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747.2%
與179.74%
的高通貨膨脹,
而冰島也曾有過70.79%
的高通膨時期。Koenker and Xiao (2004)
的分量單根檢定的一個優點即為當迴歸模型殘差為厚尾且非常態的分配時
,
其檢定力會高於傳統的ADF
單根檢定。 為了說明本文使用單根檢定 的適切性,
我們對資料進行模型的殘差分析與檢定。 首先,
我們先採用傳統的BIC
判斷 準則(Bayesian information criteria),
挑選出最適落後期數,
4 並列出一般ADF
型式 的自我迴歸模型殘差的偏態係數值和峰態係數值,
並對模型殘差進行常態性檢定。 這裡我們採用
Jarque-Bera
檢定來檢定模型殘差性質。 由表2
中的偏態係數值和峰態係數值可知
,
各個國家模型殘差的偏態係數有正有負並沒有一定的關係,
但在峰態係數上皆大於3
。 這表示每個國家的資料模型殘差都呈現了厚尾的情形。 特別是智利與希臘的峰態係數高達151.43
與97.37 ,
呈現了厚尾非常態的情形。 而我們採用Jarque-Bera (JB)
常態性檢定,
針對這些殘差進行常態性檢定,
檢定的結果列於表2
第四欄,
檢定結果顯示國家的模型殘 差都顯著地拒絕常態性質的假設。 由此可知,
模型殘差具有厚尾及非常態性質,
因此我們 在研究通貨膨脹的性質時,
可以使用Koenker and Xiao (2004)
的分量單根檢定來提高 通貨膨脹持續性檢定的檢定力。4.2 分量自我迴歸
在本節中
,
我們利用Koenker and Xiao (2004,2006)
的分量單根檢定與分量自我迴歸模 型,
來探討通貨膨脹的動態行為。 考慮下列p
階ADF
分量自我迴歸模型:
π
t= α
0(τ ) + α
1(τ )π
t−1+
p−1
X
j=1
α
j(τ )∆π
t−j+ u
t, (17)
其中
π
t 為通貨膨脹率, (17)
式即為本文中的實證模型,
本文在衡量通貨膨脹持續性指標 的選擇上,
參考O’Reilly and Whelan (2005)
及Pivetta and Reis (2007)
等人的一般 做法,
以自我迴歸模型係數的總和當做衡量通貨膨脹持續性的指標。 因此由ADF
分量自 我迴歸模型設定可知, α
1(τ )
即為自我迴歸模型係數的總和,
也是本文所欲探討通貨膨脹 持續性的指標。 我們先根據Koenker and Xiao (2004, 2006)
的方法,
估計出各分量下的 係數估計值與分量單根檢定統計值。54在本研究中,最大的p設定為6,以挑選最適落後期數。
5臨界值的計算,重抽樣的次數為1000次。
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由於分量自我迴歸模型的目標函數與估計方式不同於一般的自我迴歸模型
,
我們無法 使用傳統常用的AIC
或BIC
準則挑選最適落後期數,
因此在使用分量自我迴歸模型估計 時,
模型落後期數的選擇則是根據Machado (1993)
及Galvao, Montes-Rojas and Park (2009)
的建議,
依照傳統BIC
準則,
建構一個分量迴歸適用的BIC
準則,
其挑選方式為BIC = n log ˆ σ + 1 + p
2 log n, (18)
其中
σ = n ˆ
−1Σ|y
t− x
0tα(τ )|, p ˆ
為落後期數。 本文先配適分量自我迴歸模型,
並利用(18)
式挑選出的最適落後期數。 可以從表2
第四欄看出了每個國家的最適落後期數。表
3
、4
及5
列出了35
個國家的分量自我迴歸係數估計值及分量單根檢定統計值。6 為 了比較與最小平方法估計的差異,
我們也將一般自我迴歸係數估計值及傳統ADF
單根檢 定列於表中。 由表3
、4
及5
的分量自我迴歸估計結果可知,
所有國家的通貨膨脹持續性 的係數α
1(τ )
估計值界於0.9
至1.1
之間,
但位於亞洲的日本、 印尼、 韓國和新加坡,
以 及葡萄牙在第0.1
分量下,
其估計值小於0.9 ,
但仍相當接近0.9
。 但新加波與台灣在第0.1
分量下,
且估計值只有0.8
左右,
特別是台灣只有0.776 ;
而在0.2
分量下,
其估計 值接近0.9
。 而估計值的走勢大多數國家的通貨膨脹持續性參數,
都是隨著分量增加而增 加。 其中奧地利、 法國、 荷蘭與挪威的通貨膨脹持續性走勢,
在中高分量( 0.6 - 0.9 )
時,
呈現隨分量增加而有下降的趨勢。 此外,
台灣在0.3
分量以下,
