经济周期波动的分析与预测方法简介-高铁梅.ppt

因此，扩散指数(Diffusion Index，简称 DI )的基本思想是把保持上升(或下降)的指标占上风的动向，看作是景气波及、渗透的过程，将其综合，用来把握整个景气。 一、 扩散指数的制作方法 利用各种景气指标选择方法，可以从大量的经济指标中选择出先行、一致、滞后三类指标组。对这三类指标组分别制作扩散指数。 所谓扩散指数是(先行、一致或滞后)指标组内第t月扩张(上升)指标个数占组内所采用指标个数的比率： 式中j = 1，2，3，分别代表先行、一致和滞后指标组。这里的关键问题是认定扩张与否是与什么时点相比较而言。一般来说，把本月值与它上个月的值相比是最理想的。但是用与上月比制成的扩散指数有可能因不规则变化而产生偏差，因此为了避免这种偏差，考虑用3个月做比较间隔。 设一指标序列对应于1月，2月，3月，…的数值为x1, x2, x3, … 。要求4月份的数值与1月份的数值相比较，即考虑 x4 - x1 。由于 于是4月份的数值与1月份数值相比较的变化方向同3月份的3项移动平均与2月份的3项移动平均相比较的变化方向一致。后者比较稳定，故在扩散指数的制作中一般要求与前3个月值作比较。 还有一种更细致的作法是分别采用每个指标的MCD值做比较间隔月数。MCD (Months for Cyclial Dominance)值是在指标序列中循环变动要素变化率绝对值的平均值大于不规则要素变化率的绝对值的平均值的最短月数。利用MCD值作比较间隔可以针对指标组中各序列的不规则变动不同而采用不同的比较间隔，增强了结果的稳定性。 美国的先行、一致、滞后景气指标就是从上千个经济指标中筛选出来的。从众多的经济指标中筛选出适用且可靠的景气指标(Cyclical Indicators)的几种常用的方法有K-L信息量、时差相关分析、马场方法、聚类分析、峰谷对应法、评分系统等。 形成并影响景气波动的不仅有产业的活动，还包括就业、金融、财政、消费、物价、库存、贸易等领域的广泛的经济活动，因此收集数据时应尽量包含这些领域。从大量经济指标中选择景气指标应考虑到以下几条基准： (1) 经济上的重要性； (2) 统计上的充分性； (3) 统计的适时性； (4) 与景气波动的对应性。 4.1.1 景气指标的选取标准 经济上的重要性是指所选指标在把握景气上是特别重要的，并且代表经济活动的一个领域，所选指标合起来代表经济活动的主要方面；统计上的充分性是指该指标是月度（或季度）统计数据，并且数据区间较长、较完整、覆盖面大、可信度高；统计的适时性是指数据能及时定期地统计上来并予以公布，在每月（季度）后的1—2个月（季度）内即能使用；与景气波动的对应性是指所选指标的峰、谷应与经济周期波动的基准日期的峰、谷一一对应，并有稳定的对应关系（超前、一致或滞后）。 4.1.2 时差相关分析方法 时差相关分析是利用相关系数验证经济时间序列先行、一致或滞后关系的一种常用方法。时差相关系数的计算方法是以一个重要的能够敏感地反映当前经济活动的经济指标作为基准指标，一般选择一致指标作为基准指标，然后使被选择指标超前或滞后若干期，计算它们的相关系数。 设 Y = {y1, y2 , … , yn} 为基准指标，X = {x1, x2, …, xn} 为被选择指标，r 为时差相关系数，则 式中 l 表示超前、滞后期，取负数时表示超前， l 取正数时表示滞后， l 被称为时差或延迟数。L是最大延迟数，nl 是数据取齐后的数据个数。 在选择景气指标时，一般计算若干个不同延迟数的时差相关系数，然后进行比较，其中最大的时差相关系数 被认为反映了被选指标与基准指标的时差相关关系，相应的延迟数 l 表示超前或滞后期。 图4.1 工业总产值增长率(红线，左)，钢产量增长率(蓝线，右) 图4.2 钢产量增长率和工业总产值增长率的时差相关系数 图7表示了两个指标的时差相关系数（横轴是延迟数，纵轴是时差相关系数），延迟数从-12变化到+1