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师兄有话说:温州市经济景气指数实证研究

CPDA数据分析天地2018-06-07 21:59:35



经济景气指数是研究经济周期波动、进行国民经济监测预警常用的方法。它采用若干指标编制出的指数作为描述周期波动的主要形式,通过对一系列宏观指标的分析来测定、评价经济波动状况,预测经济循环波动的未来趋势。经济景气指数不仅可以客观描述国民经济运行状况,而且可以预测宏观经济未来的发展趋势[1]。因此,经济景气指数的研究对于国家或地区预判经济形势和及时调整宏观经济政策,具有十分重要的意义。

经济景气指数根据经济指标的非同步变动,把指标分成先行、一致、滞后三种状态,用先行指标反映并预测经济景气变化的未来态势,用一致指标反映并监测经济景气变化的当前形势,用滞后指标进行事后验证并作为修订前一轮政策的依据。鉴于先行指数的预见性以及一致指数的时效性,经济景气指数的研究通常以先行指数和一致指数为主。目前,已有不少学者对先行指数与一致指数进行了大量的探索,得到了许多有意义的启示。然而,各地区的宏观经济状况与当地的政策、环境、市场行为等因素息息相关,导致了不同地区的宏观经济景气指数很可能相差甚远。本文以温州市为研究对象,研究温州市的宏观经济先行指数和一致指数,判断温州市宏观经济总体趋势,对政府制定经济政策具有较强的指导意义。


一、景气指标的选取

(一)指标预处理

经济景气指数涉及的指标非常多,根据经济上的重要性、统计上的充分性、统计的适时性等原则,结合国内外有关经济景气指数的研究成果确定了18个备选指标。指标数据为月度数据,时间跨度从2006年1月到2011年6月。对于部分指标各年度1月份数据缺失的情况,采用线性插值法进行预处理。对于每个经济指标的月度时间序列来说,都包含着四种变动要素:长期趋势要素(T)、循环要素(C)、季节变动要素(S)和不规则要素(I),而季节变动要素和不规则要素往往遮盖或混淆了经济发展中的客观变化,给研究和分析经济发展趋势带来困难,因此需要剔除这两种变动要素。本文采用SPSS 17.0软件对指标进行季节性分解,所有数据都是剔除季节变动要素和不规则要素后的趋势循环数据(TC)。

(二)指标的分类

考虑到GDP仅有季度数据,数据量太少,而规模以上工业总产值与GDP的相关性较大(相关系数R=0.84),因此选取规模以上工业总产值月度同比增速为基准指标,将其他备选指标与基准指标波动的时间先后顺序来确定该指标的类别(先行或一致)。本文采用时差相关分析法[2]对18个经济指标进行分析与归类,分析结果如表1所示,其中先行指标有4个,一致指标有6个。


二、景气指数的编制

(一)景气扩散指数DI

扩散指数DI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(取值在[0,1]之间)。当DI大于50%时,代表经济扩张,反之则代表经济收缩。

下图1和图2分别描绘了2006年2月至2011年6月的温州市先行DI和一致DI。先行DI最近连续16个月均在50%之下,一致DI最近连续4个月均在50%之下,表明温州市经济处于收缩阶段。

先行扩散指数趋势图

一致扩散指数趋势图

(二)一致合成指数

本文采用目前最常用的是基于增长率循环的计算方法来构建合成指数,这种计算方法的具体步骤见文献[3]。

温州市一致合成指数(2006.01—2011.06)如下图3所示。2006年以来我市经历了2轮经济周期,第一次截止到2008年12月,第二次从2009年1月至今。本轮经济周期已有30个月,波峰出现在去年1月,之后转头向下,尽管指数自去年12月起连续3个月微幅上扬,但今年4月再次下行,表明本次周期的谷底并未来临,经济仍处在下滑阶段。

一致合成指数趋势图


三、景气指数的检验

(一)一致合成指数检验

一致合成指数的有效性需要将其走势与经济实际运行情况进行对比,检验其一致性。图4为一致合成指数与GDP的季度累计数据趋势图,一致合成指数与GDP在整体趋势上基本保持一致。对两者进行相关分析,得出两者的相关系数为0.55,并通过了显著性检验。由此可以认为,本文得出的一致合成指数是有效的。

