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我国通货膨胀预期和通货膨胀粘性 被引量:32
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作者 李昊 王少平 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2011年第1期43-48,共6页
本文在蕴含微观经济基础的结构菲利普斯曲线框架内研究我国通货膨胀预期的结构和性质。基于最大熵自举的模型估计和推断显示:微观企业平均每三个季度调整一次价格;我国季度数据不支持通货膨胀粘性假设;在微观企业的定价过程中,理性预期... 本文在蕴含微观经济基础的结构菲利普斯曲线框架内研究我国通货膨胀预期的结构和性质。基于最大熵自举的模型估计和推断显示:微观企业平均每三个季度调整一次价格;我国季度数据不支持通货膨胀粘性假设;在微观企业的定价过程中,理性预期所起的作用要强于适应性预期;但由于通货膨胀非粘性,真实经济中通胀持续性反而具有主导作用。经验研究结论表明,货币当局在通货膨胀预期管理中应加强货币政策的前瞻性、持续性和透明度。 展开更多
关键词 通货膨胀预期 通货膨胀粘性 最大熵自举
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一般均衡刚性粘性通货膨胀优化模型及中国通货紧缩的实证分析 被引量:6
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作者 刘纪显 陈建梁 《经济科学》 CSSCI 北大核心 2003年第2期21-31,共11页
以宏观经济为框架 ,以微观经济为基础 ,以数学推导为纽带 ,本文建立了一般均衡刚性粘性通货膨胀优化模型 ,它是一个能适应各国 (主要是市场经济国家 )的通用模型。模型确定了价格对宏观经济变量冲击响应的粘性周期和反应程度 ,是预测通... 以宏观经济为框架 ,以微观经济为基础 ,以数学推导为纽带 ,本文建立了一般均衡刚性粘性通货膨胀优化模型 ,它是一个能适应各国 (主要是市场经济国家 )的通用模型。模型确定了价格对宏观经济变量冲击响应的粘性周期和反应程度 ,是预测通货膨胀 (紧缩 )和度量政策干预对价格影响的深远程度的定量工具。模型还给出了有效使用税收政策治理通货膨胀 (紧缩 )的条件。以通用模型为平台 ,本文开发了中国模型 ,并成功地预测到 1 998、1 999年的通货紧缩。本文对紧缩进行了实证分析 ,发现中国的价格粘性周期是四年。分析认为 。 展开更多
关键词 一般均衡刚性粘性通货膨胀优化模型 中国 通货紧缩 粘性周期 反应程度 通货膨胀预测 IS-LM曲线 最优化方法 粘性价格 弹性分析
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我国通货膨胀惯性及其货币政策启示——基于后顾性菲利普斯曲线模型的实证检验 被引量:4
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作者 丁洪福 郭万山 《西部论坛》 北大核心 2015年第6期55-61,共7页
通货膨胀惯性内生于通货膨胀动态演进系统中,并会制约外生货币政策冲击对通货膨胀的影响,进而导致实现货币政策目标的成本增大。纯前瞻性的新凯恩斯菲利普斯曲线不包含内在的通货膨胀惯性,无法用来描述和解释通货膨胀惯性问题。构建包... 通货膨胀惯性内生于通货膨胀动态演进系统中,并会制约外生货币政策冲击对通货膨胀的影响,进而导致实现货币政策目标的成本增大。纯前瞻性的新凯恩斯菲利普斯曲线不包含内在的通货膨胀惯性,无法用来描述和解释通货膨胀惯性问题。构建包含通货膨胀粘性假设的后顾性菲利普斯曲线模型,并采用1996—2013年的季度数据来描述我国通货膨胀的惯性动态特征,结果表明:我国通货膨胀具有较强的惯性,利率和货币供应量对通货膨胀的影响显著。较高的通货膨胀惯性意味着刺激经济的货币政策会导致较高的反通货膨胀成本,中央银行应该赋予控制通货膨胀目标更高的权重,并将市场型货币政策工具作为抑制通货膨胀的主要手段。 展开更多
关键词 通货膨胀惯性 货币政策 通货膨胀粘性 通货膨胀预期 混合新凯恩斯菲利普斯曲线 通货膨胀成本 货币供应量 利率市场化
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基于通货中性的货币政策研究——货币政策的粘性均衡通货膨胀效应模型及其实证检验分析 被引量:7
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作者 刘纪显 张宗益 陈建梁 《数量经济技术经济研究》 CSSCI 北大核心 2004年第5期46-54,共9页
本文试图在整个宏观经济框架下找到具有微观基础的 ,能够对产品市场产生冲击的货币政策起点 ,然后再找到货币政策相对起点的偏离对产品市场影响的深远程度 ,即对价格的冲击水平和价格的粘性周期。首先本文以凯恩斯 (Keynes)和希克斯 (Hi... 本文试图在整个宏观经济框架下找到具有微观基础的 ,能够对产品市场产生冲击的货币政策起点 ,然后再找到货币政策相对起点的偏离对产品市场影响的深远程度 ,即对价格的冲击水平和价格的粘性周期。首先本文以凯恩斯 (Keynes)和希克斯 (Hicks)的经典理论为宏观经济框架 ,以厂商利润最大化为微观经济基础 ,以严格的数学推导为逻辑纽带 ,以价格粘性为指导 ,提出并建立了货币政策的粘性均衡通货膨胀效应模型。模型可预期未来下一期的通货膨胀 ,可确定均衡价格粘性周期 ,是一个通用的国家模型。然后本文建立了它的中国模型 。 展开更多
关键词 货币政策 粘性均衡通货膨胀效应模型 通货膨胀 价格粘性 中国 货币市场 货币供给量 通货中性理论 IS-LM分析
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