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| 內容簡介： |
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《经济政策与模拟研究报告（第5辑）》主要内容包括：全球向量自回归模型（GVAR）的理论方法及其在中国经济分析中的应用、研究意义、全球向量自回归模型（GlobalVAR，GVAR）简介、GVAR模型的分析步骤、GVAR模型的应用：中国和世界经济相互影响的实证分析、结论、我国价格传导机制中的非对称性研究等。
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| 目錄：
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第一章全球向量自回归模型（GVAR）的理论方法及其在中国经济分析中的应用
第一节研究意义
第二节全球向量自回归模型（GlobalVAR，GVAR）简介
第三节GVAR模型的分析步骤
第四节GVAR模型的应用：中国和世界经济相互影响的实证分析
结论
第二章我国价格传导机制中的非对称性研究
第一节相关文献综述
第二节实证分析
第三节对实证结果的进一步分析
结论
第三章电信经济体制改革与电信行业绩效：来自中国的证据
第一节引言
第二节中国电信改革、绩效变化与研究假设
第三节数据和实证模型
第四节实证分析结论
第五节对电信业细分市场的进一步分析
第六节结论、讨论与政策建议
第四章健康、劳动力参与及中国农村老年贫困
第一节引言
第二节文献回顾
第三节数据及贫困的测度
第四节健康、劳动参与率和贫困发生率
第五节健康对中国农村老年贫困的影响
第六节结论、政策含义及不足
第五章基于主体行为的一体化建模与计算实验及应用
引言
第一节微观行为属性的刻画与分析
第二节一体化建模的理论与方法
第三节计算实验的原理与技术
第四节应用部分
本章结语
第六章动态随机一般均衡（DSGE）模型在货币政策模拟分析中的应用
第一节引言
第二节文献综述
第三节动态随机一般均衡模型的构建
第四节数据处理和模型估计
第五节外生冲击传导的响应分析
本章小结
第七章综合测评指标系统的设计与运行原理研究
第一节综合测评指标系统的设计
第二节综合测评指标系统的运行
第三节综合指标系统的赋权
第四节综合指标系统的均衡性测度
结语
第八章中国汽车产业政策的变迁及“十二五”汽车新政策效应的模拟分析
第一节产业政策研究的背景和内容
第二节中国汽车产业政策的变迁及其效应
第三节“十二五”期间汽车产业新政策的实施及效应分析
第四节政策建议
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| 內容試閱：
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目前，还没有公开发表的中国全球宏观经济计量模型。国家信息中心的宏观经济模型作为中国模型与联合国世界模型（ProjectLink）相连接。中国社会科学院世界经济与政治研究所开发的小型多国模型包含中国以及主要贸易伙伴美国、欧元区、日本、中国香港等经济体（何新华，2010），其模型框架也基本属于传统SEM模型。总体来看，能够反映中国经济与世界经济相互影响的中国全球经济宏观经济模型的研制在中国还处于起步阶段。
在最近20年，建立既有清楚的经济理论，又有能够很好拟合数据的灵活的动态模型是计量经济学所追求的目标。自从Sims（1980）具有开创性的论文发表以来，向量自回归模型（VAR）开始成为计量经济学的流行分析工具。Engel和Granger（1987）关于非平稳变量之间协整关系的概念一经提出，便产生了深远影响。Lutkepohl（1993）、Hendry（1995）、Johansen（1995）等将协整概念应用于VAR模型，发展出协整向量自回归模型（VECM）。这一模型技术已经成为目前时间序列计量经济学的标准分析工具（Juselius，2006）。在非限制VAR的基础上，结构VAR（SVAR）是尝试通过对结构的误差项的协方差矩阵施加先验的限制，或者直接对长期冲击反应施加限制来识别冲击反应oBlanchard和Quah（1989）对冲击的长期反应施加限制，来识别冲击反应。与非限制的VAR相比，SVAR其实是通过施加理论一致的限制，使得到的冲击可以解释，避免随意性。
协整VAR以及结构协整VAR模型之所以不断地引起经济学家以及计量经济学家的兴趣，是因为以下几个原因：第一，VAR模型适合描述小变量集合的数据生成过程（DataGenerationProcess，DGP）。第二，VAR模型易于估计，能够很好地拟合数据。第三，大多数宏观经济学变量具有一个单位根，因此是一个非平稳的一阶单整变量。如果几个非平稳变量中的随机成分可以通过线性组合相互抵消，则可以说，在这些变量之间存在着协整关系，而协整关系以及短期调整系数可以解释为经济变量之间的长期均衡关系，以及变量对于长期均衡偏差的短期调整行为。因此，我们可以从一个感兴趣的经济学理论问题出发，运用协整VAR模型所提供的分析框架，通过分析变量之间的协整关系以及短期调整系数，抽取数据中的长期和短期的信息，实证地检验我们所感兴趣的经济学命题。
在理论界，VAR模型逐渐代替SEM模型成为时间序列经济学的标准分析工具。在理论文献中广泛采用非限制的VAR、贝叶斯VAR（BayesianVAR），包含弱外生变量的VAR（VARX）模型，以及结构VAR（SVAR）模型。非限制的VAR和BVAR模型主要用于预测，而SVAR和CVAR主要用于政策分析。SVAR是指通过对VAR模型的误差项的协相关矩阵施加限制，通常用来识别不同的结构冲击。通常结构冲击分为永久冲击和暂时冲击，或者分为供给冲击和需求冲击，然后分析系统中的经济变量对冲击产生的动态反应。也有许多文献运用SVAR的方法，识别政策冲击，如货币政策冲击，任何通过冲击反应函数来分析货币政策的传导机制。
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