数据修订、实时估计与时变参数货币政策规则抉择  

Data Revision,Real-time Estimation and the Identification of Time-varying Parameters Monetary Policy

作　　者：陈创练 郑挺国[3,4] Chen Chuanglian, Zheng Tingguo

机构地区：[1]暨南大学金融研究所 [2]暨南大学经济学院 [3]厦门大学统计系 [4]王亚南经济研究院

出　　处：《统计研究》2018年第8期23-38,共16页Statistical Research

基　　金：国家自然科学基金面上项目“基于金融风险周期监测的时变参数货币政策模型系统构建和识别研究”(71771093); 教育部人文社会科学研究规划项目“资本配置效率、产业结构转型与经济增长关系研究”(17YJA790009); 暨南大学研究阐释党的十九大精神专题课题“新时代我国社会主要矛盾转换的新特点与深化供给侧结构性改革研究”(JDZX03)的资助

摘　　要：本文拓展构建了后顾性、同期性和前瞻性三种类型的货币政策规则,并基于实时数据和最终数据实证分析数据修订和实时估计对货币政策参数的影响效应。研究发现,数据修订对泰勒规则的影响取决于不同模型,而且在三种模型设定中,盯住产出缺口和通货膨胀目标的时变参数均在不同程度上受数据修订的影响。特别是,对于最终数据,采用同期性货币政策规则展开估计最为有效;而对于实时数据,基于后顾性货币政策规则进行模型估计是最佳的。最后,本文在数据选择和模型匹配上提出相应的对策建议。This paper extends to build three models,such as backward-looking,synchronism and forwardlooking time-varying Taylor rule,then uses them to estimate the time-varying monetary policy of China based on ex-post data and real-time data,and final investigates the influences of data-revision and real-time estimation on the Taylor rule. The estimated results show that the effects of data-revision on the Taylor rule estimation depends on the choice of the models,furthermore,the time-varying parameters of targeting to inflation and output gap are all influenced by data-revision in the three models. In particular,it＇s suitable for the ex-post data to choose synchronism Taylor rule model,while the backward-looking Taylor rule model is much better for the real-time data. Finally,this paper puts forward the corresponding suggestions of model selection based on different data.

关 键 词：数据修订 最终数据 实时数据 泰勒规则 

分 类 号：C812[社会学—统计学]