经济景气监测（共7篇）
经济景气监测 篇1
摘要：本文利用经济景气监测的合成指数分析方法对陕西省的经济运行状态进行观测及分析。根据现有的陕西省统计年鉴的数据结合陕西省经济发展特点, 建立经济景气监测指标体系, 运用时差相关分析方法把指标分为先行、一致、滞后指标。利用MATLAB编程计算合成指数。
关键词：经济景气监测,研究
通过社会经济活动所表现出来的经济发展水平是起伏不定的, 在现行的增长型经济当中, 增长速度时而快, 时而慢。社会市场经济活动包含多方面、多领域、多层次, 某一环节出现非常规的变化, 都会引起整个经济环境大的波动, 而且某一环节变化的因素又不是单一的, 因此消除社会市场经济波动是不可能的。经济景气预警方法是从宏观经济的外部入手, 观察经济现象及其规律, 分析内在的变化驱使机理, 从而有效的预测未来经济的波动。
一、指标的选取与分类
进行景气监测, 所选的指标数据不仅要有合理的理论依据, 还要反映区域经济的特殊性。其基本要求为:统计的充足性、经济的重要性、数据的准确性等。
经济景气指标通常分为先行指标、一致指标、滞后指标三种类型。这三个指标的选取是基于事先选定的基准同步指标, 将所有指标与之进行对比, 选取出来的。指标分类方法通常有四种:图示法、马场法、时差相关分析法、k-l信息量法。在此, 我们使用国际上最常用的时差相关分析法。
基于指标增长率的时差相关分析, 我们得出以下结论:
先行指标为:财政收入、城乡居民人均储蓄余额、邮电业总量, 三个指标;
一致指标:全社会工业总值、居民消费价格指数、社会消费品零售总额、进出口总额、粮食产量, 五个指标;滞后指标:固定资产投资总额, 一个指标。
二、合成指数的介绍
合成指数的本质是对多个指标的加权平均, 不仅能预测经济循环的转折点还能表现出经济循环变动的振幅。是在确定一套合理的经济效益指标体系的基础上, 对每一项经济效益个体指数加权平均, 并计算相应的经济效益综合值, 从而评价经济效益的一种方法。nT
计算公式为:
其中, ui=t (Yit-Yit-1) Yit-1, Wi为权重
三、合成指数的计算及分析
本文利用MATLAB编程计算合成指数, 计算的先行合成指数CI及一致合成指数CI如下表1:
根据计算得的合成指数值, 绘制的先行及一致CI走势图如下:
从图1可以看出, 先行CI走势图相对一致CI走势图有一定的先行性, 较为明显的点为先行CI循环波动的2007年的波谷点, 与一致CI循环波动的2009年的波谷点, 与DI走势图出现的结果一致。其他阶段也有表现出了一定的先行性, 只是波动不明显。观察一致CI走势图, 2001年到2004年期间, 陕西省整体经济效益处于快速上升阶段, 2004年到2008年期间, 基本维持在平稳状态, 2005年出现了小幅度的下降, 2009年经济效益出现了大幅度的降低, 10年经济开始出现回暖状态。
四、综合分析
根据合成指数, 陕西省宏观经济在2000到2010年期间处于循环波动状态, 2003年到2008年期间基本处于平稳状态, 2009年景气指数曲线出现了较大的波动, 在这里, 我们解释为由美国金融危机蔓延全球引发的经济衰退。在2010年宏观经济走势开始出现回暖趋势, 说明, 在此期间政府对于经济出现疲软状态所做的一系列积极的政策, 起到了一定的作用, 从而整体经济发展开始出现上升趋势。并且根据先行景气指数走势图, 可以初步判断陕西省宏观经济在短期内将会持续增长。
参考文献
[1]徐国祥.统计预测和决策[M].上海:上海财经大学出版社, 2008.
[2]蒋琦, 钟赫曦, 白明.贵州省经济景气监测研究[J].统计与决策, 2010 (08) .
[3]巴梦.陕西省经济景气监测与预警研究[J].经济研究, 2012 (03) .
[4]唐小峰, 李杜.我国宏观经济景气监测与预警指标体系构建分析[J].金融经济, 2007 (09) .
