29 : 3 (2001), 297319
) * + , MS - . + / 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : < = > ? @ A∗
% & & ' ( ( ) * + , - . / 0 1 2 3 4 5Markov-switching models
6 7 8 9 :MS
3 4 ; 6 < =19701998
> ? @ B C D E F G H I J K L M D E N O(GDP)
> P Q R L M S , -MS
3 4 * + T U V H I W X Y Z V [ \ ] 6 ^ _ ` a b c L d e f g T U h i j k 6 T U 5 E C ; l m / n f g 6 o p W X Y Z E D l m q V r s t R u v w x 6 ) \ y - < zMS
3 4 6 {MS
3 4 | } ~ > P Q z I V H 7 6 7 h L d e f g T U h i j k 6 F V H W X Y Z [ R ( ( J l h b ~ ? @ e T U l m V 51987
> ; 6 T U W X Y Z l m V ~ GDP
¡ F V H 6 ¢ £ J K ~ I [ < = 6 1987
> 6 q P 6 [ } f 8 R 2 6 T U [ ¡ b R ~ T U | ) 6MS
3 4 < = / ! W X [ R w h L d | ? @ I " # 6 7 $ % & ' | T U l m 1 V ( ) 6 * y ) \ + , m < zMS
3 4 R - . / < zMS
3 4 ~MS
3 4 ~ W X Y Z ~ T U l m ~ J K L M D E N O ~ B C D E G H ∗ B C D E F G H I J K L M N I O P Q R S T U V M N I W P R S X I J Y Z I ½ M N \ ] ^_ N P ` a R S b D E c d e
Professor James D. Hamilton
T f g h T i ^ j X k C l m n o p q r s t u v ( w x y z { | b } ~ D E â ã ä1.& 0 & 1
2 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; < = > ?
Markov-switching model
@ A B C DMS
= > E @F G H I J K L M N O P Q ? R S T U P V W X Y
GDP
Z [ \ E ] ^ _ J K `V L M N O a 4 5 @ b c ^ d e f g h i j k W l m n
(1998)
A H I X YGNP
Z [ \ o 4 5 p q @ r 7 s t u v
MS
= > @ w x H I L M N O ; y z {Huang
(1999)
| A } t u vMS
= > F G H I L M u v {Lin and Chen (1999)
| F G W~ >
MS
= > p H I L M u v F @ 4 5 P @ } t u v W ` V ? X YGDP
h Z [ \ E x @ p H I L M N O 9 ] 2 2 4 5 H I b o J K @ H I J K ¡ ¢ m @ £ ^ ¤ ¥ ; ¦ m § ¥ a J K ? U S E ¨ © ª(structural shift)
? «1
E ] F G X YGDP
W R S T U P V Z [ \ @ 1990
Z ¬ ® ¯ ° ± F ² ³ ´9.7%
W6.8%
@1990
Z ¬ A µ | o6.0%
W4.4%
{ ¶ · µ ¸ ¹ º » ¼ ® ¸ @ · ½ ¾ ¿ À Á µ ¸ a L M Â Ã ¢ § x Ä » ¼ ® ¸ @ Å o ¿ Æ Ç È @ É Ê H I J K ¥ Ë µ a U S W Ì ¨ @ Í Î ¡ Ï a Ð Ñ 3 h Ð Ò Ó h Ð Ô Ò Õ Ö § U × o Ø @ Ù f ¤ Ñ 3 h ¤ Ò Ó h ¤ Ô Ò Õ Ö § U × o Ø ] < Ú @ U S ¨ ¹ º Û ` Ü Ý B @ ¡ Ï H I J K a ¤ ¥ Þ ß à ¿ 9 á â T @ ã ä å A æ ç 3 è é a Z [ \ ¤ h Ð Q ê @ ë ì J K L M u v @ í î á ï ð w x L M Â Ã ñ ò ó a ô q õ ö ÷ ø ù @ F G X YGDP
W R S T U P V Z [ \ Q ê ú @1990
Z ¬ ® µ F ² o4.8%
h13.1%
W1.0%
h4.0%
@ û ü H I L M ý þ ÿ § ¹ º Ð @ J K L M N O a ¨ ` o ÷ 4 5 a = > x í î 9 A p ø A ÷ 2 2 3 ¾ z @ pMS
= > A ï @MS
= > a V @ d ¤ h Ð Z [ \ ± W ` V 9 A Û ` @ ø 9 A U T s ñ s A ¤ h Ð ± ñ ` V @ ¿ Æ J K È J K ` V L M N O ý þ Ü @ ; < \ x h 9 ` 8 9 : ; <-VAR
MS
= > F H I L M u v ] 2 2 Æ Ç @ l m n(2000)
r W 3 Æ ! z @ " Ñ # F $ È @ F ² %7 ¿ Æ Ç È Ñ # è é = > @ % 7
Gibbs Sampling
& A è é @ Ñ # V ¡ ' ( U T a ) Î § ¿ * ] s + , T - a í @ . h H I Î / m b 0 ;< o Í / b 0 @ 1 ¿ Æ J K È @ H I L M N O ¡ ¢ T ` @ 2 H I J K L M N O ¨ ` a c 3 @ W 1 Û ` a Ø 4 5 Å o ÷ . $ h 6 7 8 9 : = > a x ¿ Æ a b 0 í î 8 9 7 ÷ < Ú @ / ¢ § : a b W ; 3 @ / ¢ § < a = > W H I @ L M ý þ ¡ ¢ í î 8 ÷ ã î @ ú - o ÷ o ? @ 3 @ A F G B ~ X Y
GDP
Ø 4 ¨ C D @ E F 1 H I L M ý þ ¨ Û ` a Ø Å @ Æ Ç 4 5 W ~ ; h > h H b J K L M N O ¡ ¢ ú ] 2 2 3 4 5 G F H I { . $ I o = > x ] . } I o H I L M u v F G @ ~ MS
