閆樹熙,吳建鑾
(1.榆林學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,陜西 榆林 719000;2.西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院,西安 710061)
物價(jià)水平波動(dòng)是指在經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行過程中,整個(gè)經(jīng)濟(jì)體商品和勞務(wù)的價(jià)格所呈現(xiàn)出來的高低起伏的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。物價(jià)水平作為國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的晴雨表,其波動(dòng)不僅與宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、社會(huì)安定、人民生活息息相關(guān),而且會(huì)引起我國市場經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域的變化。在宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行過程中,貨幣供給量、經(jīng)濟(jì)增長、國際油價(jià)等諸多因素都會(huì)引起物價(jià)水平的波動(dòng),但更為重要的是物價(jià)波動(dòng)本身所呈現(xiàn)出來的規(guī)律性,發(fā)現(xiàn)物價(jià)自身波動(dòng)規(guī)律、分析其變動(dòng)趨勢對預(yù)測短期內(nèi)物價(jià)走勢和維持物價(jià)長期穩(wěn)定具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
國內(nèi)外專家學(xué)者對物價(jià)水平波動(dòng)研究大致可以歸納為以下兩個(gè)方面。第一個(gè)方面從物價(jià)水平與某個(gè)或某些變量的關(guān)系入手,探討物價(jià)水平波動(dòng)的決定因素或決定機(jī)制。第二個(gè)方面從物價(jià)水平自身波動(dòng)入手,探究物價(jià)水平的波動(dòng)規(guī)律。本文研究屬于第二個(gè)方面,嘗試從物價(jià)水平自身波動(dòng)特征出發(fā),探究物價(jià)水平的波動(dòng)規(guī)律。以往對物價(jià)水平研究存在以下兩個(gè)方面問題。一是以往研究多用CPI數(shù)據(jù)度量物價(jià)水平,衡量物價(jià)水平指標(biāo)單一。本文認(rèn)為,角度不同,衡量物價(jià)水平所用指標(biāo)應(yīng)該不同,因此衡量物價(jià)水平的指標(biāo)并不唯一。如對消費(fèi)者而言,物價(jià)水平應(yīng)該用消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI)衡量;針對商品零售商而言,物價(jià)水平應(yīng)該用商品零售價(jià)格指數(shù)(RPI)衡量;針對生產(chǎn)者而言,物價(jià)水平應(yīng)該用生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)(PSPI)和生產(chǎn)者購進(jìn)價(jià)格指數(shù)(PBPI)衡量。二是以往研究多用線性模型(AR、MA)或本質(zhì)為線性模型(ARCH、GARCH)研究物價(jià)水平波動(dòng)。實(shí)際上,經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是非常復(fù)雜的,受諸多因素的影響,許多經(jīng)濟(jì)變量再其運(yùn)行的過程中會(huì)呈現(xiàn)出非常復(fù)雜的非線性波動(dòng)特征,這已被很多學(xué)者證實(shí)。線性模型很難刻畫或者描述經(jīng)濟(jì)變量的這種復(fù)雜的非線性特征,馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型雖然能夠刻畫這種非線性特征,但是其并不能給出這種非線性轉(zhuǎn)移的具體形式,非線性平滑轉(zhuǎn)移自回歸模型(STAR)很好的解決了這個(gè)問題,其不僅能夠描述這種復(fù)雜的非線性特征而且能給出非線性轉(zhuǎn)移的具體形式,因此,STAR模型一經(jīng)提出便備受經(jīng)濟(jì)學(xué)者喜愛。鑒于上述原因,本文從居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、商品零售價(jià)格指數(shù)等四類價(jià)格指數(shù)入手,使用STAR模型分析我國物價(jià)水平波動(dòng)規(guī)律,驗(yàn)證其非線性特征的存在并進(jìn)行建模分析。
