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通货膨胀成因分析doc
需求推动角度考虑通货膨胀成因的实证分析
统计2000级
(1)班庄彬惠邓俊吴俊蓉杨丽莎
指导教师周惠彬
一、经济理论的陈述
弗里德曼将通货膨胀定义为:
“通货膨胀是引起物价长期普遍上涨的一种货币现象。
”弗里德曼的这个定义坚持了两点:
(1)通货膨胀是一种货币现象而非一般的经济现象,通货膨胀或通货紧缩的发生总是与货币量的多少直接相关;
(2)通货膨胀所表现出来的物价上涨是长期的和普遍的。
对于通胀的定义还有很多,但大都是大同小异。
通胀的表现是物价在长期的普遍上涨,且通胀对于经济的成长是很不利的。
通货膨胀使个人和企业承受更高的实际税赋;通货膨胀降低储蓄的数量和效率;通货膨胀减少投资;通货膨胀严重损害供给;通货膨胀导致贸易逆差。
所以我们要积极的制止通胀的形成,因此我们有必要对通胀的成因进行一系列的分析。
我们从需求推动角度考虑通胀的成因。
从需求的角度来说,我们考虑以下一些变量:
固定资产投资、经济增长(即GDP)、外汇、上期物价的关系对通胀的影响。
另外,我们选用的是零售物价指数来代表通货膨胀的程度。
之所以选择零售物价指数是因为它能全面的反映整个国民经济中所以的价格指数和物价水平而且较其他的物价指数更具有代表性。
以下就各变量在理论上对通胀的影响进行分析:
(1)目前,我国固定资产膨胀主要表现为一般加工工业投资增长过快,非生产性建设如楼堂馆所搞得大多,这就造成投资结构向加工工业和非生产性建设倾斜,造成能源、原材料的供应和交通运输极度紧张。
同时由此带来的缺口,又使国家不得不增加重点建设投资,使国家财政收支状况进一步恶化,增加物价上涨的压力。
(2)经济的增长也会导致通货膨胀。
经济增长了对货币的需求就会增加,货币的供给也会相应的增加,所以就会给通胀埋下一定的隐患。
(3)外汇和通胀也有一定的联系。
这种通货膨胀是由于外债负担过重、外贸逆差过大以及国际市场价格与国内市场价格相差悬殊所引起的通货膨胀。
目前,中国的出口额占国内净物质生产的比例已达15.5%,甚至超过了日本所占的比例,即中国每年工业增长的20%是用于出口的。
我国是一个国内商品供求极不平衡的国家,盲目增加出口,加剧了国内市场需求大于供给的现象,这也是导致中国出现通货膨胀的一个重要原因。
出口贸易的增长相对落后于进口贸易,也是结构失衡而引发物价上涨的因素之一。
为了弥补国际收支的不平衡,国家不得不采取提高价格收购以增加出口产品,从而影响国内消费品的供应,加剧了国内市场供需矛盾。
(4)上一期的物价指数对通胀的影响在于:
人们会根据上一期的物价指数来觉得自己该期的消费计划,而且由于物价指数存在一定的滞后,所以它会对该期的通胀造成一定的影响。
理论模型的设定
为了确定以上所述因素是否确实为通货膨胀成因即是否实际影响物价,我们先单独考虑各因素对物价P的影响是否显著:
投资
如图,投资I与物价指数P间有较高相关性,并且投资对物价的影响表现出明显的滞后性,滞后期为1—2年:
投资从90年开始迅速增长,由于投资影响,物价从92年开始飞速增长。
通过阿尔蒙法对物价P与投资I间关系进行分析,得出如下模型:
LP=1.882+0.148*LI+0.134*LI(-1)+0.119*LI(-2)
t(11.01)(1.57)(21.86)(1.299)
R2=0.969DW=0.422F=247.38df=16
可知:
单独考虑投资对物价影响,模型拟合较好,物价增长中有96.9%可由固定资产投资增加解释。
当期投资对物价影响不显著,t仅为1.57;滞后1期投资对物价有显著影响,t=21.86,说明投资对物价影响确实有滞后性,滞后一期固定资产投资增加1%,引起物价增加0.134%。
因此,将滞后一期投资LI(-1)引入模型。
(1)经济增长
如图,GDP与物价指数P间存在较高相关性,且GDP对P作用表现出一定的滞后性,滞后期约为1期:
91年开始经济快速增长,由此92年开始物价飞涨;96年经济增长速度减慢,由此96年后通货膨胀得到控制,并逐渐转为通货紧缩。
通过阿尔蒙法对P与GDP间关系进行分析,最后得以下模型:
LP=0.7621+0.4785*LGDP+0.1518*LGDP(-1)-0.1748*LGDP(-2)
t(5.5434)(4.3854)(33.2203)(-1.5969)
R2=0.9842DW=0.4898F=561.0784df=18
可知:
只考虑GDP单独对P的影响,模型拟合较好,P的增长中有98.42%可由各期GDP的增长解释。
当期及滞后1期GDP对P的影响显著,滞后1期的GDP对P的影响更大,t值=33.2203。
当期GDP每增加1%引起P增长0.4785%,滞后1期GDP增长1%引起P增长0.1518%。
因此,将滞后一期经济发展LGDP(-1)引入模型。
(2)外汇
