二苯并萘
朱培金
【摘 要】本文运用1999年第一季度至2014年第一季度的宏观经济数据,从企业家信心指数中分离出无法被宏观经济基本面所解释的太阳黑子冲击,采用贝叶斯VAR(BVAR)模型动态分析了太阳黑子冲击与中国经济稳定性之间的关系.研究结果表明:格兰杰因果检验揭示企业家信心指数与宏观经济关系密切;宏观经济冲击对太阳黑子冲击的影响是短暂和微弱的,但是太阳黑子冲击对宏观经济变量具有典型的驼峰状影响效应;货币政策在应对太阳黑子冲击而言是积极的,但是执行力度不足,不足以抵消通胀上升从而导致实际利率下降;方差分解表明太阳黑子冲击对宏观经济变量波动的贡献总体而言不大,宏观经济变量波动主要来自于其它宏观经济冲击. 【期刊名称】《温州大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2017(030)001
【总页数】8页(P84-91)
【关键词】企业家信心指数;太阳黑子冲击;动物精神;货币政策;贝叶斯VAR (BVAR)
【作 者】朱培金
【作者单位】中国人民银行杭州中心支行金融研究处,浙江杭州 310001
【正文语种】中 文
【中图分类】F124.8
有时宏观经济波动并非因价格扭曲引起资源错配导致的经济基本面发生了变化，可能仅仅是人们心理期望发生了改变，一些无关基本面的意外冲击导致经济不稳定。早期经济学家误认为均衡的不确定性是模型的失败或不足，而现在人们发现不确定均衡恰恰可以用来解释潜在的波动。这主要包括太阳黑子冲击模型。虽然很多经济学家认为太阳黑子冲击（也称“动物精神”）对经济的影响十分有限，但是这种纯粹的来自局外的不确定性事件，可能使人们误认为它有作用而采取行动，造成很小的太阳黑子冲击也会引起“自我实现预期”的多重均衡状态。
为研究这种纯粹的不确定性冲击对宏观经济稳定的影响，本文借鉴陈彦斌、唐诗磊从企业家信心指数中分离出宏观经济面无法解释的称为太阳黑子做法[1]，用以研究它与宏观经济稳定的关系。为克服VAR模型参数估计过多难题，运用引入先验信息的BVAR模型进行研究。论文第二部分简要介绍太阳黑子冲击、相应的文献和BVAR模型；第三部分是实证分析，第四部分结论①。
（一）太阳黑子冲击
太阳黑子冲击（sunspots）也称为动物精神，最早由卡斯和谢尔于1983年提出，认为经济系统中存在着与经济变量毫不相关的外生信念，由于人们认为它会影响有关经济变量，使得纯粹的外生冲击引起自我实现，形成一种自我实现均衡。此后很多文献侧重于研究太阳黑子冲击导致经济多重均衡问题。Banhabib和Farmar，Farmer和Guo建立了太阳黑子冲击模型，证明了在规模报酬递增和外生性条件下，存在“吸引解”[2-3]。Banhabib和Farmar建立了两部门模型，证明较小的外生性条件下存在不确定均衡[4]。Banhabib和Nishimura证明在两部门经济模型中，规模报酬不变和不太大的外生性条件足以存在不确定性均衡[5]。Lubik和Schorfheide在新凯恩斯框架内分析了美国货币政策，发现引入基本冲击和太阳黑子冲击之后，美国1979年以前的货币政策是不稳定的[6]。
国内关于太阳黑子冲击方面的研究尚不多见。陈昆亭等建立包含总劳动供给和消费需求预期偏离的太阳黑子冲击模型，发现太阳黑子冲击对我国经济波动贡献不显著[7]。而殷波发现我国宏观经济存在非确定均衡解，自我实现的通胀预期对中国通胀和产出波动影响显著[8]。隋建利等发现我国货币政策和经济系统始终处于不确定均衡路径中，并发现太阳黑子冲击对内生变量波动贡献有限[9]。朱培金从新凯恩斯主义模型框架，也得出我国货币政策处于不确定均衡路径中[10]。陈彦斌、唐诗磊从企业家信心指数中分离出动物精神，建立VAR模型分析动物精神对经济的影响[1]。
（二）Bayes向量自回归（BVAR)模型
VAR模型自Sims（1980）创立以来，广泛应用于多变量之间的研究，它克服了联立方程模型中的结构问题。但参数估计过多难题也备受指责，一般有三种方法予以解决：减少模型的变量个数、缩短变量的滞后长度和根据经验将某些系数人为地设置为零。这些方法无助于提高估计的精度，而Bayes方法为解决VAR模型参数过多提供了一种便利的分析框架，主要得益于美国学者Litterman的开创性贡①可以查看Litterman R B. A Bayesian Procedure for Forecasting with Vector Autore-gressions. Working Paper, Massachusetts I
nstitute of Technology, 1981. 和Litterman R B. Specifying Vector Autoregressions for Macroeconomic Forecasting. Staff Report, 1984: 79-94. BVAR模型的数学表示形式和求解方法可以查看其他相关文献研究。。因包含先验信息的BVAR较VAR有更高的估计精度。本文以BVAR模型来研究太阳黑子冲击与宏观经济稳定之间的联系。