STAR模型實(shí)質(zhì)上為變系數(shù)自回歸模型,最早由Granger和Terasvirta(1993)正式提出。自從其建立起,就備受計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家喜愛,是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的前沿內(nèi)容。STAR模型的基本形式如式(1)所示:
其中,εt~iid(0,σ2),G(St,γ,c)是平滑轉(zhuǎn)移函數(shù)。G(·)的形式常用的有兩種,一是logistic函數(shù),如式(2),稱為LSTAR模型;二是exponential函數(shù),如式(3),稱為ESTAR模型。
其中,γ>0,為轉(zhuǎn)移參數(shù),描述了兩種機(jī)制間的轉(zhuǎn)移速度;st是轉(zhuǎn)移變量,它是導(dǎo)致yt由一種狀態(tài)平滑轉(zhuǎn)移到另一種狀態(tài)的變量,st可以取 yt-d、Δyt-d和時(shí)間t等;c為閾值參數(shù),是機(jī)制轉(zhuǎn)移的具體位置。STAR模型的最大特點(diǎn)體現(xiàn)在轉(zhuǎn)移函數(shù)G(·)上,轉(zhuǎn)移函數(shù)選取不同,其對應(yīng)的STAR模型的數(shù)據(jù)生成機(jī)制不同,故其適合描述的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象就不會(huì)不同。
從式(2)和式(3)可以看出,對于ESTAR模型而言,當(dāng)轉(zhuǎn)移變量st偏離閾值參數(shù)c時(shí)是外機(jī)制,此時(shí)G(·)=1;當(dāng)轉(zhuǎn)移變量st在閾值參數(shù)c附近時(shí)是內(nèi)機(jī)制,此時(shí)0≤G(·)<1。對于LSTAR模型而言,當(dāng)轉(zhuǎn)移變量 st→-∞時(shí)是一個(gè)機(jī)制,此時(shí)G(·)=-1;當(dāng)轉(zhuǎn)移變量st→+∞時(shí)是一個(gè)機(jī)制,此時(shí)G(·)=1。從上述分析不難看出ESTAR模型描述的非線性平滑轉(zhuǎn)移是對稱的,LSTAR模型描述的非線性平滑轉(zhuǎn)移是非對稱的,兩者的結(jié)合能夠解釋大多數(shù)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。
目前,STAR模型的建模技術(shù)已發(fā)展的很成熟,主要要包括平穩(wěn)性檢驗(yàn)、模型設(shè)定、參數(shù)估計(jì)和模型檢驗(yàn)等,具體步驟簡述如下:
(1)對序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。
(2)根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則確定模型線性部分AR模型的最優(yōu)階數(shù)p。
(3)由于轉(zhuǎn)移函數(shù)G(·)中參數(shù)γ不可識別,線性檢驗(yàn)和滯后階數(shù)d的確定需要將其泰勒展開,三階泰勒展開式如式(4)所示:
線性檢驗(yàn)需對假設(shè) H0:β2j=β3j=β4j=0進(jìn)行檢驗(yàn),如果拒絕原假設(shè)就應(yīng)該建立STAR模型,反之,建立線性模型。滯后階數(shù)的確定是選取拒絕原假設(shè)最強(qiáng)烈(p值最?。┑膁。
(4)由于LSTAR模型和ESTAR模型的三階泰勒展開式不同且是嵌套的,所以非線性模型形式的確定需要進(jìn)行如式(5)的嵌套檢驗(yàn),計(jì)算上述三個(gè)式子中的所有的F或者χ2檢驗(yàn)的p值,并且選擇具有最小的p值對應(yīng)的STAR模型為所需要的模型。即如果拒絕H04或H02對應(yīng)的 p值最小,則應(yīng)該選擇LSTAR模型;如果拒絕H03對應(yīng)的 p值最小,則應(yīng)該選擇ESTAR模型:
(5)使用基于最小誤差平方和法和循環(huán)推測法(改進(jìn)的Gauss-Newton法)的非線性最小二乘估計(jì)對選擇的模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。
(6)檢驗(yàn)?zāi)P?。對模型的殘差進(jìn)行自相關(guān)、異方差和正態(tài)性檢驗(yàn)。
本文選取居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、商品零售價(jià)格指數(shù)(RPI)、生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)(PSPI)和生產(chǎn)者購進(jìn)價(jià)格指數(shù)(PBPI)四類價(jià)格指數(shù)作為衡量物價(jià)水平的指標(biāo),鑒于數(shù)據(jù)可得性和樣本區(qū)間選取的一致性,樣本區(qū)間為1996年10月至2014年11月,樣本容量為218,數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站。
