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當期景氣衰退指標是否可成為 通用的門檻變數 ?. 報告人:李源明 致遠管理學院財務金融系. 1. 前言. 財務或經濟的實證研究 ; 景氣循環所涵蓋的範疇最廣 本身也是實質變數的一環 可視為經濟體系波動狀態的表現. 1. 前言. Hamiliton(1989) 、 Hussey(1992) 、 Beaudry and Koop(1993) 、 Pedersen and Elmer(2003) 、 Henry et al.(2004) 及 Ocal(2006) 認為在優劣不同的景氣循環下,產出或經濟成長顯現出非對稱反應 ( 非線性架構 ) 。. 1. 前言.
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當期景氣衰退指標是否可成為通用的門檻變數?當期景氣衰退指標是否可成為通用的門檻變數? 報告人:李源明 致遠管理學院財務金融系
1. 前言 財務或經濟的實證研究; • 景氣循環所涵蓋的範疇最廣 • 本身也是實質變數的一環 • 可視為經濟體系波動狀態的表現 2007年實證研討會投影片檔案
1. 前言 • Hamiliton(1989) 、 Hussey(1992)、Beaudry and Koop(1993) 、 Pedersen and Elmer(2003)、 Henry et al.(2004)及Ocal(2006) • 認為在優劣不同的景氣循環下,產出或經濟成長顯現出非對稱反應(非線性架構)。 2007年實證研討會投影片檔案
1. 前言 • 由文獻的結論發現,若變數之間若具有非線性關係,但只採用線性模型進行估計,將產生錯誤設定的問題。 非線性模型 • 無母數模型(no parametric) • 有母數模型(parametric) 2007年實證研討會投影片檔案
1. 前言 有母數模型(parametric) : • 馬可夫轉換(Markov Switching)模型:某事件、機率狀態區分景氣體制 • 門檻(Threshold)模型:門檻變數來區分景氣體制 2007年實證研討會投影片檔案
1. 前言 • 門檻模型: 由多個線性模型所組成的。 • 優點: 展現多面向的結果(不同體制下的結果) 知道模型因何而變(門檻變數) 知道變化的臨界點(門檻值) 2007年實證研討會投影片檔案
1. 前言 • 「景氣循環」是無實體的經濟概念,必需透過某一真實變數來代替。 • Henry et al.(2004) 進行股價報酬與經濟成長之間因果關係的探討 以CDR (current depth of recession)作為非線性模型景氣體制的轉換(Switch)因子。 2007年實證研討會投影片檔案
1. 前言 • Beaudry and Koop (1993)提出「當期景氣衰退指標」CDR (current depth of recession) 。 Yi,t為第t 期產出,CDR 代表在第 t 至s 期之最大產出與當期產出之間的差距。 CDR=0表示當期之景氣屬於擴張(非衰退)期間,CDR>0表示當期之景氣處於衰退期間。 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 • CDR只有在景氣衰退時才有數據 弱點: • CDR景氣體制的區分是外生決定的 • CDR無法進行線性檢定 • CDR是否適用新興工業化國家的資料? • CDR是否能適用多國資料? 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 本文提出修改後CDR(modified CDR;mCDR) • 一方面作為景氣循環的替代變數,另一方面可導入門檻模型作為門檻變數。 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 • CDR是景氣循環的優良替代變數 • 進行CDR的修改 作法: • 重建景氣擴張期間的數據 目的: • 使mCDR可以適用多國的資料 • 導入門檻模型作為門檻變數 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 本文將修改後但尚未平減前的CDR,簡稱之為CDR3,其公式設定如下: 其中,Yi,t為第t 期產出,CDR3 代表在第t 期至前s 期之最大產出與當期產出之間的差距。 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 • 本文將原CDR修改其公式設定以重建景氣擴張時的數值,稱為CDR3 。 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 • CDR只有單邊正向數據、CDR3有雙邊正負向的數據。 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 • CDR3與CDR在本質上是相同的、CDR3就是CDR的雙邊擴充模式。 • 由於CDR3所涵蓋的觀察值個數也相對增加,有助於進行模型的「線性檢定」。 • CDR3在透過門檻模型估計過程,可由模型內生的決定出最適的CDR正負向範圍(區分不同的體制)。 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 • 對於CDR3所表現出來的正負向數值,無法直接瞭解它的意義為何?