如图,物价P与外汇F间在总体上存在一定相关性,但相关程度不是很大,且90年以后相关性大于90年前。
外汇对P的影响未表现出滞后性,即外汇增长对物价增长的影响基本是同期的:
92年外汇快速增加的同时物价猛涨,通货膨胀;97年外汇增幅下降,同时物价下降,开始通货紧缩。
通过阿尔蒙法对P与F间关系进行分析,最后得以下模型:
LP=4.00012+0.2713*LF-0.008947*LF(-1)
t(25.297)(2.910)(-0.1037)
R2=0.831DW=0.394F=41.787df=17
可知:
单独考虑外汇F对物价P的影响,模型拟合得不是很好,物价变动中仅有83.1%可由外汇变动解释。
当期外汇对物价有较显著影响,t=2.910;滞后各期F对P无显著影响。
当期外汇增长1%,引起物价同步增长0.2713%。
因此,将当期外汇LF引入模型。
(3)上期物价指数
由于物价存在惯性作用,上几期物价水平对当期物价有一定影响,故实际分析当期物价影响因素时还须考虑上几期物价水平的影响。
通过阿尔蒙法对P与P(-1)、P(-2)等间关系进行分析,最后得以下模型:
LP=0.1641+0.9796*LP(-1)+0.00052*LP(-2)
t(0.939)(24.167)(0.033)
R2=0.9819DW=0.7148F=487.658df=18
可知:
单独考虑滞后期物价对当期物价的影响,模型拟合得很好,当期物价变动有98.19%可由上几期物价变动解释。
上1期物价对当期有显著影响,t=24.167;上2期物价对当期物价影响不大,t仅为0.033。
上1期物价增长1%,其惯性会导致当期物价增长0.9796%。
因此,将滞后一期物价LP(-1)引入模型。
综上所述,由于样本容量仅有23组数据,故为避免自由度损失而导致的自由度不足,我们只选取各因素中对当期物价影响最显著的那一期进行回归。
具体说来,即投资因素中选取滞后1期固定资产投资总额I(-1),经济增长因素中选滞后1期GDP(-1),外汇因素中选当期外汇F,上几期物价水平因素中选上1期零售商品物价指数(-1)。
又由于对数变换能使测定变量值的尺度缩小,且对数变换后的线形模型其相对误差往往具有较小差异,故我们先将各解释变量的数据做对数变换,变为LI(-1)、LGDP(-1)、LF、LP(-1)后,设定模型为:
LP=a0+a1*LI(-1)+a2*LGDP(-1)+a3*LF+a4*LP(-1)+u
LP—当期物价指数
Li(-1)—滞后一期固定资产投资总额
LGDP(-1)—滞后一期GDP
LF—当期外汇总额
LP(-1)—滞后一期物价指数
(L表示取对数)
二、据来源与收集方法
数据来自于《2001年中国统计年鉴》及其他网上搜寻结果,结果如下:
obs
P
I
GDP
F
P(-1)
1978
1
3624.1
1.67
1979
102
4038.2
8.4
1
1980
108.1
910.9
4517.8
-12.96
102
1981
110.7
961
4862.4
27.08
108.1
1982
112.8
1230.4
5294.7
69.86
110.7
1983
114.5
1430.1
5934.5
89.01
112.8
1984
117.7
1832.9
7171
82.2
114.5
1985
128.1
2543.2
8964.4
26.44
117.7
1986
135.8
3120.6
10202.2
20.72
128.1
1987
145.7
3791.7
11962.5
29.23
135.8
1988
172.7
4753.8
14928.3
33.72
145.7
1989
203.4
4410.4
16909.2
55.5
172.7
1990
207.7
4517
18547.9
110.93
203.4
1991
213.7
5594.5
21617.8
217.12
207.7
1992
225.2
8080.1
26638.1
194.43
213.7
1993
254.9
13072.3
34634.4
211.99
225.2
1994
310.2
17042.1
46759.4
516.2
254.9
1995
356.1
20019.3
58478.1
735.97
310.2
1996
377.8
22913.5
67884.6
1050.29
356.1
1997
380.8
24941.1
74462.6
1398.9
377.8
1998
370.9
28406.2
78345.2
1449.6
380.8
1999
359.8
29854.7
82067.5
1546.75
370.9
2000
354.4
32917.7
89403.6
1655.74
359.8
三、参数估计
用OLS估计参数,结果如下
模型一:
