招商证券(微博)股份有限公司 罗樱，蒋飞


　　线性趋势法是在假定潜在产出的增速与时间呈线性关系的基础上通过计量方法测算产出缺口的。线性趋势法相对简单,但需要检验两种可能存在的错误:异方差性和“断点”。本文通过计量和检验,发现测算效果较好,结果中不存在异方差性和经济结构发生转变的转折点。

　　HP滤波法是通过设置一个方程并求其最小值情况下的趋势值计算产出缺口的。该趋势值在经济领域中被认为GDP的潜在水平。对于HP滤波的使用最重要的是平滑因子的选择,一般情况下年度数据使用100作为平滑因子,但也有研究机构使用25。我们分别探讨了这两个值下的产出缺口状况,发现25值下的更符合实际情况。

　　多变量Kalman是通过状态空间模型这一算法求解方式计算产出缺口的。

　　其把GDP分为趋势值和周期值,并加入通货膨胀与产出缺口、实际产出之间的变量关系,共同建立一个多变量状态空间系统,通过Kalman滤波方法测算出产出缺口。

　　三种方法结果都不相同,其中HP滤波在平滑因子为25的情况下最为准确。在一致性上,线性趋势法得到的产出缺口过于收窄,多变量Kalman滤波方法得到的产出缺口过于放大,HP滤波在平滑因子为100和25情况下得到的产出缺口也不一样。我们把四个结果分别与季度GDP产出缺口、CPI相比较,只有HP滤波在平滑因子为25的情况下最为符合实际。

　　在稳定性上,HP滤波具有较严重的端点漂移现象,在实际运用中可能产生错误的指导,Kalman滤波具有较为准确的预测能力,但可能假设参数不准确,导致其实际测算出的产出缺口与实际情况不符。