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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CDI 148

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