（概率论与数理统计专业论文）广东省宏观经济预警系统的研究与创新.pdf

广东省宏观经济景气监测系统的研究与创新 专业：概率论与数理统计 硕士生：张婷婷 指导教师：任佳刚宋世斌 摘要： 宏观经济景气监测系统就是运用经济周期波动理论，分析经济统计指标的规 律，借助数量分析和时间序列对经济景气波动现象进行监测分析的一种有效的方 法。本文是结合地区经济发展的特点，在深入研究一般的经济波动理论的基础上， 从实用的角度对方法进一步总结创新，研究适合本地区经济发展规律的景气监测 体系和方法，并在实践中加以应用和完善。 关键词： 宏观经济景气监测系统经济周期历史景气动向指数皿i 时差相关分析 a s t u d y 0 fm a c r o e c o n o m yp r o s p e c t m o n i t o r i n gs y s t e m o f g u a n g d o n g p r o v i n c e m a j o r ：p r o b a b i l i t ya n dm a t h e m a t i c a l s t a t i s t i c n a m e ：z h a n gt i n g t i n g s u p e r v i s o r ：r e nj i a g a n g a b s t r a c t ： t h m u g h 辩k c t i n g m ce c o n o m i ci 曲i c a t o r si na d v 姐雠，姐a t y z i n gt h c s t a t i s t i c a im a t c r i a l s b y 甜甜i s t i c s ，c a l c u i a 佃1 9t h e s t a t e so fc e o n o l n i c a l o p c r a t j a l ，t h c m r oc c o n o m i ch l o n i t o 豳g - w a m i n gs y s t c mi sp l i 啦 酗r w a r dt h ca p p m p r i a t ed e m a f c 锄i o nl i n co fm 越ma d j u s i m e n t sa n d n t l s a 1 1 dc a f r y j n go np r c d i c t i o nl h ep s p c 附u ss i l u 甜i 【mo fc c 0 m y ， e t c s c ，辩t “n gu pt h c 哪d n h o r i n g w a m i n gs y s l c mo fm a c me 。0 n a m yc 锄 e n a b ki h ee ：o n ( ) m i ca d m m 嘲r a l i v cd c p a r t m e n t sn o l 咖l yi ob ea w a mo r t h e p i l l 鸵o fe c o n o m i c a lo p c r 甜i o ni 1 1l i m c 矗c c i lm t c l y ，b i l ta 蛔m a k ej u d g m e n t s 伽i h ed e v e i o p i l l gt r e l l d i nt h ef u t u r e ，w h i c ha j m sa il a k i n gm e a 舢r 亡sl o c a r r yo nm a c m c c o n o m kc o n t f o j sa p p m p r ia t e i y ，a l l dd e v c l o p i n ge n o m y s t e 稿i l ya n dh i g h c “i c i e n t l y b yc o m b i n i n gt h ep r a c t i c a ls i t u a t i o no fg u a n g d o n ge c o n o m y a n ds t n d y 洒g t h en o r m a lt h e o r i e so fe c o n o m i cn u c t u a t i o n ，t r o u g hs u m m i n gu pa d i n n o v a t i n gt h em e t h o df o ru t i l i 睁，t h i sp a p e re s t a b l i s h e sam a c r om o d e lf o r g u a n g d o n ge c o n o m ya n ds t u d i e st h ee c o n o m i cp r o s p e c tm o n i t o r i n gs y s t e m w h i c hi ss u i t a b l ef o rl o c a lr u i eo fe c o n o m i cd e v e l o p m e n t t h e n ，w ec a nm a k