LP=1.129+0.549*LI(-1)-0.856*LGDP(-1)-0.026*LF+1.522*LP(-1)
T(2.293)(3.669)(-3.095)(-1.142)(5.261)
R2=0.9917DW=1.1513F=450.3741df=15ARCH=5.8114
由以上结果可知:
模型一整体拟合得很好,真实线actual与拟合线fitted基本重合。
R2=0.9917,各因素对物价的解释程度高达99.17%;F=450.3741>F(4,18)=2.93(显著性水平a=0.05),表明模型从整体上看物价指数与各解释变量间线形关系显著。
四、各种检验和修正
1、多重共线性检验及修正
(1)检验
CorrelationMatrix
LP
LI(-1)
LGDP(-1)
LF
LP(-1)
LP
1
0.984802414515
0.98797109237
0.907137568807
0.989997049639
LI(-1)
0.984802414515
1
0.995802496617
0.890226713428
0.980259927924
LGDP(-1)
0.98797109237
0.995802496617
1
0.914694004796
0.992460834278
LF
0.907137568807
0.890226713428
0.914694004796
1
0.937613819947
LP(-1)
0.989997049639
0.980259927924
0.992460834278
0.937613819947
1
由上表可以看出,解释变量间存在高度相关性。
由模型一也可看出:
尽管模型一整体拟合较好,但LF的参数t值不显著,LGDP(-1)与LF系数符号与经济意义相悖。
表明模型一中解释变量存在严重的多重共线性。
(2)修正
运用OLS方法逐一求LP对各个解释变量的回归。
结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线形回归方程。
经分析,固定LGDP(-1),对其他解释变量进行偏回归,可得LI(-1)、LF、LP(-1)间线形关系明显减弱,相关系数只有0.4—0.5左右:
说明LGDP是导致解释变量间共线性的主要原因,故在LI(-1)和LGDP(-1)间选择LI(-1)可有效避免共线性。
又由于LF和LP(-1)的一元回归模型的R2、t值都较小,因此,在4个一元回归模型中物价LP对滞后1期投资LI(-1)的线形关系最强,拟合的最好,即:
模型二:
LP=1.976739277+0.3910517188*LI(-1)
t(13.979)(24.057)
R2=0.9698DW=0.3667F=578.7338df=18
将其余解释变量一一代入上式得如下几个模型:
A.LP=0.9541+0.04637*LI(-1)+0.4051*LGDP(-1)
T(1.921)(0.286)(2.132)
R2=0.9762F=348.6598
B.LP=2.1956+0.3392*LI(-1)+0.0441*LF
T(11.8632)(10.0077)(1.7187)
R2=0.9743F=322.2577
C、LP=0.7980+0.1457*LI(-1)+0.6227*LP(-1)
T(2.7002)(2.4729)(4.2759)
R2=0.9854F=572.1216
以上各模型中,A与模型二相比R2无显著提高,LI(-1)的t值不显著,不适用,且LGDP(-1)与LI(-1)间有很强共线性,故删去LGDP(-1);B与模型二相比R2无显著提高,且t值有下降,也不适用;C与模型二相比,虽然t值有所下降,但还显著,且R2有显著提高,F未降低,故选C。
将LF代入C得:
LP=0.3129+0.1148*LI(-1)+0.7959*LP(-1)-0.0317*LF
T(0.6071)(1.7838)(3.7927)(-1.1441)
R2=0.9865F=388.78
该模型与C相比,R2无显著提高,F下降,t值下降,且LF系数与经济意义相反,故删去LF。
则逐步回归得最终模型为
模型三:
LP=0.7980+0.1457*LI(-1)+0.6227*LP(-1)
T(2.7002)(2.4729)(4.2759)
R2=0.9854F=572.1216
2、异方差检验及修正
(1)检验
由上图知:
物价P的残差平方E2随inv的增大先减小后增大,不具备单调性,故不能分段检验法。
由于ARCH检验是时间序列检验,不受单调性影响,故用ARCH检验异方差性。
由ARCH检验结果得:
Obs*R-squared=6.906112>滞后期为2的卡方分布(a=0.05)=5.9915,拒绝H0,表示模型中随机误差项存在异方差。
(2)修正
生成权数W=1/LI(—1),再进行WLS回归,得结果
模型四:
LP=0.7333+0.1462*LI(-1)+0.6343*LP(-1)