為了很好的觀察四類價(jià)格指數(shù)的波動(dòng)特征,繪制其折線圖如下圖1所示。觀察圖1容易看出四類價(jià)格指呈現(xiàn)出非常復(fù)雜的同升同降的周期性波動(dòng)特征,且PBPI和PSPI的波動(dòng)幅度顯著大于CPI和RPI的波動(dòng)幅度。仔細(xì)觀察還可發(fā)現(xiàn),四類價(jià)格指數(shù)在上行和下行過程中呈現(xiàn)出上行緩慢下行迅速的非對稱特征。這些都暗示出四類價(jià)格指數(shù)具有非對稱的非線性波動(dòng)特征。
圖1 四類價(jià)格指數(shù)折線圖
按照STAR模型的建模步驟,首先對四個(gè)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)可得ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值分別為-2.28、-2.39、-3.58和-3.51,相依概率為0.0221、0.0166、0.0004和0.0005,小于0.05的顯著性水平,說明四個(gè)序列是平穩(wěn)序列,可以直接用來進(jìn)行STAR模型建模。
其次,確定AR模型的階數(shù)p。多次估計(jì)模型并比較不同模型下的AIC和SC,最終得到各序列確定的最終模型如下表1所示。從表1可以看出,四個(gè)序列確定的最終模型各不相同。RPI序列最終確定的AR模型的殘差正態(tài)性、自相關(guān)性和異方差性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的 p值 pJB、pLM和 pARCH均大于0.05,說明RPI序列對應(yīng)的AR模型的殘差通過了正態(tài)性、無自相關(guān)和無異方差檢驗(yàn),模型擬合效果良好。其他三序列最終確定的AR模型對應(yīng)的殘差檢驗(yàn)中只有自相關(guān)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的p值pLM大于0.05,正態(tài)性檢驗(yàn)和異方差檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的p值pJB和pARCH均小于0.05,說明模型殘差存在異方差和非正態(tài)性,這充分說明線性模型對其序列信息提取不夠充分,這很有可能是因?yàn)樾蛄兄写嬖诜蔷€性成分所導(dǎo)致的后果。
表1 各序列最終確定的AR模型及模型檢驗(yàn)結(jié)果
接下來,進(jìn)行線性檢驗(yàn),我們考慮將原始序列的滯后1至15期序列作為轉(zhuǎn)換變量進(jìn)行線性檢驗(yàn),選取線性檢驗(yàn)所得的χ2值和F值對應(yīng)的最小的p值作為轉(zhuǎn)移變量,所得結(jié)果如表2所示。從表2可以看出CPI和RPI序列最終確定的轉(zhuǎn)移變量為其原始序列的滯后10期序列,PSPI和PBPI序列最終確定的轉(zhuǎn)移變量為其原始序列的滯后3期和4期序列。
進(jìn)而,確定模型的形式,按照上文所述,經(jīng)計(jì)算可得各序列H04、H03和H02三個(gè)假設(shè)對應(yīng)的 χ2值、F值及其所對應(yīng)的p值如表3所示。從表3中可以看出四個(gè)序列適合的STAR模型并不完全相同。CPI序列中,拒絕假設(shè)H02的 p最小,因此對CPI序列應(yīng)該建立LSTAR模型;其余三序列中,均是拒絕假設(shè)H03的 p最小,因此這三個(gè)序列應(yīng)該建立ESTAR模型。
表2 各序列最終確定的轉(zhuǎn)移變量及其線性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值
表3 各序列嵌套檢驗(yàn)結(jié)果
接著,分別估計(jì)四個(gè)序列對應(yīng)的STAR模型,模型中轉(zhuǎn)移參數(shù)和閾值參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表4所示。從表4估計(jì)結(jié)果可以看出,CPI、RPI、PSPI和PBPI的轉(zhuǎn)移參數(shù)逐漸增大,分別為12.768、18.915、28.916和35.658。這說明居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)由低區(qū)制轉(zhuǎn)移至高區(qū)制速度最慢,商品零售物價(jià)指數(shù)次之、進(jìn)而是生產(chǎn)者出廠物價(jià)指數(shù)、生產(chǎn)者購進(jìn)物價(jià)指數(shù)最快。究其原因,生產(chǎn)者較零售商和消費(fèi)者而言所能掌握的市場信息較多且其對價(jià)格調(diào)整較為容易,因此其對價(jià)格的反映最為敏感,故由低區(qū)制轉(zhuǎn)移至高區(qū)制的速度最快。同樣原因,商品零售物價(jià)指數(shù)由低區(qū)制轉(zhuǎn)移至高區(qū)制速度次之,居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)由低區(qū)制轉(zhuǎn)移至高區(qū)制速度最慢。而PBPI較PSPI的轉(zhuǎn)移速度快是因?yàn)楫?dāng)生產(chǎn)資料價(jià)格上升時(shí)生產(chǎn)者購進(jìn)物價(jià)指數(shù)會(huì)迅速上升,而由于生產(chǎn)者在售出商品時(shí)具有一定主動(dòng)性,因此其可以根據(jù)市場環(huán)境來調(diào)整商品出廠價(jià)格,故生產(chǎn)者購進(jìn)物價(jià)指數(shù)由低區(qū)制轉(zhuǎn)移至高區(qū)制的轉(zhuǎn)移速度要大于生產(chǎn)者出廠物價(jià)指數(shù)。閾值參數(shù)按RPI、CPI、PSPI和PBPI順序依次增大,這可能是由于四類物價(jià)指數(shù)取值和波動(dòng)幅度按其順序逐漸增大所致。
