國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)分析精選(九篇)

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第1篇：國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)分析范文

在新常態(tài)下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨的形勢(shì)和任務(wù)更加復(fù)雜艱巨，政府宏觀決策對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)分析的準(zhǔn)確性和時(shí)效性提出了更高的要求。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，借助大規(guī)模數(shù)據(jù)生產(chǎn)、分享和利用，以嶄新的思維和技術(shù)去分析，將揭示海量數(shù)據(jù)背后所隱藏的宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式。

大數(shù)據(jù)方法和技術(shù)不僅可以被深度地應(yīng)用在微觀分析、行業(yè)研究領(lǐng)域，也可以運(yùn)用在宏觀決策之中。未來(lái)，大數(shù)據(jù)既是企業(yè)占領(lǐng)市場(chǎng)、贏得機(jī)遇的利器，也是政府進(jìn)行宏觀調(diào)控、國(guó)家治理、社會(huì)管理的信息基礎(chǔ)。而大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘、處理和分析的方式，對(duì)于傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)分析，無(wú)疑是一次大的革新。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟(jì)分析的趨勢(shì)

傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)分析通常是通過(guò)對(duì)比主要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、建立宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型、仿真宏觀經(jīng)濟(jì)動(dòng)力系統(tǒng)，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行判斷與預(yù)測(cè)。

在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，越來(lái)越多的宏觀經(jīng)濟(jì)政策制定者和相關(guān)專家學(xué)者都已經(jīng)意識(shí)到，大數(shù)據(jù)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)分析有著革命性的影響。目前，在宏觀經(jīng)濟(jì)分析及預(yù)測(cè)中運(yùn)用大數(shù)據(jù)方面，無(wú)論是國(guó)外還是國(guó)內(nèi)，從新型宏觀經(jīng)濟(jì)指數(shù)構(gòu)建，到建立新型大數(shù)據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型，各方面都取得了一定的進(jìn)展。

早期大數(shù)據(jù)在宏觀經(jīng)濟(jì)分析領(lǐng)域的應(yīng)用，主要集中在建立新的宏觀經(jīng)濟(jì)指數(shù)，以便更加準(zhǔn)確的反應(yīng)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況。這方面的工作主要基于個(gè)人的交易記錄，包括像一些歐洲國(guó)家將銷售點(diǎn)掃描數(shù)據(jù)納入CPI指數(shù)編制。

特別引起關(guān)注的是麻省理工學(xué)院的經(jīng)濟(jì)學(xué)家利用網(wǎng)上購(gòu)物交易數(shù)據(jù)創(chuàng)建的BBP項(xiàng)目 （Billion Prices Project），基于不斷變化的一籃子商品所計(jì)算的日度通脹指數(shù)。這種實(shí)時(shí)的通貨膨脹指數(shù)能夠比相應(yīng)的官方數(shù)據(jù)更好地反映實(shí)際經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的情況。當(dāng)年，在雷曼兄弟公司倒閉后，BPP 的數(shù)據(jù)顯示，大部分美國(guó)企業(yè)幾乎立刻開(kāi)始削減價(jià)格，這就表明總需求已經(jīng)減弱。而相比之下，官方通脹機(jī)構(gòu)公布的數(shù)據(jù)直到當(dāng)年11月，即在10月CPI數(shù)據(jù)公布后，才對(duì)通貨緊縮有所反應(yīng)。

“企業(yè)發(fā)展工商指數(shù)”是宏觀經(jīng)濟(jì)分析領(lǐng)域中典型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，也是我國(guó)政府在大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的首創(chuàng)成果。該指數(shù)包括10 個(gè)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)具有顯著先行性的指標(biāo)，可以提前1～2 個(gè)季度預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)。它改變了傳統(tǒng)的抽樣統(tǒng)計(jì)方式，利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)工商全量、動(dòng)態(tài)的全國(guó)企業(yè)登記數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)掘大數(shù)據(jù)價(jià)值，并采用合成企業(yè)發(fā)展工商指數(shù)，以判斷宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)。

除了宏觀經(jīng)濟(jì)分析與預(yù)測(cè)方面相關(guān)指數(shù)的建構(gòu)，從宏觀經(jīng)濟(jì)分析與預(yù)測(cè)研究的國(guó)際趨勢(shì)看，使用大數(shù)據(jù)集，建構(gòu)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的模型，進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)越來(lái)越廣泛，逐漸成為很多國(guó)家央行進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的新方法和新工具。

在應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析及預(yù)測(cè)中，使用網(wǎng)絡(luò)搜索引擎或網(wǎng)絡(luò)社交媒體記錄的關(guān)鍵詞，會(huì)有數(shù)據(jù)獲取及時(shí)、樣本統(tǒng)計(jì)意義明顯等優(yōu)勢(shì)，預(yù)測(cè)精度較高。

Google Trends每天都在產(chǎn)生大量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)的查詢結(jié)果，且這些查詢結(jié)果與當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)之間必然存在著不容忽視的關(guān)系，或許可以對(duì)預(yù)測(cè)當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)起到非常重要的作用。并且，在此基礎(chǔ)上，Choi H. &. Varian H.（2016）舉例說(shuō)明了如何利用Google Trends預(yù)測(cè)美國(guó)零售業(yè)、汽車、住房和旅游的銷售情況。

還有相關(guān)機(jī)構(gòu)引用專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件公司SAS的研究數(shù)據(jù)，以社交網(wǎng)絡(luò)活躍度增長(zhǎng)作為失業(yè)率上升的早期征兆，幫助政府判斷就業(yè)形勢(shì)和經(jīng)濟(jì)狀況，以更好地制定經(jīng)濟(jì)政策。在社交網(wǎng)絡(luò)上，網(wǎng)民們更多地談?wù)摗拔业能嚪旁谲噹?kù)已經(jīng)快兩周了”、“我這周只去了一次超市”這些話題時(shí)，顯示網(wǎng)民可能面臨巨大的失業(yè)壓力；當(dāng)網(wǎng)民開(kāi)始討論“我要出租房屋”、“我準(zhǔn)備取消度假”這些話題時(shí)，顯示出這些網(wǎng)民可能已經(jīng)失業(yè)，面臨巨大的生存壓力，這些指標(biāo)是失業(yè)后的滯后標(biāo)志性指標(biāo)。

樣本統(tǒng)計(jì)轉(zhuǎn)為總體普查

大數(shù)據(jù)的發(fā)展對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)分析最為顯著的積極影響，莫過(guò)于使宏觀經(jīng)濟(jì)分析從樣本統(tǒng)計(jì)時(shí)代走向總體普查時(shí)代。大數(shù)據(jù)時(shí)代的宏觀經(jīng)濟(jì)分析中，傳統(tǒng)的樣本假設(shè)方式被拋棄，轉(zhuǎn)而以真實(shí)的海量數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行計(jì)算機(jī)的自動(dòng)分析。

我們知道，傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)分析包括經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析是建立在抽樣統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)之上的，在傳統(tǒng)的抽樣統(tǒng)計(jì)分析中，往往以假設(shè)檢驗(yàn)為基本模式，依靠的數(shù)據(jù)主要是樣本，將樣本假設(shè)為整體，然而，這種分析往往與事實(shí)存在或多或少的出入。

與傳統(tǒng)宏觀經(jīng)濟(jì)分析總是局限于小規(guī)模樣本數(shù)據(jù)有所不同，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著信息覆蓋范圍和數(shù)據(jù)量迅速提升，數(shù)據(jù)樣本的體量會(huì)極大地提高，甚至可以達(dá)到樣本即總體的程度。例如，就物價(jià)而言，每一筆在電子商務(wù)網(wǎng)站成交的交易信息都能記錄在案。這樣的情況下，宏觀經(jīng)濟(jì)分析的可靠性必然大大加強(qiáng)。

同時(shí)，隨著信息量的極大拓展和處理信息能力的極大提高，使得宏觀經(jīng)濟(jì)的分析不再局限于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析模式，而是將抽樣分析轉(zhuǎn)變?yōu)榭傮w分析。這一點(diǎn)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)分析意義重大，因?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)紛繁復(fù)雜，如果能將對(duì)整體宏觀經(jīng)濟(jì)變量的分析建立在盡可能多的關(guān)于經(jīng)濟(jì)主體行為的信息以及其他諸多經(jīng)濟(jì)變量的信息的基礎(chǔ)上，無(wú)疑將會(huì)極大地提高宏觀經(jīng)濟(jì)分析的準(zhǔn)確性。

基于推特（Twitter）平臺(tái)表達(dá)的公共情緒用來(lái)預(yù)測(cè)股市變動(dòng)，是很典型的例子。2008年3月到12月長(zhǎng)達(dá)九個(gè)月間，270萬(wàn)Twitter用戶推送的多達(dá)970萬(wàn)條的消息，經(jīng)過(guò)情緒評(píng)估工具――Opinion Finder 和GPOMS 被分別賦值并評(píng)估為“積極”與“消極”兩種情緒和“calm（冷靜）”、“alert（警覺(jué)）”、“ sure（確信）”、“vital（活潑）”、“kind（美好）”、“happy（高興）”六種情緒。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)和GPOMS中的“calm（冷靜）”情緒之間存在相關(guān)性。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，“calm（冷靜）”情緒可以很好地預(yù)測(cè)道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)在未來(lái)2到6天的漲跌情況，而且這種每日預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率高達(dá)到87.6%。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，可獲得大而全的可得數(shù)據(jù)，甚至可拋棄原有的假設(shè)檢驗(yàn)的模式，這些優(yōu)勢(shì)是傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)分析方法無(wú)法想象和實(shí)現(xiàn)的，無(wú)疑將會(huì)極大地提高宏觀經(jīng)濟(jì)分析的準(zhǔn)確性和可信度，不僅可以更加準(zhǔn)確了解宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，還有利于正確做出宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的預(yù)測(cè)，從而更加合理地制定宏觀經(jīng)濟(jì)政策。

變量個(gè)數(shù)無(wú)限增多

在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的可得性和多樣性導(dǎo)致樣本量無(wú)限增大，同時(shí)變量個(gè)數(shù)無(wú)限增多，這有利于應(yīng)用大量模型進(jìn)行研究，并應(yīng)用完備的數(shù)據(jù)信息，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型可以分為兩類：一是傳統(tǒng)的小模型預(yù)測(cè)，這類模型往往通過(guò)建立時(shí)間序列、橫截面或面板方程來(lái)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析。傳統(tǒng)的小模型預(yù)測(cè)的特點(diǎn)是僅使用較少的變量，像VAR模型的變量個(gè)數(shù)通常小于10個(gè)。二是大模型預(yù)測(cè)，這類模型往往使用成百上千個(gè)變量，因而大模型預(yù)測(cè)利用的信息非常豐富。

小模型預(yù)測(cè)理論比較成熟、方法相對(duì)簡(jiǎn)單。但是，小模型預(yù)測(cè)有天然的缺陷，那就是變量的完整通常是不可能的，而預(yù)測(cè)的效果受限于其所使用的變量。

使用小模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)必須仔細(xì)挑選預(yù)測(cè)變量，然而仁者見(jiàn)仁智者見(jiàn)智，無(wú)論是根據(jù)理論還是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行變量的選擇，其過(guò)程必然會(huì)存在差異，其結(jié)果也更是可想而知，而且甚至?xí)a(chǎn)生一些爭(zhēng)議。比如，基于菲利普斯曲線預(yù)測(cè)通脹時(shí)，有的研究使用失業(yè)率作為預(yù)測(cè)變量，也有研究使用GDP缺口或者產(chǎn)能利用率。

清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究所所長(zhǎng)劉濤雄教授就指出，由于模型變量選擇、參數(shù)設(shè)置、估計(jì)方法以及滯后期選擇等的不同，預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生很大的偏差。

