生产价格指数对宏观经济预警与实证

何跃,侯婧

(四川大学商学院,成都610064)

生产价格指数对宏观经济预警与实证

何跃,侯婧

(四川大学商学院,成都610064)

为更好地预判经济形式,研究探讨地方生产价格指数对国内生产总值的预警作用,从而为政府掌控宏观经济形势并采取相应措施提供依据。文章选取四川省作为实证研究对象,利用自回归滑动平均模型探讨四川省生产价格指数与四川省国内生产总值之间的关系,再利用K一Means聚类算法将四川省国内生产总值数据聚类为三个类别,并将每个类别对应的生产价格指数数据进行置信区间分析,构建相应的预警模型,确定预警阈值范围。

生产价格指数;国内生产总值;预警;ARMA模型;K一Means聚类;置信区间

0 引言

工业生产价格指数是工业生产产品出厂价格和购进价格在某个时期内变动的相对数,反映全部工业生产者出厂和购进价格变化趋势和变动幅度。中国工业生产者价格指数由工业生产者出厂价格指数和工业生产者购进价格指数两部分组成。其中,生产者物价指数(PPI)亦称工业品出厂价格指数,是一个用来衡量制造商出厂价的平均变化的指数。如果生产者物价指数比预期数值高,表明有通货膨胀的风险。如果生产者物价指数比预期数值低,则表明有通货紧缩的风险。因此PPI是衡量工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数,是反映某一时期生产领域价格变动情况的重要经济指标,也是制定有关经济政策和国民经济核算的重要依据。

而国内生产总值(GDP)是指在一定时期内,一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。GDP是核算体系中一个重要的综合性统计指标,也是经济核算体系中的核心指标,同时也能反映经济实力和市场规模。

本文研究目标拟选取四川省相关数据为例进行实证分析,将四川省生产总值GDP作为衡量四川省经济实力的指标,将四川省生产者物价指数PPI作为影响四川省经济实力的影响指标,并将两者联系起来,探讨其影响关系及预警作用。

1 文献综述

目前,研究学者越来越重视PPI与经济之间的关系及影响,而PPI的优点在于它反映了商品流通过程中初始阶段上的价格水平及其变化,因此对经济周期的变化较为敏感[1]。如果生产者物价指数比预期数值高时,表明有通货膨胀的风险。如果生产者物价指数比预期数值低时,则表明有通货紧缩的风险[2]。因此如果能够建立较好的模型对工业生产者价格指数的波动进行预测,那么便能够更好地帮助政府和企业预判工业经济形势,提供一定的参考和决策支撑。

而目前很多学者对PPI的研究较多的为利用模型或者相关分析来研究PPI与CPI的关系及传导机制。杨灿和刘康[2,3]运用了Granger因果关系检验方法来研究PPI和CPI的波动特征和动态传导关系。陈钰[4]在比较分析PPI、M2、CPI和企业商品价格指数,间接确认了PPI作为CPI的先导指标。Rao[5]和段丽娜[6]通过建立VAR模型证明了PPI与CPI之间存在协积关系且互为格兰杰因果。宋科进[7]运用VAR模型和VEC模型等方法得到PMI是引起PPI变动的原因并存在长期均衡关系,且对PPI具有正向冲击作用。但是由于PPI、CPI和PMI的统计限定在一定的范围内,并且目前其统计方法还存在一定问题,而较多研究学者只限定研究PPI与CPI或PPI与PMI之间的关系,而没有延伸到经济方面,因此在反映经济水平中存在一定的缺陷。

而也有学者进一步研究CPI等与经济GDP之间的关系。魏涛[8]通过分析CPI运行特点,CPI涨幅和GDP增幅两者的变化关系来定性地探讨CPI和GDP的相关性。周文[9]运用GDP增长率、CPI与M2增长率建立我国经济增长与通货膨胀的非线性动力系统模型。王璐[10]建立VAR模型进行协整分析并运用脉冲响应函数及Granger检验分析M2和GDP的变化对CPI的影响,指出在短期内GDP与M2的增加都会促进CPI的上升。

