一、2000:中国宏观经济政策的选择（论文文献综述）
郭向东[1]（2021）在《农业经济发展对宏观经济增长及波动的作用机制研究》文中研究表明农业是国民经济的基础产业,对中国这样一个人口巨大的发展中国家尤为重要。它不仅关系粮食安全问题,也关系到广大农民的民生问题,还直接影响着宏观经济目标的实现。在全球经济放缓并受疫情冲击影响这一大背景下,在“十三五”收关、“十四五”开局的关键时期,在中国经济处于“新常态”面临新的诸多挑战的情况下,研究农业经济发展和中国宏观经济运行之间的关联关系,及如何有效平衡推进农业现代化与经济的中高速增长的关联性问题具有非常重要的现实意义。本文为研究农业经济发展与宏观经济运行之间的内在影响与作用机制,以中国农产品价格、中国农业经济发展及宏观经济运行的相关数据为样本,运用VAR、非线性MS（M）-AR（p）、非线性MS（M）-VAR（p）等模型对中国农业经济发展及宏观经济的运行之间的关联关系进行测度。研究发现:中国农、林、牧、渔农产品以及总体农产品生产价格指数波动率时间序列都呈现出显着的长期记忆性特征。农、林、牧、渔农产品以及总体农产品生产价格指数时间序列对其不确定性的冲击反应较为显着,但是,农、林、牧、渔农产品以及总体农产品生产价格指数不确定性对其价格指数的冲击反应都较为微弱。农产品价格指数在四种滞后阶数具体情况下,可以在方向和程度两个维度影响宏观经济增长。在大多数情况下,中国农产品生产价格指数水平对GDP增长率时间序列的冲击响应维持在正向水平;方差分解表明中国农产品生产价格指数水平时间序列对GDP增长率时间序列影响的贡献程度往往较小。中国农产品的生产价格指数周期成分时间序列在四种滞阶数具体情况下,也对中国GDP增长率周期成分时间序列的影响作用在方向和程度两个维度上产生影响。方差分解发现中国农产品生产价格指数周期成分时间序列对我国GDP增长率周期成分时间序列影响的贡献程度很大。中国GDP增长率周期成分时间序列对中国种植业、畜牧业农产品以及总体农产品生产价格指数水平周期成分时间序列影响的贡献程度往往较小,而对中国林业、渔业农产品生产价格指数水平周期成分时间序列影响的贡献程度较大。对中国农业经济以及宏观经济的增长周期路径研究表明,中国农业经济较难由“低速增长区制”向中高速增长区制转移,由“中速增长区制”攀升至“快速增长区制”的转移概率相对较高,中国农业经济发展可以充分发挥资本及技术优势。当中国农业经济步入“中速增长区制”与“快速增长区制”后也不易发生大幅下降,即具有相对稳定的发展态势。中国农业经济处于各区制时维持概率均较高,处于“低速增长区制”的可能性最大,处于“中速增长区制”的可能性最小,处于“快速增长区制”的可能性居中,中国农业经济发展需通过政策支持和资金投入促进快速发展。中国农业总产值和中国GDP增长路径并不完全同步,农、林、牧、渔四部门经济的增长路径也各不相同。中国农业经济处于各区制的维持概率均较高;而转移概率都相对较低,因此中国农业经济具有一定的惰性特征,不易改变所处的增长状态,农业经济发展需要加大资金和政策支持力度。而中国宏观经济发展成功步入高速增长状态,会倾向于维持良好的增长态势,但一旦落入低速增长状态,将面对十分严峻的经济复苏挑战。农业经济发展与宏观经济运行之间的时变作用机制研究发现:当“农业与经济”系统处于“低速增长区制”时,中国农业总产值增长率与中国GDP增长率具有正相关关系;当“农业与经济”系统处于“快速增长区制”时,中国农业总产值增长率与中国GDP增长率具有更强的正相关关系;而当“农业与经济”系统处于“中速增长区制”时,中国农业总产值增长率与中国GDP增长率却具有微弱的负相关关系。“农业与经济”系统处于“中速增长区制”时,中国农业总产值增长率与中国GDP增长率具有微弱负相关关系的可能性最小,持续性最弱,而“农业与经济”系统处于“低速增长区制”或“快速增长区制”时,中国农业总产值增长率与中国GDP增长率具有显着正相关关系的可能性更大,持续性更强。当“农业与经济波动”系统处于低波动区制时,中国农业总产值增长率与中国GDP增长波动率具有正相关关系;当“农业与经济波动”系统处于中波动区制时,中国农业总产值增长率与中国GDP增长波动率同样具有正相关关系,这一点与“农业与经济”系统中的结果不同;而当“农业与经济波动”系统处于高波动区制时,中国农业总产值增长率与中国GDP增长波动率具有更强的正相关关系。“农业与经济波动”系统处于高波动区制时,中国农业总产值增长率与中国GDP增长波动率具有最强正相关关系的可能性最小、持续性最弱,而“农业与经济波动”系统处于中低波动区制时,中国农业总产值增长率与中国GDP增长波动率具有正相关关系的可能性更大、持续性更强。本文研究的创新点如下:（1）本文研究结果显示农产品价格时间序列和农产品价格波动率时间序列都具有长记忆性特征,这一研究成果丰富完善了相关学术体系。（2）本文关于农产品价格波动对宏观经济增长影响的研究中,以农、林、牧、渔及总体农产品生产价格指数作为样本,排除既往研究仅选取个别种类农产品作为研究样本的局限性,补强了既往研究,研究对象和研究范围具有一定的创新性。（3）本文使用马尔可夫转移模型将中国农业经济及宏观经济的增长周期路径区分为低速、中速和高速三种区制,并计算了不同区制间的转移概率、平均持续期和具体转移时间,以此分析判断中国农业经济和宏观经济的运行情况。研究成果具有一定的创新性。（4）本文将研究金融问题的研究思路引入到农业经济问题的研究中,使用MS（M）-VAR（p）模型分析了农业经济发展与宏观经济处于不同运行状态和不同波动状态中的关联关系,在研究方法上具有一定的创新性。（5）本文使用前述方法研究所得的结论,即农业经济发展在宏观经济处于三中不同运行状态及三种不同波动状态中的关联作用,丰富和完善了农业经济发展与宏观经济增长之间内在影响与作用的学术体系。基于上述研究结论,本文提出如下政策建议:第一、政策的制定者在实施农产品价格调控时应首先考虑保持农产品价格的稳定性,避免价格不确定性的增加而增加社会成本,减损社会福利;同时由于农产品价格的长记忆性特征,实施价格调控时要考虑政策的周期性和有效性。第二、由于农产品价格水平能够影响宏观经济增长,而且农产品价格周期成分对宏观经济增长周期成分影响较大,政府应关注并监测“蒜你狠”“豆你玩”“姜你军”等农产品价格非正常波动情况,采取有效措施保持农产品价格的稳定,避免影响宏观经济的平稳发展。第三、由于农业经济的弱质性特征及农业政策与农业经济发展之间的强烈相关性,中国政府应当继续实施2004年以来的农业扶持政策,特别加强除渔业以外的种植业、林业、畜牧业的支持力度。第四、由于农业经济发展对国计民生的重要意义及其与宏观经济增长之间的强烈正相关关系,政府应强化农业是国民经济基础产业的意识,特别是农业经济发展对经济增长的贡献不亚于出口贸易的这一重要意识,加大对农业的支持力度。一方面可以促进农业经济发展,解决中国特有的“三农问题”;另一方面为中国宏观经济增长增加新的推动力,解决新常态下中国经济的长期增长驱动力问题。本文包括图66幅,表46个,参考文献328篇。
车明[2]（2021）在《贸易政策不确定性及其宏观经济效应研究》文中指出尽管长期以来世界各国都致力于打造一个公平、开放、稳定的国际贸易体系,但是由于各国在全球经济发展过程中的利益分配存在分歧且现有多边贸易组织（如WTO）无法对各国贸易政策施加强有力的约束,使得各国均有可能对本国贸易政策进行调整,而外界无法准确预知其贸易政策是否会调整、何时调整以及如何调整,贸易政策不确定性仍然是国际贸易发展过程中一个无法回避的问题。2008年金融危机之后,各国政府都在采取各种措施来阻止本国经济下滑,这样的状况引起了全球各界对于贸易政策不确定性的普遍忧虑。这种对贸易政策不确定性的担忧并未随着各国经济的复苏而逐步缓解,反而在近几年中愈演愈烈。美国前总统特朗普上台执政之后,坚持奉行“美国优先”政策,不断挑起与其它国家的贸易摩擦。除美国外,日本将韩国排除出贸易优惠“白名单”,同样引起亚洲内部国家间贸易分歧,由于英国“公投脱欧”,欧盟贸易政策环境变得疑雾重重,而此次“新冠肺炎”疫情在全球范围内的爆发也提升了潜在的贸易政策不确定性。在导致全球贸易政策不确定性提升的各个事件中,中美贸易摩擦无疑和中国的关系最为密切,由于美国是中国的第一大贸易伙伴,此次中美贸易摩擦势必会对中国的宏观经济运行产生重要影响。因此,结合本次中美贸易摩擦的基本事实研究贸易政策不确定性及其宏观经济效应,有助于更深入的理解贸易政策不确定性自身的特点及其与宏观经济运行间的关系,亦能为评估本次中美贸易摩擦对中国宏观经济产生的影响提供一定依据。本文的第一章内容为绪论,阐述了本文的研究背景、选题意义、研究内容、研究方法、研究创新与研究不足等内容。第二章的文献综述从贸易政策不确定性的理论研究、贸易政策不确定性的实证研究、不确定性的内生性研究和其他经济政策不确定性的影响研究四个方面对现有文献进行梳理,并对相关文献进行了简要评述。接下来,本文从两个角度对贸易政策不确定性自身的特点展开研究,其中第三章对三种测度贸易政策不确定性的方式进行了分析与比较,并选择最优的测度方式,为后文的相关研究内容奠定基础;第四章探讨贸易政策不确定性是宏观经济波动的内生响应还是外生冲击,为后文的理论建模方式提供指导。而后,本文分别从模型和实证的角度对贸易政策不确定性的宏观经济效应进行研究,其中第五章结合中国实际情况构建包含异质性企业的开放DSGE模型模拟贸易政策不确定性变化对中国宏观经济运行的影响,并探讨其传导机制;第六章基于模型分析结果和现实情况构建冲击约束集,对贸易政策不确定性冲击的宏观经济效应进行实证研究。最后,第七章对前文的相关研究内容进行总结,得出本文的研究结论并提出相关可行性建议。具体而言,本文的研究工作主要获得了以下几点结论:（1）结合中美贸易摩擦期间基本事实对三种贸易政策不确定性测度方法进行比较后发现,就本次中美贸易摩擦过程中所发生的实际情况而言,基于贸易政策发生不利变化幅度的“关税测量法”无法准确衡量贸易政策不确定性;利用“随机波动率法”测度贸易政策不确定性时,会将已经提前告知的关税波动也计入贸易政策不确定性指标中,且未能识别本次中美贸易摩擦期间出现的不同商品关税税率反向变动造成的抵消效应;通过对报纸进行文本分析构建的贸易政策不确定指数能够较好地反映此次中美贸易摩擦过程中两国的贸易政策不确定性,且丰富的时变性质还能够体现一段时期内经贸关系紧张与缓和的交替变化。（2）贸易政策不确定性内生性识别结果表明,工业增加值的增长率会因为正向的贸易政策不确定性冲击而下降;而工业增加值增长率受到冲击时,贸易政策不确定性的变动方向不确定,因此可以认为贸易政策不确定性是中国宏观经济波动的一个原因而非结果。方差分解的结果显示,贸易政策不确定性冲击对工业增加值的解释力度较强,中国贸易政策不确定性的变化对经济波动具有相对重要的影响。此外,对借助工具变量寻找到的唯一解分析发现,贸易政策不确定性冲击具有明显右偏和厚尾的非正态分布特点。（3）在构建异质性开放DSGE模型分析贸易政策不确定性冲击对宏观经济运行的影响时,基于哈佛大学经济复杂性数据库与联合国Comtrade数据库所提供的中国2017年进出口产品级数据发现,在中国进口产品结构和来源国构成不变的情况下,如果中国对原产于美国的进口商品加征新的关税,会使得中国进口商品的平均税率上升2%左右。此外,基于中国工业企业数据库的分析发现,非出口企业年平均出口市场进入率为9.70%,出口企业年平均出口市场退出率为12.78%。数值模拟结果表明,中美贸易摩擦将导致宏观经济下行,即投资、消费、就业和产出等均出现不同幅度的下降,且本次中美贸易摩擦过程中,贸易政策不确定性上升所产生的“下行效应”约占总效应的30%至40%。在传导机制分析中发现,新厂商进入与在位厂商退出是产生本文基准模型脉冲响应结果的核心传导机制,此外,名义粘性、商品偏好、消费习惯和投资调整成本均会对脉冲响应结果产生一定的影响。（4）在实证分析贸易政策不确定性对宏观经济运行的影响时发现,在受到贸易政策不确定性冲击后,反映宏观经济整体运行情况的宏观景气指数出现一个“驼峰状”的负向偏离;在反应宏观经济运行的具体指标方面,贸易政策不确定性冲击对工业增加值同比增长率的负面影响最大。方差分解结果表明,贸易政策不确定性冲击对宏观景气指数的解释力度在冲击出现之后的前5期中逐步上升,并在长期中稳定在高位;在反应宏观经济运行的具体指标方面,贸易政策不确定性冲击对工业增加值同比增长率、社会消费品总额同比增长率和进口贸易总额同比增长率的解释力度都超过了20%。贸易政策不确定性冲击的时变分析表明,在本次中美贸易摩擦之前,宏观景气指数的脉冲响应相对稳定,但在本次中美贸易摩擦期间,贸易政策不确定性冲击的“负面影响”明显增强;在反应宏观经济运行的具体指标方面,在本次中美贸易摩擦期间,工业增加值同比增长率的脉冲响应值在短期内迅速下降,而后逐步回升,并未体现出“先逐步下降,后逐步回升”的特点;和其他两项指标相比,社会消费品零售总额同比增长率的脉冲响应峰值出现较晚,且具有一定的长期效应;进口贸易总额同比增长率的脉冲响应值呈现出明显的先上升后下降的特点,且在本次中美贸易摩擦期间变动幅度明显增大。本文的创新点主要体现在以下四个方面:（1）在研究视角方面,本文并未像大多数文献那样将关注点集中在微观层面,重点分析贸易政策不确定性下降对企业经营行为的影响,而是结合本次中美贸易摩擦持续时间长、波及范围广、国际影响大的特点,选择将注意力集中在宏观层面,重点研究贸易政策不确定性上升对中国宏观经济运行情况产生的影响。（2）在贸易政策不确定性的测度方面,本文并未直接指定某种特定的方法来衡量贸易政策不确定性,而是结合本次中美贸易摩擦过程中的客观事实对“关税测量法”、“不确定性指数法”和“随机波动率法”这三种测度方式的准确性进行分析与比较,并选择最符合本次中美贸易摩擦基本事实的方式去测度贸易政策不确定性及其变化。（3）在理论模型方面,本文结合新进入企业对中国经济增长具有较大贡献且其自身也具有较高进入率与退出率的基本事实,在建模分析过程中通过引入新企业进入与在位企业退出机制,将市场外潜在进入企业的经营决策也纳入本文模型的分析框架内。同时为了让模型设置更加符合中国现实,本文根据中国企业级数据对不同类型企业进入出口市场的沉没成本进行校准,并基于中国进口产品级数据估计中美贸易摩擦期间中国进口商品平均税负变化情况,让数值模拟结果更具现实意义。（4）在实证研究方面,本文并未直接将贸易政策不确定性变化视为导致中国宏观经济波动的外生冲击,而是尝试分析贸易政策不确定性变化和中国宏观经济波动的因果关系。其次,在实证分析贸易政策不确定性冲击对中国宏观经济运行的影响时,本文基于DSGE模型的数值模拟结果构建符号约束,同时基于中美贸易摩擦的基本事实构建叙事法约束,并在实证分析过程中同时施加符号约束与叙事法约束进行冲击识别。
