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新凯恩斯菲利普斯曲线的弱识别检验和稳健估计

2014-08-05分类号:F249.1;F821.5

【作者】林清泉  孙国良  
【部门】中国人民大学财政金融学院  
【摘要】对基于GMM大样本统计量的检验和估计,弱识别会带来点估计不一致和置信区间规模不正确的问题。本文讨论了弱识别问题产生的原因、影响、检验和相关弱识别稳健统计量。用Cragg-Donald F统计量对NKPC重新进行了检验,发现的确存在弱识别问题,本文进而对NKPC的参数进行了弱识别稳健的估计,并且用CLR统计量构造了相应规模正确的置信区间。实证表明中国的通货膨胀具有明显的向前和向后行为,而向前行为从数量上来说要大于向后行为的影响,但是向后行为在数量上来说也是不可忽视的;子样本的检验表明通胀的向后行为有增强的趋势。
【关键词】新凯恩斯菲利普斯曲线  一般矩估计  弱识别问题  CLR统计量
【基金】
【所属期刊栏目】数量经济技术经济研究
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