= > W 3 J ¨ FMS
= > @ p J K ` V L M u v F ] 4 5 p q d H I R S T U K P V W X YGDP
Z [ \ ] . L I o H I J K L M N O ¨ ` F G @ ¤ h Ð ¥ u v F @ W F G H I X YGDP
Ø 4 ¨ C D d X Y M Ñ h X Y N O W X Y Ì ý þ ¡ ¢ @ E F 1 H I ¿ Æ J K È @ J K L M ý þ ¡ ¢ Û ` 5 Å { . H I o = > P Q - R x @ S Î F G ; h > b L M N O ¡ ¢ @ o 3 T z U V W { . X I o T ] 2.& Y Z [ \ ] ^ _ 2.1` a b c d2.1.1 MS
e f 2 2 y
t
o L M N O K J K ` V Z [ \ @Hamilton (1989) MS(Y)
= > x B d(y
t
− u
s
t) = φ
1(y
t−
1− u
s
t− 1) + φ
2(y
t−
2− u
s
t− 2) + · · · + φ
q
(y
t−q
− u
s
t−q) + e
t
g me
t
o h ú C @e
t
∼ i.i.d.N(
0
, σ
2)
@q
o Z [ \y
t
) i j k l m µ n @s
t
o ¿ 9 ! o ´ a u v ` V @ V ± o d1
h2
h3
· · ·
K
@ ã p F T u v + V o2
a Ü Ý @s
t
=
1
Ç ¬ Þ J K q ¼ Ð ¥ u v @y
t
± ou
1{ û @s
t
=
2
Ç ¬ Þ J K q ¼ ¤ ¥ u v @y
t
± ou
2{ ø Ç u v ; < \ 9 C B dp
(s
t
=
1
|s
t−
1=
1
) = p
11, p
(s
t
=
2
|s
t−
1=
1
) = p
12p
(s
t
=
2
|s
t−
1=
2
) = p
22, p
(s
t
=
1
|s
t−
1=
2
) = p
21 2 2 g mp
11+ p
12= p
21+ p
22=
1
@ þ v ¡ ¢s
t
r ¼ s x(strictly stationary)
¡ ¢ a ó t o d0
< p
11 Wp
22<
1
] 2 2 u v ` Vs
t
¶ o ¿ 9 ! o @ 2 u 9 v T w À Ç zt
@ u v a \ ± ? «2
E ] ã 7 A v T a Ñ x í y z { Ç zt
Ç @ D o ¡ | \(ltering probability):
p
(s
t
|y
t
, y
t−
1,
· · ·)
{ U ù } 9 7 æ ~ Ñ # v T Ç zt
a u v dp
(s
t
|y
T
, y
T −
1,
· · ·)
@ D o ¯ \(smoothing probability)
] ® ½ Ú @ A z {(t −
1
)
a Ñ x v T Ç @ | D o \(predicting probability):
p
(s
t
|y
t−
1, y
t−
2)
] 2 2 o ~ = > L M u v w x Þ ß @ 3 A J K J Ä ? A B C D J J Ä E L M O o ê @ é = > w x ; y z ú ?turning point
error
@ A B C DTPE
E { S Î ® W µ ! ö @ 9 F opredicting-TPE
Wsmoothing-TPE
dpredicting
− T P E = T
−
1T
St=
1[P (s
t
=
1
|y
t−
1, y
t−
2,
· · · , y
1) − d
t
]
2smoothing
− T P E = T
−
1T
St=
1[P (s
t
=
1
|y
T
, y
T −
1,
· · · , y
1) − d
t
]
2 g m @d
t
=
0
ñ1
]d
t
=
1
¬ Þ J J Ä Ç zt
r L M O { û @d
t
=
0
o L M O ] 2 2 Z [ \y
t
) i j k l m µ n(q)
a @ 3 q
=
0
,
1
,
2
· · · ,
6
x F ² A è é @ L M u v F @ Aq
=
0
Wq
=
1
aSmoothing-TPE
WPredicting-TPE
» ? Þ1
E ] 2 2 Z [ \y
t
) i j k l m µ nq
=
0
a x B @ = > C B dy
t
= u
s
t+ e
t
g m Z [ \ Ñ # @ " Ñ # p V µ @ â A p Z Æ ú F é ] R S T U P V o Ñ # @ Z [ \ é í A ® h µ 12
Ñ # p V µ ½ @ l Þ B d¡ 1¢ MS(Y) £ ¤ ¥ ¦ § ¨ © ª
(A)
« ¬GDP
® ¯° ± ² ³ 2 2
0
1
2
3
4
5
6
Predicting-TPE
2 20.362* 0.374 0.513 0.444 0.454 0.432 0.446
Smoothing-TPE
2 20.344* 0.417 0.549 0.449 0.469 0.494 0.513
(B)
´ µ ¶ · ¸ ¹(Industrial Production Index)
® ¯° ± ² ³ 2 2
0
1
2
3
4
5
6
Predicting-TPE
2 20.353* 0.367 0.563 0.558 0.475 0.518 0.512
Smoothing-TPE
2 20.345* 0.396 0.567 0.560 0.502 0.533 0.529
º » ¼*
½ ¾ ¿ À Á Â Ãy
t
=
log
Y
t
−
log
Y
t−
12 Ä Å Æ ÇGDP
È É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Ñ Ò Ó Ô Õ Ö × Ø4
Ù Ê Ë Ú Û Ü Ö × Ý Þ ß Ì à á â ã ä å æy
t
=
log
Y
t
−
log
Y
t−
4 ç ç è Û é ê ë ì í î ï ð ñ ò Ì ó ô õ ö Ö ÷ ø ù ú û Ì Û ü ý þ ÿ â Þ î Ì È Ê Ë Ç Ê Ë Ù Õ × ê Ì ì Ù Ð Ñ ù Ï Ì é ê Í Î Ï Ê Ë Ì Ê Ë Ú Û Ü Ö Ì Ó Í Ù Ð Ñ Í Ï Ì ! " # Ý $ Ê Ë % ù & ' ( ) * Õ é ê ë í Ê Ë + , Ù È1970