小模型預(yù)測(cè)方法這一天然的局限是很難調(diào)和的，主要是因?yàn)閿?shù)據(jù)樣本有限而導(dǎo)致增加很多變量不可行。這使小模型預(yù)測(cè)的結(jié)論往往和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)嚴(yán)重脫節(jié)。我們很難想象中央銀行會(huì)僅僅根據(jù)少數(shù)幾個(gè)變量進(jìn)行宏觀預(yù)測(cè)，并據(jù)此做出決策。即便是一家企業(yè)也不會(huì)如此草率。

通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘，可以使得變量大大增加。這就為經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)從小模型預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)變?yōu)榇竽Ｐ皖A(yù)測(cè)創(chuàng)造了條件，應(yīng)用大量模型進(jìn)行分析及預(yù)測(cè)，可以應(yīng)用完備的數(shù)據(jù)信息，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

在美國(guó)，銀行通常依靠FICO得分做出貸款與否的決定，F(xiàn)ICO分大概有15-20個(gè)變量，諸如信用卡的使用比率、有無(wú)未還款的記錄等。而一家名為ZestCash的金融機(jī)構(gòu)，在決定是否向客戶放貸的時(shí)，分析的卻是數(shù)千個(gè)信息線索。ZestCash正是依靠其強(qiáng)大的對(duì)于大數(shù)據(jù)的處理和分析能力，形成了其獨(dú)特的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

未必因果關(guān)系 而是相關(guān)關(guān)系

傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析以尋找相關(guān)事物（變量）的因果關(guān)系為核心，而大數(shù)據(jù)條件下的經(jīng)濟(jì)分析通常則著眼于挖掘相關(guān)事物（變量）的相關(guān)關(guān)系。

在復(fù)雜的宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中，許多經(jīng)濟(jì)變量的因果關(guān)系往往難以準(zhǔn)確檢驗(yàn)，或者因果結(jié)論經(jīng)常廣受質(zhì)疑。然而，在如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，更加重視可靠相關(guān)關(guān)系的發(fā)掘，并且充分利用相關(guān)關(guān)系對(duì)于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、經(jīng)濟(jì)政策制定與評(píng)估的作用，則無(wú)疑為宏觀經(jīng)濟(jì)分析打開(kāi)了另一片廣闊的空間。

在“小數(shù)據(jù)”時(shí)代，宏觀經(jīng)濟(jì)中的因果關(guān)系分析其實(shí)并不容易，耗費(fèi)的精力大、時(shí)間多。特別是，要從建立假設(shè)開(kāi)始，進(jìn)而不斷地進(jìn)行一系列假設(shè)的實(shí)驗(yàn)，而一個(gè)個(gè)假設(shè)要么被證實(shí)，要么被。不過(guò)，無(wú)論被證實(shí)還是被，由于二者都始于假設(shè)，這些分析就都有受偏見(jiàn)的可能，所以極易導(dǎo)致錯(cuò)誤。

同時(shí)，由于計(jì)算機(jī)能力的不足，在小數(shù)據(jù)時(shí)代，大部分相關(guān)事物（變量）關(guān)系的分析局限于尋求線性關(guān)系。然而，實(shí)際上的情況要復(fù)雜得多，在現(xiàn)實(shí)宏觀經(jīng)濟(jì)中，總能夠發(fā)現(xiàn)的是相關(guān)事物（變量）的“非線性關(guān)系”。

當(dāng)然，在小數(shù)據(jù)世界的宏觀經(jīng)濟(jì)分析中，相關(guān)關(guān)系也是存在并有價(jià)值的；不過(guò)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代的宏觀經(jīng)濟(jì)分析中，相關(guān)關(guān)系才將大放異彩。維克托?邁爾-舍恩伯格與肯尼思?庫(kù)克耶（Victor？Mayer-Schonberger &. Kenneth？Cukier）認(rèn)為，建立在相關(guān)關(guān)系分析基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)的核心。通過(guò)應(yīng)用相關(guān)關(guān)系，可以比之前更容易、更快捷、更清楚地分析事物（變量）。

英國(guó)華威商學(xué)院為預(yù)測(cè)股市的漲跌，使用谷歌趨勢(shì)（Google Trends）共計(jì)追蹤了98個(gè)搜索關(guān)鍵詞。這中包括“債務(wù)”、“股票”、“投資組合”、“失業(yè)”、“市場(chǎng)”等與投資行為相關(guān)的詞，也包括“生活方式”、“藝術(shù)”、“快樂(lè)”、“戰(zhàn)爭(zhēng)”、“沖突”、“政治”等與投資無(wú)關(guān)的關(guān)鍵詞。結(jié)果發(fā)現(xiàn)有些詞條，諸如“債務(wù)”，成為預(yù)測(cè)股市的主要關(guān)鍵詞。

“谷歌流感趨勢(shì)”為預(yù)測(cè)季節(jié)性流感的暴發(fā)，對(duì)2003年和2008年間的5000萬(wàn)最常搜索的詞條進(jìn)行大數(shù)據(jù)“訓(xùn)練”，試圖發(fā)現(xiàn)某些搜索詞條的地理位置是否與美國(guó)流感疾病預(yù)防和控制中心的數(shù)據(jù)相關(guān)。

谷歌并沒(méi)有直接推斷哪些查詢?cè)~條是最好的指標(biāo)，相反，為了測(cè)試這些檢索詞條，谷歌總共處理了4.5億個(gè)不同的數(shù)字模型。將得出的預(yù)測(cè)與2007年和2008年美國(guó)疾控中心記錄的實(shí)際流感病例進(jìn)行對(duì)比后，谷歌公司發(fā)現(xiàn)，它們的大數(shù)據(jù)處理結(jié)果發(fā)現(xiàn)了45條檢索詞條的組合，將它們用于特定的數(shù)學(xué)模型，預(yù)測(cè)結(jié)果與官方數(shù)據(jù)的相關(guān)性高達(dá)97%。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨之前，盡管相關(guān)關(guān)系已被充分證明大有用途，可是相關(guān)關(guān)系的應(yīng)用很少。這是因?yàn)橛脕?lái)做相關(guān)關(guān)系分析的數(shù)據(jù)同用來(lái)做因果關(guān)系分析的數(shù)據(jù)一樣，也很少，也不容易得到，并且收集有關(guān)的數(shù)據(jù)，在過(guò)去相對(duì)來(lái)說(shuō)，也費(fèi)時(shí)費(fèi)力，也會(huì)耗資巨大。不過(guò)現(xiàn)如今，可用的數(shù)據(jù)如此之多，也就不存在這樣的難題了。特別是現(xiàn)在，有關(guān)專家們正在研發(fā)能發(fā)現(xiàn)并對(duì)比分析“非線性關(guān)系”的必要工具?？傊?，一系列飛速發(fā)展的新技術(shù)和新軟件從多方面提高了有關(guān)分析工具發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)變量相關(guān)關(guān)系的能力，這就好比立體畫(huà)法可同時(shí)從多個(gè)角度來(lái)表現(xiàn)人物或事物。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些新的分析工具和思路為我們提供了一系列新的視野和有用的預(yù)測(cè)，使我們看到了很多以前不曾注意到的宏觀經(jīng)濟(jì)中的聯(lián)系，掌握了以前無(wú)法理解的復(fù)雜的國(guó)民經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)。

時(shí)滯變即期

目前對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的分析研究所采用的資料，主要依賴于各種統(tǒng)計(jì)調(diào)查系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但面臨的最明顯的缺陷之一便在于關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的時(shí)滯性。而大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)模型可以充分利用數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，提高分析或預(yù)測(cè)的時(shí)效性，為經(jīng)濟(jì)預(yù)警和政策制定提供最快速的資料和依據(jù)。

一般來(lái)說(shuō)，依賴統(tǒng)計(jì)部門(mén)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的都存在時(shí)間滯后的問(wèn)題。由于不能及時(shí)獲取宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)據(jù)信息，也就不能對(duì)當(dāng)下的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)作出準(zhǔn)確判斷。例如，政府公布的季度GDP 往往會(huì)有1個(gè)月的滯后期，而反映全面經(jīng)濟(jì)社會(huì)狀況的統(tǒng)計(jì)年鑒的滯后期會(huì)達(dá)到3個(gè)月左右，這對(duì)及時(shí)了解宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、預(yù)測(cè)與預(yù)警都是非常不利的，基于此統(tǒng)計(jì)進(jìn)行的預(yù)測(cè)甚至被認(rèn)為助長(zhǎng)了宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的輔助下相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)的分析部門(mén)能夠快速地收集到主要宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)，如全社會(huì)的用電量、全社會(huì)的商品銷售總額以及商品房的購(gòu)買量等。這些大數(shù)據(jù)的獲取時(shí)間較短，有的數(shù)據(jù)甚至是立即可以獲得。

而隨著互聯(lián)網(wǎng)尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，產(chǎn)生了大量的即時(shí)傳播數(shù)據(jù)，如企業(yè)通過(guò)微博、微信第一時(shí)間產(chǎn)品、人事等重要信息； 普通用戶實(shí)時(shí)針對(duì)特定事件或?qū)ο蟀l(fā)表見(jiàn)解和態(tài)度，等等。

這些即時(shí)傳播的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的走勢(shì)也產(chǎn)生了重要影響。通過(guò)大數(shù)據(jù)軟件處理平臺(tái)，可以實(shí)時(shí)追蹤和搜集這些即時(shí)數(shù)據(jù)，并快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，從而提高宏觀經(jīng)濟(jì)的時(shí)效性，為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)參與者贏得決策時(shí)間。

在日本北九州市八幡東區(qū)東田地區(qū)實(shí)行的“八幡東區(qū)綠色鄉(xiāng)村構(gòu)想”中，日本IBM公司除了設(shè)立城市整體能源管理系統(tǒng)、綜合性移動(dòng)管理系統(tǒng)外，還參與了控制整個(gè)城市的城市指揮中心建設(shè)。得益于該公司處理和分析大數(shù)據(jù)的高效工作，當(dāng)?shù)匦姓C(jī)關(guān)可以實(shí)時(shí)掌握城市能源的情況，并將分析的結(jié)果同氣象信息結(jié)合，詳細(xì)預(yù)測(cè)48小時(shí)之后電力等能源的供需狀況。如果發(fā)現(xiàn)將有電力不足的情況發(fā)生，行政部門(mén)可直接采取抑制電力消費(fèi)或讓電動(dòng)汽車釋放電能等措施，提前進(jìn)行預(yù)防。

第2篇：國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)分析范文

雖然中國(guó)股市很年輕，從1990年滬深證交所正式成立算起都不到18歲。但就是在這不到20年里，中國(guó)投資理念已經(jīng)完成了從基于技術(shù)面分析(technical analysis)到基于基本面分析(fundamental analysis)的轉(zhuǎn)變?，F(xiàn)在，不但作為機(jī)構(gòu)投資人的基金經(jīng)理普遍是根據(jù)基本面分析作投資決策的，越來(lái)越多個(gè)人投資者也是運(yùn)用基本面分析作為買賣證券的依據(jù)。

但是很多投資者在運(yùn)用基本面分析時(shí)，由于對(duì)一些概念和理論沒(méi)有領(lǐng)悟透徹，而存在一些認(rèn)識(shí)上的誤區(qū)，筆者經(jīng)常碰到的就有兩類，特此指出來(lái)，和大家一起切磋探討。