ei t m o r es 矗t i s f a c t o r yb ya p p j y i n gt h em o d e i k e y w o r d s ： m a c m e c o n o m yp m s p e c tm o i l o r i n gs y s t e m e c o n o m i cc i r c u - a t i o n h i s t o r i c a id j f f u s j o ni n d e x ( h d i ) t i m ed i f f c n c ec o r 心i a t i o na n a l y s j s 第一章引言 经济运行和发展的过程中经常会出现发展水平或增长速度上的起伏和周期 性波动，稳定经济发展速度、抑制超常规波动是国民经济管理部门制定宏观经济 调控政策或“反周期举措”的一项主要任务。改革开放以来，我国经济结构发生 了深刻变化，经济迅猛发展，经济管理模式和运行模式也在逐渐向市场化方向过 渡。经济波动的变化因素越来越多，也越来越灵敏。尤其是经济全球化的趋势加 快和毯国加入w t o ，许多新的经济现象迫使人们跳出旧的分析套路来评价和预测 当前以及未来的经济增长趋势，关注各时期经济增长速度的差异及其规律。而政 府宏观经济管理部门一方面要全面系统地分析经济发展环境和影响因素，科学合 理的制定发展规划、经济政策和调控措施，另一方面跟踪监测经济运行动态，剖 析经济问题的成因和解决方案，对市场经济主体的行为进行宏观导向，实现资源 的优化配置。 由此，仅用通常的统计数据已经很难满足管理决策者快捷的把握总体经济走 势以及进行深层次研究分析的需要。而众所周知，经济运行过程中会出现明显的 周期波动，随着经济发展水平提高和经济全球化，影响经济波动的变化因素越来 越复杂，涉及的经济领域也越来越广泛。人们于实践中发现，在众多的统计数据 ( 或是经济要素变量) 的背后，存在一个反映总体经济周期性变化的潜在变量， 这就是人们经常说的景气动向。经济波动的过程一般分为繁荣、收缩、萧条、扩 张四个阶段。同时经济的这种周期性波动又是由一系列经济要素变量及其相互关 系的变化引起的。如果从众多的统计指标中找出对这些经济景气影响较大的敏感 性指标，研究其相互之间的关系和变化规律，用这些景气动向变量及其派生数据 来描述总体经济运行的态势，我们就可以更简便、更直观的监测宏观经济走势和 经济波动方向、幅度、平稳性。 从发现经济周期开始，人们就在寻找波动原因的解释。景气监测方法基于朴 素的思想，从宏观经济外部显现出的现象入手，分析经济活动的内在机理，从而 找出影响经济波动的内在原因及其规律，按照这种规律预测未来可能的出现的波 动 1 。 美国是研究经济景气监测指标并用于实际统计比较早的国家，1 9 3 8 1 9 6 7 年 期间，美国全国经济研究所( n b f r ) 建立并公布了美国经济景气统计指标体系和 数据，供各方面研究和分析美国经济周期及其运行使用。1 9 7 2 年开始由美国商 务部经济分析局负责，定期公布经济周期统计数据，也就是美国商情摘要 ( b u s i n e s sc o n d i t i o nd i g e s t ) 的全部内容。美国经济景气统计指标体系是不 断改进和发展的，但是指标体系的基本结构还是比较稳定的，主要由三部分组成： 一是敏感性指标，通常按周期循环的时间性区分三组指标即先行指标、同步指标、 滞后指标。同步指标是指代表国民经济周期波动的指标；先行指标是相对于国民 经济周期波动，在指标的时间上先行，例如某些指标的高峰比国民经济周期的高 峰早若干个月，其谷底也早若干个月，则称该指标为先行指标；滞后指标是相对 于国民经济周期波动，在指标的时间上落后。 从美国经济景气指标体系基本结构来看，最基础的是经济领域指标，它主要 是来自各方面统计资料的动态整理，即编制各方面的时间序列，也体现了经济周 期统计和有关经济统计的联系，例如国民经济核算数据作为一个重要方面纳入经 济周期统计。这些统计指标的时间序列，一方面直接提供研究和分析各经济领域 动态过程之用，另一方面是作为经济活动过程指标的基础。其次是经济活动过程 统计指标，它是反映描述国民经济周期波动的体系，是经济周期分析和研究的重 要依据，同时也是筛选敏感指标的基础。再次是敏感性指标，它的主要作用是监 测国民经济运行过程中，为经济运行调控提供数据，因此敏感性指标的时效性和 代表性一般较高，指标数也不太多。 经过一百多年的发展，经济波动理论和景气监测分析方法的研究也是越来越 成熟，全世界近8 0 个国家和地区开展这项工作的事实也说明了这一方法的实用 性。在1 9 9 0 年召开的国际i f a c 大会上，有人将系统辨识中最新理论一神经元网 络理论应用于景气预测，取得了较好的拟合效果 2 。 实践证明，景气监测分析方法和计量经济学方法是分析预测经济周期波动的 两种有效地方法，最初它们被认为是互相对立的，后来认为是可以相互补充的， 利用前者可以获得经济发展的状态信息，利用后者则可以预测经济发展的可能信 息。目前，人们越来越注重两种方法的结合应用。 