Í - Ä1998
Í . Ì ü ý / 0 1 2 3 Ü Æ ÇGDP
Í Î Ï Ì1970
Í Ö ù 4 5 6 & ' ( ) î1970
Í Ô ï 7 8 Ì ! ìAR
ö Ö ÷ ø î 9 ù : ; Ó < = Ì Ý $ ñ ò % ù ö Ö ÷ ø Ì > ! ? @ A B C Ê Ë Ù 4 Ì * ÷ DGDP
É Ê Ë 4 E F G Ì Þ H 1 ù ñ ò ( I J Ü ð K L(over
parameterize the model)
ç ç â
1
M N Ì O P ô õ ö Ö ÷ ø ù ú Q Ì R S T Î ; þ ÿ U ' V Ì > ! W B ö Ö ÷ ø(q)
X Å1
Õ2
Õ4
Õ5
6
ù Y Z å Ì [ í \ Ö ] E ^ _ `a é b ë c Ð d ù e f g Ï B þ ÿ U ' ù V Ì î [ í \ Ô ] E ^ _ ? a é b ë c Ð d ù h i g Ï È j Ì k l m Ì
Smoothing-TPE
" ÅPredicting-TPE
Ì M N n o × p Ì q rHamilton (1989)
ñ ò B ö Ö ÷ ø : Ì F s í Å ü ý ù þ ÿ U ' Ê Ë ^ t u Æ ÇGDP
Í Î Ï / 0 1 2 3 Ü Í Î Ï b ç ç Bq
X Å0
4 ÌSmoothing-TPE
9 ÅPredicting-TPE
Ì rq
=
0
4 ù : v Ò w x n o ^ y3
b Ì z Ê Ë { ã Ìq
=
0
ù : Û ü ý þ ÿ U ' ù V Ì q ! â î Û | ? } ~ ü ý þ ÿ U ' ë ì í ù ñ ò : ÌHamilton
(1989)
ù ñ ò F × Ì ñ ò : È B Ø × U ' : é ê c Ð M N Ì B ó ô õ ö Ö ÷ ø ù : å Ì Æ ! < =1987
Í Ô ù ü ý þ ÿ U ' Ì Þ @ A1987
Í Ö ü ý ù þ ÿ U ' V Ì > F B ö Ö ÷ ø ù : K L Ì B * ÷ DGDP
É Ê Ë 4 E F G ù Y Z å Ì é ê ì í ù ñ ò ó ; õ ö Ö ÷ ø :2.1.2
MS
ç ç È < = W % õ % I M 7 ù W 1 Ì é êMS(Y)
ñ ò ; Ó Ì m È ÙMS(Y)
ñ ò æy
t
= u
s
t+ e
t
,
for 0
< t
≤ tw
y
t
= u
∗
s
t+ e
∗
t
,
for
tw < t
≤ T
á % Ìe
t
∼ i.i.d.N(
0
, σ
2)
Õe
∗
t
∼ i.i.d.N(
0
, σ
∗
2)
ÙMS
ñ ò Ì ! Ó 2 1 ¡ ¢ £ ¡ ¢ Ó Õ $ Ù ¤ ¥ £ ¦ Ü Ì § ¨ F W © ÷ D ¦ Ü þ ÿ ª « ¬ & Y Z Ì Ó ü ý þ ÿ ¬ & ù & ' ( )ç ç È V M ® ¦ 4 E Ì ¯ x ° ù ± ² ³ Ò Ì ü ý õ % I ù M 7 Ì W 1 B ´ µ ! ¶ k ñ ò S T · þ ÿ ¸ ¹ ¬ & 4 E ù º » Ì é ê B ´ µ ! ¶ k ñ ò S T ¼ ü ý þ ÿ ¸ ¹ ¬ & ù
1987
Í Ô Ö Ì ½ Ú Í ! ¾ W 1 M 7 ù 4 E Ì ¿ c Ð " À R Á Ü ¥ Ì Ú % " ¥ Ì Â í ë Û m M 7 4 E Ä Å È Ã Ä1990
Í Å + ü ý ¬ & Æ Ç È Ì È ! ¾ É Ê Ï ¦ & Ë Õ 1 2 Ì á ù ® ¦ ^ y4
b Õ Í Îå Ï 2 0 / ù Ð Õ É Ë Ñ Ò 2 Ó Ô Õ ù Ö X F ! × ù Ì ü ý ù Ç È Ì > 8 Ø Ù Ú ù ° 2.2` a b Û Ü
2.2.1
Ý Þ ß à á â ã ä å æ ç 2 2 3 " FMS
= > F u v ; < \ x W u v ; < \ T ¨ Û ` s è x @ i é " ® ¸ D o FMS(1)
= > @ µ ¸ | D o FMS(2)
= > ] s ¸ ú ¼ FMS(2)
= > í " Ñ # F ¿ Æ Ç È @ â F ² % 7 ¿ Æ Ç È a Ñ # A è é @ g ê z o ë Ñ # X YGDP
a F G m @ ì í ¼ . $ È Ñ # ¡ ' @ " î ï ¡ § V @ Ñ # R S T U P V Z [ \ F G m @ Î ¼ ç 3 z ð @ ¿ Ä T ] 2 2 { ¼ FMS(1)
= > @ u v ; < \ Æ x B @ " æ ç 3 Ñ # Æ Ç è é @ 9 7 A ñ ò ë Ñ # F G m @ µ È Ñ # z ¡ ' , T a ) Î § ¡ Ð ? «5
E @ FMS(1)
= > m @ ytw
´tw
+
1
@S
tw
` ´S
tw+
1 Ç @u
1−> u
∗
1 a \ ó · p
11@ Wt < tw
Çu
1−> u
1t > tw
Ç @u
∗
1−> u
∗
1 Æ ] Æ ôu
1−> u
∗
2 @u
∗
2−> u
∗
1 @u
∗
2−> u
∗
2 a \ F ² op
12hp
21hp
22 õt < t
t > tw
Æ @ öu
∗
2u
1 Ç @ 9 á Ä ^ ÷ ø U ? «6
E ] á ù ú Ç z a u v ; < \ @ Ä û = > © ü ý õ þ ÿ @ 2 ø @ [ è é V a V D @ û õ è é a § ¤ ]2.2.2
Ý Þ Ý Þ ç 2 2 3 J ¨ FMS
= > @ / m b 0 J K z " ¤ h Ð Z [ \ ± x ou
2 Wu
1@ J K ¨ Û ` o m § ¥ µ @ | x ou
∗
2 Wu
∗
1 ] @ W L t u v Z [ \ ± x ^ Æ q @ s ¸ ú o ÷ ± @ A E F ] 2 2 L t u v x m @ i é " Z [ \ ± x o du
1hu
2hu
3 Wu
4 L è ¿ Æ V ± @ ¶ 9 7 A ð > u v ù < ¡ ¢ @ = > ê z o @ Ñ # m ( J K ¨ Û ` a - Y ] < Ú @ Ò Ó ê Ü Ý B @ L t u v Z [ \ Ë µ a L M Â Ã ¢ § @ í î 9 7 ä å a Z [ \ V ± h » A ë x ÷ 3 J ¨ FMS
