经济周期一直是宏观经济学的研究热点,目前我国经济正处于增速换挡的关键时期,内部经济下行压力加大,外部中美贸易战持续发酵,因此研究我国经济的发展趋势和周期变化具有理论基础和现实意义。本文首先介绍传统的GDP趋势周期分解模型:UC模型、URUC模型以及BN模型,并比较了它们的区别和联系。而后在不可观测成分(UC)模型的趋势和周期项分别引入混合正态分布的误差项,允许趋势函数斜率发生变化,使潜在产出呈线性分段形式,从而能清晰地发现经济运行过程中的重要拐点和产出缺口周期变化。因此本文使用混合正态分布不可观测成分(GM-UC)模型的GDP分解结果对我国的经济运行特征进行分析。其次,本文将GM-UC模型应用于房地产周期研究领域,对其进行趋势周期分解得到房地产产值产出缺口,并结合房价指数和预期菲利普斯曲线,分析我国2005年以来房地产产出缺口与房价指数之间的内在联系,研究两者关系是适用固定预期菲利普斯曲线还是适应性预期菲利普斯曲线,从而判断房地产领域是否存在周期下行但房价仍然高企的“滞涨”风险,为政府制定政策提供一定参考。本文的研究发现:(1)GM-UC趋势周期分解模型具有识别潜在产出拐点变化的功能,能够较好地解释历史重要事件对我国经济的长期冲击,且得到的周期成分与HP滤波、BP滤波大致吻合,一定程度上解决了多种趋势周期分解模型优劣的争议,证明该种方法具有一定优势。(2)1992-2018年我国宏观经济总体上呈上升增长趋势。但在潜在产出趋势成分上共出现两个拐点,反映出外部冲击对我国经济产生持久效应,一个是1994年第二季度,另一个是2008年第二季度。(3)在样本区间内我国共经历6个完整周期,受外部冲击和政策调控的影响差异,各个周期的波动幅度和长度表现的并不稳定,2011年以来周期波动幅度逐渐减弱。(4)房价指数与房地产产出缺口存在正相关关系,当房地产产出缺口上升1个百分点,房价指数则上升0.6~0.7个百分点。此外,房地产经济存在一定的“滞涨”风险,政府需要严格控制房地产市场大幅波动,将房价指数控制在合理区间内,防止长期性的房价过热膨胀和过冷紧缩。