中国自然利率的月度估计  

作　　者：张舒媛 郇志坚 卢爱珍[1] 赵文铀[2] 

机构地区：[1]新疆财经大学金融学院,新疆乌鲁木齐830000 [2]中国人民银行乌鲁木齐中心支行,新疆乌鲁木齐830000

出　　处：《上海金融》2021年第11期2-10,共9页Shanghai Finance

摘　　要：本文基于HLW模型(2017)季度模型,构建半结构化混频模型,实现自然利率的月度估计。具体来讲,运用扩展卡尔曼滤波将季度GDP拆分为月度GDP,在新凯恩斯框架下构建了月度IS曲线和Phillips曲线,纳入状态空间形式,利用多变量卡尔曼滤波估计我国2007年1月至2019年12月的自然利率。结果显示:联合估计的月度自然利率、产出缺口和潜在经济增长率与国内宏观经济形势高度一致,能精准刻画经济危机等重要特征;自然利率在1.1%-2.1%波动,2019年12月处于历史较低水平,约为1.17%;对月度Phillips曲线,检验不同滞后结构和通胀预期计算窗口,证实了月度模型的稳健性。

关 键 词：自然利率 月度估计 状态空间模型 

分 类 号：F832[经济管理—金融学] F822.0