吉林大学商学院刘汉( 宏观计量分析、经济周期波动与预测)4月18日在线访谈 - 第2页 - 经管之家

› 论坛 › 经济学人二区 › 高级会员区 › 学者专栏

吉林大学商学院刘汉( 宏观计量分析、经济周期波动与预测)4月18日在线访谈

2014-4-18 15:41:34

prayer1988 发表于 2014-4-17 12:17
刘老师，您好！在混频数据建模中，低频数据迭代转为高频或是高频赋权重转为低频两种想法要怎么选择，比较哪 ...

感谢“prayer1988”的提问，谢谢参与我的访谈。

“低频数据迭代转为高频”？这个我不太明白你所指的是什么。我学习中的混频数据模型不需要对数据的频率进行预处理，当然其最终的核心是利用“数据驱动”理念对数据赋予一定的权重，但是这个是一种优化后的参数化权重，而非简单的、随意赋予一定的权重。
混频数据模型，由于采用了这种技术，在我的实证研究中总体来说还是优于同等频率的数据模型的。
由于你问的两种想法，我对前一种想法不是很理解，因此我上述的回答可能不是你想要的结果，请你修正你的问题，或者发邮件到hanliu@jlu.edu.cn，和我继续讨论。

祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 15:43:13

cielyang 发表于 2014-4-17 12:41
刘老师，您好！我想请教一下鲍莫尔的一般均衡分析与富克斯的宏观计量分析在运用中的适用性的不同之处是什么 ...

感谢“cielyang”提问，谢谢参与我的访谈。

谢谢你的提问，也让我涨了知识。由于不知道你问的问题是什么，我Google和百度了一下，我稍微看了下，发现我实在无法再短时间内给你个比较满意的解释，我将我搜索到的链接给出来：http://www.catis.org.cn/E_ReadNews.asp?NewsID=644 ，希望能对你有所帮助，当然我还是建议你自己搜索相关的文献来解答你的疑惑

不好意思，没有能能够帮到你。祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 15:44:11

李老师，您好！
做关于通胀的VAR模型时，是不是应该尽可能把影响通胀的所有变量尽量都放进来，或者说只根据NKPC模型加入预期。产出缺口？
谢谢！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 15:44:52

不好意思，打错字了，是刘老师，见谅

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 15:45:58

cielyang 发表于 2014-4-17 12:44
还想请问刘老师，你对目前中国经济情况怎么看？宏观经济趋势怎么变化？谢谢

感谢“cielyang”提问。你提的这个问题比较大，如果具体到经济增长 (GDP增长率) 的问题，根据模型的预测的结果还是比较乐观的，因为我们所建的模型都是根据历史预测未来，历史情况很好，朴素的预测就是这个模型预测未来也很好。但是，实际情况远比我们这个根据历史预测未来要复杂得多，譬如我国就面临着各种转移和变革，经济发生转变的话，预测就会变得非常不准确。因此在模型预测的时候，还要根据经济形势的变化和各种加入一些主观因素。
因此，我对目前中国GDP增长趋势的看法是觉得长期存在增长率的显著下降趋势，但是这个趋势不会低于7.5%，更长期点也不会低于7%，但是短期波动幅度相对来说可能就比较大，但是正如总理所讲，只要经济落在“合理区间”还是可以承受的。
总而言之，我国未来一段时间经济不会出现“大起”，但是我们要防止经济“大落”的可能。
希望我的回答能对你有所帮助，祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 15:47:04

HankLiu 发表于 2014-4-18 15:19
感谢“渴望尽头”的提问，谢谢参与我的访谈。

你的提问非常好，也非常重要。这些问题虽然不会出现在发 ...

谢谢刘老师！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 15:51:52

matr 发表于 2014-4-17 12:53
刘汉老师，您好！
看了您在混频数据分析方面的研究成果，有几个问题想请教一下
1、混频数据的处理方法主要 ...