戴逸明[3]（2021）在《多维视角下的不确定性与中国股票市场资产定价》文中指出不确定性广泛地存在于人类社会的各个领域,从宏观经济运行到微观个体决策无一不在冥冥之中受到不确定性的影响。在宏观层面,不确定性通常伴随着重大政治、经济事件的驱动而出现大幅上升。仅仅在过去的十年间,全球范围内陆续经历了欧债危机、叙利亚战争、英国脱欧、中美贸易战、新冠疫情等一系列重大事件,各种事件的爆发与冲突不仅影响了全球政治经济格局也产生了一系列不确定性的冲击,进而引发了相关国家和地区经济环境及金融市场的动荡,就如今天的全球经济仍处在新冠疫情所带来的不确定性影响之下。除了现实层面的重要意义,不确定性也是学术界持续关注的议题,得益于过去十几年信息学、统计学等学科的发展和应用,关于不确定性的研究在度量方法和经验实证层面取得了一些进展。但由于不确定性表现出宽泛而模糊的概念特征,目前在关于不确定性的细分领域研究中还缺乏具有系统性和全面性的分析框架。在此背景下,本文基于实证资产定价的范式从多维度的视角探讨了不确定性和中国股票市场之间的关系。本文首次从宏观经济不确定性、微观不确定性、政策不确定性三个层面系统而全面地研究了不确定性对中国股票市场资产价格的影响。在宏观层面,本文发现中国宏观经济不确定性在时间序列上对A股市场收益率具有显着的正向预测能力,中国宏观经济不确定性的上升预示着A股市场期望收益率的上升,且这种预测能力并不能被其他常见的宏观预测因子所解释。本文的研究结论不同于美国的实证发现,美国宏观经济不确定性在美国股市表现出负的溢价。通过进一步比较发现,中美之间宏观经济不确定性存在周期性差异,在样本期内,中国宏观经济不确定性表现出顺周期特征,而美国宏观经济不确定性则表现出逆周期特征。这一发现说明中国宏观经济不确定性的产生与宏观经济超预期的增长有关,而美国宏观经济不确定性的产生主要源自宏观经济预期外的低迷或衰退。另外,尽管以往研究发现中美之间的宏观经济不确定性存在溢出效应,但美国宏观经济不确定性并不能预测中国股票市场期望收益率,这类宏观层面的不确定性对股票市场的定价能力仍局限在本土。在微观层面,本文发现微观不确定性在A股市场的个股横截面期望收益率中表现出负的溢价。基于收益率的高频数据,本文使用股价变化中的相对符号跳跃变差刻画了微观不确定性冲击的性质和程度,股价中反映出“好”的不确定性时,对应个股表现出较低的期望收益率,而当股价中反映出“坏”的不确定性时,对应个股具有较高的期望收益率。从具体的作用机制来看,微观不确定性冲击可以通过涵盖收益率高阶矩的风险溢价和投资者对不确定性过度反应引发的反转效应这两种渠道来影响A股横截面收益率。此外,研究结果也表明微观不确定性在资产组合配置中具有实际应用价值。在中观层面,通过使用源自国外的政策不确定性为本文的资产定价研究提供了更具外生性的视角,本文研究发现美国贸易政策不确定性与A股市场的个股横截面期望收益率呈显着的负相关,对美国贸易政策不确定性因子荷载较高的个股表现出更低的期望收益率,而因子荷载较低的个股则具有更高的期望收益率。在稳健性检验中本文尝试了改变因子荷载的衡量方式、延长投资组合持有期限、剔除不同截尾点的小市值样本等方法,仍然得到了一致的结果。而从机制解释的角度来看,投资者理性或非理性的行为都可以导致这一负溢价的产生。一方面,为了对冲不确定性产生的负面影响,投资者愿意为不确定性因子荷载较高的股票支付更高的价格并接受较低的期望收益率;另一方面,当出现政策冲击时,一些非理性投资者的随机信念转变为悲观信念,他们倾向于出售那些受到贸易政策不确定性负面影响的股票,这种由悲观情绪驱动的投资行为将导致不确定性因子荷载较低的股票被大量卖出且内在价值被低估,当贸易政策的不确定性趋于缓和后,被低估的股票会产生价格反弹,因而具有较高的期望收益率。此外,为了与以往研究进行比较,本文同时对中国经济政策不确定性纳入模型,不同于以往发现,本文的研究发现中国经济政策不确定性对A股的横截面期望收益率并没有显着的影响,并且也不会对美国贸易政策不确定性的定价能力产生影响。综上所述,本文的研究通过建立基于实证资产定价范式的统一框架系统性地研究了不确定性在A股市场上的资产定价能力及定价机制。本文的发现补充了以往关于不确定性与资产定价之间关系的研究,并通过机制分析发现了不同类型不确定性定价能力差异的根源。本文的研究对理解在不确定性冲击下资本市场投资者的异质性、股票市场的定价机制以及中国股票市场的资产配置和风险控制等方面具有现实意义。
王国志[4]（2021）在《经济不确定性、经济周期与货币政策有效性研究》文中提出在全面建设社会主义现代化国家向第二个百年奋斗目标迈进的历史新征程中,国内外政治经济环境发生了显着的变化,一个突出表现就是国内外经济不确定性事件频繁发生,导致我国经济周期运行的波动性加剧,货币政策调控难度加大,因此科学研判经济不确定性对经济周期和货币政策有效性的影响对于提升宏观调控有效性推动高质量发展具有理论和现实意义。本文遵循“文献梳理——理论分析——现状测度——实证研究——理论拓展”的总体研究框架,综合采用文献分析、理论梳理、指数测算、动态计量实证研究、DSGE理论模拟等方法对经济不确定性、经济周期与货币政策调控之间勾稽关系的规律性特征开展理论和实证研究。本文首先从理论层面梳理了经济不确定性概念的起源、界定及其度量,分析经济不确定性对经济周期影响的理论机制、经济不确定性对货币政策有效性影响的理论机制以及不同经济周期下货币政策调控的相关理论,奠定全文研究的理论基础。综合现有文献来看,可以将经济不确定性的基本概念界定为经济主体对未来的发生事件的无法预测性,衡量经济不确定性程度的方法主要包括运用现有的经济变量作为代理变量、运用专业人士对未来经济预测的分歧程度、运用现代信息技术和大数据合成指数法、运用大数据爬虫抓取报纸关键词方法、运用高维宏观数据提取共同因子的方法等5种方法,其中后两种方法被广泛使用。理论机制分析结果显示,经济不确定性对经济周期的影响机制主要包括投资期权机制、预防储蓄机制、金融摩擦机制、信息传递机制、长期投资机制、H-A传导机制等6个方面,经济不确定性冲击对经济周期和货币政策调控具有显着影响。不同经济周期理论下的货币政策调控理论也存在显着差异,催生了不同的货币政策规则。其次,本文测度了我国经济周期指数,分析了经济不确定性和经济周期之间的动态关联机制。结果显示,中国经济不确定性指数走高的时点大多与特定的经济政治事件相关联,1996年1月至2020年6月期间我国一共经历了3轮完整的经济周期,第四轮经济周期尚未结束。时变格兰杰因果关系检验结果显示,在经济不确定性较高时,经济不确定性对经济周期具有一定的预测性;在经济周期交替变化的时点,经济周期对经济不确定性具有一定的预测性。动态条件相关系数分析结果显示,经济不确定性与经济周期之间具有较为显着的负向动态条件相关性,在经济紧缩期经济不确定性波动剧烈,而在经济扩张期经济不确定性波动平稳。动态溢出指数分析结果显示,经济不确定性与经济周期之间存在显着的时变动态溢出效应,且经济周期波动加大了经济不确定性,经济不确定性同样加剧了经济周期波动。第三,本文构建了MS-AR模型将我国经济不确定性指数划分为三区制,在此基础上构建LT-TVP-VAR模型分析了货币政策在不同程度经济不确定性冲击时的反应及其调控效果,得出如下结论:（1）经济不确定性冲击对数量型和价格型货币政策存在正向时变冲击效应,但在经济不确定性的低、中、高区制下调控效果存在较大差异。（2）在经济不确定性处于低区制时数量型政策在调控产出缺口方面效果比较明显。当经济不确定性处于中高区制时价格型货币政策对产出缺口实施反周期调控的效果比较明显。（3）在经济不确定性处于低区制时数量型和价格型货币政策对通胀缺口调控效果较好,在中、高区制时数量型货币政策对通胀的调控存在局限性,而价格型货币政策对通胀缺口实施反周期调控效果更优。第四,本文构建TH-SVAR和SEIVAR模型实证分析了经济周期不同阶段货币政策调控的有效性和非对称性。基于TH-SVAR模型的研究结果显示,同一货币政策工具在相同经济周期阶段对产出和通胀的调控效应具有对称性,但不同货币政策工具在经济周期不同阶段下调控效果呈现出非对称特征。数量型和价格型货币政策在经济扩张期调控效应优于经济收缩期。经济扩张期价格型货币政策对产出调控效果优于数量型货币政策,数量型货币政策对通胀调控效果优于价格型货币政策。经济收缩期两种政策工具对产出与通胀的调控效果相对复杂。基于SEIVAR模型的研究结果表明,在经济周期不同阶段下货币政策对通胀和产出的调控效果存在显着差异和非对称特征。数量型货币政策对通胀调控更为有效,价格型货币政策对产出调控更为有效。数量型货币政策在经济收缩期对通胀和产出的调控效应优于经济扩张期。价格型货币政策在经济收缩期对通胀的调控效应更加符合政策预期。价格型货币政策对产出的调控在经济收缩期优于经济扩张期。最后,本文构建了包含预期因素和异质冲击的DSGE模型探讨了货币政策有效性问题,得出如下结论:（1）当模型中引入政策预期因素后可以与数据实现较好的拟合,且预期冲击形式的有效识别使得工具变量对目标变量波动的反应程度均出现了不同程度的变化。（2）通胀对利率工具调控较为敏感,数量工具调控对产出的影响作用相对较大,然而数量冲击下产出易出现逆向波动降低调控有效性。当对预期冲击和非预期冲击进行识别后,工具变量的预期冲击对目标变量波动的影响作用均有所增加,且目标变量收敛周期均有所缩短。（3）影响产出和通胀波动的占优冲击来源分别为数量政策和利率政策,对冲击来源结构的有效分解可以提升货币政策的有效性。根据以上研究结果和我国经济金融发展及货币政策调控实践,本文提出如下政策建议:（1）准确识别经济不确定性冲击,稳定经济政策预期,以政策确定性应对经济不确定性。（2）优化货币政策量价配合机制,强化政策工具间的组合协调。（3）加强对微观主体的预期管理和舆论引导,提升货币政策调控的有效性。
张男[5]（2020）在《中国利率市场化进程中的货币政策传导机制研究》文中研究说明货币政策的传导机制一直都是货币政策研究中的关键问题。特别是对于正处于利率市场化进程与经济结构转型升级过程中的中国而言,随着利率全面市场化进程的逐步推进以及相关制度的不断完善,我国中央银行货币政策对宏观的影响方式也处于不断调整的过程中。值得注意的是,与理论中稳定的金融体系与完善的政策调控框架相比,我国本世纪初期我国金融体系的调整优化升级仅处于初级阶段,各个市场间存在相互分割的状况,货币市场化利率浮动空间严重受限,金融自由化拥有较大的提升空间与改进可能,种种原因令该时期关于我国货币政策传导渠道与传导机制具有潜在的阶段性特征。因此,在中国利率市场化进程这一具体政策框架下,从我国货币政策传导渠道与传导机制的潜在阶段性特征角度出发,探究中央银行货币政策调控目标与关键政策的演进对货币政策传导渠道以及传导机制的影响,不仅能够进一步解析我国的货币政策调控渠道与调控模式,同时够为我国的利率市场化进程提供有效的理论指导与实证检验。有鉴于此,本文结合我国宏观经济发展的阶段性特征,分别针对资产负债表渠道,金融机构信贷渠道,以及利率管制和存款保险渠道,深入探究货币政策传导渠道、传导速度和政策实施效果的变化情况,分析利率市场化进程中导致中央银行货币政策传导机制发生改变的影响因素等问题,这对新常态时期全面深化金融体制改革过程中极大程度地降低系统性金融风险产生和累积的可能性,以及促进我国宏观经济在中高速水平上实现稳定、持续增长的发展目标,都具有重要的理论价值和现实意义。全文分为6个章节进行研究,第一章是绪论部分,先详细介绍我国现阶段宏观经济发展背景并提出存在对货币政策传导机制的研究需求,构成了本文研究的逻辑起点。进一步,本章中依据政策传导路径的不同特征对货币政策的传导渠道进行了多层次的总结,系统地分析了货币政策不同传导渠道的政策传导机制、传导范围与传导效果,为后文中研究打下了理论基础。进一步,本章同时对不同国家利率市场化这一具体问题,以及不同国家利率市场化进程中货币政策传导机制演进的基本事实进行了详细的理论梳理与文献分析,特别是对我国利率市场化进程中货币政策中介目标的选择以及转变历程、不同学者对我国利率市场化进程中货币政策框架与传导理论的相关研究进行了详细的总结与综述。在以往研究现状的基础上指出本文研究的重点问题与研究目的,为后文的实证研究做出铺垫。第二章开始进入文章的实证研究阶段,本章从政策之间相互影响的角度出发,探究了利率市场化进程中,政策不确定性对我国宏观经济以及利率水平影响,利用包含潜在门限的时变参数向量自回归模型实证研究了我国货币政策对经济政策不确定性冲击的反馈机制。分析显示,中国经济和贸易的不确定性在明显上升,当前贸易政策不确定性是经济政策不确定性的主因,并且不确定性整体呈现出逆周期性,对经济发展具有负向的冲击。