當期景氣衰退指標是否可成為
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當期景氣衰退指標是否可成為 通用的門檻變數 ?. 報告人:李源明 致遠管理學院財務金融系. 1. 前言. 財務或經濟的實證研究 ; 景氣循環所涵蓋的範疇最廣 本身也是實質變數的一環 可視為經濟體系波動狀態的表現. 1. 前言. Hamiliton(1989) 、 Hussey(1992) 、 Beaudry and Koop(1993) 、 Pedersen and Elmer(2003) 、 Henry et al.(2004) 及 Ocal(2006) 認為在優劣不同的景氣循環下,產出或經濟成長顯現出非對稱反應 ( 非線性架構 ) 。. 1. 前言.

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當期景氣衰退指標是否可成為 通用的門檻變數 ?

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當期景氣衰退指標是否可成為通用的門檻變數?

報告人:李源明

致遠管理學院財務金融系


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1. 前言

財務或經濟的實證研究;

  • 景氣循環所涵蓋的範疇最廣

  • 本身也是實質變數的一環

  • 可視為經濟體系波動狀態的表現

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1. 前言

  • Hamiliton(1989) 、 Hussey(1992)、Beaudry and Koop(1993) 、 Pedersen and Elmer(2003)、 Henry et al.(2004)及Ocal(2006)

  • 認為在優劣不同的景氣循環下,產出或經濟成長顯現出非對稱反應(非線性架構)。

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1. 前言

  • 由文獻的結論發現,若變數之間若具有非線性關係,但只採用線性模型進行估計,將產生錯誤設定的問題。

    非線性模型

  • 無母數模型(no parametric)

  • 有母數模型(parametric)

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1. 前言

有母數模型(parametric) :

  • 馬可夫轉換(Markov Switching)模型:某事件、機率狀態區分景氣體制

  • 門檻(Threshold)模型:門檻變數來區分景氣體制

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1. 前言

  • 門檻模型: 由多個線性模型所組成的。

  • 優點:

    展現多面向的結果(不同體制下的結果)

    知道模型因何而變(門檻變數)

    知道變化的臨界點(門檻值)

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1. 前言

  • 「景氣循環」是無實體的經濟概念,必需透過某一真實變數來代替。

  • Henry et al.(2004)

    進行股價報酬與經濟成長之間因果關係的探討

    以CDR (current depth of recession)作為非線性模型景氣體制的轉換(Switch)因子。

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1. 前言

  • Beaudry and Koop (1993)提出「當期景氣衰退指標」CDR (current depth of recession) 。

Yi,t為第t 期產出,CDR 代表在第 t 至s 期之最大產出與當期產出之間的差距。

CDR=0表示當期之景氣屬於擴張(非衰退)期間,CDR>0表示當期之景氣處於衰退期間。

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2.研究方法與原因說明

  • CDR只有在景氣衰退時才有數據

    弱點:

  • CDR景氣體制的區分是外生決定的

  • CDR無法進行線性檢定

  • CDR是否適用新興工業化國家的資料?

  • CDR是否能適用多國資料?

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2.研究方法與原因說明

本文提出修改後CDR(modified CDR;mCDR)

  • 一方面作為景氣循環的替代變數,另一方面可導入門檻模型作為門檻變數。

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2.研究方法與原因說明

  • CDR是景氣循環的優良替代變數

  • 進行CDR的修改

    作法:

  • 重建景氣擴張期間的數據

    目的:

  • 使mCDR可以適用多國的資料

  • 導入門檻模型作為門檻變數

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2.研究方法與原因說明

本文將修改後但尚未平減前的CDR,簡稱之為CDR3,其公式設定如下:

其中,Yi,t為第t 期產出,CDR3 代表在第t 期至前s 期之最大產出與當期產出之間的差距。

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2.研究方法與原因說明

  • 本文將原CDR修改其公式設定以重建景氣擴張時的數值,稱為CDR3 。

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2.研究方法與原因說明

  • CDR只有單邊正向數據、CDR3有雙邊正負向的數據。

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2.研究方法與原因說明

  • CDR3與CDR在本質上是相同的、CDR3就是CDR的雙邊擴充模式。

  • 由於CDR3所涵蓋的觀察值個數也相對增加,有助於進行模型的「線性檢定」。

  • CDR3在透過門檻模型估計過程,可由模型內生的決定出最適的CDR正負向範圍(區分不同的體制)。

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2.研究方法與原因說明

  • 對於CDR3所表現出來的正負向數值,無法直接瞭解它的意義為何?(尤其在多國資料下)

  • 採用CDR3的本身的標準差來平減CDR3的數值,而經過平減後的CDR3,就是本文所謂的修改後CDR(modified CDR:簡稱mCDR):

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2.研究方法與原因說明

  • CDR與mCDR在實證運作上,是否有明顯的差異?

