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我國核心通貨膨脹的SVAR模型測算與效果實(shí)證

2014-07-05 18:53呂光明徐曼
財(cái)經(jīng)問題研究 2014年3期

呂光明++徐曼

摘 要: 本文首先改進(jìn)Quah和Vahey[1]方法,構(gòu)建包含產(chǎn)出、貨幣供應(yīng)量、CPI與食品CPI的四元SVAR模型,然后施加六個(gè)長期約束測算我國1998—2013年的月度核心通貨膨脹,并與剔除法核心通貨膨脹做了效果比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn),剔除法核心CPI的消減波動(dòng)性能力稍好,而SVAR方法核心CPI的趨勢追蹤能力和預(yù)測能力較強(qiáng)。

關(guān)鍵詞: 核心通貨膨脹; SVAR模型;核心CPI

中圖分類號(hào): F812. 2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A

文章編號(hào): 1000176X(2014)03005705

一、引 言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程的加快和我國經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷深化,各種矛盾及不確定性因素對(duì)我國經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的影響愈顯突出。如何在錯(cuò)綜復(fù)雜的環(huán)境中準(zhǔn)確研判通貨膨脹走勢,為制定貨幣政策提供參考依據(jù),就成為一大議題。理論上,貨幣政策目標(biāo)應(yīng)設(shè)定為常用于衡量通貨膨脹的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI),但CPI中作為綜合指數(shù),不可避免地包含個(gè)別商品的短期供給沖擊。如果不能將這部分暫時(shí)波動(dòng)識(shí)別出來,貨幣政策對(duì)總體CPI的暫時(shí)波動(dòng)做出反應(yīng),很可能加劇產(chǎn)出的波動(dòng)。鑒于CPI中食品和能源價(jià)格受到供給端的臨時(shí)性沖擊比一般商品波動(dòng)較大,各國央行實(shí)踐中的常見做法是剔除食品與能源,然后對(duì)余下的消費(fèi)類品種進(jìn)行重新加權(quán),得到核心CPI。

雖然剔除法核心CPI在各國的貨幣政策實(shí)踐中得到廣泛應(yīng)用,但學(xué)術(shù)界對(duì)于核心通貨膨脹至今沒有統(tǒng)一的定義。沿著核心CPI的不同定義,分為兩種測算思路:(1)核心通貨膨脹應(yīng)衡量的是通貨膨脹的普遍性成分,這類測算方法有最早的剔除法、Bryan和Cecchetti[2]提出的加權(quán)中位數(shù)法和修剪均值法與Dow[3]的波動(dòng)性加權(quán)法等。(2)核心通貨膨脹應(yīng)捕捉通貨膨脹的長期趨勢,相應(yīng)方法有Cogley[4]的指數(shù)移動(dòng)平均法、Culter[5]的持久性加權(quán)法、Quah和Vahey[1]的SVAR方法、Bagliano和Morana[6]的共同趨勢法、Bryan和Cecchetti[7]的動(dòng)態(tài)因子模型等。也有的研究將剔除法、加權(quán)中位數(shù)法、修剪均值法、波動(dòng)性或持久性加權(quán)法和移動(dòng)平均法等統(tǒng)稱為統(tǒng)計(jì)方法,而將SVAR方法和動(dòng)態(tài)因子模型等統(tǒng)稱為基于模型的方法。統(tǒng)計(jì)方法易于操作,且容易被公眾理解,但存在缺乏經(jīng)濟(jì)理論支持、方法選擇主觀性強(qiáng)及前瞻性弱等缺點(diǎn)。而SVAR方法具有良好的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)且預(yù)測能力較強(qiáng)。