美国政府的行为和决策是造成不确定性的最主要因素,现阶段美国挑起的贸易摩擦是不确定性的主因。实证研究结果表明,面对不确定性的上升,我国货币政策对经济和贸易政策不确定性的反应十分迅速,不确定性往往引致宽松的货币政策。在经济平稳时期,货币政策对经济和贸易政策不确定性冲击的反应程度最低,在金融危机时期反映程度加大,在贸易摩擦时期的反应程度最大。第三章至第五章是利率市场化进程中货币政策的传导渠道分解研究。本部分创新性的将不同层面的货币政策传导渠道与现阶段我国面临的具体政策结构与经济形势相结合,进一步探究了我国已实行与未实行的利率市场化政策在具体经济背景下对不同渠道传导机制的影响。第三章将从货币政策的广义信用渠道这一角度出发,将社会融资规模分解为信贷、表外融资和直接融资三个信用扩张渠道,实证研究了我国货币政策的广义信用传导效应。结果显示,信贷在社会融资规模中长期占据主导地位,我国货币政策在广义信用渠道方面的传导仍然以信贷为主,表外融资次之,直接融资效果最弱。随着利率市场化的推进,货币政策向广义信用的传导力度和速度均有明显改善,应推进深层次结构性改革、利率并轨和实质上的市场化。结合研究结果和与现有文献的对比分析,本章对我国货币政策量价转型进行了进一步的理论探讨,从“总量——结构”的功能性角度提出构建一种新的“价格为主、参考数量”的货币政策量价搭配调控范式。第四章的研究将从我国宏观经济中出现的资产负债表衰退因素以及利率市场化进程的不断推进导致中央银行货币政策存在调控“困境”出发,利用包含有资产负债表衰退因素的DSGE模型,对我国利率市场化程度进行的指标量化,进而分析资产负债表衰退对货币政策调控效率的阶段性影响机制。研究结果表明,一方面,当模型系统中考虑资产负债表衰退因素时,紧缩型货币政策对宏观经济变量的影响效果得到相应的强化,并延长了相关变量对经济系统稳态的回归时间且增加中央银行货币政策调控的不确定性;另一方面,在模型框架中同时考虑资产负债表衰退和利率市场化程度变化时,利率市场化程度的增加将提高模型中相关宏观经济变量的响应程度并提高变量恢复稳态的速度,换言之,利率市场化进程的不断推进有助于提高紧缩型货币政策的调控效果。第五章的研究将从我国利率市场“双轨制”这一利率生成模式展开,利用DSGE模型对我国的双轨制利率生成模式、利率管制程度与市场化程度以及存款保险金制度等利率市场化进程政策与操作进行研究,重点探究利率市场化进程的不同措施与金融市场机制的完善对我国货币政策传导机制的影响。研究表明,中央银行对利率的管制一方面削弱了常规货币政策的调控效果,同时抑制了宏观经济的常规性波动,减少了经济活力。在我国利率市场化进程不断发展的大前提下,利率市场化进程的发展能够显着的提高中央银行常规货币政策的传导效率,释放市场潜能。逐步取消管制利率,让“双轨制”利率生成机制逐步回归市场化生成机制,是促进我国利率市场化进程,提高货币政策调控效率的一个重要组成部分。第六章的实证研究是对我国不同利率市场化程度下的货币政策传导机制检验。在探究了利率市场化进程中各渠道的传导机制以及方针效果后,最后本文将针对存款利率上限打开以后,中央银行迟迟没有推进市场轨和计划轨的双轨合并这一现实问题出发,对我国利率的渐进市场化与完全市场化后货币政策的整体调控效果进行研究,并且对未来我国利率市场化进程的推进给出相应的预测与展望。在宏观传导方面,渐进式利率市场化改革能够有效地优化利率传导机制,然而若是立即进入完全市场化状态,均衡利率水平的提升很可能降低经济行为对利率变动的敏感性,这说明尽管完全市场化不会改变利率宏观传导的有效性,但会降低货币政策的传导效率。在利率的微观传导方面,利率市场化改革着实加强了货币政策的微观传导效率。然而若是进入完全市场化状态,市场上的逆向选择风险会迅速放大,造成利率的微观传导失灵。
曹为宇[6]（2020）在《美国货币政策对中国经济的影响机制研究》文中认为货币政策是政府部门进行经济逆周期调节的重要措施。中央银行通过调节政策利率或者货币供应量,实现经济增长、促进就业、物价稳定以及国际收支平衡等在内的重要经济目标。在经济全球化以及金融一体化背景下,世界各个经济体的货币政策的独立性在下降。这主要体现为美国货币政策调整对其他国家带来重要影响。美元是重要的全球性流通货币,美国货币政策调整很容易对其他发达以及发展中国家的经济金融环境造成外部冲击。中美两国作为全球最大的两个经济体,之间的贸易往来与资本流动牵动着世界经济的发展方向。随着中美贸易冲突加剧以及新冠疫情冲击,美国停止了货币政策正常化的脚步,致使联邦基金利率重新步入零下限。美国货币政策频繁地在传统与非传统货币政策之间切换,不仅对中国经济金融造成重要影响,也会影响国内货币政策向实体经济的传导效率。本文研究试图回答两个重要问题。第一,美国传统以及非传统的货币政策到底对中国宏观经济产生哪些方面的冲击?第二,这两种不同的政策究竟通过哪些途径影响中国的实体经济?为全面衡量美国货币政策的溢出传导机制,本文研究有两个特征:首先,强调传统与非传统货币政策影响的异质性;其次,量化政策冲击的动态演变及时变特征。具体而言,本文在系统地梳理相关文献的基础上展开了四个方面的工作。第一,系统梳理美国与中国货币政策的演变机制。在第二次世界大战后,美国货币政策长期以传统的利率政策为主,经历了三次利率周期。在金融危机后,为提振经济美联储将利率维持在零下限,并转而实施非传统的货币政策,以量化宽松政策和前瞻性指引政策为主。相比之下,中国是维持货币政策正常化的少数国家之一,货币政策操作空间充足。金融危机之后,我国一方面通过创设新型的政策工具,进行短期以及中长期的流动性管理;另一方面也积极进行利率市场化改革,推动货币政策从价格型向数量型转型。第二,深入分析美国货币政策向中国经济外溢的理论机制。从传统的政策工具看,利率传导、汇率、资产价格以及信贷渠道是主要的渠道;非传统的政策工具看,信号传导也是重要的传导渠道之一。量化宽松和前瞻性指引,意味着向金融市场参与者做出长期维持低利率水平的承诺。第三,通过实证分析讨论了美国货币政策对中国经济金融冲击的路径分析。本文将传统货币政策和非传统货币政策放在统一的框架中,选取2001年至2018年的月度数据,基于递归与符号约束的向量自回归模型（SVAR）分析具体的传导渠道。实证分析的基本结论表明,在本文选择的样本区间内,美联储传统与非传统货币政策的意外冲击均能在短期内对中国的GDP和通货膨胀产生显着的影响,其中汇率和利率是主要的传导渠道。从美国传统货币政策看,提高联邦基金利率以及增加广义货币供给,会导致中国宏观经济水平在短期内得到改善,这与净出口增速提高有很大的联系;而且中国广义货币供给以及利率水平变化有波动特征,但是总体效应为正。对于美国非传统货币政策而言,美联储资产负债表规模以及基础货币规模的扩张,也短期内促进了中国宏观经济总量和通货膨胀的增加,但在长期影响并没有发生变化;并且国内金融资产价格以及全球原油价格也在短期内增长。第四,通过实证分析刻画了美国货币政策溢出效应的时变特征。本文通过含有时变参数的TVP-VAR模型,衡量了传统和非传统美国货币政策对中国宏观经济的时变传导机制。基本结论发现,对于传统货币政策而言,美国提高联邦基金利率,在20个月内对中国的总产出是正向冲击,这意味着中国宏观经济保持一个稳定的增长的过程。与此同时,中国货币政策调控环境也将受到影响,美国货币政策的正向冲击导致中国的利率水平也随之上升。对于非传统货币政策而言,美联储总资产负债规模的正向变动,导致中国总产出水平呈现短期下降压力。但是随着时间的推移,负向影响逐渐减弱,在5个月后趋近于零。对于中国股票市场而言,美联储资产负债表的扩张是利好消息,上证综指迅速呈现上涨趋势在5个月时间内正向影响逐渐减弱至零。不同冲击的动态变化,可发现以利率为代表的传统货币政策对中国经济的影响持续时间较长,约在20个月左右,而美国非传统货币政策的影响一般持续5个月左右。综上所述,本文揭示了美国货币政策冲击溢出效应的异质性。在零利率下限中,美国非传统的货币政策导致基础货币和资产负债表规模显着增加,引发全球美元供给结构发生显着变化。本文的研究对理解美国货币政策变化及其对中国经济的影响提供参考。一方面,本文详细梳理了美国政策的实施背景、实施过程和实施结果等;另一方面,准确测度了货币政策的冲击效应及其传导机制,能够为中国经济应对外部风险提供建议。美联储的传统与非传统货币政策冲击,均对中国GDP以及通货膨胀影响显着,其中汇率和利率是主要的传导渠道。美国提高传统利率导致美元升值,国内净出口增速提高。中国广义货币供给以及利率水平变化有波动特征,但是总体效应为正。对于非传统货币政策而言,美联储资产负债表规模的增加,造成宏观经济与通胀的短期波动,但是长期影响趋近于零。以利率为代表的传统货币政策对中国经济的影响持续时间较长,约在20个月左右,而美国非传统货币政策的影响一般持续5个月左右。
姜龙[7]（2020）在《经济政策不确定性、货币政策有效性与调控取向变动研究》文中进行了进一步梳理自1984年人民银行恢复中央央行职能以来,中国的货币调控在“直接调控”与“间接调控”、“数量工具”与“价格工具”、“单一目标”与“多重目标”之间交替切换和协同配合,货币政策调控框架日渐成熟。经济新形势下,中国货币政策宏观调控效果出现一定弱化,货币政策有效性面临严峻考验。党的十九大报告提出:中国经济已经具备迈向高质量发展的必要条件,经济发展由速度增长向质量增长转型。经济高质量发展背景下,中国的货币政策框架设计、传导机制等如何在“稳增长”和“稳物价”等基础上保证经济增长质量,不仅是理论界和学术界面临的重要的理论问题,也是各界正面临的一个重大现实问题。本文通过VAR拓展和混频动态因子等模型分析经济政策不确定性、货币政策有效性与调控取向变动研究问题。根据研究思路和内容框架体系搭设,文章的主要章节包括以下内容:理论基础部分:包括论文第1章和第2章。论文第1章主要介绍论文研究主题的选题背景、研究意义、学术发展史、研究思路和主要内容等基础内容,并在此基础上对本文的研究方法和主要创新进行重点介绍,重点理解本文的选题意义和国内外研究进展,找出论文选题的研究切入点,总结梳理本文的边际贡献。论文第2章在研究意义和研究思路等内容介绍的基础上,本章对经济政策不确定性与宏观经济波动、货币政策与宏观经济波动、货币政策调控取向与经济增长质量等基础理论进行重点阐述和说明,为经济政策不确定性宏观经济效应、考虑经济政策不确定性的货币政策动态有效性等实证分析提供理论支撑。实证分析部分:论文第3章、论文第4章、论文第5章和论文第6章。论文第3章为“经济政策不确定性的宏观经济时变效应分析”。本章运用SV-TVP-FAVAR模型,基于冲击极值、短期效应等指标对经济政策不确定性的经济效应进行脉冲分析,并通过将预期因素纳入到分析框架,初步讨论预期管理可能存在的经济政策不确定性反向调控效应。论文第4章为“货币政策量价工具有效性对比——基于调控取向定性描述的分析”。本章首先基于具有混频数据处理能力的MF-VAR模型对货币政策变量与宏观经济变量间的关联关系进行混频检验,进一步运用时变动态SV-TVP-FAVAR模型考察不同货币政策调控取向下的货币政策有效性,从而论证货币政策调控取向变化会对货币政策调控效果产生影响,进而引出关于货币政策调控取向与货币政策有效性关系的计量检验。论文第5章为“货币政策调控取向的定量测度与宏观经济效应分析”。本章首先基于长短期松紧指标测算货币政策调控取向变动指数,并对货币政策调控取向的宏观经济效应异质性分析,主要包括对货币政策调控取向与城乡消费、货币政策调控取向与企业家信心之间的关系论证。论文第6章为“货币政策调控取向与中国经济高质量发展”。本章首先基于混频动态因子模型测算经济高质量发展指数,并在此基础上运用时变SV-TVP-FAVAR模型分析货币政策调控取向的经济增长质量调控效果。研究结论与政策建议:论文第7章主要是对前文理论基础、实证分析、计量检验等章节进行全面总结,并在研究结论和针对性解决对策的基础上,提出本文的研究不足之处,进一步在指出本文研究不足和学术研究薄弱等问题的基础上提出后续学术研究展望。货币政策作为主要经济政策手段,工具选择理应服务于宏观经济调控。不可否认的是,在中国经济快速增长期间,货币政策操作取得了较为显着的宏观经济调控成效。党的十九大提出:中国经济已经具备迈向高质量发展的必要条件,经济发展由速度增长向质量增长转型。经济高质量发展背景下,货币政策框架设计、传导机制等如何在“稳增长”基础上保证经济增长质量,不仅是理论界和学术界面临的重要的理论问题,也是一个重大现实问题。货币政策能通过特定传导机制调控政策当局的预设目标,宏观经济调控效果显着,一直都是货币政策当局调控宏观经济的重要手段。可以说,新形势下探讨经济政策不确定性对宏观经济及货币政策调控的影响效应、新冠肺炎疫情下货币政策调控取向变动、货币政策调控取向与经济增长质量等问题,具有重要的理论意义和现实价值。