2 宏观经济景气监测系统就是运用经济周期波动理论，分析经济统计指标的规 律，借助数量分析和计算机技术对经济景气波动现象进行监测分析的一种有效的 方法。这一方法自然，直观，符合人们对经济波动现象的理解，可以为宏观经济 管理决策者制定调控政策时提供超前的定性和定量的参考依据。 目前，国际上许多国家和地区都是采用这一种方法监测分析宏观经济的运行 状态，我国有关部门于八十年代中后期开展了这一方面的研究和应用开发。现阶 段我国经济周期波动监测与预警研究中存在的问题有： ( 1 ) 经济周期波动监测预警系统老化。 目前，我国经济波动监测预警系统采用的技术多半是西方发达国家在7 0 年代 后期应用的方法，已经相对落后。原有的一些指标未能根据新的经济形势的发展 需要进行适时调整，特别是以前确定的总体经济和各指标的临界值范围已无法满 足新的经济增长需要，在一定程度上影响了经济波动监测预警系统的正常运行。 ( 2 ) 经济周期波动监测预警系统在对于经济决策至关重要的经济波动转折点的 预测方面较为薄弱。 预警系统的重点在于利用先行指数反映经济运行的动向，把握经济活动的脉 络，政府的宏观决策依赖于预带系统对宏观经济状态的超前反映因此，许多国 家对于先行指数更为关注，而目前我国的预警系统只侧重于对即期宏观经济的分 析，尚缺乏一种较为有效的办法以准确预测我国经济周期波动的情况 3 。 ( 3 ) 利用k l 信息量进行经济指标时差分类存在局限性。 k l 信息量现今是进行经济指标时差分类最常用的方法，但究其原理却存在 着一定的局限性利用k l 信息量进行经济指标时差分类是用k l 信息量来确定指 标问的相位差异，但计算k l 信息量时，如果分布与初始相位无关，则相应数据 在时间轴上左右平移计算出的k l 信息量是相同的。例如具有随机相位p 的正弦 波序列肌= 盘s i n ( 幼声+ 口) 的分布密度为： 厂。) 2 忑b “n 显然与口无关，即其相应的k 值为常数，无法进行时差分类。 目前在全国范围内，坚持从事地区景气监测分析工作且做的较好的省份不是 很多，究其原因，主要有三个：一是研究人员队伍不稳定，缺乏持久性；二是实 证研究深度不够，缺乏实用性；三是统计体系变动频繁，研究数据不完备，缺乏 操作性等。 因此，本文首先给出了个月度经济景气模型，然后根据广东省经济发展的 特点，同时结合一般经济波动的理论，提出了景气监测指标的筛选标准和方法， 综合了时差相关分析和图形比较分析两种方法得出了能够反映地区经济特点的 九个景气监测指标，同时也得出了反秧综合经济景气的指数以及给出了各个指标 的预警界限值，所得的结果能够较好的解释经济走势，最后对提出了广东省景气 监测软件系统的设计思想，并对软件的开发作了一些有意义的尝试。这是本篇论 文主要的内容。 4 第二章景气监测的理论基础 2 1 经济波动与经济周期 所谓经济波动，就是各类经济活动的伸缩性变动，经济增长是通过经济波动 实现的，经济波动又是在经济增长的过程中发生的。在这里，我们主要是指有规 律的经济波动，即经济周期。美国的经济学家米切尔曾经对经济周期做过如下的 定义：“经济周期是以商业经济为主的国家总体经济活动的一种波动，一个周期 是由很多经济活动的差不多同时扩张、继之以普遍的衰退、收缩与复苏所组成的； 这种变动重复出现”。这一定义被许多西方经济学家所接受，而且数十年来一直 作为美国经济研究局研究经济周期时所依据的定义 4 。一般来说经济周期可以 分为繁荣( 经济活动扩张或是向上的阶段) 、衰退( 由繁荣转为萧条的过渡阶段) 、 萧条( 经济活动收缩或是向下的阶段) 、扩张( 由萧条转为繁荣的过渡阶段) 。经 济学家也从不同的角度对经济波动成因进行了各自的分析判断，其中影响较大的 有： ( 1 )农业周期理论：农业虽然在二十世纪的g d p 或刚p 中的比重持续下降， 但是仍然是一个要害部门； ( 2 )心理因素理论：最近的研究专注于预期和预测在影响经济决策方面的 作用； ( 3 ) 纯货币因素理论； 还有自然外因论、总体因素论、投资周期理论 5 6 、消费不足论、创新理 论 7 。 等等 2 2三种景气循环的定义： 1 ) 古典周期波动( c l a s s i c a le y c l e ) ：古典阎期波动又称为古典循环，是 观察经济时间序列其“绝对水平”本身的上下波动，如果这种波动具有 规律性，则认为存在经济周期波动，并称这种波动为古典周期波动。 2 ) 增长周期波动( g r 0 w t hc y c l e ) ：增长周期波动也称为增长循环，是指国 民经济活动的相对水平有规律的出现上升与下降的交替合循环。由于这 种类型的经济周期已经被不少经济学家运用统计资料加以验证，所以越 来越多的经济学家趋向于用“增长周期”的概念取代传统周期的概念 8 与古典周期波动一样，是基于经济时间序列的“绝对水平”变化来测度 的。不同点是，在古典周期波动的概念中，趋势要素t 和循环要素c 视 为一体而不加分离，而在增长周期波动中却要将趋势要素t 循环要素c 分离，将循环变动c 作是景气变动，即增值周期波动为循环要素的波动。 3 ) 增长率期波动( g r o w t hr a t ec y c l e ) ：增长率周期波动也称为增长率循 环，是基于观察经济时间序列数据与上年同月比的变化率或与上年同季 度相比的变化率来测度的。