向量自回归VAR模型在消费分析中的应用

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1、摘要改革开放以来，在巨大的消费需求的拉动下，我国经济以前所未有的速度迅速发展，人民物质生活水平有了极大的提高。但在社会主义市场经济体制不断建立和完善的过程中，我们又不断面临新的挑战。其中如何扩大内需，促进经济增长已成为当前迫切需要解决的问题。扩大消费需求己成为扩大国内需求，保证国民经济持续增长的关键所在。本文通过对我国消费问题和我国消费函数的研究，指出当前提高消费需求的关键是提高居民收入和心头居民对未来的预期。首先，利用向量自回归VAR方法对消费、投资、出口和经济增长的相互关系进行实证分析。建立VA

2、R(2)模型如下:Y,=C十Clyt_,+CZYt_Z+“:Y,0(YtyY2vY3t,Y4t)T卜O'l.......然后，通过方差分解和脉冲反应函数分析本模型，说明GDP的变动对消费的影响是显著的，消费和GSP之间具有长期、持续的重要的影响。要想提高消费水平，提高收入水平是关键。消费水平上不去，不仅靠投资拉动经济增长是难以持久的。因此，只有把投资建立在消费的有效需求之上，二者共同拉动经济增长，才能有效地扩大内需，促进经济增长。其次，进一步研究消费，消费函数，边际消费倾向，消费和收入的关系，消费与

3、预期、物价关系等，对采取一定措施扩大消费，使其成为进一步拉动经济增长的积极因素，使我国经济走出低谷，价走上正常，平稳的发展道路具有十分重要的意义。本文应用卡尔曼滤波方法估计和修正状态向量，具体研究消费与收入、预期的关系。1、提出状态空间模型(可变参数模型)的理由经济系统存在一些不可观测的变量，而正是这些不可观测的变量(状态向量)反映了系统所具有的真实状态。状态空间模型建立了不可观测变量和系统内部状态之间的关系，从而可以通过估计各种不同的状态向量达到分析和观测的目的。以状态空间的形式表示动态系统主要有

4、两个优点。第一，状态空间把不可观测变量(状态变量)并入可观测模型并且与其一起得到估计;第二，状态空间模型利用卡尔曼滤波这种强有力的递归算法估计出来。通过可变参数的消费函数模型，可以更好的解释消费预期、消费心理和经济制度变化等不可观测变量对消费行为的影响，其影响直接体现在可变参数上。2、状态空间(可变参数)模型c,=“。，+auy,+k,(1)a;,=a;,_,+v;,i=1,2(2)(1)式和(2)式分别是状态空间的量测方程和转移方程。可以用卡尔曼滤波的方法进行估计。a=,a,‘是可变参数，vrr.

5、lu，是误差项，满足零均值和定方差的正态分布。Yc是收入的对数值.边际消费倾向MPC和平均消费倾向APC可通过等式(1)和等式(2)的系数得到:MPC,=exp[a=+Ina,,+(aZ，一1)y'IAPC二exp[a=+(a}，一1)y'l短期的可变参数的误差修正消费模型为:户r﹃、、.AA=Ylee4y,+Q,(c一Y),-4+er、﹄2子‘成、、、Ur风=拱几一，十z;,i=1,2e,一，(0,Q,)zi，一、}0,0}}i=1,2△和△。分别表示一阶和四阶差分，flit是短期内随时间变化的M

6、PC。方程(5)中的(c-Y)t-4长期模型中APC的对数延迟，并且是误差修正项，fl二表示短期不均衡向长期不均衡运动的程度。3、状态空间(可变参数)模型的实证分析根据国家调查的资料，以消费支出、生活费支出、可支配收入和人口来计算1978年到1998年的居民人均可支配收入和人均消费支出，并具体利用城镇和农村的人均收入和消费支出的数据对我国农村和城镇的居民消费函数进行简单分析。所有数据来源于《中国统计年鉴》。通过对名义数据用物价指数调整成为实际数据，去掉物价变动的影响。为了精确的估计，把年度数据调整成

7、季度数据并取对数。可以看出，最终实际人均可支配收入和消费支出基本保持动态平衡关系。通过用卡尔曼滤波方法估计短期可变参数的消费函数模型为:AIE,一A1,A4YI+&1C一，1l_4+0.035D(0.002)(0.055)(0.008)八‘=1.008戏1-1#11=0.822几,-1R'=0.99DW=1.57氏=6.47E-15括号内数字表示标准差。Y表示可支配收入的对数值，c表示消费支出的对数值，D是1989年取1其余年份取0的虚拟变量。长期的可变参数的消费函数模型为:cr=a=+a2,Y,a

8、=0a=-,a21=a2,-,R2=1DW=2.95,=8.67E-07通过利用或变参数的消费函数，我们可以看到当前影响居民消费水平的因素主要有两个:收入和预期。收入直接影响消费，而居民由于各种因素所形成的预期对我们的消费函数的参数施加影响，导致数数的不断变化。我们应该采取相应的措施，提高居民的收入水平，改变居民的预期，最终通过提高消费水平，来带动我国经济持续稳定协调的发展。最后，对当前面临消费不足问题的原因进行了分析，主要有居民收增长缓慢，制度变革和通货紧缩改变了居