刘震[8]（2020）在《高杠杆陷阱与中国宏观经济稳定：实证分析与理论研究》文中研究说明高杠杆陷阱描述了一种进退两难的政策选择困境。如果放任非金融部门杠杆率继续上升便是埋藏了未来发生债务危机的定时炸弹,对长期的经济增长产生不利影响。反之,如果对杠杆率的上升加以政策干预,则有可能因为信贷供给紧缩或者融资成本增加不利于短期经济稳定,一定程度上中国宏观经济政策的走势似乎陷入了高杠杆陷阱（黄益平,2016）。以2008年全球金融危机为标志,我国非金融部门为对冲国际金融危机的不利冲击进入加杠杆阶段,其中家庭部门、非金融企业部门和政府部门的杠杆率均在危机后显着提高。目前中国宏观杠杆率已经超过发展中国家的平均水平,并且以较快的速度逼近发达国家的水平。引发社会各界和政府决策部门重视高杠杆问题的原因是我国经济新常态以来不断阶段性下滑的经济增长率。当经济增长速度经历持续下行区间时,对于杠杆率较高的非金融企业来说,其产生的利润难以覆盖债务的本金和利息,所以企业可能会选择借新债还旧债,这样会导致经济中庞氏债务人的比重不断提高,宏观经济运行风险不断上升。如果处置不恰当则可能会产生2007至2009年美国“大衰退”式的经济衰退,甚至是20世纪80年代以后日本“失落的二十年”式的长期经济增长停滞。从实际经济现象和经济问题入手,利用多种研究方法和研究工具,递进有序的研究了我国非金融部门杠杆率上升与宏观经济稳定的相关问题。本文研究问题主要有三个方面:其一,我国是否存在非金融部门杠杆率过高的问题?其二,高杠杆的经济运行模式对我国宏观经济稳定会有何种影响?其三,宏观审慎的金融监管政策是否可以有效地实现结构性去杠杆和优化资源配置的作用?解答上述—系列问题对于实现结构性去杠杆以及防范和化解系统性金融风险,稳定我国现阶段经济发展和2035年基本实现社会主义现代化以及2050年建成社会主义现代化强国等中长期目标均具有重大现实意义。本文具体研究内容和主要结论如下:本文第二章关注的是我国是否存在非金融部门债务杠杆率过高的问题。利用横向跨国比较和纵向历史比较等方法分析我国杠杆率的发展演变以及分布特征。通过对统计数据的初步分析发现,我国非金融部门杠杆率已经高于新兴经济体的平均水平并且已经逼近发达经济体的平均水平,家庭、非金融企业和政府等实体经济部门继续加杠杆的空间在不断缩小。然后,在假设长期均衡杠杆率取决于宏观经济基本面信息的条件下,利用包含发达国家和新兴市场国家的跨国面板数据估计动态面板数据模型,从而测度我国各个实体部门和整个非金融部门的长期均衡杠杆率,利用该长期均衡杠杆率判断是否存在杠杆率过高的问题。主要结论有:首先,通过对比三个实体经济部门和非金融部门杠杆率长期均衡方程和短期均衡方程可知,收入水平、政府规模和实际汇率是影响三个实体经济部门长期均衡和短期均衡杠杆率的共同因素,人口因素、房地产价格和贷款利率是仅影响家庭部门以及非金融企业部门长期均衡和短期均衡杠杆率的结构因素。其次,将杠杆率的长期均衡值与各部门实际杠杆率进行比较后发现:非金融企业部门的杠杆率大幅度高于长期均衡值,说明非金融企业由于“资金空转”和“脱实向虚”等问题积累了较多的债务风险和潜在隐患;政府实际杠杆率接近长期均衡值,说明政府债务风险总体可控;家庭杠杆率持续向长期均衡水平收敛,所以家庭继续加杠杆的空间越来越小。无论是从加杠杆速度还是债务存量等角度来说,导致非金融部门杠杆率快速上升的主要原因是非金融企业部门快速增加的杠杆率。第二章通过相关统计数据的初步分析说明不同部门杠杆率的变化都与宏观经济运行息息相关,而宏观经济的发展水平也决定了各部门的均衡杠杆率。但是,尚未说明杠杆率变动影响宏观经济运行的机制和强度。所以,第三章关注的问题是我国非金融部门及单个部门杠杆率上升对宏观经济运行的影响机制和强度,也希望能够揭示宏观经济运行的波动对我国非金融部门和各个实体经济部门杠杆率的影响。为了分析该问题,本章利用我国1996年1季度至2018年2季度的宏观数据构造TVP-SV-SVAR模型分析了各部门杠杆率变化对宏观经济运行的冲击,通过第三章的实证分析发现杠杆率的外生变动对宏观经济运行具有典型的总需求冲击特征,即刺激经济增长加速的同时也带来一般物价水平的上升。但是,加杠杆行为对宏观经济运行的影响力主要集中于短期,随着时间的推移加杠杆行为对宏观经济运行的中长期影响力将逐步减弱。实证分析也说明单纯依靠紧缩货币政策不一定能够实现降低杠杆率的目的,反而加快经济增长速度或者保持温和的通货膨胀率是有效降低杠杆率的可能途径。第二章通过长期均衡杠杆的概念说明我国宏观经济运行过程中存在非金融企业部门杠杆率过高的现实问题,第三章又通过实证分析进一步说明杠杆率的上升会通过影响总需求进而影响宏观经济的平稳运行,导致出现经济过热的迹象。但是,加杠杆行为具有不可持续性,高杠杆的经济运行模式所积累的金融风险终会通过各种形式暴露出来。基于现代宏观经济学“宏观现象与微观基础”的研究理念,本章选择动态随机一般均衡（DSGE）模型从微观个体层面的经济行为出发,构造宏观总量层面上的动态经济学模型并将该模型用于研究高杠杆下宏观经济波动的特征和面临不利冲击干扰时高杠杆经济体自我调整和自我稳定的能力。通过第四章DSGE模型的数值模拟发现,高杠杆稳态下主要宏观经济变量的标准差显着大于低杠杆稳态的情况。除了要重视非金融企业部门加杠杆的危害,也要重视家庭加杠杆对宏观经济稳定的危害。主要原因在于非金融企业部门加杠杆以后资金可用于生产也可用于投机,但是家庭部门加杠杆更多是投资房地产而房地产具有泡沫资产的属性,泡沫资产并不会创造新的价值只会引发投机浪潮,所以给宏观经济稳定产生不利影响。高杠杆稳态下基于家庭效用函数测度的社会福利水平小于低杠杆的情况,进一步说明在高杠杆情况下宏观经济波动总体大于低杠杆的情况。另外,通过外生冲击模拟对经济活动的各种扰动可以说明高杠杆稳态的经济体总产出水平波动性显着大于低杠杆稳态的情况,并且低杠杆稳态下价格和名义汇率等名义变量灵活调整可以吸收部分外生冲击对实际变量的影响。当经济体的债务杠杆水平达到一个比较高的水平时,遭遇不利因素冲击后,高杠杆经济体表现出抗风险能力差、自我稳定能力弱的特征。严重依赖间接融资的经济结构本身极易发展成为导致宏观经济不稳定的结构性因素,成为悬在稳定经济增长上方的达摩克利斯之剑。在前文分析说明了中国经济高杠杆问题的存在性、杠杆率变动对宏观经济运行的影响和机制以及高杠杆的经济运行模式存在的潜在风险之后,本文的第五章关注是宏观审慎的金融监管政策在实现结构性去杠杆和优化资源配置的政策效果和途径。基于前三章的研究可知,中国非金融部门杠杆率上升的主要原因是非金融企业部门杠杆率上升,而我国非金融企业部门中存在着明显的二元所有制经济结构特征。本章构造了一个包含国有企业和民营企业的两部门开放经济DSGE模型分析如何利用资金需求端管理的宏观审慎监管政策有针对性的抑制上游国有企业继续快速加杠杆,从而达到防范金融风险的目的。通过DSGE模型的模拟发现,杠杆率贷款税作为需求端管理的宏观审慎政策有助于解决国有企业高杠杆高债务问题以及国有企业和民营企业面临的债务融资结构不均衡现象。在稳态层面上,在杠杆率贷款税的干预下,贷款资金由生产率相对偏低的上游国有企业部门转移到了生产率相对较高的下游民营企业,贷款资金在国有企业和民营企业之间的再分配作用提高了资源配置效率,从而全要素生产率表现出阶梯型上升趋势。在动态转移的情况下,杠杆率贷款税的资金再分配作用—方面通过“看不见的手”筛选投资项目质量,另—方面抑制国有企业部门新增贷款速度,从引导贷款资金从国有企业部门流向民营企业部门,即可以缓解民营企业外部融资困境,也可以改善金融机构的盈利能力并提高资本金的积累。此外,以杠杆率贷款税作为宏观审慎金融监管工具,在该政策工具的干预下由家庭效用函数为基础测度的社会福利水平明显增进,说明该项政策干预可以起到稳定经济波动与金融波动的作用。同时,第五章也涉及了需求端管理的宏观审慎监管政策与货币政策的政策协调问题,主要结论为:在供给侧冲击的干扰下,应该优先选择“松货帀+严监管”的中性稳健的政策组合。另外,在宏观经济政策锚定变量选择问题上,宏观审慎监管政策应该盯住金融稳定（国企新增贷款和资产价格增长率作为锚定变量）,而货币政策应盯住经济稳定（GDP增长率和通货膨胀率作为锚定变量）。通过本文的研究对我国宏观经济政策的指定和调整有三点启示:第一,货币政策与宏观审慎监管政策。单纯依靠紧缩性货币政策无法完成去杠杆以及防范和化解金融风险的任务,反而会引起经济活动紧缩导致杠杆率不降反升。原因是紧缩货币政策会抑制总需求,从而降低总产出水平使得作为杠杆率分母的名义GDP缩小,同时由紧缩性货币政策导致的经济下行使得企业利润降低从而难以覆盖债务的本金或利息,因此企业会倾向于借新债还旧债。根据我国当前债务分布和组成结构情况,应当向产业链上游的非金融企业中的高杠杆运行的国有经济成分征收额外的杠杆贷款税,即通过增加高杠杆运行的非金融企业的外部融资成本从而抑制高杠杆企业过度借债的动机。杠杆贷款税可以作为资金需求端管理的宏观审慎监管政策工具使用。同时,应重视货币政策与宏观审慎监管政策的协调合作,应避免出现政策效应叠加的情况出现。在货币政策应盯住经济稳定,宏观审慎监管政策应该盯住金融稳定条件下,有效的方法是构造“松货币+严监管”的中性稳健政策组合模式,从而取代“紧货帀+严监管”的双重紧缩政策组合,从而能够实现稳定宏观经济波动和金融波动的双重目的。第二,治理非金融企业部门高杠杆问题时,应该同时加强对政府部门负债行为的约束,体现在规范化和制度化地方政府债务融资的手段。就目前来说,政府债务虽然没有爆发债务违约的风险,但是也要注意公共部门债务扩张对私人部门资金的挤占。除此之外,应该重视改进地方政府发展地方经济的激励机制。地方政府官员晋升的锦标赛制度和以GDP为纲的官员政绩评价标准是激励地方政府官员依靠举债拉动地方经济增长的根本原因,也是导致地方政府债务问题是主要原因。所以,应该制定更加科学的地方官员政绩考评体系,降低GDP等指标的贡献权重,同时将地方政府杠杆率作为考评标准纳入考评体系,从而抑制地方政府官员依靠债务融资短期快速拉动地方经济增长的逐利动机。第三,警惕家庭加杠杆。根据本文DSGE模型的数值模拟和传导机制分析可知,家庭部门加杠杆对宏观经济稳定的影响力不亚于非金融企业部门。家庭部门加杠杆进入房地产市场投资的行为将会推动房价上升并且挤出消费。房地产具有泡沫资产的属性容易引发投机行为引起金融波动,而家庭债务的增加会挤占家庭的现金流,从而挤出消费会导致总需求紧缩从而容易导致总产出下降。在家庭继续加杠杆的空间日趋饱和的今天,房地产市场过热是引起家庭加杠杆的动因,所以在未来一段时间应该坚持房地产市场调控不动摇。本文的创新点体现在三个方面:第一,基于局部调整模型的建模思路,利用跨国面板数据构造动态面板数据模型,经过变换得到关于杠杆率的短期均衡方程和长期均衡方程。在给定的宏观经济基本面信息的条件下,利用杠杆率的长期均衡方程测度杠杆率的长期均衡值。利用杠杆率的长期均衡值判断当前实际杠杆率是否存在偏低或者偏高的问题。从数量上讲,2012年以后非金融部门杠杆率的上涨主要是由非金融企业部门加杠杆导致的。经测算可知,非金融企业部门有三分之一左右的杠杆率可能是由“脱实向虚”或者“资金空转”等问题导致的。第二,在结构性去杠杆过程中释放的潜在债务风险与全球经济波动的外部冲击相互作用的情况下,本文构造的DSGE模型包含信贷市场的金融摩擦又包含国际经济部门的外部冲击。在构造金融摩擦方面,同时刻画了信贷资金供给方和需求方面临的金融摩擦。特别是针对资金需求方,分别考虑了家庭负债和企业负债、国有企业负债和民营企业负债的区别与联系。在国际经济部门方面,刻画了来自世界金融市场的波动（世界利率波动）和外部需求的变化（进出口贸易）给我国的宏观经济稳定带来外部冲击。第三,本文通过包含微观基础的定量宏观经济学模型,在刻画了非金融企业部门所有制二元经济特征的情况下,研究了杠杆贷款税做为资金需求端管理的宏观审慎监管政策工具的政策效果、传导机制以及杠杆贷款税与货币政策利率之间的政策协调和政策叠加问题。本文认为向产业链上游的非金融企业中的高杠杆运行的国有经济成分征收额外的杠杆贷款税,通过增加高杠杆运行的非金融企业的外部融资成本可以抑制高杠杆企业过度借债的动机,从而达到防范风险和结构性去杠杆的目的。
张德园[9]（2020）在《中国经济不确定性及其宏观经济效应研究》文中进行了进一步梳理伴随着金融一体化和经济全球化的深入,世界各国经济发展联系日益紧密的同时,世界经济形势变幻莫测,不确定性因素形影相随。特别是,2008年全球金融危机爆发以来,全球不确定性因素明显增加,这使得本已就陷入2008金融危机泥潭而尚待恢复的世界经济一直延续低迷增长的态势。与此同时,中国作为世界第二大经济体,在经历30年高速增长后,中国经济活动的不确定性和复杂性近年来也有所增加。一方面,作为世界上最大的发展中国家,在全球化背景下中美贸易摩擦、美联储货币政策调整、全球经济尤其是新兴经济体经济放缓等外部因素势必对中国经济运行产生影响;另一方面,中国经济正处于深化供给侧改革的关键性时期,经济增长内生性动力依然不足,仍然面临着资本市场杠杆过高、地方政府债务风险和金融风险累积等问题,这些内外部不确定性因素相互叠加,加大了中国经济运行的压力和不确定性。在此背景下,本文在充分梳理和借鉴国内外研究的基础上,以中国经济不确定性测度为切入点,采用多种计量经济学模型按照递进式的行文逻辑对中国经济不确定性问题展开实证研究。首先,借鉴Jurado et al.（2015）的研究方法构建出中国经济不确定性指数,并进一步采用MS-AR模型和分位数格兰杰因果检验分析了中国经济不确定性的状态演变特征以及与中国经济周期的联动特征。结果表明,中国经济不确定性的最高峰出现在2008-2009年全球金融危机期间,次高峰出现在2015-2016年经济下行与“股灾”期间,其他的峰值较小,主要出现在政府频繁调控宏观经济期间。中国经济不确定性难以从低不确定性状态转移到高不确定性状态,但从高不确定性状态转移到低不确定性状态则相对比较容易,并且处于高不确定性区制的持续期仅为低不确定性区制持续期的35%;在2008年全球金融危机和2015年中国“股灾”这两个时间段,中国经济处于高不确定性状态的持续时间较长,尤其是2008年全球金融危机期间。中国经济不确定性具有反周期特征,且与经济周期存在明显的先行滞后关系,虽然在整个分布上经济不确定性与经济周期存在显着的双向格兰杰因果关系,但格兰杰因果关系主要体现在低分位数和中上分位数水平上。