国家技术创新投入产出的宏观计量方法研究

研究技术创新产出的形式和内容,探讨了用于描述国家技术创新产出的计量方法,设计了技术创新投入和产出指数,利用这两组数据核算了近几年我国技术创新的投入产出比,并以此对我国技术创新的发展态势作了初步的评价.

区域经济预测的一个宏观计量模型

本文所给出的是区域经济计划或长远发展规划主要经济指标预测的一个微型宏观计量模型，包括模型结构的设计、模型建立及预测的计算流程等。

基于宏观计量经济面板数据模型的我国交通事故发生规律研究

从经济发展水平、人口数量、汽车保有量和道路条件等宏观因素入手,分析了我国8个省市不同经济发展条件下,人均GDP与千人汽车保有量、万车死亡人数、十万人口死亡人数和人均道路里程之间的关系,并选取万车死亡人数作为因变量,人均GDP、千人汽车保有量和人均道路里程作为自变量,以科布-道格拉斯生产函数为基础,建立了基于计量经济学的固定效应面板数据模型,并对我国交通事故发生规律进行了模拟分析。结果表明:模型拟合效果较好,相关系数R2为0.957 1,各项因素均表现显著,模型较好地反映了我国2003年之后8省市的交通事故宏观规律。

中国区域技术创新的二氧化碳减排效应——基于宏观计量经济模型模拟分析

构建了区域-宏观计量经济模型,将区域技术创新活动与国家宏观经济活动相联系,评估区域技术创新活动的宏观效应。研究发现:东、中、西部三大区域研发投入同等幅度的增加都会抑制二氧化碳排放量和二氧化碳强度的增加,都能促进经济增长、降低单位GDP能源消耗、抑制工业废水排放,但对工业固体废物和工业二氧化硫的抑制作用在后期才得以体现;八大区域中,除东北地区以外,研发投入的增加对碳排放的影响趋势与三大区域基本相似。要实现2015年巴黎世界气候大会上我国政府承诺的二氧化碳减排目标,情景分析表明:资源税相对于基准情景呈先降低后增加趋势,其中2028—2030年期间年均增加1.22%~1.61%;排污费则呈现先降低后增加的趋势。

城市与区域季度宏观计量经济模型研究

近年来,短期经济变动问题越来越引起全社会的关注。城市与区域季度宏观计量经济模型是进行地区短期经济预测和政策模拟的重要工具。本文以上海市季度模型为例,提出了以需求为导向,同时也考虑资源供给约束的建模思想,介绍了模型的联立方程体系;对模型进行了包括最终检验、外推预测和冲击稳定性试验的各项确认性检验。本研究对同类建模工作具有指导意义。

向量自回归模型及其在宏观计量经济学的演进发展

2011年诺贝尔经济学奖得主西蒙斯将向量自回归模型和脉冲响应分析等方法引入宏观经济计量分析,研究经济政策对宏观经济变量的影响,其开创性的研究为宏观经济实证分析提供的核心方法,该方法已被学者和政策制定者广泛采用。此外,西蒙斯提出的理性疏忽理论也对经济学的发展做出了重要的贡献。

欧洲中央银行宏观计量模型

中央银行利用宏观计量模型以政策分析和经济预测,从二十世纪四十年代建立的第一代宏观计量模型开始,就已成为世界上许多国家的共识。目前,各国使用的宏观计量模型已从传统的凯恩斯主义结构宏观计量模型转变为动态随机一般均衡模型(Dynamic Stochastic General Equilibrium,DSGE)的宏观计量模型。世界上第一个DSGE宏观计量模型是由欧洲中央银行首先开发使用的,即在CEE模型基础上所建立的SW模型,而且目前为了研究不同的问题,欧洲中央银行又开发了多个其他相关模型。本文旨在系统介绍欧洲央行开发的DSGE模型的特点和用途并作深入的评析,这些模型包括SW、NAWM、CRM、EAGLE和NMCM等模型。最后,还将分析我国的相关研究情况并提出相应的政策建议。

群模型:未来宏观计量经济研究的一种新模式

在经济现象日趋复杂、经济数据日趋丰富、计量经济学日趋成熟、信息技术日趋发达背景下，采用传统的少数几个模型来研究经济问题的方法已经越来越不能满足需要．必须采用多种计量模型、结合多种分析手段、全面深入自主地开展全方位的实时研究，以达到对经济现象和经济规律的准确把握，这种全新的分析框架与手段就称为“群模型”模式。

宏观计量模型在中央银行的应用

基于理论严谨程度从高到低,宏观经济计量模型可以区分为DSGE、不完全DSGE、混合模型和传统结构性模型,中央银行使用不同类型的计量模型以便于检验模型结果的强健性。通过对目前美联储、欧洲中央银行和IMF等国际机构目前正在使用的计量模型进行介绍,发现其中动态随机一般均衡(DSGE)模型在当代的经济预测和政策评估方面得到了广泛应用,最近几年来各国中央银行纷纷建造了基于DSGE的计量模型。

青岛宏观计量经济模型的优化与应用

一、引言经济计量模型本质上是一种经济平衡模型,通常用于经济结构的平衡分析、政策的综合评价以及经济发展预测。在我国社会主义经济的宏观管理中运用计量经济模型研究经济的平衡发展,避免失调现象的发生是十分必要的。但由于当前我国经济发展的主要约束来自供给方面,所以在平衡发展的基础上进一步研究如何使有限的可用资源获得最合理的分配和利用。

