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2276近年来，经济增长的频繁大幅波动使得经济增长的点预测和趋势预测难度明显加大，这对预测经济增长走势提出了更高要求。文章跳出传统的点估计和趋势估计思维，综合运用TVP-FAVAR-DMA模型、非预期条件波动率高维因子模型等高维数据模型以及分位数回归、Q-VAR和在险分布模型全面预测了我国经济增长的分布状态，从风险管理视角重新审视中国经济增长的形态变异。研究显示，外部经济不确定性、金融状况指数、核心通货膨胀对预测我国经济增长分布具有重要意义，但对经济增长分布的预测能力具有明显的差异性和时变性。在不同历史时期下，三类因素均阶段性地扮演过经济增长的核心影响要素。外部经济不确定性主要影响了贸易摩擦时期的经济增长，金融因素主导了金融危机时期的经济下行，在新冠疫情时期，通货膨胀包含了预测经济增长的有效信息，这肯定了疫情冲击的实体经济效应。进一步研究发现，未来经济增长具备较强的稳定性和确定性，这为经济的有序复苏奠定了良好基础。
中国经济增速转变的驱动机理识别——基于外部不确定性、金融风险与核心通货膨胀三重视角
摘要
参考文献
5 邓创, 徐曼. 中国金融周期与经济周期的交互影响作用分析——基于动态溢出指数方法的实证研究[J]. 上海财经大学学报,2018,(6). DOI:10.16538/j.cnki.jsufe.2018.06.005
6 桂文林, 程慧. 杠杆率、资产价格与经济增长时变关联研究——基于混频MS-VAR分析[J]. 统计研究,2021,(7). DOI:10.19343/j.cnki.11-1302/c.2021.07.004
8 刘达禹, 向思宇, 宋洋. 中国经济周期与金融周期关联机制的时变特征与不稳定性——基于精准计量视角的重新审视[J]. 上海财经大学学报,2022,(6). DOI:10.16538/j.cnki.jsufe.2022.06.001
9 刘金全, 付卫艳, 刘达禹. 我国经济增长率动态波动机制——基于TVP-VAR模型的实证研究[J]. 上海经济研究,2014,(5). DOI:10.19626/j.cnki.cn31-1163/f.2014.05.001
12 刘伟, 范欣. 中国发展仍处于重要战略机遇期——中国潜在经济增长率与增长跨越[J]. 管理世界,2019,(1). DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2019.0003
15 尹筑嘉, 胡荟, 唐谭岭. 中国朱格拉周期与股价波动关联性研究——基于奇异谱的设备制造业分析[J]. 上海财经大学学报,2019,(6). DOI:10.16538/j.cnki.jsufe.2019.06.002
18 Adrian T, Boyarchenko N, Giannone D. Vulnerable growth[J]. American Economic Review,2019,109(4):1263–1289. DOI:10.1257/aer.20161923
19 Akar C. Analyzing the synchronization between the financial and business cycles in Turkey[J]. Journal of Reviews on Global Economics,2016,5:25–35. DOI:10.6000/1929-7092.2016.05.03
20 Azzalini A, Capitanio A. Distributions generated by perturbation of symmetry with emphasis on a multivariate skew t-distribution[J]. Journal of the Royal Statistical Society Series B:Statistical Methodology,2003,65(2):367–389. DOI:10.1111/1467-9868.00391
21 Bloom N, Floetotto M, Jaimovich N, et al. Really uncertain business cycles[J]. Econometrica,2018,86(3):1031–1065. DOI:10.3982/ECTA10927
22 Cruz C J. Reduced macroeconomic volatility after adoption of inflation targeting: Impulses or propagation?[J]. International Review of Economics & Finance,2022,82:759–770.
23 Fernández-Villaverde J, Guerrón-Quintana P, Kuester K, et al. Fiscal volatility shocks and economic activity[J]. American Economic Review,2015,105(11):3352–3384. DOI:10.1257/aer.20121236
24 Kashyap A K, Stein J C. Monetary policy when the central bank shapes financial-market sentiment[J]. Journal of Economic Perspectives,2023,37(1):53–75. DOI:10.1257/jep.37.1.53
25 Kleinberg J, Ludwig J, Mullainathan S, et al. Prediction policy problems[J]. American Economic Review,2015,105(5):491–495. DOI:10.1257/aer.p20151023
26 Koop G, Korobilis D. A new index of financial conditions[J]. European Economic Review,2014,71:101–116. DOI:10.1016/j.euroecorev.2014.07.002
27 Stock J H, Watson M W. Slack and cyclically sensitive inflation[J]. Journal of Money, Credit and Banking,2020,52(S2):393–428. DOI:10.1111/jmcb.12757
28 Tiwari A K, Suresh K G, Arouri M, et al. Causality between consumer price and producer price: Evidence from Mexico[J]. Economic Modelling,2014,36:432–440. DOI:10.1016/j.econmod.2013.09.050
引用本文
田方钰, 刘达禹, 李天野. 中国经济增速转变的驱动机理识别——基于外部不确定性、金融风险与核心通货膨胀三重视角[J]. 上海财经大学学报, 2023, 25(6): 28-43.
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