基于岭回归方法对我国未来一段时间通货膨胀的预测

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作者：开翔

来源：《中国市场》2010年第39期

[摘要]本文以2009年中国全年经济环境为大背景,分析了2008年金融危机以来中国政府为提振经济所采取的一系列财政和货币刺激政策,以及由此引发的经济复苏后的通货膨胀问题。

[关键词]向后回归;岭回归;通货膨胀预测

[中图分类号]F822.5[文献标识码]A [文章编号]1005-6432(2010)39-0071-01

1 实证分析过程

1.1 方法介绍

岭回归是一种常用的处理金融问题的回归方法,其主要原理就是当自变量之间存在多重共

线性,即│XTX│≈0时,我们设想给XTX加上一个正常数矩阵kI(k>0), 从而使矩阵的特征根稍大一些,那么XTM+kI接近奇异的程度就会比XTX接近奇异的程度小很多。由于该矩阵的对角元素上加了常数k, 故k 常称为岭系数( Fridge Coefficient)。

1.2 变量与数据的选取

由于本文是利用岭回归的方法对中国未来一段时间通货膨胀的可能性进行预测,因此笔者

从经济学理论和具体经济实践两个角度出发,筛选出了7个变量作为研究对象,分别为:利率

(X1)、固定资产投资(X2)、信贷规模(X3)、外汇储备(X4)、进出口贸易净额(X5)、居民收入(X6)、货币供应量(X7)、储蓄存款(X8)、汇率(X9)、社会消费品零售总额(X10)。另外,我们以

居民消费价格指数CPI(Y)来衡量通货膨胀的程度。本文各变量所用数据均来自WIND数据库(2007年4月—2010年5月)

1.3 模型构建与参数估计

根据上文所述,应以反映通货膨胀水平的CPI作为因变量,对7个自变量:货币供应量(X1)、利率(X2)、固定资产投资(X3)、信贷规模(X4)、进出口贸易净额(X5)、居民收入(X6)、外汇储备(X7)做回归分析。