论文部分内容阅读
【摘要】本文利用DCC-MVGARCH模型法对美国制造业PMI和GDP增长率的动态相关性进行了研究。通过相关系数的分析，发现 PMI与GDP的增长率的相关性程度较高，相关系数在均值附近波动，长期看都是平稳序列。
【关键词】美国 制造业PMI GDP DCC-MVGARCH模型
引言
采购经理指数PMI（Purchasing Managers’Index）在国际上由来已久， PMI调查最早诞生于美国，一开始仅限于制造业的范围，后来，PMI 扩展到非制造业并且在美国一直流行到现在。
由于美国制造业PMI历史较长，数据极为丰富，大量学者、专家对制造业PMI和GDP之间的关系进行广泛和充分的研究，研究的方法多采用统计模型如时间序列、主成分分析和计量经济模型等。鉴于国内学者对于动态相关系数的研究还非常少，尤其是在研究手段上还存在一定的欠缺，因此本文着重介绍了时间序列研究的新成果，即Engle(2002)提出的动态条件相关多元GARCH模型(DCC-MGARCH Model)，并借助于该模型对美国制造业PMI和GDP的时变相关性进行考察，以期对二者间的动态关系有更全面的了解，同时对中国如何正确使用PMI有了很好的参考依据。
（一）数据选取与初处理
（二）用DCC-MVGARCH模型研究制造业PMI和GDP增长率的相关性
1.出于简化分析目的，对于动态相关系数分析部分，本文选择多元GARCH(1，1)进行分析。运用上述单变量GARCH分析结果和恩格尔提供的两阶段估计方法对第一阶段参数估计见表1：
3.制造业PMI和GDP增长率相关系数趋势分析
在DCC-MVGARCH模型法下，制造业PMI和GDP增长率之间的相关系数最大值是0.9054，最小值是0.0197，均值是0.5645，呈现的都是正相关关系且具有时变性。相关系数从1952年开始迅速上升自1954年开始下降，到1956年又开始上升至1958年后开始平稳。1980年至1983年、1997年至2001年、2007年至2011年又出现大的波动。但总体在均值附近波动比较平稳。
三、结论
本文用DCC-MVGARCH模型法对美国制造业PMI和GDP增长率的相关系数分析表明相关系数的均值较高，在0.56以上，说明美国制造业PMI和GDP增长率之间相关性很大，为PMI的使用找到了现实依据，说明在美国用制造业PMI还是比较合适的。
在我国，GDP数据有一个比较严重的问题，即中国的GDP不像别的许多国家那样没有基于不变价格的环比增长率。这样，我国的GDP等于是给使用者开了一个空头支票，使得GDP的实际作用更加微不足道。因而，在我国，作为GDP替代指标的PMI的研究就显得更为重要。国内关于PMI的研究到目前为止颇为少见。对PMI是否真正反映了我国的经济发展情况，还是一个未知数。
参考文献
[1] Zhang Z Q，LiW K，Kam C Y.On amixture GARCH time seriesmodel[J]. Journal of time series analysis，2006，(27):577-597.
[2] 金洪飞等.石油价格与股票市场的溢出效应——基于中美数据的比较分析[J].金融研究，2008(2)：83-97.
作者简介：朱钰，男，陕西西安人，西安财经学院统计学院教授，研究方向：应用数理统计理论；李倩（1986-），女，山东济宁人，西安财经学院2010级硕士研究生，研究方向：应用数理统计理论。
（责任编辑：陈岑）
【关键词】美国 制造业PMI GDP DCC-MVGARCH模型
引言
采购经理指数PMI（Purchasing Managers’Index）在国际上由来已久， PMI调查最早诞生于美国，一开始仅限于制造业的范围，后来，PMI 扩展到非制造业并且在美国一直流行到现在。
由于美国制造业PMI历史较长，数据极为丰富，大量学者、专家对制造业PMI和GDP之间的关系进行广泛和充分的研究，研究的方法多采用统计模型如时间序列、主成分分析和计量经济模型等。鉴于国内学者对于动态相关系数的研究还非常少，尤其是在研究手段上还存在一定的欠缺，因此本文着重介绍了时间序列研究的新成果，即Engle(2002)提出的动态条件相关多元GARCH模型(DCC-MGARCH Model)，并借助于该模型对美国制造业PMI和GDP的时变相关性进行考察，以期对二者间的动态关系有更全面的了解，同时对中国如何正确使用PMI有了很好的参考依据。
（一）数据选取与初处理
（二）用DCC-MVGARCH模型研究制造业PMI和GDP增长率的相关性
1.出于简化分析目的，对于动态相关系数分析部分，本文选择多元GARCH(1，1)进行分析。运用上述单变量GARCH分析结果和恩格尔提供的两阶段估计方法对第一阶段参数估计见表1：
3.制造业PMI和GDP增长率相关系数趋势分析
在DCC-MVGARCH模型法下，制造业PMI和GDP增长率之间的相关系数最大值是0.9054，最小值是0.0197，均值是0.5645，呈现的都是正相关关系且具有时变性。相关系数从1952年开始迅速上升自1954年开始下降，到1956年又开始上升至1958年后开始平稳。1980年至1983年、1997年至2001年、2007年至2011年又出现大的波动。但总体在均值附近波动比较平稳。
三、结论
本文用DCC-MVGARCH模型法对美国制造业PMI和GDP增长率的相关系数分析表明相关系数的均值较高，在0.56以上，说明美国制造业PMI和GDP增长率之间相关性很大，为PMI的使用找到了现实依据，说明在美国用制造业PMI还是比较合适的。
在我国，GDP数据有一个比较严重的问题，即中国的GDP不像别的许多国家那样没有基于不变价格的环比增长率。这样，我国的GDP等于是给使用者开了一个空头支票，使得GDP的实际作用更加微不足道。因而，在我国，作为GDP替代指标的PMI的研究就显得更为重要。国内关于PMI的研究到目前为止颇为少见。对PMI是否真正反映了我国的经济发展情况，还是一个未知数。
参考文献
[1] Zhang Z Q，LiW K，Kam C Y.On amixture GARCH time seriesmodel[J]. Journal of time series analysis，2006，(27):577-597.
[2] 金洪飞等.石油价格与股票市场的溢出效应——基于中美数据的比较分析[J].金融研究，2008(2)：83-97.
作者简介：朱钰，男，陕西西安人，西安财经学院统计学院教授，研究方向：应用数理统计理论；李倩（1986-），女，山东济宁人，西安财经学院2010级硕士研究生，研究方向：应用数理统计理论。
（责任编辑：陈岑）