如果增长率的上下剥夺具有某种规律性，则 认为存在景气周期波动，并称这种波动为增长率周期波动。我国属于发 展中国家，大多数经济指标在绝对量上都是增长的，增长速度的波动较 大，利用增长率周期波动来研究我国的经济周期波动状况较为合理。 2 3 统计学以及数量经济学理论 9 ： 对经济景气的预测，是通过测定景气循环来实现的，而景气循环又是用一系 列经济指标的变化来表示的。任何一个经济变量的变化都不足以代表经济总体的 毛势。但是，将选定的多个经济指标无序地放在一起，也还难以显示经济总体的 变化。对此，得对这一系列指标进行一系列的数学处理，使之合成为无单位、无 量纲的景气指数，其中，主要的是扩散指数和合成指数( 见后) ，编制扩散指数 和合成指数又主要依据统计学、时间序列分析、预测与决策技术等理论。事实证 明，这两个指数能对经济的循环波动进行直观的刻画，能对经济系统的变动做出 较好的综合描述。 由于本文编制扩散指数和合成指数用的是广东省月度数据，故我将由此形成 的景气模型称为“广东月度经济景气模型”。其中，时间序列分析是本月度模型 所依据的主要数量经济学理论。编制指数要对原始数据进行预处理。经济时间序 列数据的时间跨度般较长，由于价格因素、自然灾害、季节因素等原因，使得 原始数据不能如实反映经济的变化，而且常常表现出时间序列的非平稳性。在现 实生活中，对大部分经济指标来说不可避免地存在这个问题。所以在对数据进行 分析之前，要对各指标的时间序列进行平稳化处理。所采用的方法一般是移动平 均法、差分法、取对数等，在本文中，我主要采用前两种方法。 第三章广东省月度模型设计及其原理 以下介绍一下模型的设计及其过程，其设计的原理主要参照参考文献的 1 0 1 1 1 2 1 3 一、设某一经济指标的时间序列为： 盖；0 ) 一i c ，o ) x s ；o ) e ；o ) ( 1 ) 其中觑o ) 是第f 个变量在第t 月的统计数据，d 啦、o ) 、p r ( f ) 分别表示中包 含的波动因子、季节因子和统计误差。五是该指标序列在一段时间内的增长趋势。 经过预处理后，可消除季节因素和误差项，则指标序列还保留波动因子c i o ) 和 增长趋势五，设处理后的序列为 i ( f ) i 正c ：o ) ( 2 ) 我们首先分别计算各序列的对称增长率g o ) ： g j o ) = 1 0 0 k ( f ) 一o 一1 2 ) 】k ( r ) + x o 一1 2 ) ( 3 ) 若k ( f ) = o 时，则g ( f ) = 一1 0 0 ： 式中g f ( f ) 是第i 个经济指标序列的第f 期序列值，求对称增长率即为求序列的 一阶差分相对变化率。这里用对称变化率而不直接用增长率目的是使序列平稳、 规则、且均值为o ，使峰谷及其落差更加明显，以便于进行分析和判断。 二、计算扩散指数 讲9 ) ；k 8 ) m 1 0 0 ( 4 ) 研o ) 是f 月度的扩散指数，足( f ) ，m 分别表示在f 月度的g 巾) o 的序列个数 和所选择的序列总数目。 如果在月度增长率大于o 的经济指标超过半数，即扩散指数大于5 0 ，则 说明在所选的所有指标当中，处于增长趋势的指标居多，经济处于扩张期，如果 连续3 个月d ，( f ) 大于5 0 ，可将此区间定为“景气区间”。反之，如果在t 月度 的增长率大于5 0 的经济指标小于半数，即扩散指数小于5 0 ，则说明所选的指 7 数趋势的指标占多数，经济处于收缩期。同样，如果3 个月扩散指数小于5 0 ， 可将此区间定为“不景气区间”。 扩散指数虽能形象地刻画经济处于发展或衰退，但却不能反映经济繁荣或衰 退的程度。为此，引入合成指数弥补这一不足。 三、编制合成指数。 合成指数的编制较复杂，以下再分几个小点加以说明： a 求出各指标序列的标准化因子： 拈陬跏 ( 5 ) 了为对第f 序列所有对称增长率绝对值求和，为月度数目， 爿 b 求出各个序列的标准化增长率： 墨o ) = g i ( f ) 爿一 ( 6 ) c 构造基准序列： 将上述指标分成领先、同步、滞后三类，得先构造一个参照序列。原则上是 从以上各指标序列中将与g d p 大体处于同步的指标序列挑选出来，构成基准序 列。设x ( f ) 为经挑选和简单平均处理而合成的参照序列。 占 z ( f ) = m ( f ) s ( 7 ) f = 1 其中h ( f ) 为挑选出来的第i 个指标序列，当然也是经过平稳化处理的序列， s 为所挑选序列的数目。 d 求基准序列的对称增长率：公式是： z o ) = 1 0 0 x 石( f ) 一z p 一1 2 ) 】【x o ) + x ( f 一1 2 ) 】 ( 8 ) e 确定先行指标、同步指标和滞后指标： 指标的分类方法很多，在此，我用时差相关分析法对指标进行分类。概括地 讲，时差相关分析方法是将待选指标序列在时间上相对于基准指标序列前后移动 若干个月，并计算对应的相关系数，相关系数最大时对应的移动月数为待选指标 序列的延迟月数。如用z p ) 在1 9 9 5 年1 月一2 0 0 3 年3 月这一时间段的数据和 g ( f ) 在1 9 9 6 年7 月一2 0 0 1 年7 月这一时间段的数据进行相关。