感谢“matr”提问，谢谢参与我的访谈。

谢谢你关注混频数据模型，由于你的问题比较多，我将一一进行解答：
第一点：我猜想你所说的“混频数据的处理方法”是指运用混频数据的模型有哪些吧？因为混频数据是不需要对数据进行预处理的。如果指的是混频数据模型，这主要包括两大类，第一类是混合数据抽样模型 (简称MIDAS)；另一类是状态空间模型的混频数据模型。两者的主要区别是在于两种模型采用的估计方法不同，而且状态空间模型不能容纳太多的变量，如果要利用大规模数据的话，需要利用因子模型提取主要因子。
第二点：混频数据模型虽然说不需要对数据进行预处理，但是这并不等于不对数据作要求，因为混频数据标榜的是直接攫取高频数据信息，因此对高频数据要求还是挺高的，最好要有一定的数据长度、不存在数据缺失、显著的异常值等。当然，在运用大量数据的时候，上述的这些要求也肯那个会放松些。
第三点：混频数据方法现在主要采取Matlab来实现，因为Eric Ghysels在其主页上提供了一个样本程序包和使用说明：http://www.unc.edu/~eghysels/ ，这里给出了matlab的程序包 (http://www.mathworks.com/matlabc ... 50-midas-regression) 和R程序包 (http://mpiktas.github.io/midasr/)。
第四点，请参见第12楼给出的一些说明。

希望我的回答能对你有所帮助，祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 15:57:34

/F/ 发表于 2014-4-17 13:13
刘老师：
您好！我是研究经济景气波动的冲击作用，VAR模型有些老套而且其局限性也愈发显现出来，请问您有什 ...

感谢“/F/”的提问，谢谢参与我的访谈。

“研究经济景气波动的冲击作用”的方法有很多，虽然简单的VAR模型可能有些老套和局限性，但是其扩展模型还是非常有用的，如时变参数的VAR模型 (TVP-VAR)，混频数据VAR模型 (MF-VAR) 等等，可以深入研究下，可能会改变你对VAR模型的看法。
数量经济软件，就我个人使用体验来说，Matlab和R比较好，OxMetrics里面的一些软件包能直接估计区制转移、不可观测的状态空间模型，也比较有用；而EViews是初学者必须要学习的软件。另外还有Stata、Rats和Cats等等，这需要看你们的老师、同事、同学都用什么软件，你的参考论文都用什么软件，进行斟酌选择。

希望我的回答能对你有所帮助，祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 15:59:31

渴望尽头发表于 2014-4-18 15:47
谢谢刘老师！

不客气，“渴望尽头”感谢你参与我的访谈，如果你还有问题，可以继续提问题。

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:01:49

刘老师：您好！
在您刚才的回答中提到因子分析，应用比较多的是R型因子分析，
能否简单介绍下Q型因子分析或推荐相关文献。比如我要做中部六省的综合发展状况，
由于样品只有6个而指标可以有很多，这样适合做Q型因子分析，提取出的共同因子如何解释？
因子得分如何解释？
谢谢！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:02:22

guanxuchen 发表于 2014-4-17 14:41
老师您好，可否推荐几本宏观经济入门书籍？谢谢！

感谢“guanxuchen”的提问，谢谢参与我的访谈。
入门的宏观经济学书籍有很多，如：
曼昆《经济学原理》中的宏观部分；
萨缪尔森《经济学》中的宏观部分；
国内大部分使用，高鸿业《西方经济学（宏观部分）》。
具体的还可以参见人大经济论坛的“宏观经济学”板块，里面可以下载大量的宏观经济学教辅材料 (https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... peid&typeid=354)，选择适合自己的，认真学习。祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:09:04

安宁1990 发表于 2014-4-17 14:49
刘老师您好，我想问您的问题是：如何预先判定参数的估计值，并且请您解释一下价格水平、同比指数、环比指数 ...

