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第1篇 基础篇3

第1章 经济周期波动分析与预测的历史及现状3

1.1 以哈佛指数为代表的“晴雨计”时期3

1.2 20世纪50—60年代经济周期波动监测研究的大发展时期6

1.2.1 以扩散指数和合成指数为代表的宏观经济监测系统的建立6

1.2.2 景气动向调查方法的兴起7

1.2.3 宏观经济计量模型应用于经济周期波动的分析和预测8

1.2.4 季节调整方法有了重大进展9

1.3 20世纪70—90年代经济周期波动研究的特点9

1.3.1 增长循环的提出9

1.3.2 走向国际化10

1.3.3 景气指标体系的修订11

1.3.4 经济周期波动的测定、分析和预测方法不断发展11

1.4 21世纪初经济周期波动研究的新发展12

1.4.1 多维框架经济周期监测系统的建立12

1.4.2 经济周期结构变化及特点研究的新进展13

1.4.3 经济周期波动的监测工作由政府转向社会研究团体14

1.5 中国经济周期波动的研究进展与现状15

1.5.1 我国经济周期波动的理论和模型分析15

1.5.2 我国经济周期波动的监测和预警研究16

第2章 经济周期波动理论与宏观经济调控20

2.1 经济周期波动理论的演进历程及学派研究20

2.1.1 马克思对经济危机的阐释20

2.1.2 早期经济周期理论21

2.1.3 古典主义的解释23

2.1.4 凯恩斯主义的经济周期理论24

2.1.5 货币主义对经济周期波动的解释25

2.1.6 理性预期26

2.1.7 实际经济周期理论26

2.1.8 新凯恩斯主义模型中对经济周期本质的阐释27

2.1.9 关于经济周期理论不同流派的共识28

2.2 萨缪尔森的乘数-加速数相互作用模型29

2.2.1 几个有关的概念29

2.2.2 萨缪尔森的乘数-加速数模型30

2.2.3 希克斯经济周期模型36

2.3 经济周期波动的预测与宏观经济调控38

2.3.1 宏观经济调控的时滞和经济周期波动的预测39

2.3.2 宏观经济调控的政策目标40

2.3.3 宏观经济调控的政策手段41

第3章 经济周期波动的若干基本概念45

3.1 经济周期波动的含义45

3.2 经济周期波动的类型45

3.2.1 基钦周期45

3.2.2 朱格拉周期46

3.2.3 库兹涅茨周期46

3.2.4 康德拉季耶夫周期47

3.2.5 各种经济周期的相互作用47

3.3 经济时间序列的分解48

3.3.1 加法模型48

3.3.2 乘法模型49

3.3.3 对数加法模型49

3.3.4 伪加法模型49

3.4 古典周期波动、增长周期波动与增长率周期波动51

3.4.1 古典周期波动51

3.4.2 增长周期波动51

3.4.3 增长率周期波动53

3.5 经济周期波动的转折点53

3.6 经济周期波动的基准日期55

3.7 先行、一致和滞后指标58

3.7.1 先行指标58

3.7.2 一致指标61

3.7.3 滞后指标61

第4章 季节变动调整及测定长期趋势65

4.1 用虚拟变量的季节调整法65

4.2 移动平均方法67

4.2.1 简单的移动平均公式67

4.2.2 中心化移动平均68

4.2.3 加权移动平均69

4.3 周期波动与移动平均计算的关系71

4.4 不规则变动与移动平均计算的关系72

4.5 加权移动平均的几何意义73

4.6 X-11季节调整方法75

4.6.1 各种变动要素的构成76

4.6.2 月份调整77

4.6.3 周工作日调整80

4.6.4 特异项的修正81

4.6.5 X-11方法中移动平均项数的选择方法82

4.6.6 X-11方法中的简明统计84

4.6.7 X-11方法的具体步骤85

4.6.8 季节调整方法的进展89

4.7 测定长期趋势90

4.7.1 回归分析方法90

4.7.2 移动平均法92

4.7.3 阶段平均法92

4.7.4 计算循环要素96

第2篇 传统的经济周期波动测度、分析与预测方法99

第5章 景气指标选择方法99

5.1 景气指标选择的基准和数据处理99

5.1.1 景气指标的选择基准99

5.1.2 基准指标及其处理100

5.1.3 价格基期指数的计算与价格平减100

5.1.4 经济指标的数据处理102

5.2 测定经济时间序列的转折点103

5.2.1 消除特异值，经过12项移动平均曲线上确定转折点103

5.2.2 在SPENCER曲线上进一步确定转折点104

5.2.3 进行MCD项移动平均，在MCD曲线上确定转折点105

5.2.4 确定原序列x的转折点105

5.3 时差相关分析106

5.4 K-L信息量107

5.4.1 K-L信息量的基本性质108

5.4.2 K-L信息量的实际计算109

5.5 基准循环分段平均法111

5.6 聚类分析114

5.6.1 数据的标准化115

5.6.2 亲近度定义115

5.6.3 聚类分析法的基本步骤118

5.7 峰谷对应法120

5.7.1 比较转折点120

5.7.2 画图比较121

5.8 评分系统123

5.8.1 评分系统的基本思想及其特点123

5.8.2 评分系统的准则124

5.8.3 指标的最终得分和合成指数CI的权数计算126

5.8.4 评分系统的应用实例127

第6章 景气指数方法134

6.1 HDI与基准日期的确定134

6.2 扩散指数136

6.2.1 扩散指数的制作方法137

6.2.2 扩散指数的分析与预测138

6.2.3 扩散指数的应用实例140

6.2.4 累积扩散指数CDI148

6.3 合成指数149

6.3.1 美国合成指数的计算方法149

6.3.2 日本经济企划厅的合成指数的计算方法154