通貨膨脹持續性的走勢增 加的幅度較大,
而在0.3
分量之後通貨膨脹持續性增加的幅度較緩和。 智利則是呈現相反 的趨勢,
在0.6
分量以下,
通貨膨脹持續性的走勢增加的幅度較緩和, 0.6
分量以上,
增加 的幅度較大。 同時,
以傳統自我迴歸方法來看,
所有國家的估計值大約都在0.95
至0.98
左右,
顯示所有國家的通貨膨脹持續性皆靠近1 ,
通貨膨脹的行為可能具有單根性質,
大 部分國家在分量為0.4
左右時,
其分量回歸估計值與傳統自我迴歸方法估計值相同。故不論是本文所介紹的分量自我迴歸方法或傳統自我迴歸方法
,
由估計結果可以很明 顯地得知,
所有國家的通貨膨脹都具有高度的通貨膨脹持續性。 而每個國家在不同分量下,
其通貨膨脹持續性的估計值依分量不同而有顯著地不同。 這表示全部國家的通貨膨脹持續 性都具有不對稱的特性。 另外,
大部分國家的通貨膨脹位於較低分量時,
其持續性較低,
當 通貨膨脹位於較高分量時,
其持續性較高。 亦即通貨膨脹高與通貨膨脹持續性具有正相關,
這項結論與Cogley and Sargent (2001)
相同。 通貨膨脹行為具有這項性質,
有可能的原6每個國家,我們都列出0.1, ..., 0.9等九個分量結果。
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因是來自預期的通貨膨脹。 換句話說
,
當現在通貨膨脹處於較高水準時,
人們會預期未來 的通貨膨脹率也會繼續升高,
進而要求較高的工資水準,
導致通貨膨脹率持續升高,
因此,
高通貨膨脹會伴隨著較高的通貨膨脹持續性。4.3 分量單根檢定
在這一小節
,
我們對資料進行分量單根檢定,
虛無假設為給定分量下, H
0: α
0(τ ) = 1 ,
表3
、4
與5
的t
nτ
列出了所有國家在分量為0.1
到0.9
的檢定結果。 由分量自我迴歸單根 檢定可知,
法國在通貨膨脹位於0.2
以下的分量拒絕單根的虛無假設,
在第0.3
以上分量,
不拒絕單根。 巴西、 加拿大、 丹麥、 匈牙利與挪威在通貨膨脹位於0.3
以下的分量拒絕單根 的虛無假設,
在第0.4
以上分量,
不拒絕單根。 阿根廷、 奧地利、 希臘、 冰島、 日本、 盧森 堡、 荷蘭、 瑞典、 瑞士、 英國及美國在通貨膨脹位於第0.4
以下分量,
拒絕單根的虛無假 設,
在第0.5
以上分量,
不拒絕單根。 比利時、 智利、 哥倫比亞、 芬蘭、 印尼、 義大利、 韓 國、 墨西哥、 葡萄牙、 西班牙與泰國在第0.5
以下分量,
拒絕單根的虛無假設,
在第0.6
以 上分量,
不拒絕單根。 新加坡與南非在第0.6
以下分量,
拒絕單根的虛無假設,
在第0.7
以 上分量,
不拒絕單根。 印度與馬來西亞在第0.7
以下分量,
拒絕單根的虛無假設,
在第0.8
以上分量,
不拒絕單根。 菲律賓與台灣在第0.8
以下分量,
拒絕單根的虛無假設,
在第0.9
以上分量,
不拒絕單根。 大部分國家的結果相當一致,
當通貨膨脹位於中分量( 0.4 - 0.5)
時,
拒絕虛無假設,
表示低通膨時,
通貨膨脹率是定態時間序列,
而當通貨膨脹大於中分量 時,
不拒絕虛無假設,
表示高通膨時,
通貨膨脹率具有單根,
通貨膨脹具有持續性。 而在非OECD
的亞洲區國家,
特別是印度、 馬來西亞、 菲律賓、 與台灣,
這些國家的通貨膨脹行 為在只有在高分量(
大於0.7 )
時才會出現單根行為。 出現了與其他地區國家是較不相同 的結果。綜合以上實證結果
,
大部分國家拒絕與不拒絕虛無假設是以中位數或接近中位數的分 量為界,
區分資料是否具有單根。 這顯示大部分國家的通貨膨脹率同時具有定態與非定態 性質。 而我們可以從過去關於通貨膨脹行為文獻的實證得知,
他們的實證結果相當不一致,
有些研究認為通貨膨脹具有持續性,
而有些研究卻又認為通貨膨脹不具持續性。 在本文所 利用的研究方法下,
分量迴歸結果可解釋過去文獻矛盾的地方。 此外,
本研究的結論支持Aksoy et al.(2006)
、Halunga, Osborn and Sensier (2009)
及Noriega and
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Francia (2009)
等研究的看法,
認為通貨膨脹序列同時具有定態及非定態性質。 本文探討35
個國家通貨膨脹持續性,
實證結果發現當通貨膨脹位於較低分量時,
通貨膨脹率是定態 時間序列,
而當通貨膨脹位於較高分量時,
通貨膨脹率具有單根,
通貨膨脹具有持續性。
在文檔中
通貨膨脹持續性:分量單根檢定之應用 - 政大學術集成
(頁 33-37)