将z o ) 与g o ) 的 相关系数可以定义为： 屹q = 笔警 其中c b v ( z ，g ；) 为z 和g 的协方差，为z 的标准差，s c 为g 的标准差。 若z ( f ) ，t = 1 ，2 ，m ：g i o ) ，t = 1 ，2 一，m 分别为变量z 和g 】的一组样 本值，则样本相关系数即可用下述统计量计算。 肌。；丽翟坚竺 荟( z ( f ) 一动2 ( g ( f ) 一盈) 2 ( 1 0 ) 设z ( f ) 为t 年的随机变量，则g f ( f ) 即可表示为z ( 1 cz c 埘) 年的随机变量。 对所有z 进行相关分析，即计算所有的r 。o ) 精“) ，然后令： r z a2 + 中陋蚓) 1 1 尺z ，g i ( f ) 中最大值相对应的移动月数z 为g i ( f ) 与z ( f ) 最接近时的延迟月数。 尺z ，g f ( ，) 越接近于1 ，说明在延迟，月时，g i o ) 与z ( f ) 越接近。 以此我们得到每个指标中使得r z ，g z ( f ) 取到最大值时候的，的值，并用p 来 表示： p = 0 表示不移动，即我们可以认为这个指标是同步指标； p t0 表示先行移动p 月，即我们可以认为这个指标是领先指标； p ，0 表示迟行移动p 月，即我们可以认为这个指标是滞后指标。 则指标m o ) 划分为 领先指标 当p s3 同步指标 当一3 c p t3 滞后指标 当j d 3 f 计算三类指标的组内平均变化率尺t ( f ) 、尺：( f ) 和r a p ) 肌p 2p 3 r 1 0 ) 2 薹。s ，p ，r 心) 2 茎s i ( f ) p ：r 癣) 4 薹( f ) ，p 3 q 2 p ，、p z 、p 3 分别是领先、同步、滞后指标序列个数。 g 计算三类指标的组间标准化因子。 ，z 一薹r t o ) 薹尺z 。) 易。1 f s = 薹r ，( f ) 薹r z p ) ( 1 3 ) m 是指标序列的时间长度。不难看出，领先组和滞后组都是以同步组为参 考标准求解其组间标准化因子的。 h 计算三类指标的组内标准化变化率。 矿t ( f ) 皇r ，o ) ，y z ( f ) = 尺：o ) ，： 矿。( f ) 曩尺，o ) f ， ( 1 4 ) g 求初始化合成指数。 上面得到的k ( f ) ，y z ( f ) ，y ，o ) 分别是领先指标组、同步指标组和滞后指标组 的各组标准化变化率，其性质类似于由式( 6 ) 求出的各个独立指标的标准变化率。 由于标准变化率是依据对称增长率公式计算得到的，在将各组内标准化变化率变 换成初始指数时，得采用标准变化率的反运算式： j 1 ( f ) 蓦j 1 8 1 2 ) 【1 0 0 + 矿1 0 ) 】，【1 0 0 一矿l 争) 】 ( 1 5 ) ，z o ) 二：( f 一1 2 ) 1 0 0 + 矿z o ) 】【1 0 0 一矿z 0 ) 】 ( 1 6 ) ，o ) ；，。( f 一1 2 ) 1 0 0 + y ，( f ) 】 1 0 0 一矿，( f ) 】 ( 1 7 ) i 求三类指标的趋势因子。 五= 1 0 0 x l ，c ，1 ) 一1 j ( 1 8 ) 疋= 1 0 0 k o ，吼) 吲一1 j ( 1 9 ) 瓦= 1 0 0 陋f c ，3 ) 吲一1 j ( 2 0 ) ，c e ：和，分别是领先组初始合成值z ，o ) ，同步组初始合成值，：o ) 和 滞后组的初始合成值，p ) 在最先循环的总值：而盯。、c ，：和瓯分别是，；o ) 、 1 0 j ：( f ) 和j ，( f ) 在最后循环的总值：m ，m ：，m ，分别是领先组，同步组和滞后组从最 先循环的中间月度算起到最后循环中间月度之间的时间长度。 j 求合成指数l a 、c a 、g a 领先组： l c ，三c 7 0 一1 2 ) 1 0 0 + u 1 0 ) 【1 0 0 u 1 0 ) 式中u o ) 一y 0 ) + ( r ：一z ，) ： 同步组： c c ，= c c y ( f 一1 2 ) 【1 0 0 + u z ( f ) 1 0 0 u z 0 ) 】 式中u z ( f ) = y ：o ) ； 滞后组： g ( 了，g c ，( f 一1 2 ) 【1 0 0 + u s o ) 【1 0 0 u ，( r ) 式中，( r ) 一y ，( f ) + ( r ，一r - ) 。 第四章景气监测指标选择 景气监测系统的性能优劣取决于景气检测指标的筛选，这是一项枯燥而又必 须细致完成、虽然基础但又专业的工作。景气监测指标一般是采集月度频率的统 计数据进行处理，确定一个统计指标是否成为一个景气指标需要从多方面分析和 评价。景气监测指标体系的设计应能全面、及时、敏感的反映国民经济运行过程 的整体特征，其分组指标具有明显的先行、同步和滞后关系。 4 1指标筛选原则 1 3 ： a 经济内涵：景气监测指标要反映宏观经济运行过程的基本特征，因 此，被选取的景气监测指标所代表的经济内涵对总体经济影响的程 度就非常重要，一般选取那些综合性较强、含义明确且人们经常关 注的指标。 