经济景气监测 篇2
随着金融创新的不断发展,以资本化为定价支撑体系的虚拟经济和以成本为定价支撑体系的实体经济在相应的运行领域出现一定独立性。对虚拟经济的研究,以金融稳健性或者金融风险预警研究居多。如国际货币基金组织公布并在不断充实完善自己所编 写的金融 稳健性评 价体系 ;MatthieuBussiere et al利用多项式Logit模型构建了金融风险早期预警系统[1];Mark Illing et al以加拿大为研究对象,设计了金融压力指数(Index of financial stress,IFS)预测金融危机[2];王爱俭等在测算中国虚拟经济合理规模基础上,用VAR方法构建了虚拟经济的风险预警机制,并对中国股票市场、债券市场等进行了实证分析[3];刘骏民等借鉴成熟的“资金流量核算表”和“投入产出表”,设计了一个将整个经济系统按机构或行业部门联系在一起的国民经济观测系统,提出以虚拟经济稳定性为核心的全象资金流量观测系统[4];白彩全等分析在金融危机背景下我国宏观经济景气状况与消费者信心之间的关系,结果发现两者互为因果、互相影响[5]。同时,研究经济景气的相关文献以研究实体经济运行景气居多。如王金明等用我国1997年1月至2006年5月的月度经济数据,探讨建设SW型先行景气指数的可能性[6];文斌以我国现行统计制度为基础,结合北京实际情况,通过构造基准循环、“提取”先行指标、编制指数、返回检验等步骤,对北京先行经济指数的科学性和有效性进行了分析 [7];陈磊等利用StockWaston型景气指数以及各种短期预测模型,对当年的宏观经济发展趋势进行了分析和预测[8];吴桂珍利用多元统计分析方法,研制了监测和预测我国经济周期波动的景气指数[9]。
基于此,在已有研究的理论框架上,从虚拟资本的供需情况、虚拟资产的波动性和虚拟经济市场的活跃程度三个层面上构建虚拟经济运行景气指标体系,选择适当的分析方法,确立虚拟经济运行景气指数,并进行分析,对我国虚拟经济运行景气状况监测具有重要意义。
二、虚拟经济运行景气指数构建
(一)虚拟经济运行景气指标的遴选
虚拟经济景气监测指标的选择需要以内容的重要性、时间的持续性、统计上的可获得性、一致性、平滑性和及时性6大原则为标准。内容的重要性是指数据变化的周期性规律应该要符合虚拟经济运行的经济逻辑,特别是符合虚拟经济资本化的定价支撑体系。时间的持续性是指领先、一致和滞后指标系列都必须呈现出一种持续的时间特性,能够揭示虚拟经济运行规律。统计上的可获得性是指数据必须通过可靠的方式收集和运算,必须具备如误差小等必要的统计条件。一致性是指指标序列的变动必须同虚拟经济运行周期相符。平滑性是指数据月变化需达到较稳定的状态,即月变化的误差要尽可能小。因为不规则波动因素较少的指标更能满足预测要求。及时性要求数据的公布必须合理及时,所选指标能够在要求的时限内取得。对虚拟经济运行景气监测时,时间单位宜以月度数据为基础。指标设定见表1。
由表1可以看出,虚拟资本的供需情况是分析虚拟经济发展过程中,其资金充裕景气程度的一系列指标。虚拟资产的波动性用于衡量虚拟经济中各种金融资产价格波动程度,其计算方式以前期为基期,再计算其波动率。市场活跃程度用于衡量虚拟经济市场中量与价的活跃程度,采用量价对比的方式,不能采集到适当数据时,采用成交量进行景气测度。
(二)数据来源与预处理
本文数据选取2002年1月至2012年12月的月度数据,数据来源于中国人民银行调查统计司(其中社会融资规模一项来源于中国人民银行调查统计的数据解读)。根据统计数据指标的可获得性原则,因为外汇市场交易等系统数据由中国人民银行2002年开始公布,且在2002年加入GDDS以后,相关数据公布标准进行了适当调整,故时间段选取从2002年1月份开始,这也使得本文所选取的数据具有时间上的连续性原则。
数据预处理包括标准化与加权方式选择两个主要内容。一方面是标准化处理。文章通过计算原始数据累计概率分布值进行无量纲化处理。利用累计分布函数求出相应的累计概率分布值,将各单项指标所得的概率分布值乘以100,得到该单项要素的运行景气得分。另一方面是加权方式的选择。通过对不同加权方式进行对比,利用熵信息加权不仅能够充分利用数据中包含的信息,实验结果对比中,熵权结果也更稳健,基于此,文章拟采用熵权法在指数编制中加权。
(三)中国虚拟经济运行指数测算
考虑到所搜集的指标数据有些是绝对值,有些是相对值,不具备同比性,所以项目对指标M2(x1)、社会融资规模(x2)、外汇储备(x3)、债券成交金额(x12)以及同业拆借交易量(x13)做环比数据处理,得到增长率数据。同时,考虑到指标的正逆性,需要对各个指标进行正向化处理,虚拟资本供需情况和交易活跃程度与虚拟经济运行景气具有同向性,故直接用累计概率分布值乘以100即得到各对应指标的景气值,而对于指标x7~x10,与虚拟经济运行景气指标具有逆向性,所以得到各个指标概率分布值乘以100以后,再用100减去该值,得到对应指标的景气值。利用熵权法对各指标的权重进行确定,得到相关权重如表2所示。
