4%时的产出水平。 为了推导出实际产出与失业之间的关系，这种 失业是为从实际产出中得到潜在产出所要求的。 用产出的变化对失业的变化作回归分析，奥肯 发现，失业率下降1%，产出就增加3%。根据 奥肯定律推算出的潜在增长率具有阶段的不变 性。
说明
无论是时间序列的结构性分解还是状态性 分解,其目的都是将原来非平稳时间序列当中 的趋势性成分剔除,然后将剩余的平稳性序列 当作周期波动成分,进而分析经济周期性质和 相应的经济政策启示。因此,衡量一种分解方 式的优劣首先在于它是否将时间序列脱离趋势 以后平稳化,其次在于趋势脱离后剩余残差的 大小。
状态域分解
直接将时间序列分解为状态空间当中的不同取 值 。方法有 1、Kalman滤波分解 2、H-P滤波分解
时频域分解
将时间序列分解为具有各种时间频率的周期成分。方 法有 1、谱分解。当数据样本容量太小时，不使用频域分解方 法。 2、BandPass分解。（重要方法） 无论是时间序列的结构性分解还是状态性分解,其目 的都是将原来非平稳时间序列当中的趋势性成分剔除, 然后将剩余的平稳性序列当作周期波动成分,进而分析 经济周期性质和相应的经济政策启示。因此,衡量一种 分解方式的优劣首先在于它是否将时间序列脱离趋势 以后平稳化,其次在于趋势脱离后剩余残差的大小。
常用测定长期趋势的方法
H-P滤波分解 方法; Band-Pass滤波法 ; 回归分析法; 移动平均法; 阶段平均法.
潜在经济增长率传统分析方法
一般有多种方法： 1、HP滤波法。通过HP滤波方法，得出GDP的趋势增长 2、生产函数法。利用总量生产函数，估计潜在增长率 3、菲利普斯曲线法。根据菲利普斯方程，估算潜在增长 率。 4、确定性时间（线形）趋势法 5、 Band-Pass滤波法 6、增长率推算法 7、奥肯定律测算法。
实际经济周期（ 实际经济周期（RBC）理论 ）
该理论认为，所有波动都是持久冲击动态影响的结果， 实际产出与趋势产出是相同的。在经济中实际观测的 产量波动或者其很大一部分并不是对潜在产出水平的 偏离，而是对生产可能性变化的最优反应 产出过程是随机游走（random walk）的非平稳过程， 在此过程中全部冲击都有持久性的影响。实际观测到 的GDP波动和增长趋势本身处于共向的随机游走之中， 也就是说周期和趋势合二为一 。
与传统分解法不同，RBC方法的研究成果表明 决定增长趋势的因素与造成周期波动的力量没 有区别。传统分解方法逐步被RBC方法替代。 RBC方法在刻画产出随机趋势时所使用是差分 分解法和状态空间法
单位根检验
如果一个时间序列的均值或自协方差函数随时间而改变，则 这个序列是非平稳的时间序列，单位根检验是检验变量之间 是否具有稳定关系的一个必要过程。几乎所有表示绝对量指 标的宏观经济变量（时间序列）都是非平稳的，具有时间趋 势，因此有必要先做单位根检验，然后再决定是否要进行协 整检验。而自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其 趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差，所以我们对那 些基本经济变量取自然对数。对宏观经济变量序列进行检验 以判断它的时间趋势是属于哪一种形式，然后确定使用的具 体方法。 关于单位根过程的检验方法很多，主要有DF检验、ADF检 验和PP检验
宏观经济波动趋势分析方法简介
同燕
经济时间序列的要素
长期趋势: 季节要素: 循环要素:繁荣.衰退.萧条.复苏 随机因子:残余变动.噪声.偶发事件
时间序列中趋势和周期成分的分解
对于非平稳时间序列而言, 目前主要的分解方法有结 构性分解和状态性分解两种(Hamilton,1989)。 1、结构性分解：通过其他经济变量,通过变量之间的替 代和影响关系(例如Okun分解和Phillips曲线关系等),将 GDP序列当中的趋势成分和周期成分分离出来; 2、状态性分解：是通过实际GDP序列的时间序列性质, 将其分解为趋势成分(确定性趋势或者随机性趋势)和 周期成分(序列当中的奇异成分)。其中状态性分解还 可以分为状态域分解和时频域分解等。
H-P滤波法 滤波法
其原理是把样本点的趋势值当作潜在GDP,通过最小化实际GDP 和样本点的趋势值,来估算出潜在GDP,也就是:minXt,t=1,2,…,T ∑Tt=1(Yt-Xt)2+λ[(Xt+1-Xt)-(Xt-Xt-1)]2 其中,时间Yt序列是对每一期的GDP取对数值,Xt是Yt这个时间序列中 的趋势成分,λ是对趋势成分Xt波动的惩罚因子,∆Xt是趋势成分Xt 的增长率,∆2Xt是增长率的变动。Ct=Yt-Xt是周期成分,假设Ct和 ∆2Xt都是独立同正态分布,且互相独立,那么当 λ=var(Ct)/var(∆2Xt),H-P滤波可以取得最佳结果。 由此可以得到:趋势成分Xt= [1+λ(1-L2)2(1-L-1)2]Yt 周期成分Ct=λ(1-L2)2(1-L-1)21+λ(1-L2)2(1-L-1)2Yt