我國不少學(xué)者借鑒上述測算方法對(duì)核心通貨膨脹進(jìn)行實(shí)證測算及相應(yīng)的效果評(píng)價(jià)。范躍進(jìn)和馮維江[8]用剔除法、截尾均值法和加權(quán)中位數(shù)法測算了我國1995—2004年核心CPI的年度和月度數(shù)值,發(fā)現(xiàn)加權(quán)中位數(shù)法和20%截尾均值法較好地?cái)M合了我國通貨膨脹的區(qū)間內(nèi)實(shí)際運(yùn)行情況。龍革生等[9]比較了我國核心CPI的五種方法測算結(jié)果,認(rèn)為受到食品權(quán)重過大的影響,不對(duì)稱修剪法和加權(quán)中位數(shù)法的效果較差。張延群[10]基于實(shí)際總產(chǎn)出、M2和CPI建立VAR模型,測算了1994—2009年我國季度核心CPI數(shù)據(jù)。趙昕東和湯丹[11]基于CPI八大類數(shù)據(jù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)因子模型,提取其中的不能直接觀測因子作為我國核心通貨膨脹的估計(jì)結(jié)果。蘇梽芳等[12]利用持久性和支出比重雙加權(quán)法測算了我國的核心CPI,發(fā)現(xiàn)持久性加權(quán)法CPI波動(dòng)性與CPI相差無幾,而雙重加權(quán)法核心CPI波動(dòng)性甚至大于CPI。

Quah和Vahey的SVAR方法以貨幣的長期中性作為基礎(chǔ),賦予沖擊以明確的經(jīng)濟(jì)意義,受到國內(nèi)研究者的重視。趙昕東[13]利用SVAR模型估計(jì)了我國1986—2007年的年度核心CPI,發(fā)現(xiàn)該方法估計(jì)的核心CPI具有良好的趨勢追蹤能力。簡澤[14]建立實(shí)際GDP增長率和通貨膨脹的二元SVAR模型,測算了1954—2002年的年度核心通貨膨脹序列,并指出有必要在模型中引入新的變量,以便細(xì)化沖擊影響,得到更具體豐富的結(jié)果。因此,本文擬通過細(xì)化沖擊改進(jìn)Quah和Vahey方法,構(gòu)建包括產(chǎn)出、貨幣供應(yīng)量、CPI與食品CPI的四元SVAR模型,實(shí)證測算我國1998年1月至2013年9月的核心CPI,并進(jìn)行相應(yīng)的效果評(píng)價(jià)。

二、改進(jìn)的SVAR模型設(shè)計(jì)

VAR模型由于具有較好的預(yù)測效果而廣泛運(yùn)用于多變量時(shí)間序列分析中,但它的新息之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性,不能區(qū)分開來對(duì)應(yīng)實(shí)際的經(jīng)濟(jì)含義。Blanchard和Quah[15]提出對(duì)n元VAR模型施加n(n-1)/2個(gè)長期約束以識(shí)別結(jié)構(gòu)沖擊,得到SVAR模型。Quah和Vahey建立產(chǎn)出和CPI的SVAR模型,施加需求沖擊長期產(chǎn)出效應(yīng)為零的約束,識(shí)別出SVAR模型的結(jié)構(gòu)化供給沖擊和需求沖擊,將CPI受到供給沖擊的部分視為核心CPI。

測算我國核心通貨膨脹需要考慮的因素錯(cuò)綜復(fù)雜,但也不乏其鮮明的特征。首先,食品在我國CPI權(quán)重較大,食品CPI對(duì)CPI走勢的直接影響較大。但目前食品在我國城鄉(xiāng)居民各項(xiàng)支出中占比也較大,如果直接剔除食品CPI測算核心CPI很可能導(dǎo)致信息缺失。因此,有必要在模型中加入食品價(jià)格因素單獨(dú)衡量其影響。其次,我國的通貨膨脹比較符合貨幣數(shù)量論的觀點(diǎn),很大程度上是一種貨幣現(xiàn)象,需求增長過快的原因是短期內(nèi)貨幣供應(yīng)量的顯著增長。因此,本文在Quah和Vahey的SVAR模型基礎(chǔ)上,將總需求沖擊細(xì)分為(實(shí)際)需求沖擊和貨幣沖擊,并引入食品價(jià)格沖擊因素,建立模型如下:

