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数据本文考虑的样本期为1994年1月一2005年6月，使用的是月度数据，数据主要来源于各期的《中国人民银行统计季报》和中国经济信息网数据库(www. cedb. cei. gov. en)。由于缺乏M2的月度数据，因此本文中的货币供应量使用的是M1指标，利用X-12进行季节调整，然后取自然对数并进行一阶差分，从而得到货币增长率。我们同样利用X一12对工业增加值进行季节调整，然后取自然对数并进行一阶差分，从而得到工业增加值增长率。通货膨胀率用消费价格指数(CPI)变化率来度量，但根据官方公开统计资料只能获取2001年以后的月度环比通胀率，之前只有同比通胀率。为此，我们利用2001年以后月度环比通胀率和之前的同比通胀率，以1997年6月为基期得到消费价格指数，并利用X一12进行季节调整，然后取自然对数并进行一阶差分，从而得到月度环比通胀率。之所以采取上述方法获取增长率数据，主要是为了确保数据的平稳性。基于同样的考虑，我们利用X一12对财政支出和财政收人进行季节调整后，并对财政支出和财政收人比值取自然对数。
模型估算及检验时变参数马可夫情势转换模型主要是利用状态空间模型的Kalman滤波和马可夫情势转换模型的Hamilton滤波来估算，但Kalman滤波和Ham-ilton滤波往往无法进行复杂的数据处理Kim( 1994) --'在Kalman滤波和Hamilton滤波基础上提出了一种近似算法，从而很好地解决了时变参数马可夫情势转换模型的估算。具体估算过程主要包括如下四步:第一步是在给定参数初值的情况下，利用Kalman滤波给出基于状态变量S,-1 = a和S，=J(i.j=0,1)与t一1期信息的条件时变参数洲洲，、条件转换概率pr洲l、货币增长率△M，的条件预测误差6ilI-，和条件预测误差S;I,-I的方差川洲，;第二步是基于第一步的估算值，利用金('-al的近似滤波算法给出基于t期信息和S, = j的时变参数洲l，和转换概率pf" ',;第三步是以第二步的估算值作为第一步的初值继续重复第一步和第二步，直到收敛为止，从而得到对数似然函数，并进而得到参数的最大似然估计;第四步是在得到全部模型参数的估算值后，以全部样本信息为基础进行更新，从而给出时变参数和转换概率的平滑推断。（本论文由上海论文网http://www.shlunwen.com 整理提供，如需转载，请注明出处或联系我们的客服人员）