然后,采用时变溢出指数模型考察了世界主要经济体经济不确定性和中国不同类型经济政策不确定性对中国经济不确定性的影响。结果表明,就国际层面而言,中国经济不确定性66.946%的变化是由国际经济不确定性影响引起的,且主要集中于美国、英国、法国和日本,而加拿大、德国和意大利的影响较小。国际经济不确定性对中国经济不确定性的溢出效应主要集中在2008年全球金融危机和后危机期间,尤其是在2007Q2-2010Q2期间美国、英国和法国经济不确定性对中国经济不确定性产生的溢出效应最为明显。就国内层面而言,中国经济不确定性32.233%的变化是由各类经济政策不确定性引起的,其中财政政策不确定性的影响最大,其次为汇率与资本账户政策不确定性,货币政策不确定性紧随其后,而贸易政策不确定性的影响最小。经济政策不确定性对中国经济不确定性的溢出效应主要集中于2008Q1-2011Q2期间,其中财政政策不确定性、货币政策不确定性和汇率与资本账户政策不确定性对经济不确定性的溢出效应在2007Q3-2008Q2期间尤为明显。其次,在理论分析经济不确定性影响宏观经济的基础上,运用MH-TVC-SVAR-SV模型实证分析了中国经济不确定性对宏观经济的时变影响,并对比了2008年全球金融危机和2015年中国“股灾”两个典型时期的时点脉冲响应结果。结果表明:中国经济不确定性在短期内引致产出、价格和利率下降,并且随着时间的推移,产出、价格和利率下降的幅度大体上呈现出下降的趋势,特别是在2008年全球金融危机期间产出、价格和利率下降的幅度最为明显。短期内中国经济不确定性冲击在2008年全球金融危机时期和2015年“股灾”时期对产出、价格和利率均产生了负向影响,但对宏观经济的负向影响在2008年全球金融危机期间明显大于2015年“股灾”时期的负向影响。中国经济不确定性冲击对产出、价格和利率变化的贡献率呈现出明显的时变特征,且大致呈现出依时间递减的趋势特征,而在持续期上呈现出随期数增加而递增的趋势;经济不确定性冲击对产出、价格和利率变动的贡献率在2008年全球金融危机期间最大,其次为经济反弹时期,最后为新常态经济下行时期。再次,为进一步探究中国经济不确定性影响宏观经济的渠道,在理论分析金融市场影响不确定性宏观经济效应的基础上,利用C-SVAR模型实证考察了金融市场在经济不确定性冲击宏观经济中的传导作用,以厘清经济不确定性、金融市场和宏观经济之间的影响关系。结果表明:经济不确定性增加引致金融市场压力上升,而金融市场压力上升进一步扩大了经济不确定性冲击对宏观经济的负向效应;金融市场压力上升并未增加经济不确定性冲击对宏观经济负向影响的持续期,而是通过快速增加其负向影响极值来增强这种负向效应。金融冲击虽然也引致经济不确定性水平有所上升,但是经济不确定性在金融市场冲击宏观经济中所起的作用比较小,即经济不确定性在放大金融冲击对宏观经济负面效应中的作用非常小。最后,利用SE-IVAR模型实证考察了价格型和数量型货币政策在经济不确定性冲击宏观经济中所发挥的作用,以厘清经济不确定性、货币政策和宏观经济之间的影响关系。结果表明:不论央行采取价格型还是数量型扩张性货币政策来应对经济不确定性冲击,扩张性货币政策均在一定程度上缓解了经济不确定性对宏观经济的负向效应。当央行采取价格型扩张性货币政策时,货币政策存在明显的时滞性,而当央行采取数量型扩张性货币政策时,货币政策的时滞性并不明显。当央行采取价格型扩张性货币政策时,货币政策通过降低经济不确定性冲击对宏观经济的负向影响值和缩短负向影响的持续期来缓解经济不确定性冲击对宏观经济的负向效应;而当央行采取数量型扩张性货币政策时,货币政策并未缩短经济不确定性冲击对宏观经济的负向影响持续期,而是通过降低经济不确定性冲击对宏观经济的负向影响值来缓解经济不确定性冲击对宏观经济的负向效应。
丁尚宇[10]（2020）在《银行情绪、信贷供给与经济周期》文中进行了进一步梳理2008年全球金融危机后,市场情绪和预期管理成为世界各国防范系统性金融风险和促进经济复苏发展的重要环节,也是学术研究的重要方向。近年来,中国金融体系改革不断推进,金融市场实现多元化发展。然而,间接融资仍然是中国实体经济资金来源的主要途径。随着中国利率市场化改革的深入,银行金融创新方式与工具愈加复杂,信贷供给规模迅速扩张,为银行情绪冲击信贷体系和经济稳定提供了作用空间。因此加强银行情绪的监测与疏导,防范银行有限理性造成的负面影响,不仅可以有效遏制银行部门大规模风险累积和暴露,降低系统性金融风险向实体经济的负外部溢出,同时有助于实现银行信贷资金有效服务于实体经济。本文在综述银行情绪测度方法、影响因素以及银行情绪驱动信贷供给和经济周期作用机制现有研究的基础上,构造银行情绪经由信贷供给渠道冲击宏观经济的理论动态模型;随后合成中国的银行情绪指数,检验其形成机理,并对中国银行体系情绪影响经济周期的信贷供给传导机制进行实证检验;最后根据研究结论提出加强银行情绪监测,防范和化解银行情绪波动负面影响的具体政策建议。具体而言,本文构造一国经济体内银行情绪影响经济周期的信贷供给传导机制的理论模型,模拟分析了银行情绪在羊群效应作用下调整信贷决策,引发信贷供给和经济产出不稳定的动态过程。在此基础上,本文运用主成分分析方法以《银行家问卷调查报告》结果为原始数据构建中国银行体系情绪指数,对该指数的周期波动和区制转换特征进行分析。随后利用该指数分析我国银行情绪的形成机制,采用多元线性回归方法和混频格兰杰因果检验方法对货币政策、经济景气水平和经济政策不确定性对银行情绪的影响进行检验。此外,本文分别运用动态-静态同步性方法、交叉谱分析方法、反事实结构向量自回归模型以及门限向量自回归模型,从银行情绪影响信贷供给、银行情绪波动的信贷中介传导机制和异质性银行情绪作用下波动传导机制特征三个方面,对我国银行情绪、信贷供给与经济周期的相互作用机制进行实证检验。本文全面深入研究了中国银行体系情绪的形成机理和对信贷供给与经济周期波动的影响,为加强银行情绪监管,防范银行情绪波动风险,提高货币政策有效性以及丰富宏观审慎管理工具提供经验支持。本文的主要研究结论为:（1）一国经济体内银行情绪波动和信贷决策过程遵循羊群效应,会引起和放大信贷供给量的收缩与扩张,驱动经济周期波动,是经济不稳定的重要来源;经济政策不确定性的存在会导致上述波动传递机制被进一步放大。（2）本文构造的银行情绪指数具有明显区制转化特点,符合情绪乐观和悲观转化的本质特征,是较为适合反映中国银行部门情绪的代理指标。（3）经济景气情况、货币政策变化是银行情绪形成理性判断的基础信息来源,银行主观心理因素在经济政策不确定性作用下对上述信息进行加工,最终形成有限理性银行情绪。具体而言,经济景气水平能够对银行情绪产生正向影响。货币政策变动对银行情绪具有逆周期调节效应,但数量型货币政策效果地发挥存在较长滞后性,价格型货币政策对银行情绪的影响更加明显和迅速,而且银行情绪并不仅仅是货币政策变化的简单“传达器”,不同银行情绪状态会对货币政策传递渠道产生干扰。经济政策不确定性与银行情绪存在反向波动关系,而且银行情绪越悲观对经济政策不确定性状态越敏感。（4）银行情绪波动明显领先于表内外信贷供给波动,是其前瞻性指标。银行受到严格监管和逆周期调控,在表内业务范围内以履行监管下的信贷供给和流动性创造职能为主。而在表外业务中,银行情绪较为充分的转化为根据自身意愿和预期的信贷决策,从而引发监管外的信贷波动。此外,银行情绪变化会在短期影响银行信贷决策行为,同时银行情绪长期变化也受到表内信贷监管指标引导和约束。（5）银行情绪能够通过影子银行信贷供给渠道对宏观经济形成显着冲击效应,而银行情绪对表内信贷供给的影响并未显着通过该渠道传递给宏观经济,说明我国银行情绪在监管薄弱领域具有释放空间,因而其存在性和负面影响不容忽视。缺乏监管的信贷波动具有天然的顺周期性,在银行情绪的驱动下成为金融体系风险的重要来源。（6）银行情绪对经济波动的影响具有显着非对称性。与乐观情绪状态相比,悲观银行情绪抑制了实际冲击的影响,放大了表内外信贷供给对经济周期波动的影响,并导致经济不稳定性持续更长时间;与理性状态相比,在有限理性状态下,影子银行贷款冲击、实际冲击和银行情绪冲击所引起的经济周期波动更大,持续期更长。银行乐观和悲观情绪状态影响逆周期政策调控效果;限理性状态下货币政策逆周期调控机制被彻底打破。本文依据中国银行部门情绪数据,分析了银行情绪以信贷供给为中介对经济周期的波动传递效应,检验了异质性银行情绪作用下的波动传递特征。根据上述研究结论,本文从加强货币政策调控和前瞻性引导、加强银行体系监管、规范银行从业人员行为和进一步完善银行家调查制度四个方面提出具体政策建议。以期多措并举,减少信贷周期波动中银行情绪的作用,控制和消减情绪的负面影响,防范系统性金融风险,维护金融稳定和经济发展。
二、2000:中国宏观经济政策的选择（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、2000:中国宏观经济政策的选择（论文提纲范文）
（1）农业经济发展对宏观经济增长及波动的作用机制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 论文研究的历史背景 |
| 1.1.2 论文研究的现实背景 |
| 1.2 论文选题的意义 |
| 1.2.1 研究的理论意义 |
| 1.2.2 研究的实践意义 |
| 1.3 论文研究的主要内容与创新点 |
| 1.3.1 论文研究的主要内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 论文的研究方法 |
| 1.5 论文研究的技术路线图与实证研究逻辑框架 |
| 1.5.1 论文研究的技术线路 |
| 1.5.2 论文实证研究的逻辑框架 |
| 1.6 相关概念界定及说明 |
| 1.6.1 概念界定 |
| 1.6.2 相关说明 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 农产品价格的文献回顾 |
| 2.1.1 农产品价格波动的相关文献 |
| 2.1.1.1 关于农产品价格波动的特征研究的文献回顾 |
| 2.1.1.2 农产品价格长记忆性特征研究的相关文献回顾 |
| 2.1.1.3 其它有关农产品价格研究文献 |
| 2.2 农产品价格与宏观经济相互影响的相关文献回顾 |
| 2.3 农业经济发展的文献回顾 |
| 2.4 农业与经济增长的文献回顾 |
| 2.4.1 关于农业金融与经济的文献回顾 |
| 2.4.2 关于农业投资与经济增长的文献回顾 |
| 2.4.3 关于农(副)产品价格与经济增长的文献回顾 |
| 2.4.4 关于农业总要素生产率(TFP)与经济增长的文献回顾 |
| 2.4.5 农业与经济增长关系研究方法的文献回顾 |
| 3 论文研究的理论基础 |
| 3.1 农业发展理论 |
| 3.1.1 农业发展理论概述 |
| 3.1.2 农业发展理论的历史演进 |
| 3.1.3 农业发展理论的内涵 |
| 3.1.4 农业发展理论在中国农业发展和经济增长的运用 |
| 3.2 本文研究涉及的其它相关理论 |
| 3.2.1 农产品价格理论 |
| 3.2.2 经济周期理论 |
| 3.2.3 经济增长理论 |
| 4 农产品价格及其不确定性的长期记忆性与关联性检验 |
| 4.1 农产品价格及其不确定性的长期记忆性实证检验 |
| 4.1.1 长期记忆性分析方法 |
| 4.1.1.1 ARFIMA模型构建 |
| 4.1.1.2 FIGARCH模型构建 |
| 4.1.2 农产品价格的数据选择与描述 |
| 4.1.3 农产品价格及其不确定性的长期记忆性检验 |
| 4.2 农产品价格与其不确定性之间的关联性检验 |
| 4.2.1 向量自回归(VAR)模型构建 |
| 4.2.2 单位根检验 |
| 4.2.3 Granger因果关系的计量检验 |
| 4.2.4 VAR模型的脉冲响应及方差分解 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 农产品价格及其波动性对中国经济的影响研究 |
| 5.1 农产品价格与中国经济增长之间的关联性检验 |
| 5.1.1 农产品价格序列与中国经济增长序列的选取和描述 |
| 5.1.2 时间序列的平稳性检验 |
| 5.1.3 向量自回归(VAR)模型的构建与估计 |
| 5.1.4 Granger因果关系检验 |
| 5.1.5 冲击响应函数估计与方差分解分析 |
| 5.2 农产品价格波动与中国经济增长波动性之间的关联性检验 |
| 5.2.1 ADF单位根检验 |
| 5.2.2 影响的方向及影响作用的程度分析 |
| 5.2.3 Granger因果关系检验 |
| 5.2.4 冲击反应的时间变化路径刻画 |
| 5.2.5 影响的贡献程度判别 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 农业经济发展与宏观经济增长的周期性路径判别 |
| 6.1 非线性MS(M) –AR(P)模型构建 |
| 6.2 农业经济发展与宏观经济增长的周期性数据选择 |
| 6.3 中国农业经济发展与宏观经济增长的周期性路径刻画 |
| 6.3.1 非线性MS(M)-AR(p)模型的参数估计 |
| 6.3.2 中国农业经济以及宏观经济增长的区制转移概率 |
| 6.3.3 中国农业经济及宏观经济处于各增长区制的平均持续期 |
| 6.3.4 中国农业经济及宏观经济不同增长区制间的转移路径刻画 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 农业经济发展在宏观经济运行过程的作用研究 |