(尤其在多國資料下) • 採用CDR3的本身的標準差來平減CDR3的數值,而經過平減後的CDR3,就是本文所謂的修改後CDR(modified CDR:簡稱mCDR): 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 • CDR與mCDR在實證運作上,是否有明顯的差異? • 對不同的門檻變數設定(分別以CDR、mCDR作為門檻變數)下的TAR模型之預測準確性進行衡量,藉由預測效能衡量的優劣,來證明mCDR相對於CDR在門檻變數上所具有的優越性。 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 • 研究對象: 美國為首的G7國家、菲律賓、南韓、香港、與台灣的季資料 • 實證過程: • 建構TAR (Threshold Autoregressive )模型 • 樣本外預測;將觀察值最後4年(2002~2005年)共16季的期間,作為模型樣本外預測之用。 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 • 以CDR為門檻變數的TAR模型,以下簡稱此一設定模型為第一類模型。 • 以mCDR為門檻變數的TAR模型,以下簡稱此一設定模型為第二類模型。 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 • 評估兩類型門檻模型樣本外預測的效能 一般慣用的評估方法: • 均方差(RMSE) • 泰爾不等係數(Theil’s Inequality Coefficient) 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 另一種評估方法: • DM(Diebold and Mariano,1995)檢定法,確認兩類模型中那一類模型預測能力較強。 • 本文依循Chung(2006)的模式,透過拔靴帶法(bootstraps method)取得MD統計量的臨界值,以作為確定兩模型樣本外預測能力優劣的標準。 2007年實證研討會投影片檔案
3.實證結果與分析 TAR模型的估計結果: • 菲律賓之以CDR為門檻變數的TAR模型無法進行估計,直接證明本文的想法,即CDR雖然可以作為景氣循環的替代變數,但無法成為多國資料下的通用門檻變數。 • 發現法國與南韓兩類型TAR模型的門檻值相當接近,可見將某些國家的TAR模型,直接以CDR=0作為區分景氣優劣體制的分水嶺,這樣的作法其背後具有一定程度的準確性。 2007年實證研討會投影片檔案
3. 實證結果與分析 樣本外預測 • 樣本外預測共分成四種預測長度,分別是向外預測1期、2期、3期與4期,以驗證模型整體預測能力的優劣。 • 預測過程是採用所謂的滾動預測(Rolling Forecasting) 模式,來取得模型樣本外的預測值。 2007年實證研討會投影片檔案
3. 實證結果與分析 • RMSE的指標: 在向外預測1、2期,兩類模型的預測效能並無太大的差異。 向外預測為3、4期時,發現以mCDR為門檻的模型預測效能較具優勢。 若以國家來觀察,則發現德國、英國與美國等3國第二類模型具有絕對的預測優勢,其次則為香港、義大利以及日本。 2007年實證研討會投影片檔案
3. 實證結果與分析 • 泰爾不等係數的指標: 也發現與RMSE的指標有類似的結果,向外預測較短時,則兩類模型的預測效能不分上下,但在較長期的預測下,則顯現出以第二類模型之預測效能具有較高比例的優勢。 2007年實證研討會投影片檔案
3. 實證結果與分析 • DM檢定結果: 德國模型在向外預測1期(顯著水準90%) 加拿大與美國在向外預測3期(顯著水準90%) 美國在向外預測4期 (顯著水準95%) 確認以mCDR為門檻變數之TAR模型具有較優越的樣本外預測效能。 以整體的檢定結果來分析,可以確認第二類TAR模型的預測效能的確是不輸給(優於或等於)第一類TAR模型的預測效能。 2007年實證研討會投影片檔案
4.結論 • TAR模型的建構; • 第一類模型,菲律賓的資料無法適用。 • 第二類模型需要經過線性檢定,才建構出雙體制TAR模型,11國的資料完全可適用。 • mCDR在計量、統計程序上的嚴謹程度與適用性是優於CDR。 2007年實證研討會投影片檔案
4.結論 從兩類模型的樣本外預測結果中發現; • 在向外預測期數較短(1、2期)時,兩類模型的預測效能難分軒輊,但是在向外預測期數較長(3、4期)時,則第二類模型樣外預測的效能則明顯地優於第一類模型,尤其是在美國模型的表現最為突出。 • 證明mCDR比CDR更適合作為多國資料下通用的門檻變數。 2007年實證研討會投影片檔案
4. 結論 • 透過實證結果驗證,採用「mCDR」為門檻變數,是景氣循環良好的替代變數,也是通用的門檻變數。 • mCDR 相對於CDR (1)操作或取得的成本相同 (2)具有統計上與模型估計的優勢。 (3)適用於多國資料。 (4)可作為門檻模型的門檻變數,有助於獲得正確的實證結果。 2007年實證研討會投影片檔案
報告結束 敬請 指教 謝 謝! 2007年實證研討會投影片檔案
實證架構圖 體制一 景氣衰退 估計結果 大於門檻值 時間序列 資料 TVAR模型 mCDR 小(等)於門檻值 估計結果 體制二 景氣擴張 2007年實證研討會投影片檔案
2.研究方法與原因說明 mCDR的優勢: • 可進行模型線性檢定 • 透過門檻模型,使得景氣體制的區分(門檻值)是由模型內生決定的。 • mCDR具有多國資料的適用性 2007年實證研討會投影片檔案
2. CDR架構簡介與修改後CDR • Bradley and Jansen(1997)對CDR進行部分修正,提出一個新CDR(New CDR;以下簡稱NCDR)的構想。 2007年實證研討會投影片檔案