一致合成指数与GDP趋势图

(二)先行合成指数检验

1.先行合成指数与一致合成指数

先行合成指数与一致合成指数的趋势如图5所示。由图5可以看到,先行合成指数的走势比一致合成指数大致领先3-6个月。同时,先行合成指数在2011年度前6个月内一直处于下滑趋势,按照先行指数领先一致指数三个月的判断,温州市在未来3个月内一致指数仍将继续下滑,也就意味着温州市未来三个月的GDP增速将减缓,这与温州市2011年三季度GDP增速减缓的实际基本吻合。

修订后的先行合成指数与一致合成指数趋势图

2.先行合成指数与GDP

图6为先行合成指数与GDP的季度累计数据趋势图,可以看到,先行合成指数领先GDP大约1-2个季度。对超前1个季度和超前2个季度的先行合成指数分别与GDP进行相关分析发现,超前1个季度的相关系数为0.28但没通过显著性检验,而超前2个季度的相关系数为0.56且通过了显著性检验,说明先行合成指数领先GDP大致2个季度。但由图6可知,最近4个季度以来,先行指数的领先期有缩小的迹象。

先行合成指数与GDP趋势图


四、基于景气指数的GDP预测模型

(一)基于景气指数的GDP预测模型

1.基于一致合成指数的GDP预测模型

运用SPSS 17.0对两者进行回归分析,得出GDP关于一致合成指数的计算公式如下:

其中,(t)表示第t时刻(某季度)的数据。回归模型的F值通过了α为0.05的显著性检验,说明回归方程的可信度比较高,且标准化残差序列基本服从标准正态分布(见图5),且K-S检验表明残差与正态分布无显著性差异,可以认为残差满足线性回归模型的前提要求,但回归模型的R2值仅为0.3,说明回归方程拟合优度不太高。

2.基于先行合成指数的GDP预测模型

运用SPSS 17.0对超前2季度的先行合成指数与GDP进行回归分析,得出GDP关于先行合成指数的计算公式如下:

其中,(t-2)表示超前t时刻2个季度的数据。回归模型的F值通过了α为0.05的显著性检验,说明回归方程的可信度比较高,且残差序列通过了正态分布检验,可以认为残差满足线性回归模型的前提要求,但回归模型的R2值仅为0.31,说明回归方程拟合优度不太高。

3.基于先行与一致合成指数的GDP混合预测模型

对GDP做先行合成指数与一致合成指数的线性回归分析,得出数学方程如下:

回归模型的F值通过了α为0.05的显著性检验,说明回归方程的可信度比较高,且残差序列通过了正态分布检验,可以认为残差满足线性回归模型的前提要求,但回归模型的R2值仅为0.35,说明回归方程拟合优度不太高。

(二)GDP预测模型之比较

现对三个模型的优劣进行比较,图7显示了三个模型的残差图(即预测值与实际值的差距)。由此可见,三个模型的误差整体上基本一致,局部波动较大,难以分出优劣。因此,可综合利用三个模型预测GDP之走势。

三个模型的残差图


五、小结

通过对2006.01-2011.06温州市宏观经济的实证研究,可以看出本文编制的温州市国民经济综合指数能够较好地刻画我市的经济波动情况,构建的GDP预测模型也能够较好地预测GDP的走势,综合判断经济冷热状态,为经济决策提供参考。

本文研究的温州市经济景气指数系统具有如下几个特点:

  • 一致合成指数与GDP变化趋势基本吻合;

  • 先行合成指数预测性较强,早于一致合成指数3个月左右;

  • 可综合利用三个回归模型预测GDP的走势。

当然,本文构建的景气指数还存在许多不足之处,一是基准指标的选取并非特别适合,由于GDP和工业增加值均只有季度数据,故只能退而求其次选择规上工业总产值;二是统计数据的时间跨度不够,由于数据缺失等原因,时间序列只能从2006年开始,制约了指标数据长期规律性的挖掘;三是统计方法的局限性,如季节调整并没有考虑五一、国庆等假日因素,经济形式的判定可能产生偏差;四是指标分类具有动态性,由于指标数据要受到政策、环境等的影响,先行指标、一致指标、滞后指标的分类可能会随时间的推移而变化,并非一成不变。因此,需要对指标数据进行定期跟踪,不断完善景气指数。

作者:周余庆、高晨


参考文献

[1] 冯韵, 何跃. 结合景气指数的GDP组合预测模型研究[J]. 统计与决策, 2010年, (20): 19-21.

[2] 徐国祥. 统计指数理论及应用[M]. 北京: 中国统计出版社, 2004.

[3] 张永军. 经济景气计量分析方法与应用研究[M]. 北京: 中国经济出版社, 2007.




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