从以上文献回顾可以看出,以往研究运用的方法只能较为宏观的揭示PPI与GDP之间的关系,并没有进一步验证PPI对GDP预警作用或预警阈值范围的影响。因此,本文通过收集GDP和PPI的数据,利用ARMA模型来探讨PPI与GDP之间的关系,并利用K-Means聚类方法对GDP数据进行聚类,将数据分为低速发展时期、平稳发展时期和高速发展时期,最终再通过对每个GDP类别对应的PPI同比数据值进行置信区间分析,从而构建出相应的预警模型,并最终确定PPI对GDP的预警阈值范围。

2 实证研究

2.1 数据收集及预处理

本文选取四川省作为实证研究的对象,采集了四川省2005—2014年的GDP及PPI的数据。为尽量保证检验的准确程度,首先将PPI数据调整为同比数据序列,GDP数据调整为GDP当季数据以及GDP累计同比增长率,由于GDP为季度数据,因此PPI也调整为季度数据。从数据中能够发现,2008年2季度至4季度的GDP累计同比增长率较小,而所对应的PPI同比值却很大。由于2008年5月份发生了汶川地震,导致四川省的经济处于下降的趋势, GDP的增速降低,而PPI同比值过高无法对GDP的增速进行解释,因此认为2008年的2季度至4季度的数据是异常数据,但如果只去掉三个季度的数据,留下1季度的数据会对其余的GDP增速数据的周期性进行干扰,因此剔除2008年一整年的数据。最终用34个季度数据建立模型。

然后利用单位根检验方法分别对GDP累计同比增长率和PPI同比数据进行平稳性检验,发现GDP数据和PPI数据均平稳,因此无需对数据进行差分处理。在数据均平稳的情况下,相关分析结果显示GDP数据与PPI数据呈正相关,因此可以利用GDP累计同比增长率和PPI同比数据来建立合适的关系模型。

2.2 GDP与PPI的关系

使用Eviews 6.0软件,建立GDP累计同比数据和PPI同比数据的关系模型。设在时间tW(t，----d)t时,GDP累计同比增长率为yt,PPI同比数据为F,ARMA模型中的误差项为εt,关系模型如下:

模型的R2为0.92,调整R2为0.90,具有较高的拟合度。因此,该关系模型较为合理。并且GDP累计同比数据与PPI同比数据是正相关的,从经济意义分析,PPI同比增长对GDP增长有正向作用,可以利用PPI对GDP发展状况预警。

2.3 PPI对GDP的预警

2.3.1 GDP累计同比增长率聚类

首先利用K-Means聚类方法对GDP累计同比增长率进行聚类。结合四川省经济发展增速的特点以及对GDP累计同比增长率的分析,可以发现在2013年之前,每年的增速都较大,以一定的规律发展,但随着经济结构调整、转型升级,GDP累计同比增长率趋于平稳,四川省经济运行也处于合理区间,因此将GDP累计同比增长率分为三类,聚类结果如表1和表2所示。

表1 GDP累计同比增长率聚类结果

表2 GDP累计同比增长率聚类统计结果

从数据可以看出,聚类的结果分为了三类,第一类、第二类和第三类是按照GDP累计同比增长率的均值大小分类的。其中第一类和第三类分别有7个季度和6个季度的数据,而第二类有21个季度的数据,即第二类较能代表大部分的GDP累计同比增长率的长期合理趋势。因此根据均值和季度数的比较,最终将第一类、第二类和第三类分别表示为低速发展时期、平稳发展时期和高速发展时期三个类。通过统计分析的结果以及对GDP历史数据定性的分析,最终可以确定GDP分为三个类别的划分值:第一类低速发展时期的区间为(0,10%],第二类平稳发展时期的区间为(10%,14%],第三类高速发展时期的区间为14%以上。

2.3.2 PPI同比数据阈值确定

根据聚类结果筛选出处于各个类中的GDP累计同比增长率对应的PPI同比数据,结合表1及表2的结果,聚类类别将对应的PPI同比数据也划分为了三个类:低速发展时期、平稳发展时期和高速发展时期。对每个类别的PPI同比数据进行均值分析,分析结果如表3所示。

表3 分类别的PP■同比数据均值分析结果

对各个类别的PPI同比数据均值的90%置信区间进行置信区间分析,从而确定每个类别的PPI同比值的阈值范围,分析结果如表4所示。

从表4可以看出,低速发展时期、平稳发展时期和高速发展时期三个类别的上下限值较为接近并且具有连贯性,因此各个类的上下限值可以作为划分PPI同比值阈值范围的依据,并定性地结合四川省实际情况进行分析, GDP累计同比增长率与PPI同比值的变化趋势是一致的,因此,最终调整的每个类别的PPI同比数据阈值分界范围如表5所示。

