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自2008年经济危机后,我国经济经历了长期的恢复与调整,逐步回到稳定增长状态。作为宏观经济的“晴雨表”,采购经理人指数(PMI)自颁布伊始就引起了学者们的广泛关注,该指数以其权威性、可靠性、先导性成为政府制定宏观调控政策、行业调整市场结构及企业管理经营体系的重要指针,成了近年来的研究热点。PMI指数由经理人月度调查数据加权计算而得,表现出一定的季节特征,又由于PMI指数的先导性特征,与有关经济、行业指标也存在一定的关联。为了揭示PMI指数自身发展规律和变动趋势,在宏观经济调控、产业经济监测、商业活动风险规避及企业生产经营决策等方面提供政策指导和理论依据,本文主要从三个不同的方面对我国采购经理人指数展开研究:一、我国制造业PMI指数季节因素研究。采用状态空间模型季节调整方法对我国2008年至2016年的制造业采购经理人指数进行季节调整和成分分解,通过研究得到:官方制造业PMI指数季节效应明显,呈现以年为周期波动;经分解得到的季节因素主要受循环项因素影响;交易日效应对我国制造业PMI指数作用不显著;比起Kalman滤波法,均方根信息滤波的成分分解效果更精确。二、我国两类PMI指数与CPI指数关系研究。借助ADF检验、Johansen协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数以及建立VEC模型等方法分别对我国制造业PMI指数及非制造业PMI指数与CPI指数间的关系及影响进行研究。两组指标之间均具有长期均衡的稳定联系;短期内前一期制造业PMI指数对CPI指数推动作用更强;比起非制造业,制造业PMI指数对居民消费价格指数的影响效率更快,周期更短。三、我国制造业PMI指数短期预测研究。通过单位根检验确定制造业采购经理人指数适合拟合的模型类型,根据BIC准则确定模型阶数后对制造业PMI指数序列建立ARMA模型,并短期预测了未来6期的制造业PMI指数数据,各类误差检验结果显示模型拟合效果较好,预测精度较高。