| 7.1 非线性MS(M) -VAR(P)的模型设定 |
| 7.2 对农业总产值增长率及宏观经济增长率的时间动态轨迹的刻画 |
| 7.3 农业经济发展在宏观经济增长过程中的作用机制检验与分析 |
| 7.3.1 非线性MS(M) -VAR(p)模型的参数估计 |
| 7.3.2 农业经济发展对宏观经济增长作用机制的周期性变迁识别 |
| 7.3.3 农业经济发展对宏观经济增长作用机制的区制转移特征测度 |
| 7.4 农业经济发展在宏观经济波动过程中的作用机制检验与分析 |
| 7.4.1 非线性MS(M) -VAR(p)模型的参数估计 |
| 7.4.2 农业经济发展对宏观经济波动作用机制的周期性变迁识别 |
| 7.4.3 农业经济发展对宏观经济波动作用机制的区制转移特征测度 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 索引 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）贸易政策不确定性及其宏观经济效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究内容与研究方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究创新点与不足 |
| 1.3.1 研究创新 |
| 1.3.2 研究不足 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 贸易政策不确定性的理论研究 |
| 2.1.1 实物期权效应 |
| 2.1.2 预防性动机 |
| 2.1.3 关于贸易政策不确定性理论研究的文献述评 |
| 2.2 贸易政策不确定性的实证研究 |
| 2.2.1 贸易政策不确定性的测度方式 |
| 2.2.2 贸易政策不确定性对国际贸易的影响 |
| 2.2.3 贸易政策不确定性对企业经营行为的影响 |
| 2.2.4 贸易政策不确定性的其他影响 |
| 2.2.5 关于贸易政策不确定性实证研究的文献述评 |
| 2.3 内生不确定性的相关研究 |
| 2.3.1 从理论角度解释不确定性来源的相关研究 |
| 2.3.2 从实证角度探讨不确定性内生性的相关研究 |
| 2.3.3 关于内生不确定性研究的文献述评 |
| 2.4 其他经济政策不确定性的影响研究 |
| 2.4.1 从整体视角分析经济政策不确定性的影响 |
| 2.4.2 财政政策不确定性的影响 |
| 2.4.3 货币政策不确定性的影响 |
| 2.4.4 关于其他政策不确定性影响研究的文献述评 |
| 3 贸易政策不确定性测度方式的分析与比较 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 “关税测量法”与现实情况的比较分析 |
| 3.2.1 “关税测量法”的基本思想与测度方式 |
| 3.2.2 与现实情况的比较分析结果 |
| 3.3 “随机波动率法”与现实情况的比较分析 |
| 3.3.1 “随机波动率法”的基本思想与测度方式 |
| 3.3.2 与现实情况的比较分析结果 |
| 3.4 “不确定性指数法”与现实情况的比较分析 |
| 3.4.1 “不确定性指数法”的基本思想与测度方式 |
| 3.4.2 与现实情况的比较分析结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 贸易政策不确定性的内生性识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 识别策略与结构冲击约束集 |
| 4.2.1 识别策略 |
| 4.2.2 结构冲击约束集 |
| 4.3 实证分析 |
| 4.3.1 数据来源 |
| 4.3.2 内生性识别结果 |
| 4.3.3 方差分解 |
| 4.3.4 唯一解 |
| 4.4 稳健性检验 |
| 4.4.1 改变滞后阶数 |
| 4.4.2 改变经济波动的衡量方式 |
| 4.5 本章小结 |
| 附录4A 与本文相关的冲击识别方法 |
| 5 贸易政策不确定性影响宏观经济运行的理论分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 构建DSGE模型 |
| 5.2.1 家庭 |
| 5.2.2 最终品生产商 |
| 5.2.3 零售商 |
| 5.2.4 批发商 |
| 5.2.5 资本品生产商 |
| 5.2.6 在位中间品生产商 |
| 5.2.7 新进入的中间品生产商 |
| 5.2.8 政府部门 |
| 5.2.9 加总变量与宏观均衡 |
| 5.3 参数校准 |
| 5.3.1 校准核心参数 |
| 5.3.2 校准其他参数 |
| 5.4 数值模拟 |
| 5.4.1 贸易政策不确定性冲击的脉冲响应结果 |
| 5.4.2 贸易摩擦冲击的脉冲响应结果 |
| 5.5 传导机制分析 |
| 5.5.1 新厂商进入 |
| 5.5.2 名义粘性 |
| 5.5.3 商品偏好 |
| 5.5.4 消费习惯 |
| 5.5.5 投资调整成本 |
| 5.6 本章小结 |
| 附录5A 中间品生产商最优决策方程 |
| 附录5B 高阶近似与剪枝算法 |
| 6 贸易政策不确定性影响宏观经济运行的实证分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 中国宏观经济运行的基本事实描述 |
| 6.2.1 宏观经济整体运行情况的基本事实描述 |
| 6.2.2 宏观经济具体指标的基本事实描述 |
| 6.3 实证设计与数据来源 |
| 6.3.1 贸易政策不确定性冲击的识别策略 |
| 6.3.2 稳健性检验 |
| 6.3.3 数据来源 |
| 6.4 实证结果 |
| 6.4.1 脉冲响应结果 |
| 6.4.2 预测误差方差分解结果 |
| 6.4.3 稳健性检验结果 |
| 6.5 时变视角下贸易政策不确定性冲击的影响分析 |
| 6.5.1 混合TVP-SV-VAR模型 |
| 6.5.2 选择最优模型设置 |
| 6.5.3 混合TVP-SV-VAR模型估计结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 研究结论与政策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（3）多维视角下的不确定性与中国股票市场资产定价（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 问题的提出和研究内容 |
| 1.3 研究框架和研究方法 |
| 1.3.1 研究框架 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 概念界定 |
| 1.5 本文的创新与贡献 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 关于不确定性的理论研究 |
| 2.2 关于不确定性的度量方法 |
| 2.3 关于不确定性的实证研究 |
| 2.3.1 不确定性的宏观影响 |
| 2.3.2 不确定性的微观影响 |
| 2.4 不确定性与资产定价 |
| 2.5 文献评述 |
| 3 理论分析、研究假设与研究设计 |
| 3.1 理论分析 |
| 3.2 研究假设 |
| 3.3 研究设计 |
| 3.3.1 研究设计思路 |
| 3.3.2 核心变量的构建基础 |
| 3.3.3 模型设定 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 宏观经济不确定性与A股市场收益率 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据、变量与方法 |
| 4.2.1 数据及变量描述性统计 |
| 4.2.2 中国宏观经济不确定性的构建 |
| 4.2.3 计量模型设定 |
| 4.3 实证结果 |
| 4.3.1 样本内回归 |
| 4.3.2 样本外预测 |
| 4.3.3 基于宏观经济不确定性的资产配置应用 |
| 4.3.4 投资者情绪与宏观经济不确定性的定价能力 |
| 4.3.5 宏观经济不确定性与经济周期 |
| 4.4 稳健性检验 |
| 4.4.1 AMU与 CMU的样本外检验 |
| 4.4.2 CMU、经济周期与期望收益率 |
| 4.4.3 CMU、新增投资者人数与期望收益率 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 微观不确定性与A股横截面收益率 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据、变量与方法 |
| 5.2.1 样本说明 |
| 5.2.2 核心变量 |
| 5.2.3 控制变量 |
| 5.2.4 实证模型设定 |
| 5.3 实证结果 |
| 5.3.1 单变量组合分析 |
| 5.3.2 双变量组合分析 |
| 5.3.3 Fama-Mac Beth横截面回归分析 |
| 5.3.4 微观不确定性的投资组合表现 |
| 5.3.5 微观不确定性的定价机制检验 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 政策不确定性与A股横截面收益率 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据变量与方法 |
| 6.2.1 样本说明 |
| 6.2.2 核心变量 |
| 6.2.3 控制变量 |
| 6.2.4 计量模型设定 |
| 6.3 实证结果 |
| 6.3.1 单变量组合分析 |
| 6.3.2 双变量组合分析 |
| 6.3.3 Fama-Mac Beth横截面回归分析 |
| 6.3.4 贸易政策不确定性的定价机制检验 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（4）经济不确定性、经济周期与货币政策有效性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 经济不确定性对经济周期影响机制的研究综述 |
| 1.2.2 经济不确定性对货币政策有效性影响机制的研究综述 |
| 1.2.3 经济周期不同阶段下货币政策有效性研究综述 |
| 1.3 研究方法与创新 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 主要创新与贡献 |
| 1.4 论文框架与结构安排 |
| 第2章 概念界定与理论基础 |
| 2.1 经济不确定性概念的起源、界定与度量 |
| 2.2 经济不确定性对经济周期影响机制的理论基础 |
| 2.3 经济不确定性对货币政策有效性影响的理论基础 |
| 2.4 不同经济周期下货币政策调控的理论基础 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 我国经济不确定性与经济周期测度及其协动性 |
| 3.1 我国经济不确定性走势分析 |
| 3.2 我国经济周期指数的测度和走势分析 |
| 3.2.1 传统经济周期测度方法的总结与利弊评述 |
| 3.2.2 MS-DFM测度经济周期的原理简述 |
| 3.2.3 我国经济周期指数的实时测度 |
| 3.2.4 我国经济周期统计特征与趋势分析 |
| 3.3 我国经济不确定性与经济周期协动性检验 |
| 3.3.1 经济不确定性与经济周期时变格兰杰因果检验 |
| 3.3.2 经济不确定性与经济周期间的动态相关性检验 |
| 3.3.3 经济不确定性与经济周期间的动态溢出效应检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 不同经济不确定性水平下的货币政策有效性研究 |
| 4.1 不同政策目标和不确定性水平下货币政策量价选择的初步探讨 |
| 4.1.1 不同政策目标下数量型与价格型货币政策有效性探讨 |
| 4.1.2 经济不确定影响下货币政策有效性探讨 |
| 4.1.3 双重背景下数量型与价格型政策选择的探讨 |
| 4.2 我国经济不确定性阶段划分 |
| 4.2.1 MS-AR模型 |
| 4.2.2 经济不确定性区制划分 |
| 4.3 LT-TVP-VAR模型构建与参数估计 |
| 4.3.1 LT-TVP-VAR模型构建 |
| 4.3.2 数据选取与处理 |
| 4.3.3 参数估计与检验 |
| 4.4 不同经济不确定性水平下货币政策时变反应与调控机制 |
| 4.4.1 不同经济不确定性水平下货币政策时变反应 |
| 4.4.2 数量型与价格型政策对产出调控的实时对比 |
| 4.4.3 数量型与价格型政策对通胀调控的实时对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 经济周期不同阶段下的货币政策有效性研究 |
| 5.1 经济周期不同阶段下货币政策调控的典型事实 |
| 5.1.1 经济周期波动下货币政策调控的历史演变 |
| 5.1.2 经济周期扩张阶段货币政策调控的有效性分析 |
| 5.1.3 经济周期收缩阶段货币政策调控的有效性分析 |