假設(shè)我國經(jīng)濟(jì)中存在如下四種結(jié)構(gòu)化沖擊:實(shí)際需求沖擊

三、核心CPI估計(jì)

1. 變量的選取和處理

本文選用GDP、貨幣供應(yīng)量、CPI和食品CPI四個(gè)變量的月度數(shù)據(jù)構(gòu)建SVAR模型。其中,由于GDP沒有月度數(shù)據(jù),所以產(chǎn)出選擇工業(yè)增加值變量,同時(shí)為消除季節(jié)因素影響,產(chǎn)出采用工業(yè)增加值的同比增長率數(shù)據(jù);貨幣供應(yīng)量用M2同比增長率衡量;相應(yīng)地,消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)和食品價(jià)格指數(shù)也選用同比數(shù)據(jù)。本文設(shè)定的樣本區(qū)間為1998年1月至2013年9月。經(jīng)濟(jì)意義上的長期一般為15年或更長,數(shù)據(jù)序列長度符合建模要求。

2. 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

一般地,如果變量不平穩(wěn)且存在協(xié)整關(guān)系,那么VAR模型將不平穩(wěn),其脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解結(jié)果的準(zhǔn)確性大為降低。因此有必要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),結(jié)果如表1和表2所示。

式(7)計(jì)算出來的結(jié)果只是差分形式,核心通貨膨脹的水平值還需要設(shè)定一個(gè)適宜的初始值。由于在長期內(nèi)通貨膨脹和核心通貨膨脹的均值應(yīng)該相同,這里將初始值設(shè)為通貨膨脹的平均值101. 9300,然后逐項(xiàng)累加得到核心通貨膨脹序列。從圖1可以看出,核心CPI序列與CPI序列在整個(gè)時(shí)段內(nèi)具有相同的波峰、波谷和波動(dòng)頻率。

圖1 兩種方法估計(jì)的我國核心通貨膨脹結(jié)果

四、效果評(píng)價(jià)

為進(jìn)行測算效果的評(píng)價(jià)比較,這里選用剔除法測算的核心CPI作為對(duì)照基準(zhǔn)。考慮到居民消費(fèi)價(jià)格八大類在2000年及以前不含服務(wù)項(xiàng)目,2000年及以前服務(wù)項(xiàng)目為單列大類,且煙酒及用品類居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)從2001年開始有數(shù)據(jù),之前為雜項(xiàng)商品與服務(wù),因此,剔除法測算的核心CPI從2001年1月開始。具體測算過程是:(1)按照何新華[16]的方法估計(jì)了2000—2011年居民細(xì)分現(xiàn)金消費(fèi)支出權(quán)重,將上一年的數(shù)據(jù)作為下一年的CPI計(jì)算權(quán)重。(2)剔除食品和交通與通訊兩項(xiàng),將剩余的六大類按照權(quán)重重新加權(quán)得到2001年1月至2013年9月的剔除法核心CPI數(shù)據(jù)(如圖1所示)。剔除法和SVAR方法的核心CPI測算效果可以從如下三個(gè)方面評(píng)價(jià):

1. 波動(dòng)性

核心CPI的測算過程中要盡量剔除CPI中的短期沖擊,因此,核心通貨膨脹應(yīng)具有一定的削減波動(dòng)性能力。從圖1中不難看出,剔除法核心CPI起到了較好的“削峰平谷”作用,而SVAR方法核心CPI的消減波動(dòng)性能力較差。進(jìn)一步計(jì)算發(fā)現(xiàn),CPI的標(biāo)準(zhǔn)差為2. 3700,SVAR方法核心CPI標(biāo)準(zhǔn)差稍小些,為2. 1700,而剔除法核心CPI標(biāo)準(zhǔn)差僅為1. 2600。

2. 趨勢追蹤能力

SVAR方法核心CPI與CPI的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0. 9400,而剔除法核心CPI與CPI的相關(guān)系數(shù)為0. 7600,說明SVAR方法測算結(jié)果與原序列的相關(guān)性明顯強(qiáng)于剔除法。

