本文選題：通貨膨脹　切入點：學習型預期　出處：《金融研究》2014年09期

【摘要】：論文研究了中國通脹的學習型預期,以產(chǎn)出缺口為驅(qū)動因素的中國通脹動態(tài)模型。并對其進行了擴展,利用遞歸預測方式,基于VAR和BVAR模型遴選出貨幣、成本、國際、資產(chǎn)價格因素的代理指標,分別構(gòu)建了學習型預期和消費者預期指數(shù)下中國擴展的新菲利普斯曲線�；贕ranger因果關(guān)系、脈沖響應和方差分解驗證了前面的實證結(jié)論。針對前面研究的不足,進一步基于Markov機制轉(zhuǎn)換模型研究了中國通脹水平的驅(qū)動因素。分析表明:中國通脹慣性非常強,引入宏觀經(jīng)濟變量幾乎不能夠降低通脹慣性;公眾預期能力不強,消費者預期指數(shù)以及學習型預期對通脹的決定作用有限,后顧性因素比前瞻性因素在短期通脹動態(tài)中起更重要的作用;菲利普斯曲線起作用的持續(xù)時間長于貨幣數(shù)量論起作用的持續(xù)時間,在大多數(shù)時候,產(chǎn)出缺口相對于貨幣增長更有可能是通脹的驅(qū)動因素;各種方法都表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格是通脹的重要驅(qū)動因素。
[Abstract]:This paper studies the learning expectation of China's inflation and the dynamic model of China's inflation driven by output gap.It is extended to select the proxy index of currency, cost, international and asset price factors based on VAR and BVAR model.The new Phillips curve of China expansion under learning expectation and consumer expectation index is constructed respectively.Based on Granger causality, impulse response and variance decomposition verify the previous empirical conclusions.In view of the shortcomings of the previous study, the driving factors of China's inflation level are further studied based on the Markov mechanism transformation model.The analysis shows that the inflation inertia in China is very strong, the introduction of macroeconomic variables can hardly reduce the inflation inertia, the ability of public expectation is not strong, the consumer expectation index and the learning expectation have a limited effect on the determination of inflation.Backward factors play a more important role in short-term inflation dynamics than forward-looking factors; Phillips curves work longer than monetary quantitative factors, and most of the time,The output gap is more likely to be a driver of inflation than monetary growth; various methods suggest that the price of agricultural means of production is an important driver of inflation.
【作者單位】： 安徽財經(jīng)大學金融學院;南京大學商學院;
【基金】：國家社會科學重點基金項目(14AJY027) 教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(NCET-130641) 教育部創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃(IRT13020) 國家社會科學基金項目(11CJY080)資助
【分類號】：F822.5;F224

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本文編號：1710949