寧波

摘 要：基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型對(duì)CCI、CPI、PMI三個(gè)衡量經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的指標(biāo)作了實(shí)證分析。首先建立的VAR模型研究了三者之間的因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)CPI上漲對(duì)CCI有反向推動(dòng)的影響，PMI指數(shù)對(duì)CCI存在正向的推動(dòng)的影響。其次，通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)三者之間存在長(zhǎng)協(xié)整關(guān)系。接著，通過(guò)方差分析和脈沖響應(yīng)函數(shù)分析三者之間的相互影響。最后，通過(guò)VEC模型研究三者之間存在長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系。

關(guān)鍵詞：CCI指數(shù)；CPI指數(shù)；PMI指數(shù)；VAR模型；VEC模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.17.048

1 文獻(xiàn)綜述

關(guān)于CCI、CPI、PMI三者之間的關(guān)系，國(guó)內(nèi)學(xué)者做了很多研究工作。

席曉青（2009）等、何毅和王新（2012）等基于分布滯后回歸模型、格蘭杰因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)函數(shù)等方法分析了CCI對(duì)CPI的影響關(guān)系。李躍輝，彭嘉瑩（2012）引入VAR和VEC模型，發(fā)現(xiàn)PMI、CCI對(duì)CPI均具有正向促進(jìn)作用。肖強(qiáng)（2014）、司穎華（2014）研究了這三個(gè)指標(biāo)的分類(lèi)指數(shù)之間的關(guān)系。李躍（2014）等同樣利用空間向量自回歸模型研究了這三個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)系。

然而近年來(lái)，中國(guó)在深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)方面所做的努力、新形勢(shì)下消費(fèi)者信心的持續(xù)增長(zhǎng)，使對(duì)消費(fèi)者信心指數(shù)CCI進(jìn)行進(jìn)一步的新的研究顯得十分必要了。

2 正文

2.1 變量和數(shù)據(jù)的選取

本文選取三個(gè)變量：消費(fèi)者信心指數(shù)（CCI），量化了消費(fèi)者對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)評(píng)價(jià)和預(yù)期；消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)（CPI），反映了居民家庭購(gòu)買(mǎi)的價(jià)格水平變動(dòng)情況；采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)（PMI），反映了行業(yè)供應(yīng)及整體走勢(shì)的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)，本文選用的是制造業(yè)的PMI指數(shù)。

本文選取我國(guó)2011年1月至2017年10月的月度數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，實(shí)證研究均借助計(jì)量軟件Eviews7實(shí)現(xiàn)。

2.2 VAR模型

2.2.1 模型介紹

VAR（p）模型的數(shù)學(xué)模型表達(dá)式：

2.2.2 模型的建立

（1）單位根檢驗(yàn)

為避免“偽回歸”，首先要做的就是對(duì)其平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，本文采用ADF檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性。

對(duì)上述的3個(gè)變量及其差分之后得到的新的序列逐一地進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，其結(jié)果如表1所示，結(jié)果顯示，CPI、CCI和PMI為一階單整序列I（1）。

（2）協(xié)整檢驗(yàn)

由上述內(nèi)容可知，三個(gè)指標(biāo)滿(mǎn)足協(xié)整檢驗(yàn)的前提，因此用Johansen極大似然估計(jì)法，結(jié)果如表2所示。

表2顯示特征根跡檢驗(yàn)和最大特征值檢驗(yàn)得出的結(jié)論是一致的，所以可斷定本文所構(gòu)建的模型中包含的三個(gè)指標(biāo)變量有且僅有一個(gè)協(xié)整關(guān)系的存在。

（3）模型的階數(shù)

在向量自回歸模型中，如果模型階數(shù)p太少的話(huà)就無(wú)法全面的反映出過(guò)建立的模型的特征，但隨著滯后階數(shù)的增加，所要估計(jì)的模型得參數(shù)也會(huì)隨著增加，而模型的自由度卻會(huì)隨著減少。Eviews7提供多種方法來(lái)確定之后階數(shù)，如表3所示。