（一）指标选择
研究信心指数能否反映宏观经济形势，以及从信心指数中分离出基本面无法反应的太阳黑子冲击序列是本文研究的重点。指标有：消费者信心指数（CCI）、企业家信心指数（ECI）、经济增长率（GDP）、通货膨胀率（以CPI表示）、实际利率（七天银行间同业拆借市场利率减去同期CPI得到实际利率R）、股票指数（上证指数的季度收盘价同比增长率STOCK）和实际有效汇率（REER）。选取1999年第一季度至2014年第一季度数据。
1999年开始，国家统计局才开始公布季度消费者信心指数和企业家信心指数，来源于wind数据库。经济增长率、通货膨胀数据来源国家统计局。银行间同业市场拆借利率是目前市场化程度最高的利率指标之一，数据来源于中国人民银行。实际有效汇率剔除通胀后各国货币购买力影响，它充分考虑到了物价水平和双边贸易情况，具有广泛的应用，数据来源
国际清算银行（BIS）。
（二）平稳性检验
血管集束征
时间序列分析的建模过程中，数据的平稳性检验十分重要，一方面它可以避免虚假回归或伪回归现象的产生，另一方面它也是格兰杰因果检验和协整检验的基础。基于ADF和PP检验结果表明②基于篇幅原因，ADF和PP的平稳性检验结果省略，有兴趣的读者可以向作者索要。，在5%的显著性水平下，无论何种平稳性检验方法，得到的平稳性结果是一致的。企业家信心指数（ECI）、消费者信心指数（CCI）、经济增长率（GDP）、通货膨胀（CPI）、实际有效汇率（Log（REER））均是一阶平稳的，而实际利率（R）和股票指数（STOCK）则是平稳序列。
（三）太阳黑子冲击估计
1．信心指数与宏观经济波动的因果分析
信心指数能否影响经济波动，是论文研究的重点之一。格兰杰因果检验为此提供了便利。格兰杰因果检验首先需确定滞后期数，选取方法为：构建双变量VAR模型，采用AIC和SC
准则，使它们同时取最小的p值即为最优滞后期，而当AIC和SC准则最小值对应的p值不同时，采用似然比统计量LR准则选择p值。表2给出了信心指数与宏观经济波动的格兰杰因果检验结果。
事业单位登记管理暂行条例格兰杰因果检验结果显示①基于篇幅原因，格兰杰因果检验省略，有兴趣的读者可以向作者索要。，CCI和宏观经济变量（GDP，CPI）之间不存在格兰杰因果关系，表明CCI无法影响宏观经济。主要原因是居民消费占GDP比重过低，导致CCI指数与宏观经济关联不大。而ECI和宏观经济变量在1%的显著性水平下存在互为格兰杰因果关系，表明ECI能够影响宏观经济，宏观经济反作用影响ECI。基于ECI能够影响宏观经济，论文从ECI中分离出宏观经济基本面的残差表示与宏观经济不相关太阳黑子冲击序列，以分析太阳黑子冲击与宏观经济稳定之间的关系。
2．太阳黑子冲击分解设定
通过格兰杰因果检验，发现ECI和宏观经济互为因果，依据陈彦斌、唐诗磊的分解方法[1]，将信心分解为能被宏观经济基本面解释的部分和不能被其解释的部分，不能被其解释的部分即定义为太阳黑子冲击，公式为：信心=f（宏观经济基本面影响）+太阳黑子冲击。
通过OLS方法，将残差定义为太阳黑子冲击[11-12]。它有两个特点：第一，它不能被宏观经济基本面所解释，一些意外扰动影响人们的经济行为，产生实际效果；第二，它可能会存在冲击大小不一现象，即具有时变性。
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3．太阳黑子冲击估计路桥农村合作银行
据上述方法，以ECI为被解释变量，滞后一期的GDP、CPI、R和STOCK为解释变量，构造线性回归方程。经多次拟合，发现仅包含GDP、CPI、R和STOCK解释变量无法很好拟合方程，残差序列正相关问题也存在。考虑到ECI存在平滑现象，引入自身的滞后项，拟合效果十分显著。
首先，对变量进行协整分析，采用Johansen协整检验显示，在1%的显著性水平下，至少存在一个协整关系，在5%的显著性水平下，至少存在两个协整关系。
其次，依据太阳黑子冲击分解设定方法，得到如下估计：
括号内数字是相应系数的t值，除GDP和常系数外，其它系数均在5%的显著性水平下通过检验。方程F值为37.04，表明模型整体上高度显著。方程拟合系数R2为0.774，调整的拟
合系数R2为0.753，拟合效果良好，表明ECI大部分可由宏观经济基本面予以解释。DW统计量为2.23，即拟合方程残差不存在序列相关性。此外，AIC和SC指标较小，从另一侧面反映方程拟合的可靠性。
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