【摘 要】
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论文比较了文献中使用的传统季度数据和构建季度数据，发现如下：现有CPI低估了总体物价水平；居民消费周期性较弱并和投资负相关；Chang等（2016）的数据更适合DSGE模型。论文首先构建了一个基准混合动力模型，模型虽能拟合出数据的二阶距特征，但观测误差起主要作用。方差分解显示DSGE模型能解释大部分产出波动，但对其他变量的解释力较差。备选模型不能改善这种情况，并且DSGE-VAR分析表明基准模型没有明显的误设。样本外预测显示混合动力模型对产出的预测效果比VAR好，但对其他观测变量的预测效果欠佳。论文认为D
【机 构】
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西南交通大学经济管理学院四川大学经济学院
【基金项目】
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本文得到四川省统计科学研究计划重点项目（2016se18）、教育部人文社科青年项目（16YJC790158）、国家自然科学基金一般项目（71473168、71473169、71673194）资助.作者衷心感谢美国埃默里大学查涛教授、波士顿学院PeterIreland教授的帮助.当然,文责自负.
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论文比较了文献中使用的传统季度数据和构建季度数据，发现如下：现有CPI低估了总体物价水平；居民消费周期性较弱并和投资负相关；Chang等（2016）的数据更适合DSGE模型。论文首先构建了一个基准混合动力模型，模型虽能拟合出数据的二阶距特征，但观测误差起主要作用。方差分解显示DSGE模型能解释大部分产出波动，但对其他变量的解释力较差。备选模型不能改善这种情况，并且DSGE-VAR分析表明基准模型没有明显的误设。样本外预测显示混合动力模型对产出的预测效果比VAR好，但对其他观测变量的预测效果欠佳。论文认为DSGE模型表现不佳源于两方面：（1）粘性价格机制和消费一投资负相关之间的矛盾；（2）平衡增长路径假设和稳态不定之间的矛盾。
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