一是只看表面不看實(shí)質(zhì)舉例來(lái)說(shuō)，股市是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的風(fēng)向標(biāo)這句話沒(méi)錯(cuò)。但有投資者以目前中國(guó)經(jīng)濟(jì)良好來(lái)指責(zé)今年以來(lái)股市下跌是偏離基本面的。這個(gè)觀點(diǎn)其實(shí)包含三個(gè)層次的認(rèn)知誤區(qū)。首先，國(guó)民經(jīng)濟(jì)包含內(nèi)容很多，涉及很多指標(biāo)和方方面面。單看絕對(duì)值，2008年中國(guó)GDP增速的確也很高，估計(jì)全年在10％左右。但是這個(gè)增速相對(duì)2007年的11.9％就是下降了近2個(gè)百分點(diǎn)，在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中可能就意味著幾萬(wàn)個(gè)企業(yè)破產(chǎn)、數(shù)十萬(wàn)個(gè)人失業(yè)等經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。而2009年中國(guó)GDP增速有進(jìn)一步下滑至9％的可能性。總之，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速在回落，這比增速維持或加速都要差。

其次，股指高低和全市場(chǎng)利潤(rùn)具有很高相關(guān)性，而GDP只是個(gè)收入指標(biāo)，不是利潤(rùn)指標(biāo)。即使GDP增速不下降，原材料價(jià)格、能源價(jià)格和勞動(dòng)力成本上升都會(huì)導(dǎo)致企業(yè)利潤(rùn)率下降。所以相比2007年上市公司盈利增長(zhǎng)49.3％，2008年上市公司盈利增速估計(jì)可能不到三成。可以看到，作為收入項(xiàng)的GDP增速下降才2個(gè)百分點(diǎn)，企業(yè)盈利增速居然可能下降20個(gè)百分點(diǎn)。如果全球經(jīng)濟(jì)持續(xù)不好、國(guó)內(nèi)還繼續(xù)緊縮政策，那么，2009年上市公司盈利增速會(huì)進(jìn)一步下降。

第三，雖然被稱作是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的風(fēng)向標(biāo)，但股指表現(xiàn)往往和基本面指標(biāo)并不同步。畢竟，決定股價(jià)的因素有兩個(gè)：盈利和市盈率(PE)估值水平，而影響PE高低的因素有預(yù)期盈利的增速、資金面情況、投資者心理甚至還有全球市場(chǎng)PE水平等等。作為非成熟市場(chǎng)，中國(guó)股市PE水平經(jīng)常出現(xiàn)較大波動(dòng)，且未必要和盈利變化一致。

二是刻舟求劍，靜態(tài)思維券商曾經(jīng)都很看好中國(guó)石化，在當(dāng)時(shí)來(lái)說(shuō)確實(shí)是有道理的，因?yàn)楫?dāng)時(shí)公司基本面不錯(cuò)。估值相對(duì)也便宜。但當(dāng)國(guó)際原油價(jià)格持續(xù)高漲而國(guó)內(nèi)成品油價(jià)格管制形成成品油價(jià)格和原油價(jià)格倒掛，導(dǎo)致中石化的煉油業(yè)務(wù)從有利潤(rùn)變成巨額虧損，但很多個(gè)人投資者卻依然以老的“基本面不錯(cuò)、估值低”的理由去買入并持有，根本沒(méi)意識(shí)到公司基本面已變差。所以，做基本面研究務(wù)必要及時(shí)跟進(jìn)了解宏觀、行業(yè)和公司基本面的變化情況。

第3篇：國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)分析范文

國(guó)內(nèi)主流的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究目前沿襲的是西方經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，從范式到假設(shè)、數(shù)學(xué)模型都基本沒(méi)有變化。而西方經(jīng)濟(jì)學(xué)，特別是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)，可以說(shuō)是以美國(guó)為主的西方發(fā)達(dá)國(guó)家在二次世界大戰(zhàn)及戰(zhàn)后，針對(duì)他們所遇到的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行研究而建立和發(fā)展起來(lái)的，已經(jīng)相當(dāng)成熟，側(cè)重于對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行解釋，強(qiáng)調(diào)實(shí)證研究；對(duì)比起來(lái)，中國(guó)學(xué)者對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)的研究更傾向于引出政策性對(duì)策，更重視規(guī)范性研究。而且，因?yàn)橹袊?guó)經(jīng)濟(jì)制度和社會(huì)發(fā)展的特殊性，西方宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)在建立模型時(shí)的很多假設(shè)與中國(guó)現(xiàn)實(shí)不相符，這就從一定程度上導(dǎo)致了直接使用造成的“水土不服”。不加區(qū)別地將這類研究結(jié)論作為制訂政策的依據(jù)，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制不完善，市場(chǎng)調(diào)節(jié)力度低的情況下，可能帶來(lái)的不僅是混亂而更可能是對(duì)經(jīng)濟(jì)的嚴(yán)重扭曲，這方面的主要體現(xiàn)在政府某些宏觀經(jīng)濟(jì)政策，存在“一刀切”的簡(jiǎn)單化作法。比如去年第三季度對(duì)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)中局部存在的由投資拉動(dòng)的“熱”的趨勢(shì)，就采取了提高準(zhǔn)備金率的措施。作為一劑猛藥，立即導(dǎo)致貸款額下降，而實(shí)際上，很多行業(yè)仍然迫切需要貸款資金啟動(dòng)。如果仔細(xì)去看，這樣的例子是很多的。經(jīng)濟(jì)學(xué)界對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)是否過(guò)熱的討論更是眾說(shuō)紛紜，見(jiàn)仁見(jiàn)智，但結(jié)論似乎有簡(jiǎn)單化之嫌。要么言之鑿鑿地認(rèn)為已經(jīng)過(guò)熱或有過(guò)熱的明顯趨勢(shì)，要么鐵板釘釘?shù)匾Фú贿^(guò)熱。實(shí)際上，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的復(fù)雜程度，是很難一以概之地以是否過(guò)熱來(lái)做結(jié)論的。而主流宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論似乎也只是提供了這樣一種認(rèn)識(shí)問(wèn)題的途徑。作為一種理論范式是無(wú)可厚非的，但用來(lái)指導(dǎo)中國(guó)經(jīng)濟(jì)管理的實(shí)踐就失于簡(jiǎn)單了。

國(guó)內(nèi)理論界曾經(jīng)討論過(guò)中觀經(jīng)濟(jì)學(xué)，如何界定中觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的范疇是一個(gè)本文不打算探討的問(wèn)題。然而宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究范疇過(guò)于宏觀，對(duì)于中觀問(wèn)題的研究不夠，可能是我們無(wú)法有效地利用宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)方法論解決實(shí)際宏觀經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的一個(gè)主要原因。當(dāng)我們站在很高的高度，研究GDP增長(zhǎng)率，通貨膨脹率和失業(yè)率時(shí)，我們需要搞清楚這些傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)在中國(guó)的形成和傳導(dǎo)機(jī)制，而現(xiàn)有的理論框架和研究成果似乎沒(méi)有給我們提供這樣的工具和幫助。

如果局限于傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)方法論，就很難讓我們把視角轉(zhuǎn)移到具有中國(guó)特色的宏觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的構(gòu)架過(guò)程中去。其實(shí)，即使是西方經(jīng)濟(jì)學(xué)，也是在某種經(jīng)濟(jì)構(gòu)架之上進(jìn)行討論的，也就是開(kāi)放和成熟的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境，所有假設(shè)都源于此。而中國(guó)的情況卻很不同，忽略這樣的本質(zhì)區(qū)別，不講宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論適用的條件，就套用其研究范式甚至結(jié)論，是無(wú)益于事的。盡管關(guān)于是否存在中國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)還有很多爭(zhēng)議，無(wú)庸諱言，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的特殊性提示我們，在研究宏觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象時(shí)，不可不顧其是建立在與中國(guó)目前不盡相同的社會(huì)制度基礎(chǔ)上這樣一個(gè)前提。至于轉(zhuǎn)型過(guò)程中的中國(guó)的經(jīng)濟(jì)形態(tài)與西方成熟的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不同，以及現(xiàn)有的研究方法的適用性，還需要大量的深入的研究。

中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)是以投資驅(qū)動(dòng)為主，工業(yè)主導(dǎo)型，而且投資中政府的投資所占比重較大，政府主導(dǎo)投資和行政干預(yù)的作用顯著。這和西方市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家有非常明顯的區(qū)別，以美國(guó)為例，其宏觀經(jīng)濟(jì)體現(xiàn)為消費(fèi)驅(qū)動(dòng)，服務(wù)業(yè)主導(dǎo)，投資基本由私人進(jìn)行。另外，中國(guó)的制度演進(jìn)的步伐較快，而西方國(guó)家的制度體系基本定型了。相比之下，在投資，金融，法制，人力資源，技術(shù)，制度變遷等對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)有重大影響的各方面，中國(guó)的情況都與西方差異很大，而且處于不斷變化之中。西方在統(tǒng)一的制度框架下，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的發(fā)展，形成了統(tǒng)一的市場(chǎng)環(huán)境，而在中國(guó)存在著南北、東西、城鄉(xiāng)等地理區(qū)域上的巨大差異。這種經(jīng)濟(jì)環(huán)境有較大的動(dòng)態(tài)性和發(fā)生畸變的不確定性。而我們?cè)谶M(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)分析時(shí)，往往存在著不比較模型的使用條件，較多采用靜態(tài)的宏觀經(jīng)濟(jì)分析模型的缺陷，局限性是很難避免的。方法論方面的尷尬，使我們既不能直接引用宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，套用現(xiàn)成的靜態(tài)模型，又不能只是依賴以前幾次經(jīng)濟(jì)過(guò)熱的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)目前的宏觀經(jīng)濟(jì)做出客觀的判斷。所以，各家各派的觀點(diǎn)也就無(wú)法統(tǒng)一，甚至無(wú)法建立共同的研究出發(fā)點(diǎn)。

但是有些專家還是通過(guò)數(shù)據(jù)和直覺(jué)預(yù)感到了事情的本質(zhì)。比如在去年部分行業(yè)表現(xiàn)出投資過(guò)快，價(jià)格上漲幅度和發(fā)展速度較高，汽車，鋼鐵，建材，房地產(chǎn)，原油，糧棉等都很熱，甚至出現(xiàn)了水和電力的短缺。另一方面，大部分消費(fèi)品的價(jià)格仍然在下降，總的價(jià)格指數(shù)上升幅度不大。一些先行指標(biāo)特別是生產(chǎn)資料價(jià)格在上升，引起學(xué)者擔(dān)心消費(fèi)價(jià)格指數(shù)會(huì)在一段時(shí)間后上升加快，引起通貨膨脹。這些看法都來(lái)自現(xiàn)有宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)總需求與總供給的分析模型。信奉者認(rèn)為現(xiàn)在的特征數(shù)據(jù)已足夠，用現(xiàn)有模型分析，通貨膨脹必將到來(lái)，只是有滯后性，所以不會(huì)馬上顯現(xiàn)，但要防微杜漸。反對(duì)者也使用同樣的分析工具，但要樂(lè)觀很多。正是由于他們觀點(diǎn)雖然不同，但研究方法卻大同小異，因此，誰(shuí)也說(shuō)服不了對(duì)方。對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)的判斷成為了數(shù)字的估計(jì)，不同處只是在程度上，有量的區(qū)別而無(wú)質(zhì)的不同。這樣很容易使宏觀經(jīng)濟(jì)研究變成數(shù)字游戲，結(jié)果只能是看誰(shuí)估計(jì)的更接近實(shí)際數(shù)字一些，而每年都有很多預(yù)測(cè)家為此大跌眼鏡。