b 覆盖领域均匀：经济景气的变动是社会经济环境的诸多因素综合作 用的结果，选择指标的时候必须认真分析本地区经济运行和发展的 特点，充分兼顾诸多经济领域的影响因素，避免过多选取同一领域 的指标。 c 循环特征显著：景气监测指标要求其时间数列的变动具有明显的周 期性，其峰谷和周期长度相对平稳。有些经济内涵重要的统计指标 常常由于变动过于振荡或时滞关系不明显而末被选作景气监测指 标。 d 数据采集便捷：数据能否准确、及时、全面的采集维护，这是景气 监测系统能否稳定运行的重要问题。许多重要且敏感的统计指标虽 然具有很好的循环特征，但由于历史资料不完整、资料来源不稳定、 指标口径不可比等等原因而无法将其纳入景气监测指标体系。 e 指标的时效性：也就是说，应选择那些能够及时获得当前统计数据 的指标 1 4 。 4 2指标筛选方法： 景气监测指标的选择大致分为三个步骤进行，首先是确定基准日期和循环， 然后将待选指标与基准循环进行分析比较，最后根据指标的筛选原则进行排序、 分类并模拟直至满意。 进行第二步骤时常用的分析比较方法有马场法、k l 信息量法、时差相关分 析法、图形比较法、聚类分析法、主成分分析法、谱分解法等。由于月度统计数 据资源的限制，国内一般多采用k l 信息量法，时差相关分析法和图形比较法。 由于时差相关分析法可以获取不同时滞条件下待选指标与基准指标的相关系数， 图形e b 较法可以更直观的反映待选指标与基准指标的对应关系，因此，本文主要 采用了时差相关分析和图形比较两种方法。 1 ) 基准指标的确定：基准指标是选择景气监测指标的参照系，一般是利用 历史景气动向指数h d i 国i s t o r i e a ld i f f u s i o ni n d e x ) 来确定。从理论上讲，国 内生产总值( g d p ) 代表宏观经济总体变化的指标，如果有g d p 的月度统计序列， 可以直接用来作为基准指标。由于一般情况下g d p 是没有月度统计数据的，因此， 国内也有入直接用工业生产总值( 或增加值) 作为基准指标并取得了不错的效果。 但是这种效果的好坏取决于工业总值( 或增加值) 所占g d p 比重的大小。 如何确定广东省经济景气的基准循环，这是本篇文章研究的重点和难点。实 际上，需要解决一下两个关键问题：一是在可供选择的月度统计指标不足的情况 下筛选出敏感且符合要求的景气监测指标；二是在指标序列时间长度不足( 未形 成三个以上的周期) 的情况下对各指标序列转折点进行测度。本篇文章设计了三 个方案来确定基准指标，一是直接用季节调整后的工业总产值同比t c 序列，二 是将工业产值和反映三大需求的投资、消费、出口等指标的同比t c 序列合成； 三是将工业产值和进出口额两个指标的同比t c 序列合成。经过大规模的计算模 拟和对眈分析，第三种方案的效果最好。从指标筛选的过程和中间结果中，我们 发现在影响广东省经济景气波动的指标中，进出口贸易的指标不仅数量明显居 多，而且敏感度也较高，这意味着广东省经济的对外依存度较高。这一结论是与 客观事实相吻合的。因此，我们选择将工业产值和进出口额两个指标的同比t c 序列合成的h c i 指数作为基准循环指标。( 见下表1 和图4 1 ) 表l历史景气动向指数h c i 1 9 9 5 年1 9 9 6 年1 9 9 7 年1 9 9 8 年1 9 9 9 年2 0 0 0 年2 0 0 1 年2 0 0 2 年2 0 0 3 年 1 月l 工2 9 2 81 0 4 0 0 91 0 5 1 8 41 0 8 7 4 81 0 1 5 9 51 0 9 。6 0 2i 0 8 9 9 81 0 6 9 4 71 1 7 o ll 2 月 1 1 2 6 7 41 0 2 2 3 81 0 7 2 9 81 0 8 1 5 41 0 0 4 5 l“1 2 0 11 0 7 7 3 61 0 7 9 4 0n 7 6 0 6 3 月l l z 2 0 11 0 0 4 3 41 0 9 1 9 31 0 7 2 6 l1 0 0 3 9 61 1 2 2 2 31 0 6 8 0 51 0 8 7 0 91 1 8 0 4 6 4 月“1 7 0 39 8 9 9 21 1 0 8 6 81 0 5 8 5 81 0 1 4 8 4 1 1 2 7 2 l 1 0 6 0 0 l 1 0 9 ，3 1 2 5 月1 1 1 1 4 59 8 0 7 72 3 7 41 0 4 2 9 71 0 2 9 9 81 1 2 9 5 61 0 5 1 8 41 0 9 8 9 8 6 月1 l o 5 6 79 7 鹤81 1 3 4 6 81 0 3 1 8 l1 0 43 7 4 “3 0 0 7 1 0 4 4 2 8 1 1 0 5 5 7 7 月1 0 9 8 6 69 7 5 1 71 1 3 8 3 31 0 2 8 1 71 0 5 3 4 21 1 3 0 0 01 0 3 8 9 71 1 1 2 9 6 8 月 1 0 9 1 9 09 7 9 0 4n 34 