表4 各类别PP■同比值均值的90%置信区间统计结果

表5 各个类别的PP■同比值阈值范围

PPI同比值在99.8以下是处于低速发展时期的,PPI同比值在99.8～103.6之间是处于平稳发展时期的,PPI同比值高于103.6是处于高速发展时期的,三个类别的PPI同比值区间变化与GDP累计同比增长率的变化趋势基本是一致的。将此结论结合实际情况以及历史数据判断从2005—2014年的经济趋势,会发现GDP累计同比增长率与PPI同比数据表现比较一致,有着类似的上涨或者下跌趋势,并且增减的区间范围与结论较为一致,因此最终结合定性的分析,确定PPI同比值在99.8以下为低速发展时期,PPI同比值在99.8～103.6之间是处于平稳发展时期的, PPI同比值高于103.6是处于高速发展时期,该结论是合理并且具有经济可解释性的。

3 结论与建议

生产价格指数因其能反映商品流通过程中初始阶段上的价格水平及其变化,因此对经济周期的变化较为敏感,因而学者越来越重视其与宏观经济之间的关系。然而,以往研究中仅较为宏观的揭示PPI与GDP之间的关系,并没有进一步验证PPI对GDP预警作用或预警阈值范围的影响。因此,本文拟用四川省相关数据进行实证研究,探讨生产价格指数对国内生产总值的预警作用,从而为政府掌控宏观经济形势并采取相应措施提供依据。实证结果表明:①PPI同比数据的波动会对GDP累计同比增长率产生影响,且二者的关系为正相关;②关系模型中,滞后5期的PPI同比数据对GDP累计同比增长率的正向影响较大,并且拟合程度较高,能很好的解释PPI同比数据与GDP累计同比增长率之间的关系;③从2005年度至2014年度的整体数据可以看出,PPI同比数据波动对GDP累计同比增长率的影响是基本一致的。在一定的程度上,PPI同比数据的波动会对四川省经济的增速产生影响。④因此选择GDP作为反映四川省经济的具体指标,结合工业生产者价格指数对GDP的影响,最终通过对GDP累计同比增长率的聚类分析并对对应的PPI同比数据进行分类统计分析,得出了每个类别的PPI同比值的阈值范围,PPI同比值在99.8以下为低速发展时期,PPI同比值在99.8～103.6之间是处于平稳发展时期的,PPI同比值高于103.6是处于高速发展时期。因此可以合理地引导PPI走势,将PPI同比值控制在平稳区域内,以促进GDP的合理增长。

[1]杨子晖,赵永亮,柳建华.CPI与PPI传导机制的非线性研究:正向传导还是反向倒逼?[J].经济研究,2013,(3).

[2]杨灿,陈龙.中国CPI与PPI:因果关系和传导机制[J].厦门大学学报:哲学社会科学版,2013,(3).

[3]刘康.PPI,CPI传导机制研究[J].国际金融研究,2014,(5).

[4]陈钰.PPI,企业商品价格指数,M2与CPI之间关系研究[J].辽宁大学学报:哲学社会科学版,2011,39(3).

[5]Rao N H,Bukhari SK H.Asymmetric Shocks and Co一movement of Price Indices[J].State Bank of Pakistanw orking Paper Sereis.February,2011.

[6]段丽娜.基于v AR模型的CPI与PPI关系的实证研究[J].淮海工学院学报,2013,22(2).

[7]宋科进.我国制造业PMI购进价格分类指数与PPI的关系研究[J].价格月刊,2014,(9).

[8]魏涛.CPI与GDP相关性探讨[J].价值工程,2012,31(9).

[9]周文,赵果庆,张健华,等.中国GDP增长与CPI一关系,均衡与“十二五”预期目标调控[J].经济研究,2012,(5).

(责任编辑/亦民)

F224

A

1002-6487(2016)20-0029-03

何跃(1961—),男,重庆人,博士,教授,研究方向:数据挖掘、决策支持系统。侯婧(1990—),女,四川成都人,硕士研究生,研究方向:数据挖掘、信息管理、信息系统。