  • 對不同的門檻變數設定(分別以CDR、mCDR作為門檻變數)下的TAR模型之預測準確性進行衡量,藉由預測效能衡量的優劣,來證明mCDR相對於CDR在門檻變數上所具有的優越性。

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2.研究方法與原因說明

  • 研究對象:

    美國為首的G7國家、菲律賓、南韓、香港、與台灣的季資料

  • 實證過程:

  • 建構TAR (Threshold Autoregressive )模型

  • 樣本外預測;將觀察值最後4年(2002~2005年)共16季的期間,作為模型樣本外預測之用。

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2.研究方法與原因說明

  • 以CDR為門檻變數的TAR模型,以下簡稱此一設定模型為第一類模型。

  • 以mCDR為門檻變數的TAR模型,以下簡稱此一設定模型為第二類模型。

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2.研究方法與原因說明

  • 評估兩類型門檻模型樣本外預測的效能

    一般慣用的評估方法:

  • 均方差(RMSE)

  • 泰爾不等係數(Theil’s Inequality Coefficient)

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2.研究方法與原因說明

另一種評估方法:

  • DM(Diebold and Mariano,1995)檢定法,確認兩類模型中那一類模型預測能力較強。

  • 本文依循Chung(2006)的模式,透過拔靴帶法(bootstraps method)取得MD統計量的臨界值,以作為確定兩模型樣本外預測能力優劣的標準。

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3.實證結果與分析

TAR模型的估計結果:

  • 菲律賓之以CDR為門檻變數的TAR模型無法進行估計,直接證明本文的想法,即CDR雖然可以作為景氣循環的替代變數,但無法成為多國資料下的通用門檻變數。

  • 發現法國與南韓兩類型TAR模型的門檻值相當接近,可見將某些國家的TAR模型,直接以CDR=0作為區分景氣優劣體制的分水嶺,這樣的作法其背後具有一定程度的準確性。

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3. 實證結果與分析

樣本外預測

  • 樣本外預測共分成四種預測長度,分別是向外預測1期、2期、3期與4期,以驗證模型整體預測能力的優劣。

  • 預測過程是採用所謂的滾動預測(Rolling Forecasting) 模式,來取得模型樣本外的預測值。

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3. 實證結果與分析

  • RMSE的指標:

    在向外預測1、2期,兩類模型的預測效能並無太大的差異。

    向外預測為3、4期時,發現以mCDR為門檻的模型預測效能較具優勢。

    若以國家來觀察,則發現德國、英國與美國等3國第二類模型具有絕對的預測優勢,其次則為香港、義大利以及日本。

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3. 實證結果與分析

  • 泰爾不等係數的指標:

    也發現與RMSE的指標有類似的結果,向外預測較短時,則兩類模型的預測效能不分上下,但在較長期的預測下,則顯現出以第二類模型之預測效能具有較高比例的優勢。

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3. 實證結果與分析

  • DM檢定結果:

    德國模型在向外預測1期(顯著水準90%)

    加拿大與美國在向外預測3期(顯著水準90%)

    美國在向外預測4期 (顯著水準95%)

    確認以mCDR為門檻變數之TAR模型具有較優越的樣本外預測效能。

    以整體的檢定結果來分析,可以確認第二類TAR模型的預測效能的確是不輸給(優於或等於)第一類TAR模型的預測效能。

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4.結論

  • TAR模型的建構;

  • 第一類模型,菲律賓的資料無法適用。

  • 第二類模型需要經過線性檢定,才建構出雙體制TAR模型,11國的資料完全可適用。

  • mCDR在計量、統計程序上的嚴謹程度與適用性是優於CDR。

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4.結論

從兩類模型的樣本外預測結果中發現;

  • 在向外預測期數較短(1、2期)時,兩類模型的預測效能難分軒輊,但是在向外預測期數較長(3、4期)時,則第二類模型樣外預測的效能則明顯地優於第一類模型,尤其是在美國模型的表現最為突出。

  • 證明mCDR比CDR更適合作為多國資料下通用的門檻變數。

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4. 結論

  • 透過實證結果驗證,採用「mCDR」為門檻變數,是景氣循環良好的替代變數,也是通用的門檻變數。

  • mCDR 相對於CDR

    (1)操作或取得的成本相同

    (2)具有統計上與模型估計的優勢。

    (3)適用於多國資料。

    (4)可作為門檻模型的門檻變數,有助於獲得正確的實證結果。

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報告結束

敬請 指教

謝 謝!

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實證架構圖

體制一

景氣衰退

估計結果

大於門檻值

時間序列

資料

TVAR模型

mCDR

小(等)於門檻值

估計結果

體制二

景氣擴張

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2.研究方法與原因說明

mCDR的優勢:

  • 可進行模型線性檢定

  • 透過門檻模型,使得景氣體制的區分(門檻值)是由模型內生決定的。

  • mCDR具有多國資料的適用性

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2 cdr cdr

2. CDR架構簡介與修改後CDR

  • Bradley and Jansen(1997)對CDR進行部分修正,提出一個新CDR(New CDR;以下簡稱NCDR)的構想。

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