三种频率选择滤波及其在中国的应用

随着RBC理论的产生和发展,先后出现了三种有影响的滤波方法,即HP滤波、BK滤波和CF滤波。由于这些滤波的目的都是要分离出原始时间序列中特定频段的成分,因此被称为频率选择滤波。我国最近几年出现了应用这些滤波器的研究,但是中间存有一定的问题,主要原因是对相关文献掌握不足。因此,在分析了各个滤波器的特点之后,对于中国宏观年度数据2～8年频段的滤波,我们推荐使用经过Ravn和Uhlig调整的HP滤波和CF滤波。最后,我们用CF滤波方法讨论了中国的菲利普斯曲线与通货膨胀-货币增长关系。

基于频率选择性滤波的归一化最小均方算法研究

通过对噪声主动控制技术中广泛应用的归一化滤波最小均方算法的分析,提出了基于频率选择性的归一化滤波最小均方算法,并建立了该算法在噪声主动控制中的应用模型。在Matlab/Simulink环境中建立了归一化频率选择性最小均方算法的仿真模型。通过合理地选取自适应滤波器的结构、滤波器长度、收敛因子等控制参数,对单频噪声信号和窄带随机噪声信号进行了自适应抵消仿真分析。仿真结果表明,噪声信号抵消效果明显,与理论分析的结论一致,证明该算法准确并且有效。

两个经典宏观经济关系在中国的检验

本文用中国数据检验两个经典宏观经济关系:菲利普斯曲线关系和通货膨胀—货币增长关系。我们利用CF滤波研究发现,改革开放前后这两个关系在我国的表现有很大不同。改革开放前比较反常,而改革开放后的数据基本上证实了这两个关系:失业和通货膨胀之间的替换关系只是一种短期现象,在长期这种关系不存在;货币增长和通货膨胀在长期高度相关,而在短期这种相关性并不显著。