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1、我使用的是数值模拟方法,目的是比较模拟值与真实值的误差,故不进行时间序列预测,本文撰写的时候2024年国家数据尚未公布,我输出的模拟值没有真实值可以比较,故没有2023年之后的数据。
2、我的论文基础部分是沿用的经典假设,边际效用函数线性假设和消费上限(饱和点)不变是为简化分析,也是比较常见的假设。只有心理操作部分进行了心理调整的规则设定,算是一个自建的假设。应该有一定的通用性和指导性吧?
3、1992-2023年间我国发生的主要外部冲击事件通过可观测的宏观变量和心理参数渠道进入模型,调整方向始终保持一致:不确定性上升时贴现因子上调,预期改善时则反向调整,消费受限时底边长度临时缩短。例如,2020年新冠疫情导致居民预期悲观叠加封城失业,贴现因子上调至0.9735,同时底边长度临时下调以反映消费受限,其影响方向与非典疫情相同但幅度更大;2008年四万亿刺激实施后,贴现因子连续三年逐步下调,反映居民预期随经济刺激而改善;1998年房改后居民资产配置结构发生根本变化,房价涨幅对心理贴现率的影响权重从0调整为0.5。各冲击事件的具体参数调整及依据详见附表批注。
4、我这里使用的是数值模拟方法,进行的是数值模拟校准,目标是模拟输出值与真实值的比较,我的建模是从理论出发推导出公式,用理论来校准各个参数,再代入宏观数据x得到模拟y,然后与真实y对比,从而验证我之前提出的理论。我没有使用历史数据做算法建模,也没有使用拟合回归/机器学习等方法。


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