第4篇：國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)分析范文

    根據(jù)作者所在單位的多年跟蹤調(diào)查,證券投資與管理專業(yè)的學(xué)生畢業(yè)主要的對(duì)口工作崗位為證券公司、投資公司、股份公司證券部等單位從事投資以及客戶服務(wù)崗位工作,這些崗位對(duì)實(shí)戰(zhàn)能力要求較強(qiáng),需要畢業(yè)生具備較強(qiáng)的投資咨詢能力和投資決策能力。因此,作為高職層次的投資管理類專業(yè),設(shè)置證券投資分析課程時(shí)應(yīng)將投資咨詢和投資決策能力作為本課程的首要教學(xué)目標(biāo)。具體來(lái)說(shuō),應(yīng)該讓學(xué)生通過(guò)學(xué)習(xí)當(dāng)前主流的證券投資分析方法和投資分析策略,能夠?qū)Ξ?dāng)期證券市場(chǎng)的總體趨勢(shì)和市場(chǎng)總體投資估值進(jìn)行較為準(zhǔn)確、合理的判斷,能夠根據(jù)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化尋找投資熱點(diǎn),能夠?yàn)橥顿Y者進(jìn)行產(chǎn)品推薦和提供投資操作建議,能夠在不同的市場(chǎng)行情實(shí)施成功率較高的投資操作等。因而,在對(duì)證券投資分析課程進(jìn)行重構(gòu)時(shí)了必須服務(wù)于這一獨(dú)特的課程目標(biāo)定位。

    二、課程內(nèi)容重構(gòu)的實(shí)踐探索表

    1.根據(jù)課程目標(biāo)定位來(lái)選取教學(xué)內(nèi)容

    當(dāng)前傳統(tǒng)的證券投資分析課程內(nèi)容包括證券基本面分析(包括宏觀經(jīng)濟(jì)分析、行業(yè)分析和公司分析)證券投資技術(shù)分析、證券組合管理理論、金融工程應(yīng)用分析、投資操作策略等內(nèi)容,根據(jù)高職專業(yè)的面向證券行業(yè)一線崗位就業(yè)定位和以培養(yǎng)投資咨詢能力和投資決策能力為核心的課程目標(biāo)定位,結(jié)合高職學(xué)生的認(rèn)知特點(diǎn)和學(xué)習(xí)能力,高職的證券投資分析課程在內(nèi)容上舍棄了理論性強(qiáng)、難度較大的證券組合管理理論和金融工程應(yīng)用分析兩個(gè)模塊,僅保留證券基本面分析(包括宏觀經(jīng)濟(jì)分析、行業(yè)分析和公司分析)證券投資技術(shù)分析和投資操作策略三個(gè)模塊。

第5篇：國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)分析范文

關(guān)鍵詞：房?jī)r(jià)；政策評(píng)估；DSGE模型；貨幣政策； 限購(gòu)政策

中圖分類號(hào)：F293.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引 言

近年來(lái)，我國(guó)房?jī)r(jià)漲速過(guò)快，尤其是2009年下半年至2011年初，房地產(chǎn)市場(chǎng)投機(jī)氛圍熾熱，房?jī)r(jià)飛速上漲，引發(fā)政府對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的一系列調(diào)控，“國(guó)八條”、“京十五條”、房產(chǎn)稅等政策相繼提出，2012年更是被稱為“史上最嚴(yán)厲調(diào)控年”，但年底房地產(chǎn)市場(chǎng)依舊有回暖趨勢(shì)，2013年政府將穩(wěn)中求進(jìn)，堅(jiān)持房地產(chǎn)調(diào)控不動(dòng)搖，持續(xù)限購(gòu)、差別化信貸稅收政策更加深化、加大保障房建設(shè)力度、抑制投資投機(jī)需求等。房?jī)r(jià)問(wèn)題一直備受矚目，學(xué)者們也對(duì)其進(jìn)行了廣泛研究。國(guó)內(nèi)外已有大量文獻(xiàn)研究了房?jī)r(jià)的影響因素以及房地產(chǎn)政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響效果，影響房?jī)r(jià)的因素有很多，如何將政策變量從諸多影響因素中剝離開(kāi)來(lái)是關(guān)鍵。現(xiàn)有文獻(xiàn)在研究政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響時(shí)大多僅限于貨幣政策，對(duì)限購(gòu)、房產(chǎn)稅、保障性住房等政策進(jìn)行系統(tǒng)科學(xué)的實(shí)證研究比較缺乏，也沒(méi)有形成一個(gè)有效的房地產(chǎn)政策評(píng)估體系。研究方法上，大多文獻(xiàn)運(yùn)用的是向量自回歸模型（VAR模型），缺乏對(duì)微觀主體行為的描述，無(wú)法從根本上解決房地產(chǎn)市場(chǎng)存在的內(nèi)生性問(wèn)題，且沒(méi)有考慮預(yù)期對(duì)房?jī)r(jià)的影響以及房?jī)r(jià)波動(dòng)，而動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型（DSGE模型）能夠克服這些問(wèn)題。盡管DSGE模型已經(jīng)廣泛運(yùn)用于宏觀經(jīng)濟(jì)分析中，但在房地產(chǎn)政策評(píng)估領(lǐng)域運(yùn)用得還比較少，尤其是將該模型運(yùn)用到限購(gòu)政策的有效性評(píng)估問(wèn)題的研究尚屬缺失。本文主要聚焦于貨幣政策和限購(gòu)政策，首先梳理了房地產(chǎn)政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響機(jī)制，接著對(duì)政策評(píng)估的主流方法進(jìn)行了闡述，指出DSGE模型應(yīng)該被運(yùn)用到房地產(chǎn)政策評(píng)估的實(shí)證研究中，然后進(jìn)一步對(duì)貨幣政策和限購(gòu)政策評(píng)估的文獻(xiàn)進(jìn)行了綜述，并指出房地產(chǎn)政策有效性評(píng)估問(wèn)題應(yīng)考慮政策對(duì)整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。

二、政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響機(jī)制研究

決定房?jī)r(jià)最主要的因素是房地產(chǎn)市場(chǎng)的供求關(guān)系。房地產(chǎn)既是消費(fèi)品也是投資品。從微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度看，房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求由自住易需求、投資需求和投機(jī)需求三部分構(gòu)成。房地產(chǎn)的供給不僅取決于開(kāi)發(fā)商的開(kāi)發(fā)能力，還取決于土地供應(yīng)量。早在1977年，Burns和Grebler就出版的名著《國(guó)家住房論》中，指出世界上沒(méi)有哪一個(gè)國(guó)家住房的供給和需求能達(dá)到完全平衡，因此需要政府這只“看得見(jiàn)的手”來(lái)進(jìn)行調(diào)控。近些年，房地產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)非理性上漲，為了抑制市場(chǎng)上不合理的需求，調(diào)節(jié)房地產(chǎn)市場(chǎng)的供求關(guān)系，緊縮貨幣、提高利率、限購(gòu)令、房產(chǎn)稅等宏觀調(diào)控政策陸續(xù)出臺(tái)。高健、冷安琪（2010）認(rèn)為“政府在制定控制房?jī)r(jià)的政策時(shí)應(yīng)供需調(diào)節(jié)相結(jié)合，不能單純抑制供給。與加大土地開(kāi)發(fā)成本相比，提高利率控制投資過(guò)熱更為有效，同時(shí)輔以加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)適用房、廉租房的建設(shè)”。

除了供求關(guān)系，預(yù)期因素也會(huì)影響房?jī)r(jià)。房地產(chǎn)行業(yè)具有投資品的特性，而投資品的價(jià)格取決于對(duì)未來(lái)收益的預(yù)期，況偉大（2010）從預(yù)期和投機(jī)角度研究了房?jī)r(jià)波動(dòng)，研究發(fā)現(xiàn)預(yù)期及其投機(jī)對(duì)中國(guó)城市房?jī)r(jià)波動(dòng)都具有較強(qiáng)的解釋力。從某種程度上說(shuō)，房地產(chǎn)政策的實(shí)施會(huì)影響公眾預(yù)期從而影響微觀個(gè)體行為，繼而對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生影響。

房地產(chǎn)價(jià)格形成機(jī)制是房地產(chǎn)市場(chǎng)參與者共同博弈的必然結(jié)果。房地產(chǎn)市場(chǎng)與其他市場(chǎng)相比有很大的特殊性，這種特殊性是由房地產(chǎn)價(jià)值構(gòu)成、政策角色與作用、供求雙方預(yù)期心理影響等因素共同造成的。消費(fèi)者和房地產(chǎn)商根據(jù)政策調(diào)整各方策略，對(duì)房市產(chǎn)生影響。政府又以此為依據(jù)判斷公眾對(duì)政策的反應(yīng)程度，決定下一步的政策調(diào)整策略，博弈如此循環(huán)往復(fù)。

在研究房地產(chǎn)政策的影響機(jī)制時(shí)還需要考慮影響房?jī)r(jià)的其他因素，比如經(jīng)濟(jì)基本面、人均GDP、CPI等，如何將政策從諸多影響因素中剝離出來(lái)是關(guān)鍵。

綜上所述，房地產(chǎn)政策的實(shí)施通過(guò)誘發(fā)和影響微觀經(jīng)濟(jì)主體的消費(fèi)和投資行為，來(lái)調(diào)節(jié)房地產(chǎn)市場(chǎng)的供求失衡，從而導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟(jì)總量發(fā)生變化。因此，我們?cè)谘芯糠康禺a(chǎn)政策有效性時(shí)應(yīng)該考慮一般均衡，即研究在一個(gè)經(jīng)濟(jì)中，消費(fèi)者、廠商、政府等每一個(gè)參與者，在根據(jù)其偏好及其對(duì)未來(lái)的預(yù)期下，所做出的最優(yōu)選擇。

三、政策評(píng)估現(xiàn)狀研究

政策評(píng)估方法可分為微觀評(píng)估和宏觀評(píng)估。早期的學(xué)者構(gòu)建了以Rubin因果模型為基礎(chǔ)的微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，來(lái)評(píng)估項(xiàng)目或者政策的有效性。微觀評(píng)估反映了個(gè)體受政策的影響但忽略了宏觀層面的影響，并伴隨著“自選擇”問(wèn)題；而宏觀評(píng)估面臨的一個(gè)問(wèn)題是如何將個(gè)體的最優(yōu)選擇考慮進(jìn)去，Heckman（1998，1999）、Costas（2006）認(rèn)為DSGE模型可以用來(lái)解決該問(wèn)題。

Kydland，Prescott（1982）提出的DSGE模型逐漸發(fā)展成為近年來(lái)宏觀經(jīng)濟(jì)及貨幣政策分析方面的重要研究方向，已經(jīng)被廣泛地運(yùn)用到經(jīng)濟(jì)分析與貨幣政策決策中。由于房地產(chǎn)市場(chǎng)存在明顯的異質(zhì)性和自選擇，政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響對(duì)于不同的城市效果也不同，城市選擇房地產(chǎn)政策是內(nèi)生行為，因此在評(píng)估房地產(chǎn)政策是否有效時(shí)要考慮到個(gè)體差異性，做到微宏觀評(píng)估相結(jié)合。而DSGE模型有著清晰的理論基礎(chǔ)，提供了一個(gè)邏輯一致的分析框架，因此可以運(yùn)用到房地產(chǎn)政策的評(píng)估當(dāng)中。

劉斌（2008）結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況，建立了一個(gè)帶有“金融加速器”的開(kāi)放經(jīng)濟(jì)DSGE模型，采用Bayes技術(shù)估計(jì)，并利用該模型進(jìn)行了政策分析。仝冰（2010）基于DSGE模型討論了金融市場(chǎng)、貨幣政策和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)之間的關(guān)系，研究表明貨幣政策對(duì)于通貨膨脹和資產(chǎn)價(jià)格反應(yīng)可以降低產(chǎn)出、通脹和資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)。