0 91 0 3 0 7 3 1 0 5 6 6 21 1 3 0 8 51 0 37 2 31 1 2 1 2 0 9 月1 0 8 5 4 49 8 7 0 81 1 2 3 7 21 0 3 8 1 71 0 5 5 4 71 1 3 0 4 21 0 3 ，8 3 2儿3 0 7 6 l o 月1 0 7 6 6 29 9 9 5 21 1 1 1 1 41 0 4 4 3 l 1 0 5 5 7 21 1 2 6 8 91 0 4 1 6 91 1 4 1 2 2 1 1 月1 0 6 5 9 71 0 1 4 3 91 1 0 0 8 5 1 0 4 2 2 2 1 0 6 2 7 9 1 1 1 8 7 01 0 4 8 2 61 1 52 2 l 1 2 月1 0 5 4 3 4 1 0 3 1 4 3 1 0 9 3 6 2 1 0 3 1 3 51 0 7 7 5 31 1 0 5 1 61 0 5 8 1 61 1 6 2 3 0 历史景气动向指数h c l ( 2 ) 图4 1 2 ) 时差相关分析： 指标的分类方法很多，在此，我用时差相关分析法对指标进行分类。概括地 讲，时差相关分析方法是将待选指标序列在时间上相对于基准指标序列前后移动 若干个月，并计算对应的相关系数，相关系数最大时对应的移动月数为待选指标 序列的延迟月数。如用z ( f ) 在1 9 9 5 年1 月一2 0 0 3 年3 月这一时间段的数据和 g f o ) 在1 9 9 6 年7 月一2 1 年7 月这一时间段的数据进行相关。将z o ) 与g l ) 1 4 的相关系数可以定义为： 砭q 。罨警 其中c b v ( z ，g ；) 为z 和g 的协方差，为z 的标准差，& 为g 的标准差。 若z o ) ，t 2 l ，2 ，m ：a ( f ) ，t = 1 ，2 ，m 分别为变量z ，g ；的一组样本 值，则样本相关系数即可用下述统计量计算。 ( 1 0 ) 设z ( f ) 为t 年的随机变量，则g 羽) 即可表示为f ( 1 z c 川) 年的随机变量。 对所有z 进行相关分析，即计算所有的r 砷) ，q ( j ) ，然后令 您g 2 叩慨训) 1 1 r z ，g ( z ) 中最大值相对应的移动月数z 为g ，o ) 与z ( f ) 最接近时的延迟月数。 r z ，g z ( f ) 越接近于1 ，说明在延迟f 月时，g j p ) 与z ( ) 越接近。 表示 以此我们得到每个指标中使锝r z ，g j ( f ) 取到最大值时候的z 的值，并用p 来 p = o 表示不移动，即我们可以认为这个指标是同步指标 p co 表示先行移动p 月，即我们可以认为这个指标是领先指标； p ，o 表示迟行移动p 月，即我们可以认为这个指标是滞后指标。 则指标m ( f ) 划分为 领先指标 当ps 3 同步指标当一3c pt 3 滞后指标 当p 3 初始时间： 终止时间： 序列长度： 表2时差相关分析结果 1 9 9 5 年1 月 2 0 0 3 年3 月 9 9 延迟月数相关系数指标名称 一1 20 4 7 9钢产量 一1 0o 0 5 3 国家银行贷款余额 一8 0 6 8 2港口货物吞吐量 一6o 5 0 2 铁路货运量 一60 3 8 5 发电最 一60 ，3 0 6 行政事业经费 0o 8 9 3 进出口额( 国家) o 0 ，8 1 2外企进口额( 国家提供) oo ，8 0 6 出口额( 国家提供) oo 7 9 4 进口额( 国家提供) o 0 5 2 8 三资企业重工业出口值 oo4 1 7 工业出口产品交货值 l0 8 5 7 t 业总产值 l o 7 5 1 外企进出口额( 国家提供) 2 o 6 0 9 外企出口额( 国家提供) 3o 3 4 6 水泥产量 8 o 1 5 8 基本建设投资额 9o 0 5 7 居民消费价格指数 1 40 4 6 2 固定资产投资额 1 4o 5 0 l 更新改造投资额 1 50 4 2 2 财政收入 1 70 5 3 7 财政支出 1 8 0 6 3 2 社会消费品零售总额 1 80 2 5 9 金融机构现金支出 1 8 0 2 1 2 金融机构现金收入 1 80 1 2 5 国家银行存款余额 注：1 延迟月数为负时表示先行月数 2 相关系数为相应延迟月数该指标的最大值 3 未标记国家提供的为广东省统计数据 】6 4 ) 图形分析比较： 图形分析比较是我想采用的另外一种指标筛选方法，上面的时差相关分 析可以较为准确的确定指标的先行和滞后的月数，但是图形分析比较可以和 直观的看出所选指标和基准指标序列的走势，并辅助我们判断指标的先行、 同步或者滞后的性质。最后，我们将会综合时差相关分析和图标分析比较的 结果来确定各个指标的性质。 确定先行指标的标准： ( 1 ) 各个特殊循环的峰值比基准循环的峰值先行至少在3 个月以上，且这种先 行关系比较稳定，不规则现象较少： ( 2 ) 特殊循环与基准循环接近一一对应，且在最近的连续3 次循环运动中，至 少有两次特殊循环的峰值保持于，且先行时间在3 个月以上： ( 3 ) 指标的经济性质与基准循环有着肯定的、比较明确的先行关系 确定圉步指标和滞后指标的标准与上述标准类似。