感谢“安宁1990”的提问，谢谢参与我的访谈。

我理解你问的“如何预先判定参数的估计值”是想知道如何在模型估计时候选择合适和合理的初始值问题。这个一直是困扰我非常久的问题，我也问过很多师长和同事，得到的答案不一，但总的来说，主要包括以下三点：第一，根据模型的理论依据，如判断正负号，作用方向之类的；第二，参考前人的研究成果，找到参考文献中所列的估计值，作为你的初始值进行研究；第三，试错法，根据一定的取值范围，设定格子搜索等方法进行大量的实验和模拟。
有关“价格水平同比指数、环比指数的区别和联系”，我有自己的理解，但是我觉得网上对《统计环比指数与季节调整方法研究》课题组组长刘稚南的访谈“统计环比指数不可或缺”(网址：http://www.zgxxb.com.cn/xwzx/201103210015.shtml ) 中讲的比我要清楚，我摘抄如下：
同比数据是指当期与上年同期相比得到的数据，由于两个年份同一时期在季节上基本可比，所以在计算中不需作季节调整。它反映了当期经济运行内在因素和季节性等外在因素相结合的结果。但由于它反映的是相隔12个月的变化，因此不能及时准确地体现经济的近期变化，同时它受基准期季节因素影响，数据变动起伏较大。
环比数据是指当期与上期相比得到的数据。由于经济活动有季节性，因此使用时需剔除季节因素的影响，这样就能更精准地反映季节活动的真实走势，也就能够及时发现季节运行过程中拐点的出现和趋势的变动。
两者之间的联系，是可以通过计算实际值来实现两者时间的转换的。

希望我的回答能对你有所帮助，祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:12:46

野草1992 发表于 2014-4-17 15:27
刘老师，您好，我是一个经济学的爱好者，专业是公共管理类，一直喜欢经济学，想请问宏观经济学的比较易懂的 ...

感谢“野草1992”的提问，谢谢参与我的访谈。

请参考我在15楼的回答。
“入门的宏观经济学书籍有很多，如：
曼昆《经济学原理》中的宏观部分；
萨缪尔森《经济学》中的宏观部分；
国内大部分使用，高鸿业《西方经济学（宏观部分）》。
具体的还可以参见人大经济论坛的“宏观经济学”板块，里面可以下载大量的宏观经济学教辅材料 (https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... peid&typeid=354)，选择适合自己的，认真学习。”

希望我的回答能对你有所帮助，祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:15:09

南派没有三叔发表于 2014-4-17 17:18
刘汉老师，您好!请问混频数据相对于以往的数据处理方式有什么优点？现今主流的处理混频数据的方法主要有哪些 ...

感谢“南派没有三叔”提问，谢谢参与我的访谈。

请参考我在针对第8楼和第13楼的回答。

祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:19:35

zhaoxiaorong 发表于 2014-4-18 15:32
刘老师您好～很高兴能有这个机会向您请教问题。我有两个问题：第一、混频数据预测模型能否应用到微观经济学 ...

感谢提问，谢谢参与我的访谈。

第一个问题：混频数据预测模型应用到微观经济学中应该是可行的，虽然我没有做过。因为微观数据常常会面临频率不一致的现象，这样就可以使用混频数据模型来处理。
第二个问题：理论模型的预测值会与现实中的真实值有一定的偏差，这是肯定有的，这说明预测模型在预测实际值时候出现的偏差，预测模型的好坏就要看这个偏差的大小，如果比较小，就说明模型的预测效果好，反之，则说明模型预测效果不怎么好，一般都会选择一个基准模型作为比较，来判断所采用的模型是否具有比较优势。

希望我的回答能对你有所帮助，祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:22:46

I60914004 发表于 2014-4-18 12:43
刘老师：您好！
我想请教关于伪回归问题。对于非平稳时间序列建立回归模型可能会出现伪回归，除非满足以下 ...