= > @ ¡ È a s ¤ h Ð ± x @ | á 9 ù J K ¨ Û ` - Y ] 2 2 o L t u v = > u v ù < ¡ ¢ @ r 7
4X4
u v \ @ G é12
+ ; < \ V dP
=
p
11p
21p
31p
41p
12p
22p
32p
42p
13p
23p
33p
43p
14p
24p
34p
44
3 J ¨ FMS(Y)
= > t u v x B @ u v \ o2X2
@ p2
+ V ] 1 s ¸ ø a ú ¼ @ FMS(Y)
= > a x @ & î ¼ i é p L t u v x a u v ; < ¡ ¢ ! " # $ í % ] í % o du
1hu
2 O 9 ; < @u
3hu
4 } 9 ; < @ u
1hu
2 Wu
3hu
4 O & ù < { ' d (P
11hP
12hP
21hP
22hP
33hP
34hP
43 WP
44 ¿ o0
ù @P
13hP
14hP
23hP
24hP
31hP
32hP
41 WP
42 ) o0
@ o 9 ù / m b 0 J K ¨ a ; ` @ í % ö r * ô + ] , ( @ 3 J ¨ FMS(Y)
= > L t u v = > @ ¶ · õ ö ^ " @ V x o - C @ 9 . F H I L M u v / Y ] 3.& 0 1 2 3 4 5 6 _ 3.1` 7 8 9 : ; < = > ? @ A B Ü 2 2 3 I 7 Ñ # o H I R S T U P V Ñ # Z [ \(IP)
@ Ñ # C D O o1970
Z1
{1999
Z1
] Ñ # E o H I J K F G Ñ # H ] 2 2 J K ¨ © ª Ç z ë x í A1987
Z8
o m I ? )1987
Z8
A µ @ 8 9 : ; < = > â p R S T U P V Z [ \ ¤ h Ð u v A F E @ ® µ 12
+ ¨ ` þ 9 á T Ç z @ g m A1987
Z7
¨ ` þ Ç z a x @ ( p 6 õ V è é ± ? o−
1,068.5
E @ Å ø i é r 7 Ç z o ¨ -` þ Ç z ? Þ2
E ]¡ 2¢ J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z [ \ ¹ ] R S T U V W X Y Z [ \ ¹ ]
1986
8
^−
1,092.0
1987
8
^−
1,068.6
1986
9
^−
1,091.7
1987
9
^−
1,069.9
1986
10
^−
1,091.7
1987
10
^−
1,072.8
1986
11
^−
1,085.6
1987
11
^−
1,075.0
1986
12
^−
1,082.7
1987
12
^−
1,076.0
1987
1
^−
1,080.1
1988
1
^−
1,076.4
1987
2
^−
1,079.3
1988
2
^−
1,073.6
1987
3
^−
1,079.4
1988
3
^−
1,074.2
1987
4
^−
1,073.6
1988
4
^−
1,075.1
1987
5
^−
1,072.1
1987
5
^−
1,075.9
1987
6
^1,069.5
1987
6
^−
1,076.5
1987
7
^−
1,068.5*
1987
7
^−
1,977.3
º » ¼*
_ ½ ¿ À ` Â Ã ç çMS(IP)
ñ ò " À R T ù c Ð M N × a Ð Q 6 ã Å â3
1
b ^ y7
b Ì c d M N { ã ½ e f J Ü g a Ð { h Ì i j ì íMS(IP)
ñ ò ë k m þ ÿ U ' F ° l m1(b) MS(IP)
ñ ò $ U ' e f g Ï m Z ! n d Ì Ä1987
Í8
o Ó Ö ÌMS(IP)
ñ ò S T Û ü ý þ ÿ ù ¬ & ; Ó k â3
2
Õ3
b È ÙMS(1)(IP)
ÙMS(2)(IP)
ñ ò c Ð M N p îMS(IP)
ÙMS(1)(IP)
Õ ÙMS(2)(IP)
ñ ò Ì zLR
q Q ÕAIC
ÕSchwarz
value
Ì Ó predicting-TPE
Õsmoothing-TPE
Þ l Ì Ö ¡ ~ r { h s t Ä ÅÙ
MS(1)(IP)
ÙMS(2)(IP)
ñ ò p î u zLR
q Q ÕAIC
Schwarz
value
v w Ì Ô ~ â î Ì z é ê ë x þ ÿ U ' V 3 y(predicting-TPE
zsmoothing-TPE)
Ì w Ö ~ î s t Ì j Ø F { | ë ¨ Ì * 4 D m Õ $ Í Î Ï Ù ¤ ¥ y v j { h j Ì { ã ü ý Ó } õ % I ~ Ì Þ Ì U ' k g Ï ù ¦ ð × Û î F {
¡ 3¢ MS M S £ ¤ J
¹
MS(IP)
MS(1)(IP)
MS(2)(IP)
p
220.971
0.966
0.978
(0.015)
(0.014)
(0.013)
p
110.984
0.945
0.960
(0.008)
(0.021)
(0.021)
u
13.799
2.521
2.526
(0.394)
(0.789)
(0.781)
u
219.074
18.820
18.820
(0.560)
(0.623)
(0.623)
σ
5.607
6.467
6.470
(0.216)
(0.323)
(0.323)
p
∗
220.937
(0.033)
p
∗
110.895
(0.049)
u
∗
10.757
0.919
(0.573)
(0.559)
u
∗
26.247
6.450
(0.396)
(0.437)
σ
∗
2.761
2.686
(0.188)
(0.198)
Log Likelihood
−
1,123.0000000
−
1,068.5.000000
−
1,067.6.000000)
AIC
−
1,128.0000000
−
1,076.5.000000
−
1,077.6.000000)
Schwarz value
−
1,137.6000000
−
1,099.4.000000
−
1,096.9.000000)
Predicting-TPE
00.353
000.200*
000.195**
Smoothing-TPE
00.345
000.187*
000.185**
Number of parameters
500)
800)
100000)
u
2, u
1, σ, p
22, p
11 u
∗ 2, u
∗ 1, σ
∗, p
∗ 22, p