四、貨幣政策與房?jī)r(jià)波動(dòng)

國(guó)內(nèi)外已有大量有關(guān)貨幣政策對(duì)房?jī)r(jià)影響的實(shí)證研究。自20世紀(jì)80年代以來(lái)，宏觀經(jīng)濟(jì)分析主要采用兩種方法。一種是Sims（1980）提出的VAR模型，另一種是DSGE模型。Lastrapes（2002）運(yùn)用時(shí)間序列數(shù)據(jù)，基于VAR模型估計(jì)了房?jī)r(jià)對(duì)貨幣沖擊的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)貨幣供應(yīng)的正面沖擊會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)和房屋銷售量在短期出現(xiàn)增長(zhǎng)。Iacovielb（2005）考察了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與金融部門(mén)之間的互動(dòng)問(wèn)題。他在經(jīng)濟(jì)周期基礎(chǔ)上建立了一個(gè)產(chǎn)品市場(chǎng)、借貸市場(chǎng)、房地產(chǎn)市場(chǎng)和貨幣政策的一般動(dòng)態(tài)均衡模型。VAR脈沖反應(yīng)結(jié)果顯示緊縮的貨幣政策對(duì)住房?jī)r(jià)格會(huì)產(chǎn)生負(fù)的影響。周暉、王擎（2009）采用BEKK模型和GARCH均值方程模型實(shí)證檢驗(yàn)了房地產(chǎn)價(jià)格、貨幣供應(yīng)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的波動(dòng)相關(guān)性以及它們的各種波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的影響，研究發(fā)現(xiàn)貨幣供應(yīng)量與房?jī)r(jià)的聯(lián)動(dòng)變化非常劇烈，貨幣政策在不同城市之間對(duì)房?jī)r(jià)的調(diào)控效果也不同。李成、黎克俊、馬文濤（2011）通過(guò)構(gòu)建包含房?jī)r(jià)的DSGE模型，模擬分析了不同貨幣工具調(diào)控下貨幣政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響效果以及房?jī)r(jià)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)（產(chǎn)出與通貨膨脹） 的影響，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)量型工具在房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)控中要優(yōu)于價(jià)格型工具。

針對(duì)國(guó)內(nèi)的現(xiàn)狀，學(xué)者們從不同的角度提出了自己的觀點(diǎn)。2007年以來(lái)，中央銀行實(shí)施了多次上調(diào)存款準(zhǔn)備金率和上調(diào)存貸款利率的超緊縮貨幣政策，但對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的調(diào)控效果并不理想。其中一個(gè)很重要的原因就是中央政府與地方政府博弈的結(jié)果。中央政府與地方政府的委托——關(guān)系很容易被地方政府與房地產(chǎn)商的管制——被管制關(guān)系帶來(lái)的利益所干擾，即地方政府與房地產(chǎn)商的合謀在一定程度上決定了中央管制政策的成?。ɑ唇ㄜ?，2007）。

五、限購(gòu)政策與房?jī)r(jià)波動(dòng)

國(guó)內(nèi)針對(duì)房地產(chǎn)限購(gòu)政策評(píng)估方面的理論研究大多是透過(guò)供求關(guān)系、效用、成本、博弈等經(jīng)濟(jì)學(xué)視角，如住房限購(gòu)可有效抑制房地產(chǎn)市場(chǎng)投機(jī)需求，應(yīng)作為長(zhǎng)期政策（王克忠，2010；高輝清，2011；李火林，2011；劉秀茹，2011等）。房地產(chǎn)限購(gòu)的一個(gè)本質(zhì)是實(shí)行直接的、嚴(yán)格的資本管制；限購(gòu)是常規(guī)調(diào)控手段失效的情況下所能采取的最后一劑藥；限購(gòu)是一個(gè)過(guò)渡性的制度安排，需付成本，對(duì)消費(fèi)性需求有誤傷的可能（李稻葵，2011）。潘亞男（2011）利用博弈論的方法對(duì)中央，地方政府及房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商之間的利益關(guān)系進(jìn)行了分析，得出限購(gòu)對(duì)我國(guó)房?jī)r(jià)調(diào)控作用有限的結(jié)論。王雪慧（2010）認(rèn)為“限購(gòu)令”是一種行政手段，與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)相悖，不可能持久下去，這類觀點(diǎn)值得商榷。房林（2011）通過(guò)微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)視角對(duì)當(dāng)前房地產(chǎn)市場(chǎng)的變化和趨勢(shì)進(jìn)行判斷，認(rèn)為“限購(gòu)”政策僅僅是暫時(shí)緩解住宅市場(chǎng)供求矛盾的應(yīng)急舉措，擴(kuò)大有效供給才是關(guān)鍵。

國(guó)內(nèi)關(guān)于房地產(chǎn)限購(gòu)政策評(píng)估的實(shí)證分析比較少。王敏、黃瀅（2011）利用我國(guó)70個(gè)大中城市的房?jī)r(jià)指數(shù)面板數(shù)據(jù)，應(yīng)用Difference in Difference方法分析了限購(gòu)政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響，結(jié)果表明，限購(gòu)政策能降低房?jī)r(jià)，但影響有限，市場(chǎng)會(huì)呈現(xiàn)“價(jià)高量低”的局面。舒良峰、朱振宇（2012）以北京市和武漢市為例，通過(guò)引入虛擬變量建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，對(duì)兩市實(shí)施“限購(gòu)令”的政策效果進(jìn)行比較分析，發(fā)現(xiàn)“限購(gòu)令”對(duì)北京市的負(fù)面影響的權(quán)重更大，而對(duì)武漢市的正面影響權(quán)重更大，且當(dāng)其他經(jīng)濟(jì)變量相同的情況下，“限購(gòu)令”對(duì)北京市的影響大于其對(duì)武漢市的影響。

六、房地產(chǎn)政策的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

房地產(chǎn)行業(yè)對(duì)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著顯著影響。近幾年，隨著房地產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的作用愈發(fā)重要，房地產(chǎn)投資也確實(shí)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)做出了極大貢獻(xiàn)。房地產(chǎn)政策的實(shí)施通過(guò)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響進(jìn)而影響宏觀經(jīng)濟(jì)，因此在對(duì)房地產(chǎn)政策進(jìn)行評(píng)估時(shí)，不僅要盯住房地產(chǎn)價(jià)格，還要考慮其對(duì)整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、國(guó)民收入水平、CPI等宏觀經(jīng)濟(jì)衡量指標(biāo)都應(yīng)該被考察在內(nèi)。意大利中央銀行的Grande（2006）認(rèn)為僅盯住資產(chǎn)價(jià)格的貨幣政策有很多缺點(diǎn)。首先獲得資產(chǎn)的公允價(jià)值是比較困難的，此外以資產(chǎn)價(jià)格作為目標(biāo)可能導(dǎo)致不希望的產(chǎn)出和通脹波動(dòng)。韓國(guó)中央銀行Park（2006）認(rèn)為資產(chǎn)價(jià)格自身的穩(wěn)定性并不能保證持續(xù)、平穩(wěn)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而且房產(chǎn)泡沫的破滅很可能產(chǎn)生諸如經(jīng)濟(jì)衰退和金融動(dòng)蕩等各種問(wèn)題，而這些問(wèn)題又會(huì)導(dǎo)致很高的經(jīng)濟(jì)成本。周暉、王擎（2009）選取1998年第一季度到2008年上半年的貨幣供應(yīng)量、房屋銷售價(jià)格指數(shù)、GDP的季度數(shù)據(jù)作為樣本研究了三者之間的波動(dòng)相關(guān)性，結(jié)果表明房?jī)r(jià)的波動(dòng)以及房?jī)r(jià)與貨幣量的聯(lián)動(dòng)對(duì)GDP增長(zhǎng)速度有顯著影響，會(huì)導(dǎo)致GDP增長(zhǎng)率下降，貨幣供應(yīng)量和GDP具有顯著的時(shí)變方差特征和波動(dòng)持久性。Efrem和Salvatore （2010） 關(guān)注家庭財(cái)富波動(dòng)對(duì)消費(fèi)需求的可能影響，運(yùn)用DSGE模型探討房地產(chǎn)等資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)以及貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊后果，結(jié)果顯示，房地產(chǎn)價(jià)格上漲會(huì)顯著影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、消費(fèi)需求以及宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行周期，貨幣政策會(huì)對(duì)房地產(chǎn)等資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生顯著性影響。肖爭(zhēng)艷、彭博（2011）構(gòu)建了一個(gè)關(guān)于房地產(chǎn)市場(chǎng)的四部門(mén)DSGE模型，研究了我國(guó)貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)及房?jī)r(jià)的影響。結(jié)果表明，將住房?jī)r(jià)格波動(dòng)納入貨幣政策規(guī)則對(duì)調(diào)控房?jī)r(jià)上漲有較好效果，但代價(jià)是調(diào)控過(guò)程中通貨膨脹率的持續(xù)上升，以及產(chǎn)出水平和家庭消費(fèi)負(fù)向偏離穩(wěn)態(tài)；家庭住房貸款首付比例能夠有效降低穩(wěn)態(tài)水平下的住房?jī)r(jià)格。

七、結(jié) 論

房?jī)r(jià)問(wèn)題在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占有舉足輕重的地位，居高不下的房?jī)r(jià)一直是人們熱切關(guān)注的焦點(diǎn)，為了抑制房?jī)r(jià)上漲和投機(jī)行為，國(guó)家出臺(tái)了一系列政策。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在房地產(chǎn)政策評(píng)估方面做了很多有意義的研究，但大多限于貨幣政策，對(duì)房地產(chǎn)限購(gòu)政策進(jìn)行系統(tǒng)性、科學(xué)性的政策評(píng)估研究尚屬缺失。大部分研究都是從理論的角度對(duì)限購(gòu)政策進(jìn)行描述性分析，定性地預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)其效果，實(shí)證方面的研究甚少。指標(biāo)選取上，鑒于城市住房?jī)r(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)的易獲得性，現(xiàn)有文獻(xiàn)都是將房?jī)r(jià)指數(shù)作為測(cè)量指標(biāo)，除了房?jī)r(jià)以外，諸如CPI、GDP等宏觀指標(biāo)也應(yīng)該考慮在內(nèi)。方法上，現(xiàn)有的研究方法缺乏對(duì)微觀主體行為的描述，沒(méi)有考慮預(yù)期因素，無(wú)法從根本上解決政策與房地產(chǎn)價(jià)格之間存在的內(nèi)生性問(wèn)題，并且沒(méi)有將政策的影響效果從房?jī)r(jià)的諸多影響因素中有效地剝離出來(lái)，相比較而言，動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型在研究貨幣政策與資產(chǎn)價(jià)格問(wèn)題時(shí)具有很大的優(yōu)勢(shì)，并且該模型在長(zhǎng)期預(yù)測(cè)中表現(xiàn)優(yōu)于向量自回歸模型（仝冰，2010）。因此，該模型可以很好地用來(lái)研究房地產(chǎn)政策評(píng)估的問(wèn)題，尤其是應(yīng)該被廣泛運(yùn)用到除貨幣政策以外的其他房地產(chǎn)政策中。

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第6篇：國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)分析范文

QE3的措施非常具體，免除了市場(chǎng)預(yù)期的諸多不確定性：美聯(lián)儲(chǔ)每月將購(gòu)買400億美元抵押貸款支持證券，公開(kāi)市場(chǎng)操作將從9月14日開(kāi)始，預(yù)計(jì)9月購(gòu)買額230億美元；將繼續(xù)延長(zhǎng)“扭曲操作”至今年底，這與購(gòu)買抵押貸款加在一起，美聯(lián)儲(chǔ)每月可購(gòu)買長(zhǎng)期債券850億美元，超過(guò)上一輪量化寬松時(shí)每月750億美元的購(gòu)買規(guī)模。