但同步指标的特殊循环的 峰值与基准循环的峰值的时差保持在正负3 个月以内：滞后指标的特殊循环的峰 值比基准循环的峰值落后在3 个月以上。 在图形中，我们以红色的曲线代表基准指标序列，蓝色的拉线是我们所选择 指标的同比t c 序列：( 这里只列出几个比较图表，其余的见后面的附录) 工业总产值同比t c 序梦q 与基准指标比较 图4 2 1 7 进出口增速( 国家) 与基准指标比较 图4 3 居民消费价格指数与基准指标比较 图4 4 社会消费品零售总额与基准指标比较 图4 5 1 8 4 ) 满足3 1 中指标筛选原则而构造出的指标体系的全体指标再按以下标准将他 们划分为先行、同步、滞后三类指标 1 5 。 确定先行指标的标准： ( 1 ) 各个特殊循环的峰值比基准循环的峰值先行至少在3 个月以上，且这种先行关 系比较稳定，不规则现象较少： ( 2 ) 特殊循环与基准循环接近一一对应，且在最近的连续3 次循环运动中，至少有 两次特殊循环的峰值保持于，且先行时间在3 个月以上： ( 3 ) 指标的经济性质与基准循环有着肯定的、比较明确的先行关系 确定同步指标和滞后指标的标准与上述标准类似。但同步指标的特殊循环的 峰值与基准循环的峰值的时差保持在正负3 个月以内：滞后指标的特殊循环的峰 值比基准循环的峰值落后在3 个月以上 1 6 。 诚然，在实际的指标选择中，要找到一个全部符合上述诸多标准的指标几乎 是不可能的。我们所能傲的事情是，以基准循环为基础，寻找最接近上述标准的 统计指标。实际情况是：一个先行指标有时也会滞后：一个滞后指标偶尔也会先行 同步指标也有类似的特征。但是，在一个指标和基准循环对应的全部特殊循环的 次数中，如果有2 3 的循环是先行的，尤其在改革以来的循环中是先行的，那么 这个指标就是先行的。同样，同步、滞后指标也可类似决定。 于是对于景气监测指标，我们根据指标的筛选原则，结合时差相关分析和图 形比较的结果，初步选定以下月度统计指标可以作为广东省景气监测指标使用： 先行指标组：钢产量、国家银行贷款余额、港口货物吞吐量、铁路运货量、 发电量、行政事业经费： 同步指标组：工业总产值、进出口总额、外企进出口额、三资企业重工产品 出口值、工业出口产品交货值、水泥产量； 滞后指标组：财政收入、财政支出、居民消费价格指数、更新改造投资额、 国家银行贷款余额。 第五章景气监测信号 由于操作简便、显示直观，景气信号系统已经被人们普遍用来描述和监测经 济景气动向。本篇论文在总结参考有关部门多年实证分析经验的基础上，从实用、 易用角度，尽可能将复杂的专业性操作进行内置化、智能化处理，以达到更好的 效果。尽管如此，还是会牵涉到一些必要的经济分析，数量方法和计算机的知识。 5 1景气信号指标的选择 一般的，景气监测信号系统选取指标的数量为1 0 个左右，其选择规则仍以景 气监测指标的原则进行。由于指标数量少，因此在选择指标时更需要慎重，必须 兼顾经济的重要性、敏感性、相关性以及先行、同步、滞后的关系。 基于前面筛选景气监测指标的研究结果，我们挑选以下的指标来构造景气监 测信号系统。 港口货物吞吐量 发电量 工业总产值 进出口总额 外企出口总额 更新改造投资额 国家银行贷款总额 社会消费品零售总额 居民消费价格指数 ( 同比增速t c 序列) ( 同比增速t c 序列) ( 同比增速t c 序列) ( 同比增速t c 序列) ( 同比增速t c 序列) ( 同比增速t c 序列) ( 同比增速t c 序列) ( 同比增速t c 序列) ( 同比增速t c 序列) 5 2 景气指标预警界限值 景气监测预警界限值时划分信号灯区的依据，由四个数值组成，以这四 个检查值为界线，确定“过热( 红灯) ”、“趋势( 黄灯) ”、“适度( 绿灯) ”、 “趋冷( 浅蓝灯) ”、“偏冷( 蓝灯) ”五种信号，当指标的数值超过某一检查 值时就亮出相应的信号。 2 0 在确定预警界限值时，应该根据历史上经济变动或者经济循环的情形， 各变量在经济活动中的作用与性质，以及各个时期政府所采取的宏观调控政 策和经济发展目标等情况来综合考虑。 前面我们在确定基准目标的时候已经得到一个历史景气动向h d i 的数 据表，由数据表和趋势图，我们得到各景气转折点的日期。 波谷的日期分别为：1 9 9 6 7 1 9 9 9 32 0 0 1 8 波峰的日期分别为：1 9 9 7 7 2 0 0 0 8 需要指出的是，上述基准循环日期仅仅是根据广东省信息中心提供的数 据计算出来的，尚可以进行进一步的分析探讨。 依据基准循环日期，我们可以利用景气监测指标的历史数据来计算初步 的预警乔限值，然后结合经济调控目标对这些预警界限值进行调整。通常获 取初步预警界限值的做法是： 以景气循环高峰前3 个月的时点，计算所求指标在各时点的平均值将其 作为“红灯”与“黄灯”的临界线值： 以景气循环谷底前3 个月的时点，计算所求指标在各时点的平均值将其 作为“浅蓝灯”与“蓝灯”的临界线值 以上述两条临界线的差值的三等分线分别作为确定“黄灯”与“绿灯” 的临界线值和“绿灯”与“浅蓝灯”的临界线值。 实证分析的结果表明，如果所选指标不能保证同步且滞