∗ 11 MS(2)(Y)
¡ ¢ £ ¤ ¥ ¦ § ¦ ¨ © ª « ¬ ® ¯ ° ± ² ¬ ³ ´ µ ¶ · ¸ ¹ º ° »(a) ¼ ½ ¾ ¿ À Á Â Ã (IP) Ä Å Æ
(b) MS(IP) Ç È É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Æ Ñ
(c) Ò Ó MS(2)(IP) Ç È É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Æ Ñ
Ô 1Õ ¼ ½ ¾ ¿ À Á Â Ã Ä Å Æ Ö É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Æ × Ø Ù Ó Ú Û 1970 Ä
¡ 4¢ MS MS £ ¤ J Þ ß GDP ¹
MS(GDP)
MS(1)(GDP)
MS(2)(GDP)
p
220.911
0.923
0.934
(0.045)
(0.031)
(0.038)
p
110.948
0.850
0.874
(0.026)
(0.061)
(0.063)
u
15.745
4.639
4.856
(0.260)
(0.536)
(0.552)
u
211.571
11.435
12.252
(0.354)
(0.405)
(0.420)
σ
2.120
2.424
2.586
(0.147)
(0.217)
(0.231)
p
∗
220.884
(0.090)
p
∗
110.944
(0.040)
u
∗
14.770
5.733
(0.301)
(0.147)
u
∗
26.804
7.965
(0.138)
(0.243)
σ
∗
0.771
0.792
(0.088)
(0.089)
Log Likelihood
−
273.1.0000
−
244.2.00000
−
248.0.00000
AIC
−
278.1.0000
−
252.2.00000
−
258.0.00000
Schwarz value
−
285.0.0000
−
263.2.00000
−
271.8.00000
Predicting-TPE
00.362
000.170**
00.306*
Smoothing-TPE
00.344
000.151**
00.298*
Number of parameters
500)
8.00)
100000)
à 3
»ç ç m
1(a)
Õ(b)
Õ(c)
¿ á d ü ý / 0 1 2 Í Î Ï ÕMS(IP)
Õ ÙMS(2)(IP)
ñ ò $ U ' e f g Ï p î W Ì Ù
MS(2)(IP)
ñ ò O d1987
Í Ô ù3
D $ Ù Ì B1987
Í Ö Ì q ! d3
D â ã ù $ Ù Ì þ ÿ U ' V3 y æ
predicting-TPE
smoothing-TPE
b > ¿ 0.350
0.345
ä å È0.195
(a) ¼ ½ æ ç G DP Ä Å Æ
(b) MS(GDP) Ç È É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Æ Ñ
(c) Ò Ó MS(1)(GDP) Ç È É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Æ Ñ
Ô 2Õ ¼ ½ æ ç GDP Ä Å Æ Ö É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Æ × Ø Ù Ó Ú Û 1970 Ä è I
3.2` 7 8 ê ë GDP ? @ A B Ü
2 2 3 I 7 Ñ # o H I X Y
GDP
Z [ \ ë Ñ # @ Ñ # C D O o1970
ZI
ë {1998
ZIV
ë ] Ñ # E o H I J K F G Ñ # H ] Þ4
ì = > V è é W _ 7 é í ]MS
= > u á1987
Z A ® a3
È Ð ¥ O ]~
MS(GDP)
= > W FMS(1)(GDP)
FMS(2)(GDP)
? «8
E @ LR
R x í h
AIC
hSchwarz value
hpredicting-TPE
Wsmoothing-TPE
= > ë ì PQ @ ) A µ s ¸ Þ ß ] ± î À a í @ F
MS(2)(GDP)
= > Þ ß ¿ ã FMS(1)(GDP)
= > @ i é w o ¾ í Å o . $ È ^ ç 3 V ï ' @ 1 FMS(2)(GDP)
= > ^ ¡ § V ] 2 2 ð2(a)
h(b)
h(c)
F ² ñ H I X YGNP
Z [ \ hMS(GDP)
h FMS(1)
(GDP)
= > Ð ¥ u v ¯ \ ] ~ ß @ FMS(1)(GDP)
= > ( w x 1987
Z ® a3
È Ð ¥ O @ 1987
Z µ @ 9 w x 2
È ü ý a Ð ¥ O @ L M u v ë x P Q dpredicting-TPE
Wsmoothing-TPE
E } F ² Î0.362
W0.344
ò o0.170
W0.151
] 4.& 0 1 ó ô 2 3 õ ö ÷ ø ù ú 6 _ 2 2 H I R S K U ± Z [ \ FMS(IP)
= > a è é d . È ¤ h Ð Z [ \ ± W Q ê ú F o du
2=
18
.
820
hu
1=
2
.
521
Wσ
=
6
.
467
{ . $ È ¤ h Ð Z [ \ ± W Q ê ú | F ² o du
∗
2=
6
.
247
hu
∗
1=
0
.
757
Wσ
∗
=
2
.
761
] H I X YGDP
Z [ \ FMS(1)(GDP)
= > a è é d . È ¤ h Ð Z [ \ ± W Q ê ú F ² o du
2=
11
.
435
hu
1=
4
.
639
Wσ
=
2
.
424
{ . $ È ¤ h Ð Z [ \ ± h W Q ê ú | F ² o du
∗
2=
6
.
804
hu
∗
1=
4
.
770
Wσ
∗
=
0
.
771
] ~ s È è é ± @ . È Z [ \ ¤ ¥ u v ± º û ¼ . $ È Æ r ¤ ¥ u v a ± @ û ü ! / m b 0 J K z a ¤ ¥ Þ ß { . $ È Z [ \ Q ê ú ¹ º » ¼ . È Q ê ú @ º H I L M ý þ ÿ § a » ü ] 2 2 F T @ ¿ Æ J K È @ H I L M N O ¡ ¢ T ` @ 1 H I L M ý þ ¡ ¢ Û ` a Ø 4 5 Å o?