美聯(lián)儲(chǔ)對(duì)購(gòu)買抵押貸款支持證券未設(shè)置結(jié)束時(shí)間，并稱如果就業(yè)市場(chǎng)未出現(xiàn)重大改善，將持續(xù)執(zhí)行購(gòu)買計(jì)劃，并在合適時(shí)動(dòng)用其他政策工具；美聯(lián)儲(chǔ)還宣布，將繼續(xù)維持聯(lián)邦基金利率0-0.25%的區(qū)間不變至2015年中期。

與前兩次量化寬松貨幣政策不同，QE3對(duì)購(gòu)買資產(chǎn)對(duì)象進(jìn)行了調(diào)整，將其集中在抵押貸款支持證券上，而不是像上一輪量化寬松那樣集中購(gòu)買長(zhǎng)期國(guó)債。這說(shuō)明QE3更關(guān)注房地產(chǎn)市場(chǎng)，對(duì)美元國(guó)債市場(chǎng)的需求也比較旺盛。

美聯(lián)儲(chǔ)如此重大的貨幣政策選擇，自然牽一發(fā)而全球動(dòng)。QE3出臺(tái)后，國(guó)際市場(chǎng)迅速回應(yīng)了幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)向：美元貶值、大宗商品價(jià)格上漲、美國(guó)股市上揚(yáng)，等等。總體來(lái)看，QE3在市場(chǎng)預(yù)期之內(nèi)，市場(chǎng)反應(yīng)平靜。同時(shí)，日本央行已開(kāi)始響應(yīng)，新一輪全球性貨幣量化寬松浪潮似乎無(wú)可阻擋，這令中國(guó)貨幣決策和宏觀經(jīng)濟(jì)管理者壓力頓增。

中美經(jīng)濟(jì)深度交融，雖然遠(yuǎn)隔萬(wàn)里，美聯(lián)儲(chǔ)QE3自會(huì)顯著影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)和貨幣政策。

從總需求來(lái)看，QE3將帶來(lái)兩方面積極影響：其一，美國(guó)貨幣當(dāng)局將提供更多、更便宜的美元，這會(huì)降低美元吸引力，增加人民幣吸引力，短期資本可能加速流入中國(guó)，中國(guó)央行的基礎(chǔ)貨幣投放可能因此上升，國(guó)內(nèi)資產(chǎn)價(jià)格將受到正面支撐；其二，QE3帶動(dòng)美國(guó)及全球需求增加，這會(huì)帶動(dòng)需求曲線右移，刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和物價(jià)上漲。

但從總供給看，QE3帶來(lái)的負(fù)面影響更多。量化寬松可能刺激大宗商品價(jià)格上漲，進(jìn)而帶動(dòng)中國(guó)能源、原材料進(jìn)口成本上漲。在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的宏觀經(jīng)濟(jì)分析框架當(dāng)中，這是典型的負(fù)面供給沖擊。此前，在兩次石油危機(jī)期間，全球經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷過(guò)類似沖擊，由于進(jìn)口原油價(jià)格大幅上漲，日本等能源進(jìn)口國(guó)的企業(yè)只有在更高的價(jià)格水平上才能維持產(chǎn)出水平，結(jié)果就是供給曲線左移，遏制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并刺激物價(jià)上漲。

綜合來(lái)看，QE3可能不利于中國(guó)維持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)。因?yàn)镼E3很可能推動(dòng)國(guó)際大宗商品價(jià)格上漲以及人民幣再度被動(dòng)升值。在中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速明顯放緩的情況下，借助于QE3刺激需求增長(zhǎng)并非真正利好，人民幣被動(dòng)升值則會(huì)進(jìn)一步加壓本已困難的中國(guó)出口。

目前，中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)決策者仍有不少政策手段，可以自行刺激總需求增長(zhǎng)。中國(guó)央行也可以通過(guò)公開(kāi)市場(chǎng)操作和降低存款準(zhǔn)備金率，向市場(chǎng)投放更多貨幣，以刺激短期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。在提高總需求方面，中國(guó)這些政策手段的作用與QE3相同，區(qū)別在于：前者是中國(guó)經(jīng)濟(jì)決策者可主動(dòng)采取的可控措施，后者則是中國(guó)將被動(dòng)接受的不可控結(jié)果。

QE3出臺(tái)以來(lái)，諸多金融研究機(jī)構(gòu)的報(bào)告多強(qiáng)調(diào)，這會(huì)對(duì)資本市場(chǎng)和總需求帶來(lái)正面影響，卻對(duì)其負(fù)面影響分析不足。從短期資本市場(chǎng)表現(xiàn)看，QE3的正面效應(yīng)確實(shí)如此，但從維護(hù)宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的角度看，則當(dāng)另論。除非有充分的證據(jù)表明，宏觀經(jīng)濟(jì)管理部門(mén)在維持總需求方面做得不夠，否則就不應(yīng)當(dāng)視被動(dòng)接受QE3刺激總需求增長(zhǎng)為利好。

這一輪經(jīng)濟(jì)增速放緩過(guò)程中，中國(guó)貨幣當(dāng)局在刺激需求方面比較審慎，并未大幅度放松貨幣政策，應(yīng)當(dāng)是吸取了上一輪經(jīng)濟(jì)刺激政策幅度過(guò)大的教訓(xùn)，總體上是理性的。

應(yīng)當(dāng)看到，QE3對(duì)中國(guó)和全球經(jīng)濟(jì)可能帶來(lái)的其他不利影響。比如，QE3將繼續(xù)侵蝕中國(guó)外匯儲(chǔ)備的購(gòu)買力價(jià)值。美國(guó)一連串量化寬松貨幣政策的后果，就是美元在全球的真實(shí)購(gòu)買力縮水。而中國(guó)恰恰持有大量美元外匯儲(chǔ)備資產(chǎn)，其購(gòu)買力自然會(huì)隨美元的真實(shí)購(gòu)買力縮水而縮水，這對(duì)中國(guó)外儲(chǔ)管理勢(shì)必帶來(lái)新的壓力和挑戰(zhàn)。

第7篇：國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)分析范文

內(nèi)容摘要：本文以金融穩(wěn)定為研究目標(biāo)，以資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)為研究著眼點(diǎn)，分析了資產(chǎn)價(jià)格過(guò)度波動(dòng)引發(fā)金融不穩(wěn)定的特征。本文在進(jìn)行相關(guān)理論和數(shù)理分析的基礎(chǔ)上，通過(guò)大量實(shí)證數(shù)據(jù)和實(shí)證分析來(lái)反應(yīng)實(shí)際問(wèn)題。為了檢驗(yàn)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與銀行體系穩(wěn)定性，本文收集和選取大量的中國(guó)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并利用eviews、spss等研究工具檢驗(yàn)了相關(guān)變量之間的影響效果，并結(jié)合實(shí)證分析的結(jié)果，提出相關(guān)的結(jié)論和對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：銀行體系穩(wěn)定性 資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng) 因子分析 回歸分析

引言

資產(chǎn)價(jià)格的大幅波動(dòng)會(huì)對(duì)一國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)和銀行體系穩(wěn)定帶來(lái)巨大的影響，為了反映銀行體系的穩(wěn)定性，學(xué)者們研究了一系列的測(cè)度方法，其中主要有：個(gè)體到總體分析法、總量分析法和宏觀經(jīng)濟(jì)分析法。de nicolo（2000）通過(guò)考察銀行虧損（利潤(rùn)是負(fù)的）超過(guò)銀行股本（凈資產(chǎn)）的概率來(lái)測(cè)度銀行穩(wěn)定性，如果銀行凈資產(chǎn)無(wú)法抵補(bǔ)虧損的概率增加，銀行的不穩(wěn)定增強(qiáng)?？偭糠治龇▌t通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)或金融總量等進(jìn)行分析。銀行體系在某一時(shí)期是否處于穩(wěn)定狀態(tài)可以直接通過(guò)銀行內(nèi)部的一些基本指標(biāo)反映出來(lái)，所以一些學(xué)者通過(guò)選取能夠反映銀行穩(wěn)定性的指標(biāo)，來(lái)構(gòu)建一個(gè)合成指數(shù)來(lái)監(jiān)控和反映銀行的穩(wěn)定性。宏觀經(jīng)濟(jì)分析法則將宏觀經(jīng)濟(jì)狀況指標(biāo)和金融穩(wěn)定性指標(biāo)相結(jié)合來(lái)對(duì)銀行體系的穩(wěn)定性進(jìn)行測(cè)度。如伍志文（2002）選擇了城鄉(xiāng)儲(chǔ)蓄存款變化率、銀行對(duì)非政府部門(mén)貸款增長(zhǎng)率、cpi指數(shù)等三個(gè)指標(biāo)作為核心指標(biāo)，再利用cmaxt指數(shù)法，并考慮宏觀變量如gdp、固定資產(chǎn)投資、居民消費(fèi)等，從銀行部門(mén)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門(mén)兩個(gè)層面來(lái)測(cè)度銀行體系的穩(wěn)定性。

還有一些學(xué)者采用因子分析法來(lái)提取各個(gè)分量指標(biāo)的權(quán)重來(lái)構(gòu)建穩(wěn)定性指數(shù)。如萬(wàn)曉莉（2008）選取中央銀行對(duì)其他銀行機(jī)構(gòu)貸款/國(guó)內(nèi)信貸量、m2/儲(chǔ)蓄存款、國(guó)內(nèi)貸款/儲(chǔ)蓄存款、真實(shí)信貸增長(zhǎng)率、銀行機(jī)構(gòu)（除央行）真實(shí)外債增長(zhǎng)率等五個(gè)分量指標(biāo)。本文參考有關(guān)學(xué)者關(guān)于利用因子分析法分析銀行業(yè)穩(wěn)定性的方法進(jìn)行分析研究，進(jìn)而評(píng)估出其穩(wěn)定性，并討論資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)銀行穩(wěn)定性的影響。

理論模型

本文采用aykut kibiritciogtu（2002）構(gòu)建的反映銀行體系穩(wěn)定性的bsf月度指數(shù)，用來(lái)監(jiān)測(cè)和預(yù)警的銀行體系的穩(wěn)定性。bsf月度指數(shù)選取的三個(gè)主要指標(biāo)是：銀行存款（bd）、銀行對(duì)非政府部門(mén)的貸款（bp）和銀行的外幣負(fù)債（bf），用它們分別來(lái)代表銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、信貸風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)的變動(dòng)，并將這三個(gè)指標(biāo)月度數(shù)據(jù)合成一個(gè)指數(shù)，來(lái)代表銀行部門(mén)不穩(wěn)定程度的變化。三個(gè)指標(biāo)的合成公式為：

（1）

與aykutkibiritcioglu（2002）的研究方法不同的是，本文不是根據(jù)（1）式對(duì)分量指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)單的相加，而是采用因子分析法，來(lái)確定不同分量指標(biāo)的權(quán)重。具體表達(dá)式為：

（2）

其中yi為上述六個(gè)分量指標(biāo)（xi，i=l，2，...，n）的同比增長(zhǎng)率，即：

（3）

ρi為各個(gè)分量指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重，μi和σi分別是六個(gè)分量指標(biāo)各自的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。權(quán)重ρi的測(cè)度采用因子分析法，以因子分析中各個(gè)成分所解釋的方差占總方差的百分比作為權(quán)重，來(lái)構(gòu)建中國(guó)銀行體系穩(wěn)定性月度指標(biāo)。