王亚南经济研究院明年将举行“宏观计量经济学国际会议”庆祝85周年校庆

为庆祝厦门大学建校85周年．推动厦门大学经济学的对外交流．加强中国经济学界与国际同行的联系．王亚南经济研究院将于2006年4月4-6日厦门大学校庆期间，举办“宏观计量经济学国际会议暨中国宏观经济与金融市场实证研究研讨会”。2003年经济学诺贝尔奖获得者、美国加州大学圣地亚哥校区荣誉教授Clive Granger爵士，美国耶鲁大学，南加州大学，德国洪堡大学，瑞典斯德哥尔摩学院，意大利欧洲经济学院，挪威大学等欧美世界级宏观计量经济学家，

VAR宏观计量经济模型的演变与最新发展——基于2011年诺贝尔经济学奖得主Smis研究成果的拓展脉络

本文对VAR宏观计量经济模型的拓展和应用进行综述和总结。VAR模型在批判中逐步向结构式、非线性、空间计量以及利用贝叶斯统计推断技术的方向演变。进入21世纪之后,基于动态随机一般均衡的DSGE-VAR模型、时变参数的TVP-VAR模型以及处理大规模变量的FAVAR模型等成为宏观计量经济分析的前沿。本文最后指出该类模型在运用中应注意的问题。

中国区域创新对宏观经济影响的计量研究——东中西部三大区域实证分析

本文通过在中国小型宏观计量协整模型中嵌入区域创新生产函数从而将区域技术创新活动与国家宏观经济活动相联系的区域—宏观经济分析模型,研究了中国三大区域研发投入对中国宏观经济的影响.模拟分析表明,中国三大区域研发投入增加有利于中国城市化发展,有利于中国居民收入增加,有利于国家经济增长;在所考虑的八大宏观经济变量中,中国区域研发投入增加对国内生产总值的影响最大,对城镇居民家庭人均可支配收入和农村居民家庭人均纯收入的影响分别排在第二和第三位;三大区域研发投入增加,对主要宏观经济变量影响程度的大小按东中西的顺序排列.

宏观计量经济学研究方法的演进与比较

本文从宏观计量经济学研究方法的演化进程,比较了RBC、DFM和SVAR三种模型之间的联系与区别,分析了RBC模型在宏观结构计量经济学研究方法中的地位、优势及其不足。在综述国内研究经济波动问题两种技术性倾向的基础上,提出了RBC模型在应用于中国经济波动的具体问题时可以采取的改进方向。

中国区域创新宏观经济效应计量研究——八大区域的模拟分析

本文通过在中国小型宏观计量协整模型中嵌入区域创新生产函数从而将区域技术创新活动与中国宏观经济活动相联系的区域-宏观经济分析模型,研究了中国八大区域研发投入对中国宏观经济的影响。模拟分析表明,中国八大区域研发投入增加有利于中国城市化发展,有利于中国居民收入增加,有利于国家经济增长;在所考虑的八大宏观经济变量中,中国区域研发投入增加对国内生产总值的影响最大,对城镇居民家庭人均可支配收入和农村居民家庭人均纯收入的影响分别排在第二和第三位。

积极财政政策宏观经济效益分析——基于宏观计量模型的研究

本文通过一个宏观计量模型来研究积极财政政策的宏观经济效益。与传统模型所不同的是,我们的模型不仅考虑了需求,同时也引入了社会的供给能力。研究表明,积极财政政策的实施为我国在2003年底彻底走出通货紧缩的阴影作出了不可磨灭的贡献。而到了2002年,积极财政政策的拉动效应开始递减,这为此后逐渐淡出的积极财政政策提供了一定的依据。

宏观计量经济学研究现状与展望

从现行的文献可以看出,计量经济学正在形成和发展成为三大分支:微观计量、宏观计量和金融计量。尽管目前对这三大分支还没有一个统一的定义和划分,也不可能如同微观经济学和宏观经济学具有各自完整的框架和内容,但这三大分支正以较快的速度发展,其功能正不断扩大,除计量经济学原有的功能外,这三大分支正在形成和发展的功能为检验和发展乃至创造经济学和金融学理论。

基于宏观经济计量模型的财政政策效应分析

本文通过一个宏观经济模型测算出我国财政政策乘数为1.88,并且呈上升趋势。本文还以四万亿财政刺激方案为例,测算财政支出对政府消费、居民消费、固定资产形成和进出口的具体影响,研究发现财政政策是调节总需求的重要杠杆,应对金融危机,选择以增加公共投资为主的财政政策作为刺激经济复苏的工具是正确的。随着我国经济由政策刺激下的快速回升转入稳定增长阶段,积极的财政政策在"调结构"和"稳增长"方面仍具有重要的政策含义。

论宏观经济计量模型的发展

自丁伯根 (1937)开创宏观经济计量模型的先河开始 ,宏观经济计量模型经历了 30、 4 0年代的最初发展 ,5 0、 6 0年代的蓬勃发展乃至 70年代的衰落 ,到后来宏观经济计量模型各种理论和应用不断完善的发展过程。本文通过介绍宏观经济模型的发展 ,并结合比较 80年代出现的VAR模型和CGE模型 。

宏观计量经济模型中变系数问题探讨

在建立宏观计量经济模型时,我们必须遵循一条基本规律,即“因果规律”。但是社会经济系统是一个极其复杂,形式多样的系统,某种经济现象往往由众多的原因而引起。那么,当我们采用计量经济方法建立模型时,为了遵循“因果规律”,是否必须将所有的原因都用经济变量来表示呢?计量经济学告诉我们:欲将所有引起经济现象的因果关系都考虑进去,以为只有这样才能建立正确的模型,一方面是不可能的,另一方面也是没必要的。这是因为: