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運用大量數據認定景氣轉折點

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景氣循環週期包含一個擴張期(expansion),介於谷底(trough)至高峰(peak)之間及一個收縮期(contraction),介於高峰至谷底之間。如何認定景氣 轉折點(turning point,包含谷底及高峰),為定義景氣循環之關鍵問題。 目前本會已完成 14 次景氣循環高峰及谷底認定,認定的方法主要依據美國 國家經濟研究局(National Bureau of Economic Research, NBER)、OECD 等作法, 以綜合指數法、擴散指數法及主成份分析法,將數個經濟變數組成合成數列(aggregated series)後,再依據顯著性(Pronounced)、持續性(Persistent)及 普遍性(Pervasive)原則,參考 Bry and Boschan(1971)方式認定景氣轉折點。 為求周延,同時也參考 Hamliton(1989)使用單變量馬可夫轉換模型,以及


Harding and Pagan(2002)採用無母數方法等方法認定景氣循環轉折點。 另目前本會認定景氣循環轉折點的作業模式係參考 OECD 的方法,亦即須 俟轉折點出現後,並維持一段時間的穩定性,綜合出口、生產等各經濟層面的表 現,進行事後的認定。因此,完成認定的時間與實際發生轉折點的時點存在相當 的時間落差。 美國 Fed 紐約分行 Brandyn Bok 報告(2018)指出,為即時監測經濟景氣變 化,及避免總合指標在景氣週期中共同變動,提供類似的信號,造成過度重視特 殊波動的風險,認為可監測大量不同頻率的變量資料及不同時點發布的總體經濟 數據來提高評估景氣變化的準確性與即時性。如 Stock and Watson(2010, 2014)提出以大量經濟變數(large data sets)之非合成數列(disaggregated series),運 用分層隨機抽樣建立轉折點的抽樣分配,並以轉折點抽樣分配之眾數(mode)認定為整體景氣循環之轉折點,可望有助於提前掌握景氣轉折點並輔助認定下一 個景氣循環轉折點。


有鑑於利用大量不同頻率的非合成數列監測景氣的方法將有助於提前判定景 氣轉折點,並可預測下一個景氣循環的轉折點,故有必要加以研究,期以及早完 成景氣循環轉折點認定。


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