吉林大学商学院刘汉( 宏观计量分析、经济周期波动与预测)4月18日在线访谈

prayer1988 发表于 2014-4-17 12:17
刘老师，您好！在混频数据建模中，低频数据迭代转为高频或是高频赋权重转为低频两种想法要怎么选择，比较哪 ...

感谢“prayer1988”的提问，谢谢参与我的访谈。

“低频数据迭代转为高频”？这个我不太明白你所指的是什么。我学习中的混频数据模型不需要对数据的频率进行预处理，当然其最终的核心是利用“数据驱动”理念对数据赋予一定的权重，但是这个是一种优化后的参数化权重，而非简单的、随意赋予一定的权重。
混频数据模型，由于采用了这种技术，在我的实证研究中总体来说还是优于同等频率的数据模型的。
由于你问的两种想法，我对前一种想法不是很理解，因此我上述的回答可能不是你想要的结果，请你修正你的问题，或者发邮件到hanliu@jlu.edu.cn，和我继续讨论。

祝学安！

cielyang 发表于 2014-4-17 12:41
刘老师，您好！我想请教一下鲍莫尔的一般均衡分析与富克斯的宏观计量分析在运用中的适用性的不同之处是什么 ...

感谢“cielyang”提问，谢谢参与我的访谈。

谢谢你的提问，也让我涨了知识。由于不知道你问的问题是什么，我Google和百度了一下，我稍微看了下，发现我实在无法再短时间内给你个比较满意的解释，我将我搜索到的链接给出来：http://www.catis.org.cn/E_ReadNews.asp?NewsID=644 ，希望能对你有所帮助，当然我还是建议你自己搜索相关的文献来解答你的疑惑

不好意思，没有能能够帮到你。祝学安！

李老师，您好！
做关于通胀的VAR模型时，是不是应该尽可能把影响通胀的所有变量尽量都放进来，或者说只根据NKPC模型加入预期。产出缺口？
谢谢！

不好意思，打错字了，是刘老师，见谅

cielyang 发表于 2014-4-17 12:44
还想请问刘老师，你对目前中国经济情况怎么看？宏观经济趋势怎么变化？谢谢

感谢“cielyang”提问。你提的这个问题比较大，如果具体到经济增长 (GDP增长率) 的问题，根据模型的预测的结果还是比较乐观的，因为我们所建的模型都是根据历史预测未来，历史情况很好，朴素的预测就是这个模型预测未来也很好。但是，实际情况远比我们这个根据历史预测未来要复杂得多，譬如我国就面临着各种转移和变革，经济发生转变的话，预测就会变得非常不准确。因此在模型预测的时候，还要根据经济形势的变化和各种加入一些主观因素。
因此，我对目前中国GDP增长趋势的看法是觉得长期存在增长率的显著下降趋势，但是这个趋势不会低于7.5%，更长期点也不会低于7%，但是短期波动幅度相对来说可能就比较大，但是正如总理所讲，只要经济落在“合理区间”还是可以承受的。
总而言之，我国未来一段时间经济不会出现“大起”，但是我们要防止经济“大落”的可能。
希望我的回答能对你有所帮助，祝学安！

HankLiu 发表于 2014-4-18 15:19
感谢“渴望尽头”的提问，谢谢参与我的访谈。

你的提问非常好，也非常重要。这些问题虽然不会出现在发 ...

谢谢刘老师！

matr 发表于 2014-4-17 12:53
刘汉老师，您好！
看了您在混频数据分析方面的研究成果，有几个问题想请教一下
1、混频数据的处理方法主要 ...

感谢“matr”提问，谢谢参与我的访谈。

谢谢你关注混频数据模型，由于你的问题比较多，我将一一进行解答：
第一点：我猜想你所说的“混频数据的处理方法”是指运用混频数据的模型有哪些吧？因为混频数据是不需要对数据进行预处理的。如果指的是混频数据模型，这主要包括两大类，第一类是混合数据抽样模型 (简称MIDAS)；另一类是状态空间模型的混频数据模型。两者的主要区别是在于两种模型采用的估计方法不同，而且状态空间模型不能容纳太多的变量，如果要利用大规模数据的话，需要利用因子模型提取主要因子。
第二点：混频数据模型虽然说不需要对数据进行预处理，但是这并不等于不对数据作要求，因为混频数据标榜的是直接攫取高频数据信息，因此对高频数据要求还是挺高的，最好要有一定的数据长度、不存在数据缺失、显著的异常值等。当然，在运用大量数据的时候，上述的这些要求也肯那个会放松些。
第三点：混频数据方法现在主要采取Matlab来实现，因为Eric Ghysels在其主页上提供了一个样本程序包和使用说明：http://www.unc.edu/~eghysels/ ，这里给出了matlab的程序包 (http://www.mathworks.com/matlabc ... 50-midas-regression) 和R程序包 (http://mpiktas.github.io/midasr/)。
第四点，请参见第12楼给出的一些说明。

希望我的回答能对你有所帮助，祝学安！

/F/ 发表于 2014-4-17 13:13
刘老师：
您好！我是研究经济景气波动的冲击作用，VAR模型有些老套而且其局限性也愈发显现出来，请问您有什 ...

感谢“/F/”的提问，谢谢参与我的访谈。

“研究经济景气波动的冲击作用”的方法有很多，虽然简单的VAR模型可能有些老套和局限性，但是其扩展模型还是非常有用的，如时变参数的VAR模型 (TVP-VAR)，混频数据VAR模型 (MF-VAR) 等等，可以深入研究下，可能会改变你对VAR模型的看法。
数量经济软件，就我个人使用体验来说，Matlab和R比较好，OxMetrics里面的一些软件包能直接估计区制转移、不可观测的状态空间模型，也比较有用；而EViews是初学者必须要学习的软件。另外还有Stata、Rats和Cats等等，这需要看你们的老师、同事、同学都用什么软件，你的参考论文都用什么软件，进行斟酌选择。

希望我的回答能对你有所帮助，祝学安！

渴望尽头 发表于 2014-4-18 15:47
谢谢刘老师！

不客气，“渴望尽头”感谢你参与我的访谈，如果你还有问题，可以继续提问题。

刘老师：您好！
在您刚才的回答中提到因子分析，应用比较多的是R型因子分析，
能否简单介绍下Q型因子分析或推荐相关文献。比如我要做中部六省的综合发展状况，
由于样品只有6个而指标可以有很多，这样适合做Q型因子分析，提取出的共同因子如何解释？
因子得分如何解释？
谢谢！