理論上來講,核心CPI應(yīng)該和CPI序列一樣,同為I(1)序列,且存在長期均衡的協(xié)整關(guān)系。這里首先采用ADF檢驗(yàn)對(duì)兩種核心CPI的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),由表1可知,兩種核心CPI均為I(1)序列。然后用E-G兩步法進(jìn)一步作協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),從表4中ADF檢驗(yàn)結(jié)果可知,SVAR方法核心CPI、剔除法核心CPI與CPI之間均存在協(xié)整關(guān)系,但SVAR方法核心CPI統(tǒng)計(jì)量明顯小于剔除法核心CPI。進(jìn)一步做Johansen協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)SVAR方法核心CPI與總體CPI存在協(xié)整關(guān)系,而剔除法核心CPI與總體CPI不存在協(xié)整關(guān)系。所以,綜合兩種方法來看,我們認(rèn)為SVAR方法的趨勢追蹤能力勝于剔除法。

五、結(jié) 論

本文改進(jìn)Quah和Vahey方法,構(gòu)建包含產(chǎn)出、貨幣供應(yīng)量、CPI與食品CPI的四元SVAR模型,通過施加長期約束測算了我國1998—2013年的月度核心通貨膨脹,并與剔除法核心通貨膨脹進(jìn)行波動(dòng)性、趨勢追蹤能力和預(yù)測能力方面的效果比較。結(jié)果表明,在消減波動(dòng)性能力方面,SVAR方法核心CPI的效果稍遜于剔除法核心CPI;但在追蹤C(jī)PI趨勢和預(yù)測能力方面,SVAR方法核心CPI的效果要?jiǎng)儆谔蕹ê诵腃PI。因此,SVAR方法是一種可應(yīng)用于測算我國核心通貨膨脹的優(yōu)良方法。

參考文獻(xiàn):

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[20] 王少平,譚本燕.中國核心通貨膨脹及其動(dòng)態(tài)調(diào)整行為[J]. 世界經(jīng)濟(jì),2009,(11).

(責(zé)任編輯:劉 艷)

2. 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

一般地,如果變量不平穩(wěn)且存在協(xié)整關(guān)系,那么VAR模型將不平穩(wěn),其脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解結(jié)果的準(zhǔn)確性大為降低。因此有必要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),結(jié)果如表1和表2所示。

式(7)計(jì)算出來的結(jié)果只是差分形式,核心通貨膨脹的水平值還需要設(shè)定一個(gè)適宜的初始值。由于在長期內(nèi)通貨膨脹和核心通貨膨脹的均值應(yīng)該相同,這里將初始值設(shè)為通貨膨脹的平均值101. 9300,然后逐項(xiàng)累加得到核心通貨膨脹序列。從圖1可以看出,核心CPI序列與CPI序列在整個(gè)時(shí)段內(nèi)具有相同的波峰、波谷和波動(dòng)頻率。

圖1 兩種方法估計(jì)的我國核心通貨膨脹結(jié)果

四、效果評(píng)價(jià)

為進(jìn)行測算效果的評(píng)價(jià)比較,這里選用剔除法測算的核心CPI作為對(duì)照基準(zhǔn)??紤]到居民消費(fèi)價(jià)格八大類在2000年及以前不含服務(wù)項(xiàng)目,2000年及以前服務(wù)項(xiàng)目為單列大類,且煙酒及用品類居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)從2001年開始有數(shù)據(jù),之前為雜項(xiàng)商品與服務(wù),因此,剔除法測算的核心CPI從2001年1月開始。具體測算過程是:(1)按照何新華[16]的方法估計(jì)了2000—2011年居民細(xì)分現(xiàn)金消費(fèi)支出權(quán)重,將上一年的數(shù)據(jù)作為下一年的CPI計(jì)算權(quán)重。(2)剔除食品和交通與通訊兩項(xiàng),將剩余的六大類按照權(quán)重重新加權(quán)得到2001年1月至2013年9月的剔除法核心CPI數(shù)據(jù)(如圖1所示)。剔除法和SVAR方法的核心CPI測算效果可以從如下三個(gè)方面評(píng)價(jià):

