三种常用趋势周期分解方法的比较.doc

第1组，数量经济理论与方法 文章字数：8967个 三种常用趋势周期分解方法的比较 孙晓涛* （华中科技大学经济学院） 摘要：本文选取不可观测成分模型分解、BN分解和HP滤波等三种常用的趋势周期分解方法，从它们的分解原理方面进行了对比。虽然这三种方法的理论出发点是不同的，但本文的研究发现：不可观测成分模型分解和BN分解可以统一在一个扩展的不可观测成分模型框架内；HP滤波可以看作一个受约束的不可观测成分模型分解。本文同时应用我国的GDP序列对以上结论进行了验证。本文的研究还发现，我国GDP序列中的趋势成分和周期成分间存在不完全的负相关，这与传统的不可观测成分模型分解和BN分解的设定是不同的。 关键词 趋势周期分解 UC模型 BN分解 HP滤波 中图分类号 F224.0 文献标识码 A Comparison of Three Commonly Used Trend-Cycle Decompositions Abstract: This paper selects three commonly used trend-cycle decompositions, including unobserved components (UC) model decomposition, BN decomposition and HP filter, and compares these methods in theoretical aspects. Although the starting points of these methods are different, this study shows that UC model decomposition and BN decomposition can be unified in a broader UC model decomposition, and HP filter is consistent with a constrained UC model decomposition. At the same time, Chinese GDP is used to verify the above conclusions. Different from traditional UC model decomposition and BN decomposition, this study also finds that the trend and cycle components of Chinese GDP have non-perfect negative correlation. Key words: Trend-Cycle Decomposition; UC Model; BN Decompositions; HP Filter 一、引言 近年来，我国经济遭受了一系列的随机冲击，如2007年下半年以来的始于猪肉价格上涨的通货膨胀，2008的汶川地震和年底的全球金融危机，2009年以来美国的量化宽松政策，2010年以来的欧洲主权债务危机。以上这些随机冲击无疑都会对我国经济产生影响，同时也正是这些随机冲击造成了我国经济的波动，即国内生产总值（GDP）的波动。另一方面，改革开放以来的33年里，我国实际GDP保持了10%的平均增长速度，这说明长期来看，我国经济一直保持着快速增长。如何分解经济中的长期增长和短期波动，也就是对GDP序列的趋势周期分解，一直是经济学中一个最重要的研究课题。 传统的货币主义学派和凯恩斯主义学派认为经济的运行是存在一个确定性的线性趋势，随机冲击所造成的经济波动经过若干期后就将消失，不存在对经济的持久性影响。所以他们的趋势周期分解就是用时间的线性函数对GDP序列做回归，所得的样本回归直线即为趋势，残差即为周期。随着非平稳时间序列理论的建立和发展，研究发现大部分的宏观经济时间序列都表现出非平稳性（Nelson and Plosser, 1982）。基于此，GDP序列中的趋势成分不仅包含确定性的线性趋势，还包含由随机冲击所形成随机趋势，这部分随机冲击将对GDP序列有持久性的影响，从而对以上理论提出了挑战。Kydland and Prescott (1982)和Long and Plosser (1983)建立随机均衡模型来说明趋势成分也存在着波动。King et al. (1987, 1991)则通过在经典的周期理论模型中，对技术冲击引入随机游走过程，从而使趋势成分存在波动。 基于非平稳时间序列理论，计量经济学为研究趋势周期分解建立了一个广泛接受的框架，GDP序列可以被分解为趋势成分和周期成分，趋势成分包括确定性趋势和随机趋势。其中确定性趋势