【摘 要】
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本文基于1991—2020年的季度数据,通过构建适应性学习预期的状态空间模型,采用卡尔曼滤波算法对我国学习型预期进行了测度,并将适应性学习预期、高阶滞后适应性预期、理性预期和混合预期分别代入新凯恩斯菲利普斯曲线进行经验研究,进而分析我国新凯恩斯菲利普斯曲线的混合学习预期特征.研究结果表明:首先,我国适应性学习预期并非完全理性预期,而是一种近理性预期,具有近理性特征.其次,我国新凯恩斯菲利普斯曲线具有高阶滞后适应性预期与适应性学习预期的混合学习预期特征,同时高阶滞后预期对通胀率的影响表现为逆向的通胀惯性.最
【机 构】
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东北财经大学金融学院,辽宁大连116025
【基金项目】
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教育部人文社会科学规划基金项目"金融稳定、前瞻性扩展货币政策规则与不确定性:基于LRE模型的实证分析与检验研究"(18YJA790027);辽宁省教育厅高等学校基本科研项目"数字普惠金融与辽宁绿色全要素生产率"(LJKR0432);
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本文基于1991—2020年的季度数据,通过构建适应性学习预期的状态空间模型,采用卡尔曼滤波算法对我国学习型预期进行了测度,并将适应性学习预期、高阶滞后适应性预期、理性预期和混合预期分别代入新凯恩斯菲利普斯曲线进行经验研究,进而分析我国新凯恩斯菲利普斯曲线的混合学习预期特征.研究结果表明:首先,我国适应性学习预期并非完全理性预期,而是一种近理性预期,具有近理性特征.其次,我国新凯恩斯菲利普斯曲线具有高阶滞后适应性预期与适应性学习预期的混合学习预期特征,同时高阶滞后预期对通胀率的影响表现为逆向的通胀惯性.最后,适应性学习预期特征要强于高阶滞后适应性预期特征,即相比于高阶滞后适应性预期,适应性学习预期可以更好地反映我国通胀预期形成机制,但适应性学习预期相对于高阶滞后适应性预期的强度受通胀率衡量指标的影响.
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