【摘 要】
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Zhu(2009)提出的非对称指数幂分布(Asymmetric Exponential Power Distribution,AEPD),相较于正态分布(Normal distribution)更能捕捉数据的偏态、尾部肥态以及不对称特征。本文将此AEPD分布标准化为SSAEPD分布,通过高斯连接函数(Gaussian Copula)将其应用到向量自回归模型(VAR)中,构造了一个新的VAR-GC-
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Zhu(2009)提出的非对称指数幂分布(Asymmetric Exponential Power Distribution,AEPD),相较于正态分布(Normal distribution)更能捕捉数据的偏态、尾部肥态以及不对称特征。本文将此AEPD分布标准化为SSAEPD分布,通过高斯连接函数(Gaussian Copula)将其应用到向量自回归模型(VAR)中,构造了一个新的VAR-GC-SSAEPD模型,并用极大似然估计(MLE)来估计模型的参数。我们此模型应用到中国的菲利普斯曲线的研究中,实证结果显示VAR-GC-SSAEPD模型更好地反映了中国的通胀率和失业率之间存在的负向关系,其优越性体现在:第一,VAR-GC-SSAEPD模型的AIC和SC值比正态VAR模型的更小,因此模型更优。第二,VAR-GC-SSAEPD模型的脉冲响应函数显示中国通胀率和失业率之间负向的关系更为显著也更为持久。进一步地,本文将VAR-GC-SSAEPD应用到对美国、德国、日本和韩国的菲利普斯曲线的研究中去,通过对比VAR-GC-SSAPED模型和VAR模型的脉冲响应函数,我们发现VAR-GC-SSAEPD模型对四个国家的菲利普斯曲线的拟合效果优于正态VAR模型,更能解释以往学者们对这些国家货币政策渠道最畅通性的研究结果,即德国的货币政策渠道最畅通性最强,韩国最弱,验证了VAR-GC-SSAEPD模型相对于VAR模型的优越性。
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