Markov体制转换模型与经济周期分析摘要：根据信息选择滞后准则,将经济增长率的特点状态分为两个。本模型的特点是引入一个虚拟变量将序列在两个状态下的均值再分为改革开放前后两个情况。根据经济增长率的平滑概率发现改革开放前周期与波峰和波谷划分的周期相同,改革开放后的周期基本相同，只是经济的收缩状态比较长，尤其近几年。模型估计收缩的持续时间是3.5年,扩张的持续时间是3.1年;2005年和2006年是经济发展的扩张期，预计2007年是扩张期,2008年在北京举办奥运会，是经济发展的高峰期，预计2009年可能是经济从扩张到收缩的转折期,2010年经济有恢复的迹象。Abstract:Basedonqualityofeconomicgrowthrate,weestablishmodelwithmarkovswitching.Aqualityofmodelimportadummyvariablewhichcanseparatetheseriesintotwoparts・Throughthegraphofsmoothedprobabilityofrateofeconomy,weobtainthesamecycletootherswaybeforereformation・thecyclehavealittledifferenceafteropeningandreform,butperiodofcontractionhaveIongertime,especiallyrecentyears・Themodelestimatesthatperiodofexpansionis3years,andperiodofcontractionis3.5years・2005and2006yearsisthestateofexpansion.Becauseperiodofexpansionis3years,wepredictthat2007yearisthestateofexpansion.OlympicGameswillstagein2008・Developmentofeconomywillcometohead・Wepredictthat2009yearsisturningpointofexpansionandcontractionofeconomy关键词：增长率;经济周期;经济体制Keywords:growthrate;conomiccycle;regimeswitching中图分类号:F13?1;F275?5文献标识码:A文章编号:1006-4311(2009)10-0143-030引言虽然中国经济周期长期以来倍受关注，但只是通过对波峰波谷简单的划分确定是扩张期和收缩期[1],这样的分析缺乏理论基础，对现实经济的发展指导意义也不是很大。即使有理论的基础也没有分析岀从一个阶段到另一个阶段的转换概率和在这一时期应处在经济周期的哪个阶段上。我国在20世纪80年代中期,经济周期波动研究逐渐成为宏观经济研究的中心位置。研究周期波动的目的是为了避免经济的剧烈波动,保持国民经济持续、快速、健康的发展。进几年中国经济的增长率一直在百分之九点多,是否岀现了经济过热的现象，处于对此问题的考虑，开始了中国经济周期的研究。[3]本文运用马尔可夫体制转换模型进行分析研究。此模型将体制作为内生变量加入模型中，将有助于考察政策波动与经济波动的相关关系。本模型对中国的经济周期的发展进行了系统的分析，对各时期所处的状态进行了判断。[2]中国是发展中国家，所拥有的数据比较短,这对研究以时间序列模型的学者来说是一个缺憾。本篇论文估计模型是以先验信息为基础用MCMC方法,克服了样本比较短的这个缺点。另外用MCMC估计各期的状态的概率值不是建立在已估计的参数的基础之上，减小了误差,比以往估计的更精确。1建立模型Hamilton的马尔可夫体制模型，引入简单回归模型的结构。这个模型具有离散的状态转移性质，允许不同的经济增长率之间以概率方式发生转移，能够定量地刻画经济增长率动态变化过程中的内生转移机制，这个模型不仅能够更好地拟合历史数据，而且可形成经济增长率预期。又因为我国改革开放前后所处的两个状态的均值不一样，⑶故引入虚拟变量D将其分成两部分。建立马尔可夫体制模型如下：根据以上中国经济增长率的发展特点，建立马尔可夫体制模型，并且滞后一阶的AIC=3.354231ZSC=3.616898。滞后两阶的AIC=3.88863,SC=4.18604oAIC和SC越小越好，所以引入一阶自回归。在这个模型中，我们假定经济增长率的变化过程中存在两个状态，即“扩张”和“收缩”，并认为经济增长率的均值和误差的方差是可变的，由状态S控制。我们假定在s=o时，经济处于“收缩”期;当S=1时，经济处于“扩张”期。模型在这两个状态之间的转移概率满足一阶马尔可夫体制过程，表述如下：Pr(st=O|st-l=O)=pPr(st=l|st-l=l)=q2模型估计用MCMC方法估计模型:[4]在贝叶斯的分析框架中，我们将参数0=(B,§2,p,q)看作随机变量，有条件分布。g(0)是包含了参数的先验信息。h(9,y)=f(y|0)g(0)=P(0|y)f(y)这个函...