T(2.7311)(2.8534)(4.8984)
R2=0.9673DW=0.5918F=677.0156df=17
由以上模型的ARCH检验得Obs*R-squared=5.7924<滞后期为2的卡方分布(a=0.05)=5.9915,,接受H0,表示模型中随机误差项不存在异方差。
3、自相关性检验及修正
(1)检验
由于模型中有因变量LP的滞后期LP(-1),故不能用DW检验,应该用德宾h—检验。
由模型四结果得DW=0.5918,Var(a2)=0.1295,n=20;则
h=(1-d/2)*quar[n/(1-n*Var(a2))]=3.8625>h(a/2)=1.96(a=0.05)
因此拒绝原假设p=0,说明自回归模型存在正的一阶自相关。
(2)修正
由Cochrane-Orcutt迭代法得
模型五:
LP=-26.128+0.298*LI(-1)+0.513*LP(-1)+[AR
(1)=0.999]
T(-0.0129)(3.9610)(3.4137)(12.9936)
R2=0.9936DW=1.6388F=771.7367df=15
由模型五得DW=1.6388,Var(a2)=0.1503,n=19;则
h=(1-d/2)*quar[n/(1-n*Var(a2))]=1.0419 因此接受原假设p=0,说明自回归方程不存在一阶自相关。 又模型五中T、R2、F值皆有所提高,且模型的ARCH检验得Obs*R-squared=0.4154<滞后期为2的卡方分布(a=0.05),接受H0,表示模型中随机误差项不存在异方差。 故模型五最佳,选择模型五为最终回归结果: LP=-26.128+0.298*LI(-1)+0.513*LP(-1)+[AR (1)=0.999] T(-0.0129)(3.9610)(3.4137)(12.9936) R2=0.9936DW=1.6388F=771.7367df=15 表示: 滞后一期投资每变动1%,引起当期物价变动0.298%;滞后一期物价变动1%,引起当期物价变动0.513%。 由以上结果可知: 当期物价变动有99.36%可由滞后一期的投资和物价共同解释,且滞后一期投资与滞后一期物价对当期物价的影响显著,t值分别为3.9610和3.4137。 模型拟合较好,如下: 五、分段分析预测 由上图观察,并考虑到足够的样本容量进行回归,我们将我国从1978—2000年的通货膨胀分为以下2个阶段考察: 1、1979年—1991年 由上图可知,从1979—1991这13年中,物价总体呈温和上升趋势,主要又分为以下几个阶段: (1)79—86年,这段时期内,投资、经济发展、外汇等都增长较小、较平稳,故物价也较稳定,8年物价指数仅增长50%,年增长率仅为6.25%左右; (2)87—89年,这段时期内,物价上涨率超过2位数,3年仅上涨约50%,年增长率超过16%;(3)90—91年,通涨在这段时间内控制在5%以下的良性区域,且出台了一系列价格改革措施。 这段时间的回归估计式为: LP=0.4199+0.1868*LI(-1)+0.6331*LP(-1)+[AR (1)=0.2295] T(1.035)(2.174)(3.345)(0.459) R2=0.982F=110.730df=6 当期物价与投资、滞后物价的整体拟合程度略有下降,投资对物价影响的显著性下降较多,滞后1期投资变动1%仅引起当期物价变动0.1868%。 预测值与真实值差异增大,拟合效果有所下降,如下图: 2、1992年—2000年 从图形可知,从1992—2000这8年间,物价水平增长较快,出现较严重通货膨胀,具体可分为以下几个阶段: (1)92—96年,这段时期内,由于经济连续快速增长,投资需求大幅度增加,投资规模不断膨胀,5年间物价上涨约150%,年增长率约为30%,出现严重通货膨胀; (2)97—00年,成功实现经济增长的“软着陆”,经济保持适度高度增长同时,物价指数有所下降,投资需求趋于平缓,通货膨胀压力大为缓解。 这段时间的回归估计式为: LP=-11.6820+0.4356*LI(-1)+0.3672*LP(-1)+[AR (1)=0.9949] T(-0.098)(5.732)(3.427)(16.217) R2=0.9936F=258.55df=5 当期物价与投资、上期物价间整体拟合程度很高,投资对物价影响显著性增强,滞后1期投资没变动1%,当期物价变动0.4357%。 预测值与真实值拟合的很好,如下图: 比较79—91和92—00两个阶段的回归方程,后者拟合较好,预测精度较高;投资因素对物价影响,后者比前者显著,即92年后投资对物价的影响逐渐增大。 因此,我们应更加重视投资因素对通货膨胀的作用,更加重视通过控制投资来控制通涨。
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