| 5.2 经济周期不同阶段下货币政策调控效果对比 |
| 5.2.1 TH-SVAR模型介绍 |
| 5.2.2 数据选取与检验 |
| 5.2.3 经济周期不同阶段下货币政策对产出的调控机制检验 |
| 5.2.4 经济周期不同阶段下货币政策对通胀的调控机制检验 |
| 5.2.5 数量型与价格型货币政策在经济周期不同阶段下的有效性对比 |
| 5.3 经济周期不同阶段下货币政策调控的非对称性检验 |
| 5.3.1 SEIVAR模型估计原理与脉冲响应函数构建 |
| 5.3.2 数量型货币政策在经济周期不同阶段下的非对称性检验 |
| 5.3.3 价格型货币政策在经济周期不同阶段下的非对称性检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 未预期冲击、预期管理与货币政策有效性研究 |
| 6.1 价格型和数量型货币政策的适用条件 |
| 6.2 考虑政策预期因素的DSGE模型构架 |
| 6.2.1 私人家庭 |
| 6.2.2 生产厂商 |
| 6.2.3 政府部门 |
| 6.2.4 货币当局 |
| 6.3 数据处理与参数估计 |
| 6.3.1 数据选取与处理 |
| 6.3.2 参数校准与设定 |
| 6.3.3 冲击路径识别 |
| 6.3.4 参数贝叶斯估计 |
| 6.4 脉冲响应与方差分解分析 |
| 6.4.1 脉冲响应分析 |
| 6.4.2 方差分解分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论和政策建议 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果 |
| 致谢 |
（5）中国利率市场化进程中的货币政策传导机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.2 我国利率市场化进程回顾 |
| 1.3 货币政策传导渠道 |
| 1.4 利率市场化与货币政策传导机制相关研究综述 |
| 1.5 论文主要创新点 |
| 1.6 论文结构安排 |
| 第2章 不同时期下我国利率水平对经济政策不确定性冲击的反馈机制研究 |
| 2.1 利率对经济政策不确定性冲击的反馈机制研究问题的提出 |
| 2.2 经济政策不确定性的研究回顾 |
| 2.3 我国经济政策不确定性的典型事实分析 |
| 2.4 基于LT-TVP-VAR模型的实证研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 利率市场化进程中我国货币政策的广义信用传导效应研究 |
| 3.1 货币政策广义信用传导效应研究问题的提出 |
| 3.2 我国货币政策传导渠道的研究回顾 |
| 3.3 广义信用视角下货币政策传导机制的理论分析 |
| 3.4 我国社会融资规模的结构分解 |
| 3.5 基于TVP-SV-FAVAR模型的实证研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 利率市场化、资产负债表衰退与紧缩型货币政策传导机制研究 |
| 4.1 资产负债表衰退和紧缩型政策的经济后果 |
| 4.2 基于利率市场化和资产负债表衰退的DSGE模型构建 |
| 4.3 数据选取、参数校准和参数估计 |
| 4.4 紧缩型货币政策的实际经济后果分析 |
| 4.5 基于不同市场化程度下的紧缩型货币政策效果评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 利率双轨制下利率市场化进程、存款保险制度与货币政策传导机制研究 |
| 5.1 我国货币政策“双轨制”框架与货币政策传导机制分析 |
| 5.2 双轨制泰勒规则模型的构建 |
| 5.3 参数校准与参数估计 |
| 5.4 模型的实证结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 我国不同利率市场化程度下的货币政策传导机制检验 |
| 6.1 利率市场改革中货币政策传导机制演变的逻辑分析 |
| 6.2 理论模型 |
| 6.3 数据选取、参数校准与参数估计 |
| 6.4 我国不同利率市场化程度下的货币政策传导机制检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 |
| 致谢 |
（6）美国货币政策对中国经济的影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 基本概念界定 |
| 1.3 研究目标和思路 |
| 1.4 研究方法与创新 |
| 第2章 相关文献综述 |
| 2.1 传统货币政策相关文献综述 |
| 2.1.1 传统货币政策定义 |
| 2.1.2 传统货币政策的外溢性研究 |
| 2.1.3 传统货币政策的传导机制 |
| 2.2 非传统货币政策相关文献综述 |
| 2.2.1 非传统货币政策的定义及分类 |
| 2.2.2 非传统货币政策的外溢性研究 |
| 2.2.3 非传统货币政策的传导机制 |
| 第3章 美国与中国货币政策的演变机制分析 |
| 3.1 美国传统货币政策演变机制 |
| 3.2 美国非传统货币政策演变机制 |
| 3.2.1 量化宽松货币政策 |
| 3.2.2 前瞻性指引 |
| 3.3 中国货币政策的演变机制 |
| 3.3.1 改革开放初期的我国货币政策的演变 |
| 3.3.2 市场经济体制确立初期的我国货币政策的演变 |
| 3.3.3 亚洲金融危机后中国货币政策的演变 |
| 3.3.4 流动性过剩期间中国货币政策的演变 |
| 3.3.5 2008年金融危机后中国的货币政策演变 |
| 第4章 美国货币政策外溢性的理论机制分析 |
| 4.1 开放经济下货币政策研究的理论模型 |
| 4.1.1 蒙代尔-弗莱明-多恩布什模型 |
| 4.1.2 新开放经济宏观经济学模型 |
| 4.1.3 模型对货币政策传导机制的解释 |
| 4.2 传统货币政策外溢性传导机制分析 |
| 4.2.1 利率传导渠道 |
| 4.2.2 汇率传导渠道 |
| 4.2.3 资产价格传导渠道 |
| 4.2.4 信贷传导渠道 |
| 4.3 非传统货币政策外溢性传导机制分析 |
| 4.3.1 利率传导渠道 |
| 4.3.2 汇率传导渠道 |
| 4.3.3 信贷传导渠道 |
| 4.3.4 信号传导渠道 |
| 第5章 美国货币政策对中国经济的冲击路径分析 |
| 5.1 美国货币政策影响中国经济的特征事实 |
| 5.1.1 美国货币政策变迁描述性特征 |
| 5.1.2 中国宏观经济变化特征 |
| 5.2 美国货币政策影响中国经济的传导路径 |
| 5.2.1 美国货币政策影响中国经济的理论基础 |
| 5.2.2 数据选取和模型建立 |
| 5.2.3 实证分析 |
| 5.3 量化宽松政策前后美国货币政策对中国经济影响的比较研究 |
| 5.4 本章结论 |
| 第6章 美国货币政策对中国经济冲击的时变性分析 |
| 6.1 美国货币政策对中国经济传导的时变性机制 |
| 6.2 数据选取与模型建立 |
| 6.2.1 数据选取与指标构建 |
| 6.2.2 TVP-VAR模型设立 |
| 6.3 美国货币政策对中国经济冲击时变性的实证结果 |
| 6.3.1 美国传统货币政策冲击效应 |
| 6.3.2 美国非传统货币政策冲击效应 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论和政策建议 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（7）经济政策不确定性、货币政策有效性与调控取向变动研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 学术进展与文献评价 |
| 1.2.1 经济政策不确定性与宏观经济波动的文献综述 |
| 1.2.2 货币政策与宏观经济波动的文献综述 |
| 1.2.3 货币政策调控取向与经济增长质量的文献综述 |
| 1.3 论文结构与主要内容 |
| 1.3.1 论文结构 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 1.4 研究方法与主要创新 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 创新之处 |
| 第2章 相关的理论基础 |
| 2.1 经济政策不确定性与宏观经济波动的理论基础 |
| 2.2 货币政策与宏观经济波动的理论基础 |
| 2.3 货币政策调控取向与经济增长质量的理论基础 |
| 第3章 经济政策不确定性的宏观经济时变效应分析 |
| 3.1 SV-TVP-FAVAR模型 |
| 3.2 经济政策不确定性的宏观经济效应数值模拟分析 |
| 3.2.1 经济政策不确定性对宏观经济的三维冲击效应分析 |
| 3.2.2 不同阶段经济政策不确定性对宏观经济的冲击效应分析 |
| 3.2.3 区间替换与稳健性检验 |
| 3.3 纳入预期因素的经济政策不确定性宏观经济效应分析 |
| 3.3.1 MF-VAR模型 |
| 3.3.2 经济政策不确定性与城乡消费因果关系分析 |
| 3.3.3 考虑预期因素的经济政策不确定性对城乡消费的冲击特征分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 货币政策量价工具有效性对比——基于调控取向定性描述的分析 |
| 4.1 货币政策传导渠道分析 |
| 4.2 货币政策与宏观经济的关联关系检验 |
| 4.3 中国货币政策调控取向的定性描述与转换过程 |
| 4.4 不同调控取向下的货币政策宏观经济效应分析 |
| 4.4.1 全区间下货币政策对宏观经济的冲击效应分析 |
| 4.4.2 不同调控取向下货币政策对宏观经济的冲击效应分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 货币政策调控取向的定量测度与宏观经济效应分析 |
| 5.1 货币政策调控取向的定量测度与货币政策调控取向划分 |
| 5.1.1 中国货币政策调控取向的定量测度 |
| 5.1.2 中国货币政策调控取向划分 |
| 5.2 不同货币政策调控取向下的货币政策宏观经济效应分析 |
| 5.2.1 货币政策调控取向与城乡消费 |
| 5.2.2 货币政策调控取向与企业家信心 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 货币政策调控取向与经济增长质量 |
| 6.1 混频动态因子模型 |
| 6.2 中国经济增长质量指数的定量测度与特征描述 |
| 6.2.1 经济增长质量评价指标特征 |
| 6.2.2 中国经济增长质量的评价维度和指标 |
| 6.2.3 中国经济增长质量的变动情况 |
| 6.3 不同调控取向下货币政策的经济增长质量效应分析 |
| 6.3.1 总量脉冲响应分析 |
| 6.3.2 分阶段脉冲响应分析 |
| 6.3.3 稳健性检验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究结论与政策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 |
| 致谢 |
（8）高杠杆陷阱与中国宏观经济稳定：实证分析与理论研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 导论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 相关文献回顾 |
| 1.3.1 杠杆率阈值 |
| 1.3.2 信贷市场中的金融摩擦 |
| 1.3.3 宏观审慎监管政策 |
| 1.3.4 关于三个方面文献的总评述 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 本文的创新点 |
| 1.6 论文结构 |
| 2. 中国经济杠杆率的比较与评估 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 中国债务和杠杆率的发展演变 |
| 2.2.1 非金融部门杠杆率 |
| 2.2.2 家庭部门杠杆率 |
| 2.2.3 非金融企业部门杠杆率 |
| 2.2.4 政府部门杠杆率 |
| 2.3 中国债务和杠杆率的国际比较分析 |
| 2.3.1 中国非金融部门总体杠杆率与其他国家的比较 |
| 2.3.2 中国实体经济各部门杠杆率与其他国家的比较 |
| 2.4 中国经济长期均衡杠杆率的测度与评估 |
| 2.4.1 杠杆率阈值的经济含义与作用 |
| 2.4.2 宏观杠杆率的动态面板数据模型设定 |
| 2.4.3 描述性统计、参数估计与相关检验 |
| 2.4.4 长期均衡杠杆率测度 |
| 2.5 本章小结 |
| 3. 债务杠杆率波动对宏观经济稳定的冲击——基于TVP-SV-SVAR模型的分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 变量选择、数据处理和模型构造 |
| 3.2.1 变量选择和指标说明 |
| 3.2.2 数据处理与单位根检验 |
| 3.2.3 模型设定、参数估计与统计检验 |
