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现代菲利普斯曲线菲利普斯曲线是计量经济学对宏观经济学的经典贡献之一,现已成为现代宏观经济学的一个重要组成部分。前人已对菲利普斯曲线的存在与否做了各种不同的一、通货膨胀、失业与菲利普斯曲线通货膨胀与失业之间的交替关系称为菲利普斯曲线。菲利普斯曲线是国的数据观察到失业率与工资膨胀之间的负相关关系。今天经济学家所用的菲利普物价膨胀代替工资膨胀。这种差别并不是至关重要的,因为物价膨胀与工资膨胀(2)现代菲利普斯曲线包括了预期的通货膨胀。这种补充是由于米尔顿弗里德曼和爱德蒙费尔普斯研究的结果。这两位经济学家在20世纪60年代提出工人错觉模型时强调了预期对总供给的重要性。这使经济学家更加认识到总供给冲击的重要性。二、菲利普斯曲线的推导菲利普斯曲线说明了其通货膨胀率取决与三种力量:①预期的通货膨胀②失业与自然率的背离,即周期性失业③供给冲击。供给冲击指对总供给产生意外重大影响的生产成本或生产率的突然变动,作为供给冲击的结果,实际GDP和价格水平会发生预料这三种力量表现为现代菲利普斯曲线的方程:通货膨胀二预期的通货膨胀-(B*周期性失业)+供给冲击这个菲利普斯曲线方程式由总供给方程式推导而来。总供给方程式为:首先,在方程式右边加上一项供给冲击v代表改变物价水平并使短期总供给曲e+(1/a)(Y-Yn)+v然后,方程两边减去上一年物价水平F-1得nee左边的F-F-1项是现期物价水平与上一年物价水平的差额,即通货膨胀。右边的Fe-F-1项是预期物价水平与上一年物价水平的差额,即预期的通货膨膨胀率。原因是dP=d(log物价水平)=d(物价水平)/物价水平再次,奥肯定理的一种形式说明了产出与其自然率的背离和失业与其自然率背离负相关;即当产出高于自然产出率,失业低于自然失业率。这样,我们就由总供给方程中得到菲利普斯曲线方程。以上的代数式都是说明了:菲利普斯曲线方程和短期总供给方程在本质上代表了同样的宏观经济思想。菲利普斯曲线是短期总供给曲线的反映:当决策者使经济沿着短期总供给曲线移动时,失业与通货膨胀反方向变动。三、计量经济模型设定:根据弗里德曼的适应性预期假设,人们根据最近观察到的通货膨胀来形成他们的通货膨胀预期ne,可以认为应变量n的实际变化仅仅是预期变化的一部分,即,t-i)对应于一定的失业率,应有一个预期的通胀率,则ttt-1t由于局部调整模型满足古典假定,从而可使用最小二乘法直接进行估计。选取台湾省1981-2000年消费物价指数和失业率,如下表:消费物价指数通货膨胀率%失业率%在这里我们选用了最常用的物价水平衡量指标消费物价指数(CPI)来计算通货膨胀率。由于能力有限,我们无法使用真实确凿的失业率数据,而被迫采用五、参数估计运用Eviews进行参数估计(N=n-1):DependentVariable:nMethod:LeastSquaresDate:12/16/02Time:10:07Sample:19812000Includedobservations:20VariableCUNR-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-WatsonstatCoefficient5.075797-1.8882930.4563880.6787280.6409312.12137376.50383-41.794862.3343992.0209670.8609380.104050t-Statistic2.511569-2.1932984.386240MeandependentvarS.D.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionF-statisticProb(F-statistic)Prob.0.02240.04250.00042.8707913.5402044.4794864.62884517.957320.000064残差的正态检验:Observations20MinimumStd.Jarque-Bera(一)经济意义的检验a>0表示除本期失业率u和上期通货膨胀率n-1之外的非随机因素对本期通货膨胀率的影响为正。(30V0表示本期失业率u对本期通货膨胀率的影响为负,这表明了菲利普斯曲31>0表示上期通货膨胀率对本期通货膨胀率的影响为正。可以看出,模型的三个参数从正负角度来看都是符合经济意义的。从估计的结果可以看出,可决系数为0.678728,调整后的可决系数为0.640931,这表明模型的拟合并不是很好。这可能是由于模型存在某种不满足古典假设的因素造成的。从t统计量来看,三个参数的t值的绝对值都大于2,这表明本期失业率、上期通货膨胀率和其他非随机因素对本期通货膨胀率都有显著影响。它满足扰动项无自相关的古典假设,因此我们认为拟合度不高的原因主要在异方差上。我们后面的检验证实了我们的猜测由于解释变量有失业率u和上期通货膨胀率n-1,这两者之间可能存在较高的相关关系,造成严重多重共线性,所以进行多重共线性的检验correlationmatrixU1.000000-0.366262N-0.3662621.000000-0.366262,可以接受,无须进行多重共线性的调整。