表4 各序列模型中轉(zhuǎn)移參數(shù)和閾值參數(shù)估計(jì)值
最后,對各序列對應(yīng)模型的殘差進(jìn)行正態(tài)性、自相關(guān)和異方差檢驗(yàn)可得如表5所示。從表中可以看出四序列對應(yīng)模型的殘差正態(tài)性、自相關(guān)和異方差檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的p值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0.05的顯著性水平,說明模型殘差通過了正態(tài)性、無自相關(guān)和無異方差檢驗(yàn),模型擬合效果良好。比較表1和表5線性模型和非線性模型的殘差檢驗(yàn)可以看出,各序列對應(yīng)的非線性模型的殘差平方和SSR較線性模型而言有很大程度的降低,且非線性模型殘差檢驗(yàn)各統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的p值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于線性模型中殘差檢驗(yàn)各統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的 p值,這充分說明非線性模型擬合效果要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于線性模型的擬合效果,四類價(jià)格指數(shù)的數(shù)據(jù)生成過程為非線性STAR模型。
表5 各序列模型殘差檢驗(yàn)結(jié)果
本文運(yùn)用STAR模型對代表我國物價(jià)水平的四類價(jià)格指數(shù)的非線性波動(dòng)特征進(jìn)行了驗(yàn)證和建模分析,得到結(jié)論和啟示如下:
(1)從四類價(jià)格指數(shù)來看,我國物價(jià)水平波動(dòng)具有非線性特征。但四類價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)生成的非線性機(jī)制不同,居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)為LSTAR模型、其他三類價(jià)格指數(shù)為ESTAR模型,這說明居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)在非線性波動(dòng)中呈現(xiàn)出非對稱的非線性轉(zhuǎn)移特征,而其他三類價(jià)格指數(shù)在非線性波動(dòng)中呈現(xiàn)出對稱的非線性轉(zhuǎn)移特征。
(2)從轉(zhuǎn)移變量來看,CPI和RPI為自身變量的滯后10期序列,而PSPI為其自身變量的滯后3期序列,PBPI為其自身變量的滯后4期序列。說明CPI和RPI的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換發(fā)生在自身滯后10期,而PSPI結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換發(fā)生在自身滯后3期,PBPI的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換發(fā)生在自身滯后4期。
(3)從模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果來看,CPI、RPI、PSPI和PBPI四序列的轉(zhuǎn)移參數(shù)依次增大,分別為12.768、18.915、28.916和35.658,這說明生產(chǎn)者對價(jià)格反應(yīng)的靈敏程度最強(qiáng),零售商次之,消費(fèi)者最差;另外,RPI、CPI、PSPI和PBPI四序列的閾值參數(shù)依次增大,分別為2.583、3.624、4.013和4.972,這很可能是由于四個(gè)序列波動(dòng)程度依次增大所致。
(4)從線性模型和非線性STAR模型的擬合結(jié)果來看,非線性STAR模型擬合結(jié)果明顯優(yōu)于線性模型,說明在對我國物價(jià)水平進(jìn)行分析預(yù)測時(shí)應(yīng)該選用非線性STAR模型才能取得理想效果。
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