對(duì)中國(guó)銀行體系穩(wěn)定性的測(cè)度

（一） 樣本選擇和數(shù)據(jù)選取

本文選取六個(gè)指標(biāo)：銀行存款（bd）、銀行對(duì)非政府部門(mén)的貸款（bp）、銀行的外幣負(fù)債（bf）、中央銀行對(duì)存款貨幣銀行貸款（bc）、儲(chǔ)蓄存款/m2（dm）、貸款/存款（ld），作為衡量中國(guó)銀行體系穩(wěn)定性的分量指標(biāo)。該六個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)均為月度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)年限為2001年1月至2011年12月，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行網(wǎng)站。

圖1為銀行存款bd、銀行對(duì)非政府部門(mén)的貸款bp和銀行體系外匯負(fù)債bf同比增長(zhǎng)率的走勢(shì)圖。通過(guò)圖1可以看到，銀行存款增長(zhǎng)率bd和銀行對(duì)非政府部門(mén)的貸款增長(zhǎng)率bp指標(biāo)的走勢(shì)有很強(qiáng)的共線性，因此在建立穩(wěn)定性指數(shù)時(shí)，我們剔除銀行體系外匯負(fù)債增長(zhǎng)率指標(biāo)，采用其他五個(gè)指標(biāo)來(lái)構(gòu)建銀行體系的穩(wěn)定性指數(shù)。利用上述方法進(jìn)行測(cè)算得到中國(guó)銀行體系穩(wěn)定性指數(shù)bsf。

（二）銀行業(yè)穩(wěn)定性指數(shù)的測(cè)度

利用spss軟件對(duì)銀行存款（bd）、銀行外幣負(fù)債（bf）、中央銀行對(duì)存款貨幣銀行貸款（bc）、儲(chǔ)蓄存款/m2（dm）、貸款/存款（ld）五個(gè)變量進(jìn)行因子分析，五個(gè)變量所解釋的方差占總方差的百分比分別是39.122%，26.032%，20.718%，8.158%和5.970%。因此，我們可以得到bd、bf、cl、dm和ld的權(quán)重分別是39.122%，26.032%，20.718%，8.158%和5.970%。根據(jù)所得的各個(gè)變量的權(quán)重值，加權(quán)得到銀行業(yè)穩(wěn)定性指數(shù)月度指標(biāo)，如圖2所示。

實(shí)證檢驗(yàn)

為研究中國(guó)的資產(chǎn)價(jià)格，我們選擇上證綜合指數(shù)（收盤(pán)）來(lái)代表股票價(jià)格，選取中房上海住宅指數(shù)來(lái)代表房地產(chǎn)價(jià)格。同時(shí)，選擇了宏觀經(jīng)濟(jì)方面的控制變量，包括gdp增長(zhǎng)率及居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)。其中考慮到月度數(shù)據(jù)的可獲取性，選取工業(yè)增加值增長(zhǎng)率作為gdp增長(zhǎng)率的替代變量。

根據(jù)上述指標(biāo)變量的選擇，我們將實(shí)證分析的模型設(shè)定為：

bsfi=β0+β1lnhpi+β2lnspi+β3lncpii +β4lngyi+μi （4）

其中，bsfi ：為銀行體系穩(wěn)定性指數(shù)，hpi：為中房上海住宅指數(shù)增長(zhǎng)率，spi：為上證綜合指數(shù)增長(zhǎng)率，cpii：為居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，gyi：為工業(yè)增加值增長(zhǎng)率，βi為回歸系數(shù)，μi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。本文利用eviews6.0，通過(guò)對(duì)上述模型進(jìn)行多元線性回歸方程估計(jì)，得到下列回歸模型：

bsfi=-64.4819+0.7614lnhpi-0.7428lnspi

+5.4963lncpii+8.2263lngyi （5）

回歸估計(jì)結(jié)果如表1所示。

在表1中我們得知，擬合優(yōu)度r2為

0.5813，說(shuō)明模型跟樣本擬合度還需進(jìn)一步提高。

f統(tǒng)計(jì)量為18.0300，給定的顯著性水平α=0.05，自由度為k-1=4 和n-k=127的臨界值fα（4，127）=2.37 小于由eviews得出的f檢驗(yàn)值18.0300，應(yīng)拒絕原假設(shè)h0，說(shuō)明回歸方程顯著，即方程中所選解釋變量確實(shí)對(duì)銀行業(yè)穩(wěn)定性有顯著影響。

（一）多重共線性檢驗(yàn)

利用相關(guān)系數(shù)可以分析解釋變量之間的兩兩相關(guān)情況。在eviews軟件中得到相關(guān)系數(shù)矩陣，如表2所示。由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，各解釋變量之間的相關(guān)性較小。同時(shí)，t檢驗(yàn)中查t分布表自由度為127的臨界值為1.645，由eviews數(shù)據(jù)可得，hp、sp、cpi及gy對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量分別為2.6699、-6.6186、3.3122及6.2823，其絕對(duì)值均大于1.66，這說(shuō)明上述解釋變量分別都應(yīng)當(dāng)拒絕h0，也就是說(shuō)，當(dāng)其他解釋變量不變

的時(shí)候，中房?jī)r(jià)格指數(shù)、上證綜合指數(shù)、工業(yè)增加值及通貨膨脹率對(duì)銀行業(yè)穩(wěn)定性均有顯著影響。

（二）異方差性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在異方差，對(duì)所建模型進(jìn)行white檢驗(yàn)。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)，eviews計(jì)算得出的結(jié)果得nr2=10.699，由white檢驗(yàn)知在α=0.025的置信水平下，分布的臨界值.025（4）=11.14，因?yàn)閚r2<.025（4）=11.14，所以不拒絕原假設(shè)，表明模型方程不存在異方差性。

（三）序列相關(guān)性檢驗(yàn)

由表1得d.w.值為0.4552，查durbin-watson表，n=132，解釋變量的個(gè)數(shù)為4，得下限臨界值dl=1.61，上限臨界值du=1.74，0

結(jié)論

本文從中國(guó)銀行體系穩(wěn)定性指數(shù)走勢(shì)圖可以發(fā)現(xiàn)2008年受國(guó)際金融危機(jī)沖擊，我國(guó)銀行業(yè)穩(wěn)定性有所下降，在2007年美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)前我國(guó)銀行業(yè)穩(wěn)定性指數(shù)就已經(jīng)了有下降趨勢(shì)，證明市場(chǎng)信息能夠?qū)︺y行危機(jī)的產(chǎn)生起到一定的預(yù)警作用。

為了進(jìn)一步的分析資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)銀行體系穩(wěn)定性的影響，本文進(jìn)行了多元回歸分析，得到的主要結(jié)論是：資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)以及宏觀經(jīng)濟(jì)因素，對(duì)中國(guó)銀行體系的穩(wěn)定性有顯著的影響。本文實(shí)證結(jié)果表明資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)走勢(shì)和銀行體系穩(wěn)定性指數(shù)的走勢(shì)表現(xiàn)出一定的相關(guān)性，在銀行體系風(fēng)險(xiǎn)的防范中應(yīng)充分考慮資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的因素這一結(jié)論作出一定的證實(shí)。房地產(chǎn)價(jià)格上漲對(duì)銀行業(yè)穩(wěn)定性顯著為正，而股票價(jià)格上漲對(duì)銀行業(yè)穩(wěn)定性顯著為負(fù)。這主要是因?yàn)槲覈?guó)股票市場(chǎng)成立時(shí)間較短，市場(chǎng)交易機(jī)制不夠完善，投資者不夠成熟，影響了股票市場(chǎng)的有效性，進(jìn)而影響本文的結(jié)論。同時(shí)，宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素對(duì)銀行業(yè)穩(wěn)定性的影響也顯著為正，說(shuō)明穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)銀行體系的穩(wěn)定也是有利的。

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第8篇：國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)分析范文

預(yù)期是人們對(duì)未來(lái)的看法和期望，是一種主觀的東西。然而，如果很多人的主觀傾向是大體一致的，那就比較接近客觀現(xiàn)實(shí)了。經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的預(yù)期，是指經(jīng)濟(jì)主體根據(jù)掌握的信息，對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)環(huán)境和條件進(jìn)行的估計(jì)。預(yù)期在經(jīng)濟(jì)生活中具有至關(guān)重要的作用，這是因?yàn)椋绊懼?jīng)濟(jì)行為。

經(jīng)濟(jì)學(xué)將預(yù)期分為適應(yīng)性預(yù)期和理性預(yù)期。前者是指人們對(duì)新近的經(jīng)驗(yàn)作出反應(yīng)和相適應(yīng)的預(yù)期；后者是指人們基于對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的理解，并充分利用所有可以得到的有關(guān)經(jīng)濟(jì)信息的預(yù)期。通脹預(yù)期，既可能是適應(yīng)性預(yù)期，也可能是理性預(yù)期，它是人們對(duì)未來(lái)通貨膨脹率的心理承受狀況。這一心理感知可以基于對(duì)過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)，更主要的是對(duì)未來(lái)的期望。一般而言，在今天的宏觀經(jīng)濟(jì)分析中，人們所說(shuō)的通脹預(yù)期，或者說(shuō)要管理的通脹預(yù)期，主要是指理性預(yù)期。

為什么要管理預(yù)期?用前香港金融管理局總裁任志剛的話說(shuō)，其“目的是要將突發(fā)壞消息造成的不利影響減至最小，以及將突發(fā)好消息帶來(lái)的有利影響增至最大”。為什么要管理通脹預(yù)期?道理也很簡(jiǎn)單，這是因?yàn)?。通脹一旦形成，將產(chǎn)生對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的危害。經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為，通脹是“對(duì)市場(chǎng)機(jī)制的破壞”，這種破壞首先會(huì)造成對(duì)資源配置的錯(cuò)誤引導(dǎo)；其次，將引起對(duì)低收入者更為不利的再分配，加劇社會(huì)的貧富差距；再次，通脹無(wú)法在長(zhǎng)期內(nèi)解決失業(yè)問(wèn)題，并可能孕育新的通縮。

今年我國(guó)第三季度宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)顯示，前三季度實(shí)現(xiàn)GDP(國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值)217817億元，按可比價(jià)格計(jì)算，同比增長(zhǎng)7.7％；第三季度GDP與去年同期相比，增長(zhǎng)8.9％。這說(shuō)明，我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)企穩(wěn)回升的勢(shì)頭逐步增強(qiáng)，總體形勢(shì)積極向好。但是，未來(lái)是否會(huì)出現(xiàn)通脹，政府將如何應(yīng)對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的通脹風(fēng)險(xiǎn)，成為新的社會(huì)關(guān)注焦點(diǎn)。因此，管理通脹預(yù)期也成為新的任務(wù)。

管理通脹預(yù)期的目標(biāo)，是平滑價(jià)格總水平的波動(dòng)，避免通脹和通縮的交替出現(xiàn)，使經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的環(huán)境盡可能穩(wěn)定，以及避免因預(yù)期而產(chǎn)生恐慌性的群體。例如，購(gòu)買不動(dòng)產(chǎn)以應(yīng)對(duì)可能到來(lái)的通脹等。我們知道，現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)環(huán)境總是具有不確定性，因此，要利用各種經(jīng)驗(yàn)研究的數(shù)據(jù)和結(jié)論，分析當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，對(duì)通脹抑或通縮的可能性作出判斷，進(jìn)而采取有針對(duì)性的措施，合理引導(dǎo)通脹預(yù)期，以及避免因通脹預(yù)期產(chǎn)生的非理，以達(dá)到管理通脹預(yù)期的目標(biāo)。