± @ A E F ] ý B i é X YGDP
¨ C D A F G @ d X Y N O (PC)
h X Y N O M Ñ(IV)
h X Y Ì(EX)
W þ (GC)
] g m X Y N O X Y Ì W X YGDP
Æ @MS
= > ) w x s ` V a ¤ h Ð ¥ u v @ X Y N O M Ñ W þ & @ ' r 7MS
= > ' 9 w x æ ç 3 O X Y N O M Ñ W þ a ¤ h Ð ¥ u v @ < Ú @ X Y N O M Ñ W þ J K ¨ ; ` µ g ý þ X YGDP
^ ÿ ¹ º » ß q ] 2 2 o ¹ ð ~ 1987
Z ® h µ @ X YGDP
Ø 4 ¨ C D ? d X Y N O h M Ñ h Ì W þ E a ¨ ` @ i é r 7 FMS
= > è é N O X Y h X Y Ì h X Y N O M Ñ W þ @ è é W _ 7 é í ì ¼ Þ5
@ 4 5 º N O W Ì J K ¨ ; ` µ ý þ ¹ º » @ ß ¨ - ` @ p ½ Ú X Y N O M Ñ W þ . h $ È ý þ ¡ ¢ ¶ ^ B @ B ~¿ ã N O W Ì @ ý þ - ¤ ¿ B ] Î ¼
Lin and Chen (1999)
W l m n(2000)
à W L M N O _ A F T @ ½ þ õ r ù T a ` V @ Å ø 3 " z X Y Ì W N O M Ñ a ~ ] 2 2 F G X Y Ì ý þ @ . È ¤ h Ð Z [ \ ± ú W Q ê ú F ² o23.8
W12.9
@ . $ È a ¤ h Ð Z [ \ ± ú W Q ê ú | o7.2
W3.5
@ F ² B70%
W73%
@ û ü H I J K ; > µ @ X Y Ì ý þ ¹ º ' ] Ì ý þ a B @ 9 á W i b Ì U × ¨ a ¹ º ; ` _ ] )1980
Z ¬ m A @ û i b U S a @ Ø 4 Ì U × Í Î ¡ Ï Ð Ò Ó h Ð Ñ 3 h Ð Ô Ò Õ Ö § a U × @ ; f ¤ Ò Ó h ¤ Ñ 3 h ¤ Ô Ò Õ Ö § a U × ] H I Ñ 3 Õ Ö h Ò Ó Õ Ö A ¤ Ô Ò U S @ Ì ß x ¥ @ ý þ Å ½ ÿ Ð ] 2 2 F G N O M Ñ ý þ ¡ ¢ @ H I J K ; > µ È @ ý þ ` ¿ ã X Y Ì @ M Ñ ý þ Ê ¤ ¿ B ] N O M Ñ . È ¤ h Ð Z [ \ ± ú W Q ê ú F ² o26.99
W11.61
@ . $ È a ¤ h Ð Z [ \ ± ú W Q ê ú | o17.35
W7.15
@ F ² B36%
W38%
] M Ñ W Ì ý þ ~ @ N O M Ñ ý þ a B ~ p ³ X Y Ì a ] ø ù @ H I J K ¨ ; ` ® @ X Y Ì ¤ h Ð Z [ \ ± ú W Q ê ú » F o23.8
W12.9
@ W N O M Ñ a26.99
W11.61
ú ¿ @ H I J K ¨ ; ` µ @ X Y Ì a ¤ h Ð Z [ \ ± ú W Q ê ú ÿ ò o7.2
W3.5
@ N O M Ñ | p o17.35
W7.15
@ F ² o X Y Ì a2.4
-2.0
- Ì ¬ & # I . " Å Æ Ç d / Ì k l m Ì Æ Ç 0 1 Ê È 2 3 ¡ 5¢ Þ ß ! " # $ % & ' ! " # $ T ¹
u
1u
2σ
u
∗
1u
∗
2σ
∗
u
2− u
1u
∗
2− u
∗
1 % &6.22 11.01 1.60 5.97 8.38 0.68
24.79 22.41
(0.40) (0.33) (0.14) (0.19) (0.17) (0.09)
' (5.97 29.72 12.89 4.53 11.72 3.50
23.75 27.19
(3.2) (3.09) (1.31) (0.79) (1.44) (0.46)
) *2.52 29.51 11.61 3.66 21.01 7.15
26.99 17.35
(2.14) (3.12) (1.19) (1.84) (2.38) (0.83)
+ , % &−
8.33). 7.42 4.31 1.06 8.96 2.71
15.75 27.9
(5.39) (0.62) (0.36) (0.71) (0.63) (0.31)
à 3
» ¬ & Ò × 4 5 ù 6 7 Ë m 5.& 8 9 : ; < = > ? @ A B C 6 _2 2 3
MS(Y)
= > A ï @ J D FMS(Y)
X W & @ 6 7 8 9 :; < p H I L M u v E á a ] # $ W H I Æ r / m b 0 a = > @ " Æ ç î p J K ¨ ; ` a ¡ ¢ @ r F
MS(Y)
= > w x L M ý þ @ J K a ; 3 @ | 6 ¿ r FMS(Y)
= > ] 3 I 7 b ù Ñ # o ; 3 W = > R S T U P V Z [ \ @ o & F b Ñ # ~ @ i é 7 Æ ç 3 O @ Ñ # E o G H F G Ñ # H ] 2 2 ð3(a)
W(b)
F ² o ; 3 R S T U P V Z [ \ I ð W 6 7MS(Y)
= > è é ; 3 R S T U K P V Z [ \ Ð ¥ u v ¯ \ ] 4 5 ß @ { ç 3 J @MS(Y)
= > u 9 ; 3 L M ý þ ¡ ¢ @ < Ú @ FMS(Y)
= > p ; 3 L M u v F { i é w o ¾ í Å o è é ç 3 O c @ ; 3 T / m b 0 Î ¤ ¥ ; ¦ m § ¥ a J K ¨ ; ` ] 2 2 û ! ð4(a)
= > R S T U P V Z [ \ W ð4(b)
K 7MS(Y)
= > è é = > R S T U K P V Z [ \ Ð ¥ u v ¯ \ @ )1988
Z4
C @MS(Y)
= > p = > L M ý þ A F @ Å ø i é N ¦ FMS(2)(Y)
= > @ ¨ © ª Ç z o(a) L M ¾ ¿ À Á Â Ã (IP) Ä Å Æ (b) MS(IP) Ç È É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Æ Ñ Ô 3Õ L M ¾ ¿ À Á Â Ã Ä Å Æ Ö É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Æ × Ø Ù Ó Ú Û 1970 Ä 1 Ü Ý 1998 Ä 12 Ü
1988
Z3
? «9
E ] ð4(c)
ñ FMS(2)(Y)
= > ( è é a = > R S T U P V Z [ \ Ð ¥ u v ¯ \ ] ~ ð4(b)
W(c)
@ 9 ¹ º ß µ ¸ p = > L M u v ý þ ¡ ¢ u á ^ ]¡ 6¢ O % P % J Q R S T