（4）建立VAR模型

根據(jù)表3，在綜合考慮各準(zhǔn)則下選擇滯后階數(shù)為二階，建立相應(yīng)的VAR（2）模型如下：

CCItCPItPMIt=C+A1CCIt-1

CPIt-1

PMIt-1+A2CCIt-2

CPIt-2

PMIt-2+u1u2u3

其中，

A1=0.738-0.1981.108

-0.0100.7110.116

0.0410.0550.812

A2=0.101-0.315-0.199

0.0130.217-0.078

-0.0190.011-0.179

C=23.766

5.196

9.522

從上面的VAR（2）模型可以看出：

滯后1期和滯后2期的CCI對(duì)其本身的影響為正數(shù)。

滯后1期和滯后2期的CPI對(duì)CCI影響系數(shù)說(shuō)明CPI對(duì)CCI存在負(fù)向影響，即CPI上漲時(shí)會(huì)影響人們的消費(fèi)水平，從而會(huì)導(dǎo)致消費(fèi)者信心下降。

滯后1期的PMI對(duì)CCI的正向影響說(shuō)明PMI指數(shù)對(duì)CCI存在正向的推動(dòng)作用。

（5）模型系統(tǒng)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為避免由VAR系統(tǒng)可能出現(xiàn)的不穩(wěn)定性導(dǎo)致我們估計(jì)的有些結(jié)果無(wú)效。進(jìn)行模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)圖1，模型所有根的模的倒數(shù)全部在單位圓內(nèi)，即通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

2.3 VEC模型

由于VAR模型在樣本外的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度遠(yuǎn)不如短期預(yù)測(cè)，因此可以考慮VEC模型。本文將采用VEC模型進(jìn)行研究，不僅可以分析出三者之間長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，而且可以看出短期波動(dòng)性。

2.3.1 模型介紹

2.3.2 VEC模型的建立

由Eviews7可獲得VEC模型系：

（1）△CCIt=0.347+0.349△CCIt-1-0.167△CPIt-1+0.241△PMIt-1-0.077ecmt-1

（2）△CPIt=-0.045+0.079△CCIt-1+0.240△CPIt-1+0.148△PMIt-1-0.003ecmt-1

（3）△PMIt=-0.011+0.013△CCIt-1-0.034△CPIt-1+0.187△PMIt-1+0.032ecmt-1

從模型的估計(jì)結(jié)果可以看出，模型擬合的較好，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性意義的指標(biāo)都是滯后一期，通過(guò)前一期指標(biāo)的變化可以預(yù)測(cè)到其他指標(biāo)本期的變化。

2.3.3 模型分析及結(jié)論

式（1）表明前期CPI對(duì)CCI有負(fù)向作用，而CCI、PMI對(duì)本期的CCI的變化都有正向促進(jìn)作用，說(shuō)明消費(fèi)者對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的預(yù)期具有慣性，這與消費(fèi)者消費(fèi)心理的固有特性相關(guān)。

式（2）表明前期CPI和CCI、PMI對(duì)本期的CPI的變化都有正向促進(jìn)作用，說(shuō)明通貨膨脹慣性在物價(jià)上漲過(guò)程中作用是最大的，采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)次之。ecmt-1系數(shù)是負(fù)數(shù)，表明CCI指數(shù)提高將促使需求增加，從而增加PMI指數(shù)增長(zhǎng)動(dòng)力，經(jīng)濟(jì)形勢(shì)好轉(zhuǎn)帶動(dòng)CPI指數(shù)上升。

式（3）表明前期PMI和CCI對(duì)本期PMI具有正向促進(jìn)作用，而CPI對(duì)PMI具有負(fù)向作用，說(shuō)明CPI上漲影響PMI指數(shù)下滑；CCI增加，導(dǎo)致PMI指數(shù)增加，經(jīng)濟(jì)形勢(shì)良好。

參考文獻(xiàn)

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