當(dāng)然，管理通脹預(yù)期并不是那么容易的。困難主要在哪里?首先，需要有一個(gè)比較真實(shí)的通脹測(cè)定標(biāo)準(zhǔn)，從而在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行發(fā)生變化時(shí)，可以準(zhǔn)確地確定是否存在通貨膨脹及其嚴(yán)重程度?，F(xiàn)在主要以CPI(消費(fèi)者價(jià)格指數(shù))作為觀測(cè)通脹的指標(biāo)，是不夠全面的。要綜合CPI、PPI(生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù))、GDP平減指數(shù)和貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率等指標(biāo)，確定通貨膨脹的測(cè)定標(biāo)準(zhǔn)，使這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)比較確切地反映現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中的價(jià)格水平變化，并反映現(xiàn)實(shí)的通貨膨脹形成機(jī)制。

第9篇：國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)分析范文

關(guān)鍵詞：跨國(guó)公司 國(guó)際法主體地位 可行性

一、全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇勢(shì)頭趨緩，有效需求增長(zhǎng)放緩

受制于內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力缺乏，全球經(jīng)濟(jì)不均衡復(fù)蘇，發(fā)達(dá)國(guó)家債務(wù)危機(jī)和財(cái)政壓力等不利因素影響，2010年全球主要經(jīng)濟(jì)體GDP增速較上年放緩，顯示出復(fù)蘇乏力的跡象和信號(hào)。2011年，國(guó)際金融危機(jī)的深層次影響仍未完全消除，世界經(jīng)濟(jì)難以進(jìn)入穩(wěn)步增長(zhǎng)的良性循環(huán)，系統(tǒng)性和結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)依然較為突出。美國(guó)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇動(dòng)力依然不足，失業(yè)率居高不下，房地產(chǎn)依舊低迷，銀行放貸能力尚未復(fù)蘇，以消費(fèi)為主導(dǎo)的美國(guó)經(jīng)濟(jì)尚未有實(shí)質(zhì)性好轉(zhuǎn)。歐洲債務(wù)危機(jī)時(shí)有爆發(fā)，對(duì)本來(lái)疲弱的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇無(wú)疑是雪上加霜。在財(cái)政重建和刺激經(jīng)濟(jì)的“二難選擇”中，歐洲經(jīng)濟(jì)很難較快恢復(fù)到危機(jī)前水平。日本經(jīng)濟(jì)在對(duì)美國(guó)和中國(guó)的雙重依賴中有所恢復(fù)，但其受外部影響較大，未來(lái)仍有不確定性。印度、巴西等新興經(jīng)濟(jì)體盡管回升勢(shì)頭較好，但在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體整體增長(zhǎng)疲軟的情況下，高增長(zhǎng)能否持續(xù)存在較大變數(shù)。總體而言，2011年世界經(jīng)濟(jì)將由前期超常規(guī)政策刺激下的恢復(fù)性反彈轉(zhuǎn)向平穩(wěn)甚至低速增長(zhǎng)階段，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的外部環(huán)境依然較緊。

作為“十二五”的開(kāi)局之年，2011年中國(guó)經(jīng)濟(jì)將繼續(xù)保持增長(zhǎng)動(dòng)力，但在外需乏力。貨幣政策收緊和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)調(diào)整等因素的影響下，拉動(dòng)社會(huì)總需求的“三駕馬車”――投資、消費(fèi)和凈出口增速將有所放緩。

就投資需求而言，2011年既有促進(jìn)投資增長(zhǎng)的有利因素，也有不利因素，總體上投資增長(zhǎng)將小幅放緩。有利因素主要包括：各地區(qū)在“十二五”規(guī)劃開(kāi)局之年的投資熱情高漲；“新非公36條”等政策促進(jìn)民間投資。不利因素主要是2009年為應(yīng)對(duì)危機(jī)出臺(tái)的刺激性政策逐步淡出；公共基礎(chǔ)設(shè)施的投資拉動(dòng)效應(yīng)逐年衰減；房地產(chǎn)調(diào)控政策趨于嚴(yán)厲；財(cái)政支出重在結(jié)構(gòu)調(diào)整，政策向保障民生領(lǐng)域轉(zhuǎn)向。2011年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資增速將在2010年回落的基礎(chǔ)上繼續(xù)小幅下降，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)度減弱。

二、固定資產(chǎn)投資增速或?qū)⑵蠓€(wěn)，外貿(mào)形勢(shì)不容樂(lè)觀

2010年中國(guó)對(duì)外貿(mào)易呈現(xiàn)高增長(zhǎng)趨勢(shì)。1-11月全國(guó)出口名義增長(zhǎng)33.3%，進(jìn)口增長(zhǎng)40.3%，而去年同期則分別是同比下降18.9%和15.7%，2010年出口高增長(zhǎng)的主要原因有：意識(shí)世界經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，外部環(huán)境好于去年；二是2009年出口增長(zhǎng)為負(fù)19%，出現(xiàn)低基數(shù)效應(yīng)；三是穩(wěn)定出口政策繼續(xù)顯效。

2011年，美國(guó)、歐洲、日本等我國(guó)主要貿(mào)易伙伴的進(jìn)口需求增長(zhǎng)緩慢，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體貿(mào)易保護(hù)注意趨勢(shì)嚴(yán)重，人民幣升值預(yù)期、勞動(dòng)力等要素成本上升使出口產(chǎn)品的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力降低，我國(guó)對(duì)外貿(mào)易條件有所惡化，同時(shí)受上半年基數(shù)太高等因素影響，預(yù)計(jì)外貿(mào)進(jìn)出口增長(zhǎng)速度比2010年將有所放緩，貿(mào)易順差也將減少，出口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度有所削弱。

北非中東局勢(shì)不穩(wěn)，日本地震危害影響短期難以消除，人民幣升值的預(yù)期不斷提升，貿(mào)易摩擦增加，國(guó)內(nèi)勞動(dòng)力成本快速上漲，這些因素導(dǎo)致出口增速放緩。生產(chǎn)商寧愿更多向本土市場(chǎng)供貨，而對(duì)歐、美等發(fā)達(dá)國(guó)家的出口明顯減少。許多國(guó)家采購(gòu)商都認(rèn)為今后中國(guó)工人工資將會(huì)大幅上漲，產(chǎn)能勢(shì)必將會(huì)被壓縮。從去年末開(kāi)始已經(jīng)有生產(chǎn)廠家出現(xiàn)供貨推遲現(xiàn)象。相對(duì)于出口大幅下滑，對(duì)美歐的進(jìn)口增速基本穩(wěn)定，機(jī)電產(chǎn)品進(jìn)口占比最大的日本呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，資源類進(jìn)口穩(wěn)步增長(zhǎng)?？傮w來(lái)看，2季度外貿(mào)增速回落已成定局，貿(mào)易順差仍將繼續(xù)下滑。

三、物價(jià)水平居高不下，通脹壓力明顯上升

2010年全國(guó)消費(fèi)物價(jià)水平不斷走高，CPI由1月份的1.5%逐月回升到11月份的5.1%，達(dá)到28個(gè)月以來(lái)最高。預(yù)計(jì)2011年物價(jià)總水平（CPI）增長(zhǎng)呈小幅回落的態(tài)勢(shì)，且前高后低?？傮w看，導(dǎo)致物價(jià)下行的因素增多增強(qiáng)，導(dǎo)致物價(jià)上行的因素減少減弱，預(yù)計(jì)全年CPI增長(zhǎng)2.5%左右。推動(dòng)2011年物價(jià)上漲的因素主要有三個(gè)。一是農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格上漲壓力依然很大，一方面來(lái)自于二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，另一方面來(lái)自于國(guó)際糧價(jià)震蕩和上漲在國(guó)內(nèi)的傳導(dǎo)。二是要素價(jià)格上升，成本推動(dòng)型通脹成為主要形式，特別是勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)性矛盾突出，勞動(dòng)力成本繼續(xù)上升已成定勢(shì)。三是人民幣升值預(yù)期推動(dòng)國(guó)際資本流入增加。與此同時(shí)，2011年經(jīng)濟(jì)增速將比2010年有所放緩，產(chǎn)出缺口縮窄，有利于堅(jiān)強(qiáng)通脹的壓力。趨緊的貨幣政策將逐步回收過(guò)剩的流動(dòng)性，貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)逐步回歸常態(tài)，對(duì)通脹壓力也有減緩的作用。

受經(jīng)濟(jì)運(yùn)行慣性影響，2011年上半年CPI漲幅仍處于高位，5月份CPI同比上漲5.5%，創(chuàng)34個(gè)月新高。隨著各項(xiàng)調(diào)控政策的逐步到位，下半年CPI漲幅將出現(xiàn)回落,全年通脹走勢(shì)前高后低，呈現(xiàn)見(jiàn)此回落的態(tài)勢(shì)。

四、大宗商品價(jià)格高位運(yùn)行，整體維持上漲局面

2010年國(guó)際大宗商品市場(chǎng)延續(xù)著2009年以來(lái)的上升勢(shì)頭，但速度明顯放緩，波動(dòng)性加大，主要大宗商品價(jià)格回到了2008國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)時(shí)的水平。2011年惡劣的氣候表現(xiàn)將導(dǎo)致北美、歐洲、南美等主要農(nóng)業(yè)產(chǎn)區(qū)普遍歉收，使農(nóng)產(chǎn)品供給減少。主要金屬及礦產(chǎn)則受新興經(jīng)濟(jì)體增長(zhǎng)強(qiáng)勁的影響，需求將進(jìn)一步走高。同時(shí)美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家寬松的貨幣政策在不斷地為大宗商品價(jià)格上漲輸送資金動(dòng)力。隨著經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇和通脹蔓延，2011年主要大宗商品價(jià)格預(yù)計(jì)將維持上揚(yáng)趨勢(shì)，但全球經(jīng)濟(jì)的總體復(fù)蘇態(tài)勢(shì)尚不足以支撐持續(xù)大幅上漲，其間可能出現(xiàn)較大幅度波動(dòng)。值得注意的是，由于大宗商品的金融屬性越來(lái)越占據(jù)了主導(dǎo)地位，主要國(guó)家也加大對(duì)市場(chǎng)投機(jī)的打擊力度，在多重復(fù)合因素作用下，大宗商品短期價(jià)格走勢(shì)判斷難度將進(jìn)一步加大。

五、 經(jīng)濟(jì)政策以緊為主，由寬松型向穩(wěn)健型轉(zhuǎn)變

貨幣政策取向在上半年以緊為主,2季度往后,政策調(diào)控的頻度將有所下降,以尋求抑制通脹和維護(hù)增長(zhǎng)之間的平衡。中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出，2011年宏觀經(jīng)濟(jì)政策的基本取向要積極穩(wěn)健、審慎靈活，重點(diǎn)是更加積極穩(wěn)妥地處理好保持經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)較快發(fā)展、調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、管理通脹預(yù)期的關(guān)系，加快推進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整，把穩(wěn)定價(jià)格總水平放在更加突出的位置，切實(shí)增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性、可持續(xù)性和內(nèi)生動(dòng)力。2011年宏觀經(jīng)濟(jì)政策的重點(diǎn)是抑泡沫、控投資、調(diào)結(jié)構(gòu)、強(qiáng)民生。央行去年10月以來(lái)實(shí)施了包括加息和上調(diào)準(zhǔn)備金率等一系列緊縮性措施，以回收過(guò)分充裕的銀行體系流動(dòng)性，取得比較明顯的效果。中長(zhǎng)期來(lái)看，由于阿拉伯世界政治動(dòng)蕩，日本地震后重建需求的支撐，中國(guó)仍然持續(xù)面臨輸入型通脹的壓力。

參考文獻(xiàn)：

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[2] 《2011年上半年宏觀經(jīng)濟(jì)及政策:通脹形勢(shì)主導(dǎo)預(yù)期變化》平安證券，2011年2月