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1)  two-regime threshold cointegration
两机制门限协整模型
2)  threshold cointegration
门限协整
1.
Energy Consumption and GDP in China:A Threshold Cointegration Analysis;
能源消费与经济增长非线性关系分析:基于门限协整系统
2.
For modeling nonlinear and nonstationary time series, an identification method was proposed to detect threshold cointegration in cointegrating regression model.
考虑非线性、非平稳时间序列中门限协整模型的辨识问题,给出协整模型属于线性协整还是门限协整的一种判断方法。
3)  (L)TVECM
门限协整向量均衡校正模型
4)  threshold model
门限模型
1.
The threshold model is employed to capture the nonlinearity of the drift term in the models of the term structure of interest rates.
应用门限模型对利率期限结构模型中漂移项的非线性性进行建模,提出门限(threshold)CKLS模型。
2.
In this paper, the Mumford-Shah functional based on threshold (the threshold model) is discussed.
本文讨论了基于门限的Mumford-Shah模型(门限模型)。
5)  co-integration model
协整模型
1.
This paper makes positive study on long-term Renminbi exchange rate change trend,uses co-integration model to build equilibrium relationship between real exchange rate and productivity and between governmental consumption and trade condition,and uses error-correction model to examine short-term dynamic adjustment process of real exchange rate.
通过协整模型构建了实际汇率与劳动生产率、政府消费和贸易条件之间长期的均衡关系,并通过误差修正模型考察了实际汇率短期内的动态调整过程。
6)  Cointegration model
协整模型
1.
Engle was awarded for Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity(ARCH) model that captures time-varying volatility, one key property of many economic time series, and Granger was for cointegration model that deals with nonstationarity, another of them.
恩格尔因提出的自回归条件异方差 (ARCH)模型可以处理经济时间序列的时变波动性而获奖 ,格兰杰因提出的协整模型可以处理经济时间序列的非平稳性而获
补充资料:经济过热的机制模型

研究经济是否过热,我们认为不宜再使用过于%26#8220;宏观%26#8221;的模型,如总需求是否与总供给基本平衡,或者总投资是否与总储蓄基本平衡,[1]而是更多关注产业结构和发展等更微观的方面,以及制度性变革的影响。我们将这一观点借助于类似固定轴转体的物理模型表达(郑磊提出,见图1),将整个宏观经济看作是一个固定轴物体,该物体绕轴转动的速度用来衡量宏观经济的表现,当转速超过一个上限时,认为出现了宏观经济过热问题。在轴体上有若干个柄,可以分别代表投资、消费、政府支出、净出口、制度变迁等驱动力量。[2]每一方面都对整体经济的表现有所贡献。其产生的驱动力量取决于每一方面的合力矩大小。

图1.调整宏观经济的杠杆作用

为便于说明,将表示合力的箭头画成垂直于转柄,可以看出各方面对于整体经济贡献的大小(力矩)取决于着力点与轴心的距离以及有效合力的大小。我们认为对于中国宏观经济的影响而言,在不同的时期,不同方面的贡献区别是很大的,不能一概而论。[3]更进一步讲,每个方面的合力实际是各个分散施加的力量的综合,以投资方面为例,各个产业部门投资所产生的力无论从大小还是方向上都是不同的,比如能源,原材料等基础生产领域的投资状况与上游产业相比就更为显著(见图2)。[4]

图2.不同行业投资的影响分析

在每个行业进行投资产生的驱动力由不同的箭头来表示。不同行业的投资效果差别也是非常大的,而这一层面的问题就是中观经济研究的重点。如果根据统计数据能够得出投资对于中国经济的驱动力最显著,那么就有必要深入到中观层面去研究各力量合成的机制。如果我们集中注意力在观察重要的趋势和差异量因子上面,再根据政策进行微调,在一个小区间里控制这些因子的滞后影响的大小,还是有可能在局部或短期内预测宏观经济走势并使经济变化在我们可以基本接受的范围内。与其进行长期的总体预测还不如进行技术层面的短期监控和必要调整,对中国宏观经济的意义更大一些。这就是采取抑扬结合的行业调控措施,达成另人满意的合力效果,既而达到调整宏观经济表现的杠杆作用的现实意义。政府的宏观经济管理如果不能区分出起重要作用的主导因素,搞不清因素间的动力学机制,不是对不同的作用力量采取区别化的政策,很难避免%26#8220;头痛医头,脚痛医脚%26#8221;的片面性,从而对整体经济造成更大范围的负面影响。

  我们也不认为宏观经济研究应该降低到中观经济层面,除了从宏观经济管理层面考虑外,另一个方面在于考察中国宏观经济内在的发展规律,也就是上述各方面对于整体经济的影响程度、产生影响的原因、影响之间的作用机制以及演进规律。这方面的研究至少可以指导我们确定不同时期里,各方面在整个经济中的权重,并趋力避害地使整体经济稳步健康地向前发展。



[1]不是贬低这些模型的理论价值,过于宏观的数据实际将一些微观上的差异掩盖了,而某些这样的差异实际会产生经济发展的角点。

[2]随着经济的制度的和技术的不断发展,将会有越来越多的有效作用增加进来。

[3]资本的影响不容忽视,本次增长仍然是投资驱动为特征,而且体现在建材,钢铁,汽车等耗能部类,另外对人民币汇率升值预期而进入的外部资金导致货币供应量增大,投资的低效率,以及投融资渠道阻塞形成的巨额待利用资本,如不能很好地加以疏导利用,对国民经济的冲击作用将是不可预计的。

[4]KLEIN采用类似PRINCIPAL COMPONETS方法估算中国1980-2000年GDP增长率时,进行了多重线形回归分析,结果显示中国GDP增长率与电力、煤炭、原油和粮食产量有显著线性关系,拟合程度很好,而其他因素的相对影响较小。

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参考词条