ARCHTest:F-statisticObs*R-squared9.3176156.726852ProbabilityProbability0.0072010.009497TestEquation:DependentVariable:RESIDA2Method:LeastSquaresDate:12/16/02Time:09:53Sample(adjusted):19822000Ineludedobservations:19afteradjustingendpointsVariableCRESIDA2(-1)R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-WatsonstatCoefficient0.8349660.4644690.3540450.3160475.671827546.8836-58.877902.488937Std.Errort-StatisticProb.1.4278380.5847760.56640.1521613.0524770.0072Meandependentvar2.629407S.D.dependentvar6.858198Akaikeinfocriterion6.408200Schwarzcriterion6.507615F-statistic9.317615Prob(F-statistic)0.007201WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic52.89825Probability0.000000Obs*R-squared18.67604Probability0.000910TestEquation:DependentVariable:RESIDEMethod:LeastSquaresDate:12/16/02Time:09:54Sample:19812000Ineludedobservations:20VariableCoefficientt-StatisticC-12.902709.351382-1.3797640.1879U12.285389.3240651.3175990.2074-2.6198692.203822-1.1887840.2530N0.0539730.5157250.1046550.91800.0847250.0260203.2561910.0053R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-Watsonstat0.9338020.9161492.47675292.01452-43.640912.525419MeandependentvarS.D.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionF-statisticProb(F-statistic)—3.8251928.5532074.8640915.11302452.898250.000000ARCHTest:和WhiteHeteroskedasticityTest:的结果都说明回归模型存在较为显著的异方差在进行失业率和通货膨胀率的统计中,由于各方面的原因,会出现观测误差。一方面,样本数据的观测误差常随时间的推移而逐步积累,从而会引起随机误差项方差增加;另一方面,随着时间的推移,样本观测技术会随之提高,也可能使样本的观测误差减少,从而引起随机误差的方差减小。两方面原因的综合影响造成了Ui方差的不稳定。尤其是由于条件限制,我们只得到了台湾省登记失业率,这里面有较大的人为因素,也造成了异方差。2.模型中缺失了某些解释变量。我们可以看到通货膨胀率n还受到供给冲击v的影响,供给冲击并没有在模型中出现(由于难以观测和计量),于是模型中的随机扰动项卩i包很可能出现异方差性。由于模型存在较为显著的异方差性,而方差异性会造成参数估计值不再具有最小方差特征、解释变量显著性检验失败和预测精度降低等诸多问题。所以,我们就需要采取措施对异方差性进行修正,以提高估计参数的精度。而异方差性的补救措施有很多,而我们所选择的是加权最小二乘法(WLS)。加权最小二乘法的基本思想是寻求权重序列。2权数Wi=1/ei(i=1,2,3,……n)。3.加权最小二乘法的结果如下图:在这里,我们设取DependentVariable:nMethod:LeastSquaresDate:12/16/02Time:09:55Sample:19812000Includedobservations:20Weightingseries:WVariableCUNWeightedStatisticsR-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-WatsonstatCoefficient5.719436-1.9453030.5527950.9534590.9479830.87515413.02021-24.086482.042419Std.Errort-StatisticProb.0.7612307.5134140.00000.291744-6.6678360.00000.0802396.8893490.0000Meandependentvar2.406282S.D.dependentvar3.837190Akaikeinfocriterion2.708648Schwarzcriterion2.858008F-statistic146.6142Prob(F-statistic)0.000000UnweightedStatisticsR-squaredAdjustedR-squared0.5927480.544835MeandependentvarS.D.dependentvar2.8707913.540204S.E.ofregressionDurbin-Watsonstat2.3884301.96

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