基于模型核心通货膨胀的效果评价

我们已经采取了SVAR模型来度量核心通货膨胀，现在采用不同的评判标准，从不同角度对核心通货膨胀的度量效果进行评价。在综合各种评判方法的基础上，我们采取如下四种准则评价上述核心通货膨胀度量结果。

4.1.4.1　基本统计性质检验

图4-3　脉冲响应分析

核心通货膨胀剔除了标题通货膨胀中因暂时性冲击导致的价格波动，因此其与标题通货膨胀应该具有相同的平均值，且具有更小的方差。从表4-3可知，标题通货膨胀的标准差为2.117，而基于SVAR模型的核心通货膨胀标准差仅为1.014。从图4-2中也可以看出，基于SVAR模型的核心通货膨胀起到了较好的削峰平谷作用，其消减波动性的能力较强。

表4-3　核心通货膨胀和标题通货膨胀的描述性统计

标题通货膨胀和核心通货膨胀之间的差异应该是一个平稳序列，不应该有任何的趋势。表4-3中单位根检验形式为（C，T，L），其中，C和T分别代表截距项和趋势项（N表示无该项），L代表滞后阶数，这里滞后阶数由SIC准则确定。表4-4给出了标题通货膨胀（CPI）、基于SVAR模型核心通货膨胀（CPI_SVAR）、标题通货膨胀（CPI）和基于SVAR模型核心通货膨胀（CPI_SVAR）之差（CD）的单位根检验结果。由表4-4可知，CPI、CPI_SVAR的ADF统计量在5%显著性水平上，无法拒绝存在单位根的原假设，因此，都是非平稳过程，而CD的ADF统计量在5%显著性水平上，拒绝存在单位根的原假设，因此，为平稳过程。这表明从长期来看，基于SVAR模型核心通货膨胀与标题通货膨胀是无差异的，盯住核心通货膨胀不仅有助于制定更有效的货币政策，而且可以兼顾居民更关心的度量生活成本变化的标题通货膨胀。综上所述，基于SVAR模型度量核心通货膨胀都能较好地捕捉到CPI的长期变化趋势。

表4-4　单位根检验

4.1.4.2　趋势追踪能力

我们首先采用ADF检验，对基于SVAR模型的核心通货膨胀和标题通货膨胀的平稳性进行检验。由表4-5可知，在5%的显著上水平上，无法拒绝序列有单位根的原假设，即基于SVAR模型的核心通货膨胀和标题通货膨胀均为I（1）序列。然后，通过表4-5的Johansen协整关系检验可知，基于SVAR模型的核心通货膨胀与标题通货膨胀之间存在协整关系。从表4-3的描述性统计结果，发现它们的平均值相等。这些表明基于SVAR模型核心通货膨胀和标题通货膨胀，长期而言是无差异的，采用基于SVAR模型核心通货膨胀，既可为中央银行制定货币政策提供决策依据，又可为人们普遍关心的物价水平提供信息。所以，我们认为基于SVAR模型核心通货膨胀的趋势追踪能力较强。

表4-5　Johansen协整关系检验

注：协整检验用到的滞后阶数为12。

4.1.4.3　相关性

理想的核心通货膨胀应该和实际通货膨胀高度相关，这能够通过检验二者之间的同期相关系数来实现，基于SVAR模型的核心通货膨胀与实际通货膨胀的相关系数为0.778。因为中央银行货币供给量的变动对物价指数的影响具有滞后性，因此，我们采用货币供给M2同比增长率的当期和滞后期，来分别计算货币供应量的变动与核心通货膨胀和标题通货膨胀的相关关系，如图4-4所示。在滞后24期以前，标题通货膨胀与货币供给M2增长率的相关系数，大于核心通货膨胀与货币供给M2增长率的相关系数，且随着滞后期的增加，相关程度上升，在滞后18期，标题通货膨胀与货币供给M2增长率的相关系数达到最大值0.52，核心通货膨胀与货币供给M2增长率的相关系数在滞后21期达到最大值0.48；在滞后24期以后，核心通货膨胀与货币供给M2增长率的相关系数，大于实际通货膨胀与货币供给M2增长率的相关系数，且随着滞后期的增加，相关程度下降。总体而言，基于SVAR模型的核心通货膨胀与货币供给M2增长率的相关性较高且稳定。

图4-4　标题通货膨胀与核心通货膨胀和货币供给M2的相关关系

4.1.4.4　预测能力

核心通货膨胀剔除了物价的短期变动，反映了物价水平的中长期变化趋势，所以，基于SVAR模型估计出来的核心通货膨胀效果，需要通过它对未来通货膨胀的预测能力来体现。我们以某一特定时期与后续几期的实际通货膨胀变动幅度为因变量，以该时期实际通货膨胀与核心通货膨胀的偏离为自变量，来评估核心通货膨胀的预测能力，具体的评估方程如下：

其中，πt+h表示未来h期的实际通货膨胀。由于（It为t期的信息集），即核心通货膨胀是对未来实际通货膨胀的预期，所以应该有α=0和βh=-1。对常数项的限制并不重要，α=0仅说明某一特定时期实际通货膨胀和核心通货膨胀的偏离程度，与后续几期实际通货膨胀变动幅度的均值相同。βh的估计系数反映了核心通货膨胀是否充分剔除了短期波动因素的影响，更值得关注。如果βh=-1，意味着被核心通货膨胀消除的成分不包含任何预测未来通货膨胀的信息，核心通货膨胀已充分捕捉了实际通货膨胀中的长期趋势成分，能够完全预测未来的通货膨胀；如果βh的值在0与-1之间，表明某一特定时期实际通货膨胀和核心通货膨胀的偏离程度会高估实际通货膨胀的后续变化；如果βh的值小于-1，表明某一特定时期实际通货膨胀和核心通货膨胀的偏离程度会低估实际通货膨胀的后续变化。所以，βh的取值越接近于-1，核心通货膨胀的预测能力就越强。回归结果见表4-6。

表4-6　核心通货膨胀的预测能力比较

正如模型预期，所有βh估计值的系数都为负数，所以某一特定时期实际通货膨胀率与核心通货膨胀率的偏离同实际通货膨胀的后续变化负相关。从表4-6可知，当预测期数为10个月时，βh的值最接近于-1，预测效果最佳。预测期数过短或者过长，预测的效果都会降低。

我们根据中国实际通货膨胀的历史走势，从全样本中分出两个子样本区间分别进行分析。样本1为2000年4月到2006年12月，共81个月，实际通货膨胀的平均值为101.279%，标准差为1.56，该时期的特点是通货膨胀率较低，且波动幅度小；样本2为2007年1月到2011年12月，共60个月，实际通货膨胀的平均值为103.745%，标准差为2.84，该时期的特点是通货膨胀率较高，且波动幅度大。从表4-6可以看到，在样本1下，预测期数为11个月时，βh的值最接近于-1，预测效果最佳；在样本2下，预测期数为8个月时，βh的值最接近于-1，预测效果最佳；预测期数过短或者过长，预测的效果都会降低。当预测的期数小于5期或者大于9期，在样本1下的预测精度要高于样本2；当预测的期数在5期到9期之间，在样本2下的预测精度要高于样本1。这表明在通货膨胀率高且波动幅度大的时期，核心通货膨胀率的短期（3个月左右）预测效果较差，同时说明在通货膨胀率高且波动幅度大的时期，通货膨胀的短期走势很难预测，但中长期（6到9个月）预测效果反而更好。总体而言，基于SVAR模型的核心通货膨胀对实际通货膨胀有一定的预测能力。