6.3.3 OECD的合成指数的计算方法156

6.3.4 中国增长率周期波动的合成指数160

6.4 利用主成分分析方法制作景气指数162

6.4.1 主成分分析的基本思想163

6.4.2 具体的计算步骤163

6.4.3 中国增长率周期波动的主成分分析应用实例165

第7章 宏观经济监测预警信号系统173

7.1 预警信号系统173

7.1.1 预警信号系统的设计174

7.1.2 预警界限的具体确定方法175

7.1.3 预警信号系统的应用实例184

7.2 景气序列信号系统192

7.2.1 景气序列信号系统的计算方法192

7.2.2 景气序列信号系统的应用实例194

第8章 商情调查方法197

8.1 商情调查分类197

8.2 商情调查概述199

8.2.1 商情调查问卷的设计199

8.2.2 商情调查的方式202

8.2.3 调查对象的选择202

8.2.4 调查结果的汇总与分析203

8.3 消费者调查204

8.3.1 日本经济企划厅的消费动向调查204

8.3.2 中国国家统计局的消费者信心调查207

8.4 采购经理指数（PMI）209

8.4.1 美国供应管理协会公布的ISM指数209

8.4.2 Markit公布的欧洲国家PMI指数210

8.4.3 中国PMI指数211

8.5 中国工业景气调查数据的综合分析214

8.5.1 我国的工业景气调查214

8.5.2 中国人民银行5 000户企业主要财务指标的景气指数分析217

8.5.3 中国人民银行5 000户企业问卷调查结果的景气指数分析219

第9章 经济指标分析预测方法222

9.1 预测与预测评价222

9.1.1 预测误差与方差222

9.1.2 预测类型222

9.1.3 预测评估223

9.2 限界时间序列模型224

9.2.1 限界时间序列模型概述224

9.2.2 限界时间序列模型的预测过程225

9.3 增长曲线模型226

9.3.1 增长曲线预测模型概述与基本假设226

9.3.2 增长曲线预测过程和预测方法228

9.4 增长率模型230

9.4.1 变增长率模型230

9.4.2 等增长率模型233

9.5 ARIMA模型234

9.5.1 平稳时间序列的概念234

9.5.2 ARMA模型的基本形式234

9.5.3 ARMA模型的识别与阶数确定235

9.5.4 ARMA模型的估计及预测237

9.5.5 ARIMA模型239

9.6 数量化理论模型241

9.7 Probit模型242

9.8 平均模型246

第3篇 经济周期波动测度、分析与预测方法的拓展研究249

第10章 经济周期波动的谱分析249

10.1 谱分析的基本原理250

10.1.1 频域方法的直观意义250

10.1.2 确定性函数的谱表示251

10.1.3 平稳过程的频域分析254

10.1.4 平稳时间序列的频域分析258

10.2 谱估计261

10.2.1 谱密度的周期图估计262

10.2.2 谱密度的窗谱估计265

10.2.3 AR、ARMA与极大熵谱估计274

10.3 谱分析在我国经济周期分析中的应用278

第11章 滤波方法与增长周期分析284

11.1 线性变换和滤波285

11.1.1 线性变换和滤波原理285

11.1.2 传递函数与功率谱的应用实例288

11.2 HP滤波292

11.2.1 HP滤波方法的基本原理292

11.2.2 HP滤波方法的应用293

11.3 带通滤波295

11.3.1 带通滤波原理295

11.3.2 带通滤波方法的应用298

11.4 中国增长周期波动特征分析301

11.4.1 利用HP滤波方法和合成指数方法建立中国增长周期景气指数301

11.4.2 利用带通滤波方法和合成指数方法建立我国增长周期景气指数302

11.4.3 增长周期波动与增长率周期波动的比较304

第12章 状态空间模型和SWI景气指数306

12.1 状态空间模型306

12.1.1 状态空间模型的定义306

12.1.2 状态空间表示的几个实例308

12.2 Kalman滤波311

12.2.1 Kalman滤波的一般形式312

12.2.2 Kalman滤波的推导313

12.2.3 Kalman滤波的解释和性质315

12.2.4 修正的Kalman滤波递推公式316

12.2.5 收敛性和初始条件317

12.3 状态空间模型超参数的估计319

12.3.1 极大似然估计和预测误差分解319

12.3.2 极大似然估计量的计算方法320

12.4 SWI景气指数及其应用326

12.4.1 SWI景气指数的说明和特征327

12.4.2 SWI景气指数的计算方法328

12.4.3 SWI景气指数在我国经济中的应用331

第13章 马尔可夫区制转换模型及其应用336

13.1 马尔可夫区制转换336

13.1.1 区制转换336

13.1.2 马尔可夫区制转换337

13.2 马尔可夫区制转换模型的估计339

13.2.1 Hamilton滤波339

13.2.2 MS-AR（1）模型估计中Hamilton滤波迭代流程340

13.2.3 与MS模型相关的一些问题340

13.3 模型应用——经济周期波动转折点的识别342

13.3.1 美国经济周期转折点的识别342

13.3.2 中国经济周期转折点的识别344

13.3.3 SWI景气指数转折点的识别346

13.4 构建新型景气指数——动态因子模型中引入MS模型349

13.4.1 动态因子模型的状态空间形式349

13.4.2 动态因子模型中引入MS机制351

13.4.3 模型估计流程352

13.4.4 光滑354

13.5 应用：构建我国新型景气指数355

附录358

参考文献364