中国经济周期测算：基于扩展卡尔曼滤波分析

本文针对我国新兴经济体波动较强的特征,在非线性状态空间模型下,构建了扩展卡尔曼滤波估算时变参数。应用1992年1季度至2013年4季度数据估算了中国经济周期,并比较了常规卡尔曼滤波、UC、HP滤波方法测算的结果。实证结果表明,不同方法下的统计属性存在差别,在周期波动较大时,时变参数的扩展卡尔曼滤波最为有效,测算的周期波动精度较高。本文分析了中国经济易受随机冲击影响的原因,也给出相应的微波化对策建议。