我国经济周期测量—基于ICA的研究

统计研究 ›› 2009, Vol. 26 ›› Issue (5): 3-8.

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我国经济周期测量—基于ICA的研究

李静萍

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2009-05-15 发布日期:2009-05-15

Measurement of Chinese Business Cycle from an ICA’s View

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2009-05-15 Published:2009-05-15

摘要/Abstract

摘要： 本文采用独立成份分析（简称ICA）方法，利用经济增长率、通货膨胀率和失业率等三个主要的宏观经济指标，对我国经济周期进行了测量，发现1978年以来，我国经历了四个完整的周期，从2005年起进入第五个周期。论文还对多变量经济周期测量方法与单变量测量方法进行了比较，发现多变量测量方法优于单变量测量方法。

关键词: 经济周期, 测量, 多变量, ICA

Abstract: The paper measures Chinese business cycle using GDP growth rate, inflation rate, and unemployment rate based on Independent Component Analysis (ICA). It is found that Chinese economy has passed through four complete business cycles since 1978, and entered the fifth cycle from 2005. Besides, the comparison of the measurement results verifies that the multivariate measurement is superior to the univariate one.

Key words: business cycle, measurement, multivariate, ICA

李静萍. 我国经济周期测量—基于ICA的研究[J]. 统计研究, 2009, 26(5): 3-8.

[1]	李跟强潘文卿. 价值链嵌入与经济周期联动——增加值的视角[J]. 统计研究, 2019, 36(9): 18-.
[2]	马丹何雅兴. 危机传递、逆全球化与世界经济周期联动性[J]. 统计研究, 2019, 36(7): 77-90.
[3]	陈磊等. 双重视角下的中国经济周期混频测度[J]. 统计研究, 2018, 35(9): 29-39.
[4]	黄赜琳姚婷婷. 中国与“一带一路”沿线国家经济周期协同性及其传导机制[J]. 统计研究, 2018, 35(9): 40-53.
[5]	李雄英雷钦礼. 劳动收入份额的决定与波动机制研究[J]. 统计研究, 2018, 35(7): 91-101.
[6]	郝乐. 长寿指数及其统计测量[J]. 统计研究, 2017, 34(6): 79-84.
[7]	鲜祖德等. 中国农村贫困标准与贫困监测[J]. 统计研究, 2016, 33(9): 3-12.
[8]	高华川白仲林. 中国月度GDP同比增长率估算与经济周期分析[J]. 统计研究, 2016, 33(11): 23-31.
[9]	刘建平王雨琴. 季节调整方法的历史演变及发展新趋势[J]. 统计研究, 2015, 32(8): 90-98.
[10]	李正辉郑玉航. 基于混频数据模型的中国经济周期区制监测研究[J]. 统计研究, 2015, 32(1): 33-40.
[11]	施开分等. 多源图像数据的冬小麦面积测量方法研究 ——基于固定拍摄角拍摄照片的地物重投影坐标模型[J]. 统计研究, 2014, 31(10): 63-69.
[12]	郑挺国郭辉铭. GDP数据修正对经济周期测定的影响[J]. 统计研究, 2011, 28(8): 14-20.
[13]	金勇进陶然. 普查涵盖误差及其测量机制研究[J]. 统计研究, 2011, 28(8): 3-8.
[14]	张征宇朱平芳. 有测量误差时空间自回归模型的估计与检验 [J]. 统计研究, 2010, 27(4): 103-108.
[15]	李爱军. 我国中长期节能潜力的一般均衡分析[J]. 统计研究, 2010, 27(3): 45-50.

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