中国通胀预期形成、前瞻性时变货币政策规则与收敛速度：基于适应性学习行为的实证研究与模拟

Adaptive learning and forward monetary policy rule with drifting coefficients being introduced into the benchmark LRE model, our research will try to construct the adaptive learning equation of inflation expectation based on Minimal State Variable solution of drifting LRE model. The formation and learning conduct of inflation expectation in China will be analysed positively using Stochastic Recursive Algorithms. Furthermore, in the drifting LRE model, using E-Stability theorem proposed by Evans and Honkapohja(2001), adaptive learning equations and parameter calibration, our research will analyse and simulate the LEE's determinate parameter regions and indeterminate parameter regions of Chinese forward monetary policy rule with drifting coefficients. These parameters include the means, the constants and the autocorrelation coefficients of feedback coefficients. In addition, adopting method of Kalman Filter, our research will estimate the Chinese forward montary policy rule with drifting coefficients. By means of comparing the estimators with determinate parameter regions, our research will find determinate phase and indeterminate phase of Chinese monetary poliy. On the basis of LEE's determinate parameter regions, using stochastic convergence theorem, our research will futher analyse positively and simulate the convergence speed and related parameter sub-regions of Chinese forward monetary policy rule with drifting codfficients.

本项目试图在现有相关文献的基础上，在LRE模型中同时引入适应性学习行为和前瞻性时变货币政策规则，利用时变LRE模型的最小状态变量解（MSV）构建通胀预期的适应性学习方程，通过VAR的随机递归算法（SRA）实证分析我国通胀预期的形成模式和学习行为。进一步，在适应性学习行为约束下的时变LRE模型中，本项目还利用Evans和Honkapohja（2001)提出的"期望稳定"方法，基于适应性学习方程，通过参数校准分析与模拟我国前瞻性时变货币政策规则的LEE确定性参数区域与不确定性参数区域（包括反应系数的均值和结构参数）。同时，通过对时变反应系数的卡尔曼滤波估计，本项目还实证研究我国前瞻性时变货币政策规则在不同时期的确定性与不确定性。最后，在LEE确定性参数区域的基础上，本项目还将利用"随机收敛定理"，实证研究与模拟我国前瞻性时变货币政策规则的收敛速度及对应的参数子区域。

本项目研究了我国学习型通胀预期、前瞻性时变货币政策规则、混合学习菲利普斯曲线与货币政策的不确定性。首先，针对我国货币政策前瞻性、时变性、非线性、非对称性和不确定性的特征背景，运用区制转移非线性函数，研究了我国通胀预期的阈值时变性，并基于不同通胀预期阈值，实证研究了我国前瞻性货币政策规则的非线性特征、非对称性特征、最优阈值、以及不同通胀预期阈值和转移速度对不确定性的影响。其次，在通胀预期形成机制中引入适应性学习行为方程，通过构建状态空间模型，推导出我国通胀预期的学习规则，利用通货膨胀季度数据，从认知偏差检验、无偏性检验、有效性检验三个层面对我国学习型通胀预期进行实证研究。第三，理论研究了我国混合菲利普斯曲线与前瞻性非线性货币政策规则的确定性参数区域和不确定性参数区域；综合运用贝叶斯方法、GMM、SVAR、NLS以及校准等方法实证检验了我国混合菲利普斯曲线与前瞻性非线性货币政策规则的不确定性；基于不同通胀预期阈值，在阈值两侧分别考察不同转移机制下我国前瞻性非线性货币政策规则的非对称冲击响应路径。第四，在借鉴适应性学习预期通过每期不断纳入新信息所刻画的学习机制的基础上，构建了带学习预期和理性预期的混合学习菲利普斯曲线，并实证研究了基于学习型通胀预期的我国菲利普斯曲线的混合学习特征，估计时变参数并研究其稳定性，并与其他预期增广的菲利普斯曲线进行对比分析；进一步，采用双阈值LSTR模型对我国菲利普曲线的非线性特征进行实证分析。最后，基于金融结构和预期的视角，通过构建协整模型和VEC模型，实证研究金融总供给、金融总需求、融资供给结构、融资需求结构和通胀预期与我国融资成本的格兰杰因果关系与长期均衡关系，及对我国融资成本的短期波动影响及动态效应，并进行了稳健性分析。