感谢“I60914004”的提问，谢谢参与我的访谈。

你提的问题非常好，我们在实证研究的时候经常会出现上述问题。
对于你的第一问题，可以肯定的说可能会出现伪回归，因为变量见得关系可能是相关，但是确实非线性先关，如果不考虑平稳性和协整关系，而直接那两个变量进行回归，这样得出的结果偏差一定很大，或者说根本不正确，还是应该参照“Box-Jenkins”建立模型的方法，一步一步的判断，并选择合适的模型。
对于你的第二个问题，建立回归当然可以，随便两个变量都可以进行回归，关键是这个回归是否有意义，也就是说如果估计的回归模型很好，你怎么解释这个结果？理论模型就能给出一定的解释。一般来说对时间序列回归前，都应该对变量的平稳性或协整关系进行检验，避免构建的回归是伪回归。

希望我的回答能对你有所帮助，祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:23:59

I60914004 发表于 2014-4-18 15:37
刘老师：您好!
再请教您个问题。做ARMA模型时，平稳可逆的意义到底何在？
谢谢！

感谢“I60914004”的提问，谢谢参与我的访谈。

做ARMA模型时，平稳可逆的意义是为了保持模型的平稳，如果没有这个条件，则我们无法总理论意义上获得ARMA模型，如果仍按照ARMA模型进行估计，则有可能出现模型的误设，检验模型的误差时，将会存在诸多问题。请在实际应用中加深体会。

希望我的回答能对你有所帮助，祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:25:47

I60914004 发表于 2014-4-18 15:44
李老师，您好！
做关于通胀的VAR模型时，是不是应该尽可能把影响通胀的所有变量尽量都放进来，或者说只根据 ...

感谢“I60914004”的提问，谢谢参与我的访谈。

还是和我以前解答的一样，我建议你“站在巨人的肩膀上”解决问题，即
第一，根据理论模型对模型所需要的变量进行初步筛选；
第二，参考前人的研究成果，找到参考文献中所列变量；
第三，试错法，根据研究的目的和要求做大量实验和模拟分析。

希望我的回答能对你有所帮助，祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:27:41

I60914004 发表于 2014-4-18 16:01
刘老师：您好！
在您刚才的回答中提到因子分析，应用比较多的是R型因子分析，
能否简单介绍下Q型因子分析 ...

感谢“I60914004”提问，谢谢参与我的访谈。

有关Q型因子分析我涉猎不多，可能无法给你满意的答复，我在网上搜索得到以下文献，我们一起学习下：
参考网址：“http://wenku.baidu.com/link?url= ... FieWWPbp17dDdt7eVQm”

“R型因子分析是在样本空间中处理变量，最后利用变换结果分析样本；而Q型因子分析则是在变量空间中处理样本，对样本进行归类和分析。
R型因子分析是从原始变量出发，基于变量的相关系数矩阵进行求解的；而Q型因子分析则是从原始变量出发，基于样本的相似系数矩阵进行求解的。
Q型因子分析的数学过程和思路与R型因子分析基本相似，但Q因子分析对变量的标准化要求较低，一般不对数据进行中心化，具体方法请参考讲义中的有关内容。”

希望上述内容能对你有所帮助，祝学安！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:35:29

HankLiu 发表于 2014-4-18 16:25
感谢“I60914004”的提问，谢谢参与我的访谈。

还是和我以前解答的一样，我建议你“站在巨人的肩膀上” ...

再次感谢刘老师的解答！短时间内作出详细的答复，对您学识的深度和广度以及迅速获取知识的能力表示敬仰

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:39:28

I60914004 发表于 2014-4-18 16:35
再次感谢刘老师的解答！短时间内作出详细的答复，对您学识的深度和广度以及迅速获取知识的能力表示敬仰

谢谢“I60914004”全程参与我的在线访谈，由于时间仓促，有的问题回答不是非常好，有的是我没有涉猎的，只能给大家一个参考，如果有后续问题，请继续提问，或发邮件到我的邮箱hanliu@jlu.edu.cn。
再次感谢。

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

2014-4-18 16:51:28

如果论坛里的网友没有进一步的问题，本次访谈到此结束，谢谢大家的提问和参与，祝大家工作顺利，学习进步！

二维码

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

首页上一页下一页跳至第页

栏目导航

热门文章

推荐文章

扫码加好友，拉您进群

各岗位、行业、专业交流群