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迄今学术界对于CPI与PPI作用关系的传导方向仍存在巨大分歧,研究PPI和CPI之间传导机制,根据两者之间的驱动机制适时制定量化调控政策,对于国家保持经济总量平衡,缓解通货膨胀,实现经济稳定增长具有重要意义。已有的多数文献都是采用线性模型来研究两者之间关系,但是,由于价格指数的动态变化存在非线性特征,因此仅仅用线性模型不能有效解释变量间的关系。近年来,已有少数文献开始从非线性的视角对PPI与CPI之间的关系进行研究。本文考虑经济序列的频域属性,并结合非线性因果模型,研究结构分量之间的传递路径,尝试找出两者之间的多种传导关系和传导时滞,给政府制定宏观经济对策提供依据及建议。本文先采用集合经验模态分解算法(EEMD)对PPI和CPI进行频域上的分解得到固有模态序列(IMF),接着采用游程判定法重构高频、中频以及趋势项三个结构分量,然后对应总量和分量构建多维噪声Mackey-Glass模型(MNMG模型),并根据PPI和CPI的产业链和价格预期传导机制,相应地进行线性和非线性因果关系检验。其中采用的双变量MG混沌系统偏向于研究具有内部交互传导和双向反馈的宏观经济指数的多方面传导,可以同时研究线性和非线性效应并进行量化比较,对于检验内部传导路径的线性和非线性属性很有优势。结果分析发现:(1)对于总量序列,仅存在PPI对CPI的正向线性传导路径;对于高频分量,PPI对CPI存在正向推动的线性传导;对于中频分量,CPI对PPI存在反向反馈的非线性传导;而对于低频分量,同时存在线性、非线性的向下推动和反向反馈四种传导途径。(2)PPI的数值变化在滞后2至3个月正向推动CPI,CPI的数值变化在滞后2至5个月逆向推动PPI。正向传导的时滞更短,说明供给因素更快地形成通胀(或通缩)的压力。(3)产业链和价格预期两种机制在一定程度上解释了物价传导的线性和非线性特征,高频、低频波动的正向传导中产业链机制起显著作用,中频、低频波动的逆向传导中价格预期机制起显著作用。(4)低频分量中CPI对PPI反向传导的绝对边际效应分析表明,PPI越低,CPI非线性项系数与线性项绝对边际效应t值的差异越小。从政策上来看,当生产领域和消费领域出现价格紧缩时,尤其是面对近几年严峻的PPI长期持续下降,应该充分考虑反向的价格预期调控政策。