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題名 從大量總體序列的轉折點分佈認定臺灣景氣循環
Dating Taiwan`s Business Cycles By Using Turning Points Distribution of Large Data Sets作者 陳于萱
Chen, Yu-Hsuan貢獻者 徐士勛
Hsu, Shih-Hsun
陳于萱
Chen, Yu-Hsuan關鍵詞 景氣循環轉折點
轉折點認定
景氣指標日期 2018 上傳時間 3-Jul-2018 17:33:43 (UTC+8) 摘要 本研究使用 Stock and Watson (2014, Journal of Econometrics) 提出的「認定後平均」方法建立計量模型，不同於目前學術和實務上常用的方法，此方法結合抽樣分析的概念直接利用大量非總合總體序列認定臺灣景氣循環轉折點。其中，模型一以簡單隨機抽樣概念進行統計分析，而模型二和模型三則以分層隨機抽樣概念進行統計分析，並從對應抽樣分配中認定轉折點估計值。首先，我們根據臺灣景氣循環的特徵設定 Harding and Pagan (2002, Journal of Econometrics) 的審查規則，並藉以認定各序列的轉折點。其次，本研究建構轉折點的抽樣分配，並以眾數作為最終轉折點的估計值；相較於平均數和中位數，眾數適合用來捕捉各序列轉折點聚集的時間點，而且不易受到資料選取範圍長短的影響。再者，我們透過「認定後平均」方法認定景氣轉折點，除了更貼近景氣循環的定義之外，與國家發展委員會公佈的基準日期相比，本研究實證模型的平均誤差月數在一個月內，而平均絕對值誤差月數在三個月左右，因此具一定的可信度。此外，我們更提出預測表現分析，也驗證調整後轉折點分配的眾數估計值可輔助我們適切的認定下一個景氣循環轉折點。最後，此論文所使用的方法不僅可以認定轉折點，還可以進行後續關於轉折點的統計推論，因此我們認為此研究對於我國現行景氣循環認定具有一定的參考價值。 參考文獻 林向愷、黃裕烈和管中閔 (1998). “景氣循環轉折點認定與經濟成長率預測”. 經濟論文叢刊, 26:4, 頁431-457。 徐士勛和管中閔 (2001). “九零年代臺灣的景氣循環:馬可夫轉換模型與紀卜斯抽樣法的應用”. 人文及社會科學集刊, 13:5, 頁515-540。 陳劍虹 (2015). “近年臺灣經濟情勢回顧--第13次景氣循環谷底初探”. 經濟研究, 15, 頁1-26。 黃裕烈 (2016). “精進景氣循環認定之計量方法”. 國家發展委員會委託研究。 饒秀華、林修葳和黎明淵 (2001). “藉由分期 MS 模型分析臺灣經濟景氣狀態”. 經濟論文, 29:3, 頁297-319。 Bry, G. and Boschan, C. (1971). Cyclical analysis of time series: selected procedures and computer programs. New York: National Bureau of Economic Research. Burns, A. F. and Mitchell, W. C. (1946). Measuring Business Cycles. New York: National Bureau of Economic Research. Diebold, F. X. and Rudebusch, G. D. (1996). “Measuring Business Cycles: A Modern Perspective”. The Review of Economics and Statistics, 78(1), 67-77. Hamilton, J. D. (1989). “A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle”. Econometrica, 57(2), 357-384. Harding, D. and Pagan, A. (2002). “Dissecting the Cycle: A Methodological Investigation”. Journal of Monetary Economics, 49(2), 365-381. Harding, D. and Pagan, A. (2006). “Synchronization of Cycles”. Journal of Econometrics, 132(1), 59-79. Parzen, E. (1962). “On Estimation of A Probability Density Function and Mode”. The Annals of Mathematical Statistics, 33(3), 1065-1076. Romano, J. P. (1988). “On Weak Convergence and Optimality of Kernel Density Estimates of the Mode”. The Annals of Statistics, 16(2), 629-647. Stock, J. H. and Watson, M. W. (1989). “New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators”. In: NBER Macroeconomics Annual 1989, Volume 4. MIT Press, pp.351-409. Stock, J. H. and Watson, M. W. (2014). “Estimating Turning Points Using Large Data Sets”. Journal of Econometrics, 178, 368-381. 描述 碩士
國立政治大學
經濟學系
105258020資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0105258020 資料類型 thesis dc.contributor.advisor 徐士勛 zh_TW dc.contributor.advisor Hsu, Shih-Hsun en_US dc.contributor.author (Authors) 陳于萱 zh_TW dc.contributor.author (Authors) Chen, Yu-Hsuan en_US dc.creator (作者) 陳于萱 zh_TW dc.creator (作者) Chen, Yu-Hsuan en_US dc.date (日期) 2018 en_US dc.date.accessioned 3-Jul-2018 17:33:43 (UTC+8) - dc.date.available 3-Jul-2018 17:33:43 (UTC+8) - dc.date.issued (上傳時間) 3-Jul-2018 17:33:43 (UTC+8) - dc.identifier (Other Identifiers) G0105258020 en_US dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/118283 - dc.description (描述) 碩士 zh_TW dc.description (描述) 國立政治大學 zh_TW dc.description (描述) 經濟學系 zh_TW dc.description (描述) 105258020 zh_TW dc.description.abstract (摘要) 本研究使用 Stock and Watson (2014, Journal of Econometrics) 提出的「認定後平均」方法建立計量模型，不同於目前學術和實務上常用的方法，此方法結合抽樣分析的概念直接利用大量非總合總體序列認定臺灣景氣循環轉折點。