(A)
U V ´ µ ¶ · ¸ ¹ ® ¯ « W R Xp
22p
11u
1u
2σ
u
2− u
1 U V0.974 0.947
−
3.976 6.577 4.513
10.053
(0.011) (0.022) (0.606) (0.358) (0.176)
(B)
Y Z [ \ ] ´ µ ¶ · ¸ ¹ ® ¯ « W R X(1)
^ _ ` a ² b(High-growth Stage)
p
22p
11u
1u
2σ
u
2− u
1 \ ]0.978 0.960
2.526 18.820 6.470
16.294
(0.013) (0.021) (0.781) (0.623) (0.323)
Y Z0.968 0.955
8.017 23.931 6.220
15.914
(0.016) (0.021) (0.694) (0.627) (0.307)
(2)
c _ ` a ² b(Middle-growth Stage)
p
∗
22p
∗
11u
∗
1u
∗
2σ
∗
u
∗
2− u
∗
1 \ ]0.937 0.895
0.919
6.450 2.686
5.531
(0.033) (0.049) (0.559) (0.437) (0.198)
Y Z0.982 0.932
−
3.614 8.937 5.809
12.551
(0.013) (0.057) (1.264) (0.527) (0.323)
º » ¼u
2, u
1, σ, p
22, p
11 du
∗ 2, u
∗ 1, σ
∗, p
∗ 22, p
∗ 11 e f ½ e gMS(2)
h i j k l m n d m o p q r s t u v w g x  s y z { d | } ~ w à ç ç È p î Õ Õ ü ½ þ ÿ ¬ & ( ) j Ì â6
â7
È ½ ñ ò × a Ð Q $ U ' k Æ M N { ã æ Õ p î B ¡ × ÷ D c Ð ¥ Ì ÷ D Í Î Ï U ' Ù ¤ ¥(23.93)
{ h " Å * ÷ D U ' ù Ù ¤ ¥(18.94)
Ì r P W % W © - Ù ù â u * ÷ D Í Î Ï y v j(5.81)
9 Å ÷ D y v j(6.22)
Ì { ã þ ÿ ¬ & # I ù 9 Ç t Ì ü ý × î Ì ¦ ð î 9 ^ y10
b | ë ¨ Ì B F W © ÷ D Ì ü ý þ ÿ ª « ( ) W 1 ¦ ð Ì ì ÙMS(Y)
ñ ò î ¾ < = ¡ þ ÿ ª « ( ) * Õ p î » ø $ Ù Ì é Å1997
Í10
o11
o _ 2 Ì õ ¬ $ Ù Ì ü ý n Ä1998
Í10
o õ $ Ù Ì r ü ý Å - Ù ù s â(a) ¾ ¿ À Á Â Ã (IP) Ä Å Æ
(b) MS(IP) Ç È É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Æ Ñ
(c)Ò Ó MS (2)(IP) Ç È É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Æ Ñ
Ô 4Õ ¾ ¿ À Á Â Ã Ä Å Æ Ö É Ê Ë Ì Í Î Ï Ð Æ × Ø Ù Ó Ú Û 1970 Ä
¡ 7¢ O % P % " # U V \ ] Y Z
1974:041975:12 1974:011975:06 1974:041975:12
1980:101981:06 1979:041983:04 1980:101981:06
1982:061983:03
1982:061983:03
1985:111987:05 1984:091986:02 1985:111987:05
1991:081994:08 1989:091991:03 1991:081994:08
1992:091993:05
1997:111998:12 1995:101996:09
1998:101998:12 1997:111998:12
6.& ÷ & 2 2MS
= > A 4 5 ¿ Æ q ¼ p ( % 7 Ñ # 3 a / - @ 9 è é + Ç z q ¼ ¿ Æ u v a \ @ S A ! F ¤ h Ð ¥ O @ £ ^ é í a À @ ( è é a = > 9 L M a ]Hamilton (1989)
WFilardo
(1994)
6 7MS
= > @ p b a J K N O ! a F @ MS
= > p H I W = > a J K L M N O @ ê ¡ E a á @ ¾ í ¢ Å ¼ H I W = > o a J K ? £ d b h ; 3 E @ H I W = > J K ¡ ¢ m @ £ ^ / m b 0 ; ¦ Í / b 0 J K ¨ Û ` ] F G H I X YGDP
W R S T U P V Z [ \ @ 1990
Z ¬ ® ¯ ° ± F ² ³ ´9.7%
W6.8%
@1990
Z ¬ A µ | o6.0%
W4.4%
@ Z [ \ Q ê ú @ } Î1990
Z ¬ ® a4.8%
W13.1%
@ ò o1.0%
W4.0%
] 3 ¾ z @ pMS
= > A ï @ "MS
= > a ¤ h Ð Z [ \ ± W ` V x o s ñ s A @ A / m b 0 ¿ Æ J K È @ J K ` V L M N O ý þ Ü ] 2 2 3 4 5 X W o d . h FMS
= > 9 A MS
= > F H I ? W = > E J K L M u v @ p J K L M u v ¤ x @ V ¥ - P Q ] . $ h F G ¦ §GDP
t 4 J K ` V @ £ d X Y M Ñ h N O W Ì ý þ ] X W º1987
Z A Ì ¨ x @ N O x - [ @ M Ñ ýþ u ¤ ¿ B ] < Ú @ M Ñ Í o ¦ § J K ý þ a Ø 4 Å © ] . } h F G B ~ ; h > h H b J K L M N O @ E F ¢ § b 0 a L M N O þ v ¡ ¢ ú @ X W º @ 6 7
MS
= > . F = > W H I Î / m ; ` o Í / J K a L M N O ¡ ¢ @ ¢ Å ¼ b 0 ¥ ¡ ¢ m U T J K ¨ ; ` @ Í r J K a ; 3 @ | ] ª & & «¬
Kuznets, Simon (1979), Growth and Structural Shifts, in Walter Galenson (ed.),
Economic Growth and Structural Change in Taiwan. Cornell University Press.
p
(s
t
|y
t+r
, y
t+r−
1,
· · ·)
@ ör
=
0
d ¡ | \ @r <
0
d \ @r >
0
d ¯ \ ]
®
q
=
3
Ç @Smoothing-TPE
WPredicting-TPE
a ú } ¿ º û ]¯ R ° Ç È J K Ü @ g m ' í b ± i ÿ ² ³ ´ µ _ ¶ · ¸
?