| 3.3 不同时点债务杠杆冲击的非线性和时变特征分析 |
| 3.3.1 宏观杠杆率的情况 |
| 3.3.2 政府杠杆率的情况 |
| 3.3.3 家庭杠杆率的情况 |
| 3.3.4 企业杠杆率的情况 |
| 3.4 不同滞后期债务杠杆冲击的非线性和时变特征分析 |
| 3.4.1 宏观杠杆率的情况 |
| 3.4.2 政府杠杆率的情况 |
| 3.4.3 家庭杠杆率的情况 |
| 3.4.4 企业杠杆率的情况 |
| 3.5 本章小结 |
| 4. 高杠杆经济运行模式下的宏观经济波动——基于开放经济DSGE模型的分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 开放经济的DSGE模型 |
| 4.2.1 家庭部门 |
| 4.2.2 非金融企业部门 |
| 4.2.3 金融部门 |
| 4.2.4 国际贸易部门 |
| 4.2.5 政府部门 |
| 4.2.6 市场出清与外生冲击 |
| 4.2.7 均衡条件与模型求解 |
| 4.3 稳态值求解与参数校准 |
| 4.3.1 稳态值 |
| 4.3.2 参数校准 |
| 4.4 高低杠杆稳态下主要变量波动性和社会福利的比较分析 |
| 4.5 高杠杆与低杠杆稳态下主要变量脉冲响应函数的比较分析 |
| 4.5.1 来自家庭部门的冲击 |
| 4.5.2 来自企业部门的冲击 |
| 4.5.3 来自政府部门的冲击 |
| 4.5.4 来自国际部门的冲击 |
| 4.6 本章小结 |
| 5.破解高杠杆陷阱的宏观经济政策工具——基于DSGE模型的政策模拟分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于纵向产业结构的DSGE模型 |
| 5.2.1 家庭部门 |
| 5.2.2 非金融企业部门:上游国有企业 |
| 5.2.3 非金融企业部门:下游民营企业 |
| 5.2.4 金融部门 |
| 5.2.5 国际贸易部门 |
| 5.2.6 投资和零售 |
| 5.2.7 政府部门 |
| 5.2.8 市场出清与外生冲击 |
| 5.2.9 均衡条件与模型求解 |
| 5.3 稳态值求解与参数校准 |
| 5.3.1 稳态值与杠杆率税的稳态含义 |
| 5.3.2 参数校准 |
| 5.4 主要变量波动性与福利水平的比较分析 |
| 5.5 主要变量脉冲响应函数的比较分析 |
| 5.5.1 生产率冲击 |
| 5.5.2 通货膨胀冲击 |
| 5.6 货币政策与需求端管理的宏观审慎监管政策的协调研究 |
| 5.7 本章小结 |
| 6. 全文总结、建议与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 全要素生产率的计算 |
| 附录2 参数估计值 |
| 附录3 稳态和稳态值 |
| 附录4 滚动窗口VAR模型的参数估计值 |
| 致谢 |
| 在读期间科研成果目录 |
（9）中国经济不确定性及其宏观经济效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 不确定性的度量 |
| 1.2.2 不确定性的来源因素分析 |
| 1.2.3 不确定性的宏观经济效应 |
| 1.2.4 金融市场在不确定性冲击宏观经济中的作用 |
| 1.2.5 不确定性与宏观经济政策相互作用 |
| 1.3 主要研究目标、结构安排和主要内容 |
| 1.3.1 主要研究目标 |
| 1.3.2 结构安排与主要内容 |
| 1.4 研究方法、主要创新与不足之处 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 主要创新 |
| 1.4.3 不足之处 |
| 第2章 经济不确定性理论基础 |
| 2.1 实物期权效应 |
| 2.2 预防储蓄效应 |
| 2.3 Oi-Hartman-Abel效应 |
| 2.4 不确定性商业周期理论 |
| 2.5 不确定性金融摩擦理论 |
| 第3章 中国经济不确定性测度与典型事实分析 |
| 3.1 中国经济不确定性指数构建原理 |
| 3.2 中国经济不确定性测度与结果分析 |
| 3.2.1 变量选取与数据处理 |
| 3.2.2 中国经济不确定性结果分析 |
| 3.3 中国经济不确定性的典型事实特征分析 |
| 3.3.1 基于MS-AR的中国经济不确定性状态演变特征分析 |
| 3.3.2 基于分位数格兰杰因果检验的中国经济不确定性与经济周期关联特征分析 |
| 3.4 本章小节 |
| 第4章 国际经济与国内经济政策不确定性对中国经济不确定性的时变溢出效应分析 |
| 4.1 时变溢出指数模型基本原理 |
| 4.2 国际经济不确定性对中国经济不确定性的时变溢出分析 |
| 4.2.1 变量选取与数据处理 |
| 4.2.2 格兰杰因果检验 |
| 4.2.3 时变溢出效应分析 |
| 4.3 国内经济政策不确定性对中国经济不确定性的时变溢出分析 |
| 4.3.1 变量选取与数据处理 |
| 4.3.2 格兰杰因果检验 |
| 4.3.3 时变溢出效应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 中国经济不确定性对宏观经济的时变冲击效应分析 |
| 5.1 经济不确定性影响宏观经济的理论分析 |
| 5.2 MH-TVC-SVAR-SV模型原理 |
| 5.3 基于MH-TVC-SVAR-SV模型的经济不确定性对宏观经济的冲击效应分析 |
| 5.3.1 变量选取与数据处理 |
| 5.3.2 模型设定与先验信息 |
| 5.3.3 脉冲响应分析 |
| 5.3.4 时变方差分解 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 中国经济不确定性影响宏观经济的金融渠道分析 |
| 6.1 金融市场影响不确定性宏观经济效应的理论分析 |
| 6.2 C-SVAR模型基本原理 |
| 6.3 基于C-SVAR模型的金融渠道分析 |
| 6.3.1 数据选取与变量处理 |
| 6.3.2 模型设定 |
| 6.3.3 脉冲响应分析 |
| 6.4 稳健性分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 货币政策在中国经济不确定性冲击宏观经济中的作用分析 |
| 7.1 SE-IVAR模型基本原理 |
| 7.2 基于SE-IVAR模型的货币政策作用分析 |
| 7.2.1 变量选取与数据处理 |
| 7.2.2 模型设定与非线性检验 |
| 7.2.3 广义脉冲响应分析 |
| 7.3 稳健性分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）银行情绪、信贷供给与经济周期（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究对象与内涵界定 |
| 1.2.1 主要研究对象 |
| 1.2.2 内涵的界定与区分 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 情绪与经济周期的研究 |
| 1.3.2 银行情绪的测度方法研究 |
| 1.3.3 银行情绪的影响因素研究 |
| 1.3.4 银行情绪、信贷供给与经济周期作用机制研究 |
| 1.3.5 小结 |
| 1.4 研究思路、方法与内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 主要内容 |
| 1.5 研究的创新与不足 |
| 1.5.1 创新点 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第2章 银行情绪影响经济周期的信贷供给传导机制分析与模拟 |
| 2.1 银行情绪影响经济周期的信贷供给传导机制理论分析 |
| 2.2 银行情绪影响经济周期的信贷供给传导机制模型构建与分析 |
| 2.2.1 基准模型设定 |
| 2.2.2 参数设定和模拟结果分析 |
| 2.3 贷款策略异质性设定下的传导机制分析与模拟 |
| 2.3.1 乐观银行贷款策略异质性设定下的传导机制分析与模拟 |
| 2.3.2 全体银行贷款策略异质性设定下的传导机制分析与模拟 |
| 2.4 经济政策不确定性设定下的传导机制分析与模拟 |
| 2.4.1 模型设定 |
| 2.4.2 参数设定与模拟结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 银行情绪指数的构建与分析 |
| 3.1 银行家调查问卷与原始指标选取 |
| 3.1.1 《银行家调查问卷报告》概述 |
| 3.1.2 银行情绪原始指标选取 |
| 3.1.3 银行情绪原始指标时期确定 |
| 3.2 基于主成分分析法的银行情绪指数构建 |
| 3.2.1 主成分分析法 |
| 3.2.2 银行情绪指标合成结果分析 |
| 3.3 银行情绪指数的特征分析 |
| 3.3.1 银行情绪指数的周期波动分析 |
| 3.3.2 银行情绪指数的区制转换分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 银行情绪影响因素的实证检验 |
| 4.1 基于中国现实背景的银行情绪影响因素分析 |
| 4.2 研究假设与实证方法 |
| 4.2.1 研究假设 |
| 4.2.2 实证方案与方法 |
| 4.3 变量选取与处理 |
| 4.3.1 指标选取 |
| 4.3.2 数据处理 |
| 4.4 银行情绪影响因素的实证结果分析 |
| 4.4.1 多元回归模型结果分析 |
| 4.4.2 混频格兰杰因果检验结果分析 |
| 4.5 银行情绪影响因素的稳健性分析 |
| 4.5.1 相关性分析 |
| 4.5.2 低频格兰杰因果检验分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 银行情绪影响信贷供给波动的实证检验 |
| 5.1 中国信贷供给内涵的变化 |
| 5.2 银行情绪影响信贷供给的假设提出 |
| 5.3 银行情绪影响信贷供给波动的实证方案设计 |
| 5.3.1 实证方案 |
| 5.3.2 实证方法概述 |
| 5.3.3 指标选取与处理 |
| 5.4 银行情绪影响信贷供给波动的实证结果分析 |
| 5.4.1 静态同步性结果分析 |
| 5.4.2 动态同步性结果分析 |
| 5.4.3 交叉谱结果分析 |
| 5.4.4 稳健性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 银行情绪影响经济周期的信贷供给传导机制的实证检验 |
| 6.1 银行情绪影响经济周期的信贷传递渠道分析 |
| 6.2 研究假设和实证方案 |
| 6.2.1 研究假设的提出 |
| 6.2.2 实证方案 |
| 6.2.3 指标选取与处理 |
| 6.3 实证结果分析 |
| 6.3.1 结构向量自回归模型结果分析 |
| 6.3.2 反事实结果分析 |
| 6.4 银行情绪影响经济周期的信贷供给传导机制的稳健性分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 银行情绪异质性的经济周期波动效应检验 |
| 7.1 银行情绪异质性的经济周期波动效应检验的假设提出 |
| 7.2 银行情绪异质性的经济周期波动效应的实证方案 |
| 7.2.1 两区制TVAR模型 |
| 7.2.2 非线性检验 |
| 7.2.3 广义脉冲响应函数 |
| 7.3 指标选择与处理 |
| 7.4 实证结果分析 |
| 7.4.1 非线性检验结果 |
| 7.4.2 乐观-悲观情绪模型的脉冲响应结果分析 |
| 7.4.3 理性-有限理性情绪模型的脉冲响应结果分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与建议 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间的科研成果 |
| 致谢 |
四、2000:中国宏观经济政策的选择（论文参考文献）
- [1]农业经济发展对宏观经济增长及波动的作用机制研究[D]. 郭向东. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]贸易政策不确定性及其宏观经济效应研究[D]. 车明. 四川大学, 2021(12)
- [3]多维视角下的不确定性与中国股票市场资产定价[D]. 戴逸明. 浙江大学, 2021(01)
- [4]经济不确定性、经济周期与货币政策有效性研究[D]. 王国志. 吉林大学, 2021(01)
- [5]中国利率市场化进程中的货币政策传导机制研究[D]. 张男. 吉林大学, 2020(03)
- [6]美国货币政策对中国经济的影响机制研究[D]. 曹为宇. 吉林大学, 2020(03)
- [7]经济政策不确定性、货币政策有效性与调控取向变动研究[D]. 姜龙. 吉林大学, 2020(03)
- [8]高杠杆陷阱与中国宏观经济稳定：实证分析与理论研究[D]. 刘震. 西南财经大学, 2020(02)
- [9]中国经济不确定性及其宏观经济效应研究[D]. 张德园. 吉林大学, 2020(08)
- [10]银行情绪、信贷供给与经济周期[D]. 丁尚宇. 吉林大学, 2020(08)