1. 波動(dòng)性

核心CPI的測算過程中要盡量剔除CPI中的短期沖擊,因此,核心通貨膨脹應(yīng)具有一定的削減波動(dòng)性能力。從圖1中不難看出,剔除法核心CPI起到了較好的“削峰平谷”作用,而SVAR方法核心CPI的消減波動(dòng)性能力較差。進(jìn)一步計(jì)算發(fā)現(xiàn),CPI的標(biāo)準(zhǔn)差為2. 3700,SVAR方法核心CPI標(biāo)準(zhǔn)差稍小些,為2. 1700,而剔除法核心CPI標(biāo)準(zhǔn)差僅為1. 2600。

2. 趨勢追蹤能力

SVAR方法核心CPI與CPI的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0. 9400,而剔除法核心CPI與CPI的相關(guān)系數(shù)為0. 7600,說明SVAR方法測算結(jié)果與原序列的相關(guān)性明顯強(qiáng)于剔除法。

理論上來講,核心CPI應(yīng)該和CPI序列一樣,同為I(1)序列,且存在長期均衡的協(xié)整關(guān)系。這里首先采用ADF檢驗(yàn)對(duì)兩種核心CPI的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),由表1可知,兩種核心CPI均為I(1)序列。然后用E-G兩步法進(jìn)一步作協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),從表4中ADF檢驗(yàn)結(jié)果可知,SVAR方法核心CPI、剔除法核心CPI與CPI之間均存在協(xié)整關(guān)系,但SVAR方法核心CPI統(tǒng)計(jì)量明顯小于剔除法核心CPI。進(jìn)一步做Johansen協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)SVAR方法核心CPI與總體CPI存在協(xié)整關(guān)系,而剔除法核心CPI與總體CPI不存在協(xié)整關(guān)系。所以,綜合兩種方法來看,我們認(rèn)為SVAR方法的趨勢追蹤能力勝于剔除法。

五、結(jié) 論

本文改進(jìn)Quah和Vahey方法,構(gòu)建包含產(chǎn)出、貨幣供應(yīng)量、CPI與食品CPI的四元SVAR模型,通過施加長期約束測算了我國1998—2013年的月度核心通貨膨脹,并與剔除法核心通貨膨脹進(jìn)行波動(dòng)性、趨勢追蹤能力和預(yù)測能力方面的效果比較。結(jié)果表明,在消減波動(dòng)性能力方面,SVAR方法核心CPI的效果稍遜于剔除法核心CPI;但在追蹤C(jī)PI趨勢和預(yù)測能力方面,SVAR方法核心CPI的效果要?jiǎng)儆谔蕹ê诵腃PI。因此,SVAR方法是一種可應(yīng)用于測算我國核心通貨膨脹的優(yōu)良方法。

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(責(zé)任編輯:劉 艷)

2. 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

一般地,如果變量不平穩(wěn)且存在協(xié)整關(guān)系,那么VAR模型將不平穩(wěn),其脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解結(jié)果的準(zhǔn)確性大為降低。因此有必要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),結(jié)果如表1和表2所示。

式(7)計(jì)算出來的結(jié)果只是差分形式,核心通貨膨脹的水平值還需要設(shè)定一個(gè)適宜的初始值。由于在長期內(nèi)通貨膨脹和核心通貨膨脹的均值應(yīng)該相同,這里將初始值設(shè)為通貨膨脹的平均值101. 9300,然后逐項(xiàng)累加得到核心通貨膨脹序列。從圖1可以看出,核心CPI序列與CPI序列在整個(gè)時(shí)段內(nèi)具有相同的波峰、波谷和波動(dòng)頻率。

圖1 兩種方法估計(jì)的我國核心通貨膨脹結(jié)果

四、效果評(píng)價(jià)