General System of Preference
@ A B C DGSP
E @ p H I A Ì o Ø a J K1 ¹ º » @ 9 á Û ` H I U S T U ¨ @
GSP
a H I K ¨ Û ` a ¼ Å © ]½ l m n
(2000)
r 7Gibbs Sampling
è é & @ FMS(2)
= > ) Î § ¿* ] 3 X W P @ u v ; < \ ¹ º Û ` a Ü Ý B @ r 7 æ
ç 3 è é a F
MS(1)
= > 9 ^ w x X YGDP
ë Ñ # ¤ h Ð ¥ O ]¾ ¸ Q ¿ À Á a P ï ]
 è é 8 9 : ; < = > Ç @ ð à r ? ê E õ
(approximate
(quasi) maximum likelihood estimation)
è é = > V ] g ¿ ù í % 7EM-algorithm
ñ í V ± & Ä Å õ V ¹ a è é ± { 3 r 7 µ ¸? V ± & E è é V @ 6 7
GAUSS
a Æ Ç ¢ lOPTIMUM
@ 7 ¢ l c J D aBFGS
¬ V Ä = > È a ç 3 õ V ¹ » ± ]É
MS(GDP)
= > )1988
ZI
ë A µ @ â p H I X YGDP
Z [ \ ¤ h Ð uv A F @ A
1988
ZI
ë o m I @ ® µ 1
Z ¨ ` þ 9 á T Ç z @ g m A1987
ZIV
ë ¨ ` þ Ç z a x @ ( p 6 õ V è é ± ] Ê = > J K ¨ © ª Ç z a x í A
1988
Z4
o m I ? )1988
Z4
A µ @ MS
= > â p = > L M ¤ h Ð u v A F E @ ® µ 6
+ ¨ ` þ 9 á T Ç z @ g m A1988
Z3
¨ ` þ Ç z a x @ ( p 6 õ V è é ± ] Ë H I R S T U ± Z [ \ Q ê ú Î . È a6.47
ò o . $ È a2.69
] Ì Í Î Ï Ð Ñ Ò s Ó Ô Õ s Ö ¿ ×(1998)
Ø Ù Ú Û Ü Ý ~ Þ ß à j d á â ã ä w å æ ç Ø −−−−−−−−−−−− á â è é ê −−ë Ø26(4)
Ø ì431457
Ã Ö ¿ ×(2000)
Ø Ù í n î Ú Û Ü Ý ï à j d Ú Û ð ñ ò ó ï ô õ ç Ø ö ÷ ø á â ù ú û ü ý á â þ ÿ g ¿ þ ÿ ÃFilardo, A.J. (1994), Business-Cycle Phases and Their Transitional Dynamics, Journal of
Business and Economic Statistics, 12, 299308.
Hamilton, J.D. (1989), A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time
Series and the Business Cycle, Econometrica, 57, 357384.
Huang, C.H. (1999), Phases and Characteristics of Taiwan Business Cycles: A Markov
Switching Analysis, Taiwan Economic Review, 27, 185214.
Kim, C.J. and C.R. Nelson (1998), Business Cycle Turning Points, a New Coincident Index,
and Tests of Duration Dependence Based on a Dynamic Factor Model with Regime
Switching, The Review of Economics and Statistics, 80, 188201.
Kim C.J. and S. Yoo (1995), New Index of Coincident Indicators: A Multivariate
Regime-Shift Approach, Journal of Monetary Economics, 36, 607630.
Kuznets, Simon (1979), Growth and Structural Shifts, in Walter Galenson (ed.), Economic
Growth and Structural Change in Taiwan. Cornell University Press.
Lin, J.L. and S.W. Chen (1999), Searching for the Markov Switching Model for Business
Cycle in Taiwan, 1999 NBER/NSF Time Series Conference.
Lucas, R.E. (1977), Understanding Business Cycles, Stabilization of the Domestric and
International Economy, Carnegie-Rochester Series on Public Policy, 5, 729.
EXAMINING TAIWAN'S BUSINESS CYCLE VIA
TWO-PERIOD MS MODELS
Hsiu-Hua Rau, Hsiou-Wei William Lin and Ming-Yuan Leon Li
∗
ABSTRACT
This study adopts Markov-switching models (hereafter MS models) to examine the
annual growth of Taiwan’s industrial product index (hereafter IP) and real gross domestic
products (hereafter real GDP) from 1970 to 1998. Among the contemporary papers
explor-ing business cycles via MS models, few, if any, aim at copexplor-ing with the diminishexplor-ing business
cycle patterns due to economic structural changes. In contrast, we adopt two-period MS
models, which incorporate a specific set of mean and variance parameters for each period,
to control the structural changes in Taiwan’s and South Korea’s economies.
Our empirical findings are consistent with the following notions. First, Taiwan’s
busi-ness cycle patterns changed significantly after 1987. Second, Taiwan’s real exports and
consumptions appear to be less volatile after 1987, whereas real investments replaced real
exports as the primary factor for post-1987 economic movements. Third, for Taiwan and
South Korea, which both experienced substantial economic growth, our two-period MS
settings appear to outperform the conventional settings in modeling the business cycles.
The volatilities for the two nations’ IP and real GDP were significantly lower in the second
period. The result is in contrast with our finding with respect to Japan’s more
devel-oped economy. For Japanese business cycles, conventional single MS models appear to be
descriptive.
Keywords: Markov-switching models, Two-period MS models, Business cycles, Economic
structure, Real GDP, Industrial product index
∗