其中，模型一以簡單隨機抽樣概念進行統計分析，而模型二和模型三則以分層隨機抽樣概念進行統計分析，並從對應抽樣分配中認定轉折點估計值。首先，我們根據臺灣景氣循環的特徵設定 Harding and Pagan (2002, Journal of Econometrics) 的審查規則，並藉以認定各序列的轉折點。其次，本研究建構轉折點的抽樣分配，並以眾數作為最終轉折點的估計值；相較於平均數和中位數，眾數適合用來捕捉各序列轉折點聚集的時間點，而且不易受到資料選取範圍長短的影響。再者，我們透過「認定後平均」方法認定景氣轉折點，除了更貼近景氣循環的定義之外，與國家發展委員會公佈的基準日期相比，本研究實證模型的平均誤差月數在一個月內，而平均絕對值誤差月數在三個月左右，因此具一定的可信度。此外，我們更提出預測表現分析，也驗證調整後轉折點分配的眾數估計值可輔助我們適切的認定下一個景氣循環轉折點。最後，此論文所使用的方法不僅可以認定轉折點，還可以進行後續關於轉折點的統計推論，因此我們認為此研究對於我國現行景氣循環認定具有一定的參考價值。 zh_TW dc.description.tableofcontents 1. 緒論 1 2. 計量方法 6 2.1 「認定後平均」方法 6 2.2 偏誤校正 8 3. 資料與模型 11 3.1 資料敘述 11 3.2 資料處理 13 3.3 模型設定 13 4. 實證結果 17 4.1 基本結果 17 4.1.1 模型一的認定 18 4.1.2 模型二的認定 19 4.1.3 模型三的認定 21 4.2 下一個轉折點的模型預測 23 4.2.1 第12循環谷底預測 24 4.2.2 第13循環高峰預測 26 4.2.3 第13循環谷底預測 30 4.2.4 第14循環高峰預測 34 4.2.5 第14循環谷底預測 37 5.結論 43 參考文獻 45 zh_TW dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0105258020 en_US dc.subject (關鍵詞) 景氣循環轉折點 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 轉折點認定 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 景氣指標 zh_TW dc.title (題名) 從大量總體序列的轉折點分佈認定臺灣景氣循環 zh_TW dc.title (題名) Dating Taiwan`s Business Cycles By Using Turning Points Distribution of Large Data Sets en_US dc.type (資料類型) thesis en_US dc.relation.reference (參考文獻) 林向愷、黃裕烈和管中閔 (1998). “景氣循環轉折點認定與經濟成長率預測”. 經濟論文叢刊, 26:4, 頁431-457。 徐士勛和管中閔 (2001). “九零年代臺灣的景氣循環:馬可夫轉換模型與紀卜斯抽樣法的應用”. 人文及社會科學集刊, 13:5, 頁515-540。 陳劍虹 (2015). “近年臺灣經濟情勢回顧--第13次景氣循環谷底初探”. 經濟研究, 15, 頁1-26。 黃裕烈 (2016). “精進景氣循環認定之計量方法”. 國家發展委員會委託研究。 饒秀華、林修葳和黎明淵 (2001). “藉由分期 MS 模型分析臺灣經濟景氣狀態”. 經濟論文, 29:3, 頁297-319。 Bry, G. and Boschan, C. (1971). Cyclical analysis of time series: selected procedures and computer programs. New York: National Bureau of Economic Research. Burns, A. F. and Mitchell, W. C. (1946). Measuring Business Cycles. New York: National Bureau of Economic Research. Diebold, F. X. and Rudebusch, G. D. (1996). “Measuring Business Cycles: A Modern Perspective”. The Review of Economics and Statistics, 78(1), 67-77. Hamilton, J. D. (1989). “A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle”. Econometrica, 57(2), 357-384. Harding, D. and Pagan, A. (2002). “Dissecting the Cycle: A Methodological Investigation”. Journal of Monetary Economics, 49(2), 365-381. Harding, D. and Pagan, A. (2006). “Synchronization of Cycles”. Journal of Econometrics, 132(1), 59-79. Parzen, E. (1962). “On Estimation of A Probability Density Function and Mode”. The Annals of Mathematical Statistics, 33(3), 1065-1076. Romano, J. P. (1988). “On Weak Convergence and Optimality of Kernel Density Estimates of the Mode”. The Annals of Statistics, 16(2), 629-647. Stock, J. H. and Watson, M. W. (1989). “New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators”. In: NBER Macroeconomics Annual 1989, Volume 4. MIT Press, pp.351-409. Stock, J. H. and Watson, M. W. (2014). “Estimating Turning Points Using Large Data Sets”. Journal of Econometrics, 178, 368-381. zh_TW dc.identifier.doi (DOI) 10.6814/THE.NCCU.ECONO.004.2018.F06 -
