俞越
摘 要:根據(jù)凱恩斯的宏觀經(jīng)濟(jì)框架,投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著不可忽視的作用。然而事實(shí)上,投資的成效往往不能在當(dāng)期得到體現(xiàn),而需要通過(guò)時(shí)間的推移來(lái)逐步發(fā)揮作用,因而具有很強(qiáng)的時(shí)滯性。通過(guò)基于Box—Jenkins方法的時(shí)間序列分析技術(shù),對(duì)中國(guó)1980—2010年的年度固定資產(chǎn)投資總額數(shù)據(jù)序列進(jìn)行建模分析,驗(yàn)證該序列的時(shí)間序列特性,研究并選擇了序列的最佳AR還是ARMA模型,從而確定中國(guó)投資的具體對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響形式。
關(guān)鍵詞:投資;時(shí)間序列;ARMA模型
中圖分類號(hào):F12文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號(hào):1673—291X(2012)28—0005—02
引論
在理論經(jīng)濟(jì)學(xué)方面,投資是指購(gòu)買(和因此生產(chǎn))資本貨物——不會(huì)被消耗掉而反倒是被使用在未來(lái)生產(chǎn)的物品。實(shí)例包括了修造鐵路,或工廠,清潔土地,或讓自己讀大學(xué)。嚴(yán)格地講,在公式GDP = C + I + G + NX里投資也是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的一部分。投資,作為國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)命脈中重要的一環(huán),它的存在更通過(guò)乘數(shù)效應(yīng)成倍地放大出來(lái)。然而事實(shí)上,同貨幣政策一樣,投資的成效往往不能在當(dāng)期得到體現(xiàn),而需要通過(guò)時(shí)間的推移來(lái)逐步發(fā)揮作用,因而具有很強(qiáng)的時(shí)滯性。所以從現(xiàn)實(shí)意義上講,一年期的GDP不能僅僅看成是當(dāng)期的投資額I的影響,更具有前期的影響。投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響作用主要通過(guò)三個(gè)途徑來(lái)進(jìn)行的:一是通過(guò)要素投入帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);二是通過(guò)投資帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整來(lái)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);三是通過(guò)投資促使知識(shí)存量的增加和技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。
技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素,而投資是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的主要因素。一方面,投資是技術(shù)進(jìn)步的載體。任何技術(shù)成果的應(yīng)用都必須通過(guò)某些投資活動(dòng)來(lái)體現(xiàn),它是技術(shù)與經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的紐帶;另一方面,技術(shù)本身也是一種投資的結(jié)果。任何一項(xiàng)技術(shù)成果都是投入一定的人力資本和資源等的產(chǎn)物,新的技術(shù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用都離不開(kāi)投資活動(dòng)。
一、模型數(shù)據(jù)的選擇與處理
本文直接選取了1980—2010年中國(guó)年度固定資產(chǎn)投資總額作為研究對(duì)象,從中經(jīng)網(wǎng)上得到表1:
對(duì)上表的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn),其結(jié)果表明此序列不是平穩(wěn)的。通過(guò)驗(yàn)證可以發(fā)現(xiàn),該序列為2階單整。
二、模型的理論依據(jù)
由于采用的是時(shí)間序列數(shù)據(jù),所以本文應(yīng)當(dāng)采用時(shí)間序列的采取方法來(lái)進(jìn)行處理,本文選用了Box—Jenkins方法,確定ARMA模型。
Box—Jenkins方法在應(yīng)用中的常見(jiàn)模型形式為:自回歸移動(dòng)平均模型(Autoregressive Moving Average Model,簡(jiǎn)記ARMA):若時(shí)間序列yt為它的當(dāng)前與前期的誤差和隨機(jī)項(xiàng),以及它的前期值的線性函數(shù):
yt=?漬1yt—1+…+?漬pyt—p+?滋t—?茲1?滋t—1—…—?茲q?滋t—q
則稱該時(shí)間序列yt為自回歸移動(dòng)平均模型,記為ARMA(p,q)。參數(shù)?漬1,…,?漬p為待估自回歸參數(shù),?茲1,…,?茲q為待估移動(dòng)平均參數(shù),殘差?滋t為白噪聲序列。顯然,AR(p)模型和MA(q)模型都是ARMA(p,q)模型的特例。Box—Jenkins模型要求時(shí)間序列為平穩(wěn)序列,而實(shí)際應(yīng)用中時(shí)間序列往往表現(xiàn)為長(zhǎng)期趨勢(shì),季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)變動(dòng)的非平穩(wěn)數(shù)列,這時(shí)可通過(guò)差分法反復(fù)差分以消除其趨勢(shì),于是上述ARMA(p,q)又經(jīng)常以自回歸移動(dòng)求積平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡(jiǎn)記ARIMA)的形式加以標(biāo)記。其模型符號(hào)為ARMA(p,d,q),p代表自回歸階數(shù),d表示對(duì)非平穩(wěn)數(shù)列進(jìn)行差分處理的次數(shù),q代表移動(dòng)平均的階數(shù)。
三、模型的建立
假設(shè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額變量定義為I,所以根據(jù)以上分析,建立變量I的Δ2I的序列相關(guān)圖,得到如下所示根據(jù)Δ2I序列的自相關(guān)系數(shù)可以判斷MA的階數(shù)結(jié)尾于6階,偏自相關(guān)系數(shù)結(jié)尾于2階(確定AR的階數(shù)P=2)。因此,建立ARMA模型如下:
由上可以看出,在滯后二期項(xiàng)的T檢驗(yàn)不通過(guò),分析其原因,可能是因?yàn)棣? I(t—1 )與Δ2 I(t—2 )之間存在著共線性導(dǎo)致滯后一期的檢驗(yàn)不顯著。由相關(guān)分析矩陣可以看出這兩者之間的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.783,因而兩變量之間確實(shí)存在著共線性。
于是在剔除Δ2 I (t—2 )后,模型得到其他各個(gè)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)以及計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)均通過(guò)。通過(guò)分析其殘差圖像以及DW值為1.89可知此時(shí),該模型確實(shí)不存在序列相關(guān)。因而,該模型的最終形式可以寫成:
Δ2 =163.29+0.796Δ2 It—1 +εt—0.711εt—1+1.4εt—2—1.654εt—3+
1.308εt—4—0.445εt—5+0.825εt—6
該模型表明,投資年度增量的增量主要由一年期的此類投資增量的增量影響,并且前六年的投資效用也促成了今天投資的增長(zhǎng)規(guī)模。而根據(jù)計(jì)量結(jié)果我們可以進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),前六年的投資情況符號(hào)呈現(xiàn)正負(fù)之間交錯(cuò)性的變化,這是因?yàn)橥顿Y存在著“乘數(shù)—加速度”原理,這也是對(duì)投資效應(yīng)時(shí)滯性進(jìn)一步的闡明和證實(shí)。近年來(lái),中國(guó)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了短期的增長(zhǎng)放緩,投資也出現(xiàn)了較大波動(dòng),除了受經(jīng)濟(jì)周期的制約外,投資的時(shí)滯效應(yīng)也是功不可沒(méi)。
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[責(zé)任編輯 吳高君]