為進(jìn)行測算效果的評(píng)價(jià)比較,這里選用剔除法測算的核心CPI作為對(duì)照基準(zhǔn)??紤]到居民消費(fèi)價(jià)格八大類在2000年及以前不含服務(wù)項(xiàng)目,2000年及以前服務(wù)項(xiàng)目為單列大類,且煙酒及用品類居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)從2001年開始有數(shù)據(jù),之前為雜項(xiàng)商品與服務(wù),因此,剔除法測算的核心CPI從2001年1月開始。具體測算過程是:(1)按照何新華[16]的方法估計(jì)了2000—2011年居民細(xì)分現(xiàn)金消費(fèi)支出權(quán)重,將上一年的數(shù)據(jù)作為下一年的CPI計(jì)算權(quán)重。(2)剔除食品和交通與通訊兩項(xiàng),將剩余的六大類按照權(quán)重重新加權(quán)得到2001年1月至2013年9月的剔除法核心CPI數(shù)據(jù)(如圖1所示)。剔除法和SVAR方法的核心CPI測算效果可以從如下三個(gè)方面評(píng)價(jià):

1. 波動(dòng)性

核心CPI的測算過程中要盡量剔除CPI中的短期沖擊,因此,核心通貨膨脹應(yīng)具有一定的削減波動(dòng)性能力。從圖1中不難看出,剔除法核心CPI起到了較好的“削峰平谷”作用,而SVAR方法核心CPI的消減波動(dòng)性能力較差。進(jìn)一步計(jì)算發(fā)現(xiàn),CPI的標(biāo)準(zhǔn)差為2. 3700,SVAR方法核心CPI標(biāo)準(zhǔn)差稍小些,為2. 1700,而剔除法核心CPI標(biāo)準(zhǔn)差僅為1. 2600。

2. 趨勢追蹤能力

SVAR方法核心CPI與CPI的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0. 9400,而剔除法核心CPI與CPI的相關(guān)系數(shù)為0. 7600,說明SVAR方法測算結(jié)果與原序列的相關(guān)性明顯強(qiáng)于剔除法。

理論上來講,核心CPI應(yīng)該和CPI序列一樣,同為I(1)序列,且存在長期均衡的協(xié)整關(guān)系。這里首先采用ADF檢驗(yàn)對(duì)兩種核心CPI的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),由表1可知,兩種核心CPI均為I(1)序列。然后用E-G兩步法進(jìn)一步作協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),從表4中ADF檢驗(yàn)結(jié)果可知,SVAR方法核心CPI、剔除法核心CPI與CPI之間均存在協(xié)整關(guān)系,但SVAR方法核心CPI統(tǒng)計(jì)量明顯小于剔除法核心CPI。進(jìn)一步做Johansen協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)SVAR方法核心CPI與總體CPI存在協(xié)整關(guān)系,而剔除法核心CPI與總體CPI不存在協(xié)整關(guān)系。所以,綜合兩種方法來看,我們認(rèn)為SVAR方法的趨勢追蹤能力勝于剔除法。

五、結(jié) 論

本文改進(jìn)Quah和Vahey方法,構(gòu)建包含產(chǎn)出、貨幣供應(yīng)量、CPI與食品CPI的四元SVAR模型,通過施加長期約束測算了我國1998—2013年的月度核心通貨膨脹,并與剔除法核心通貨膨脹進(jìn)行波動(dòng)性、趨勢追蹤能力和預(yù)測能力方面的效果比較。結(jié)果表明,在消減波動(dòng)性能力方面,SVAR方法核心CPI的效果稍遜于剔除法核心CPI;但在追蹤C(jī)PI趨勢和預(yù)測能力方面,SVAR方法核心CPI的效果要?jiǎng)儆谔蕹ê诵腃PI。因此,SVAR方法是一種可應(yīng)用于測算我國核心通貨膨脹的優(yōu)良方法。

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(責(zé)任編輯:劉 艷)

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