根据表2可知,标准化以后得到的各个指标虚拟经济景气数值,运用各指标对应的权重可以分别得到Fi1(虚拟资本供需指数)、Fi2(虚拟资产波动性指数)、Fi3(市场活跃程度指数)3个要素数值,而根据各要素的权重,可得到虚拟经济运行景气指数计算式。如式(1)所示。
将2002年至2012年共132个月度数据带入式(1),即可得到虚拟经济运行景气指数。
三、虚拟经济运行景气评价分析
(一)虚拟经济运行的阶段性特征分析
经运算可知虚拟经济月度景气指数均值为50.05,标准差为8.44。以时间轴为序作虚拟经济运行景气指数分布图,如图1所示。
由图1可以看出,2002年1月至2012年12月这132个月的景气指数有一定波动,分布较不规则,景气指数数值越高代表当前虚拟经济运行处于较好的景气状态,各项指标稳健运行,系统性也较为良好,而景气指数越低说明相反情况出现。观察可知,虚拟经济运行景气指数值基本落于均值3倍标准差范围以内,其中落在均值1倍标准差区间内的指数分布最多,1倍到2倍标准差范围内的指数分布相对较少,而2倍标准差以外分布的数值最少。按均值标准差方法,可以将虚拟经济运行景气指数分为5个不同的状态区间,指数值为0~33.17表示虚拟经济运行处于非常不景气状态,指数值为33.17~41.61表示虚拟经济运行处于不景气状态,指数值为41.61~58.49表示虚拟经济运行处于正常状态,指数落在58.49~66.93内表示虚拟经济运行处于良好状态,而区间66.93~100为虚拟经济运行景气协调运行且可持续区域。由数据分析可知,2003年2月与2008年10月的虚拟经济运行景气处于非常不景气状态,2003年的虚拟经济不良状况是由于其初步发展未找到良好正规的发展渠道,而2008年10月左右我国股市受国际经济环境的冲击,股价暴跌,致使虚拟经济受到严重挫伤。
处于不景气状态区域的月度数据占总数据比为15.5%。其中,2002年有4个月的景气状况处于该区域,2005年、2008年和2010年分别有3个月的景气值处于该区域,2009年和2012年分别有2个月的景气值处于该区域,其余年份为1个月处于不景气区域。自我国股市发展至2002年,我国才刚涉及对股票、债券交易等代表虚拟经济发展对象的统计,所以2002年的统计数据处于初步探讨的过程中,且当时虚拟经济发展在我国也出于初步发展阶段,故此时的虚拟经济运行景气状况会较多处于不景气区域。同时,有70.54%的指数值处于正常景气状态区间。从2002年到2012年以来,平均每年都至少存在8个月处于该区域,可见我国近十几年的虚拟经济运行景气状况处于中等水平,结合现实分析,中国虚拟经济运行近10年属于规模扩张阶段,在虚拟经济运行的质量上有待提高。处于良好景气状态区域的月度数据占比9.3%,虚拟经济在不断发展过程中呈现多样化、多层次的发展态势,但在运行质量上有待提高。2007年至2008年,股市的迅猛发展给虚拟经济带来预想不到的经济效益,但这样的发展也导致后来虚拟经济一度有呈现脱离实体经济独立发展的不良现象。处于虚拟经济运行景气优质区域的月度景气值较少,仅占4.65%,虚拟经济总量虽在不断扩大,但是虚拟经济运行情况却不容乐观,这与我国当前虚拟经济发展与实体经济脱节有着密不可分的联系。
(二)虚拟经济运行景气要素相关性分析
在构建虚拟经济运行景气指数的指标体系时,本文将所有的指标按虚拟资本来源、虚拟资产波动性和市场活跃程度划分为3个潜变量指标,这3个潜变量指标同时反映了虚拟经济运行景气总指数的状况。本部分主要从两个方面对相关关系进行考察。一方面,对影响虚拟经济运行景气状况的3个因素两两之间进行相关关系分析,目的是考察虚拟经济运行影响因素之间的依存关系;另一方面,分别考察3个单一影响因素与虚拟经济运行景气状况之间的相关关系,目的是说明所选取的3个因素与市场运行协同效应大小。
分析相关关系的方法众多,有相关系数法、典型相关法、回归系数分析以及等级相关分析等。本文在综合以上分析法后,拟采用可视性强的散点图分析法,更为直观了解、认识变量间的数量关系。散点图是以点的分布反映变量之间相关关系的可视化方法。其中,矩阵散点图则是一种反映多个变量之间相关关系的二维散点图。将4个景气指标当成变量,而把不同月份数据当成观测值,作出的散点图如图2所示。
由图2可以看出,虚拟资本供需与虚拟资产波动性、虚拟资本供需与市场活跃程度、虚拟资产波动性与市场活跃程度之间不存在相关性。相比较而言,虚拟资本供需与总景气指数、虚拟资产波动性与总景气指数、市场活跃程度与总景气指数之间可以看作存在线性相关关系。其中可以分析出,市场活跃程度与总景气指数之间的线性相关程度是最高的,其余二者相关性次之。以所搜集到的数据作征引,计算这4个指数指标两两之间的相关系数,结果如表3所示。
结合表3的数据分析与图2的散点图分布分析可知,虚拟资本来源、虚拟资产波动性以及市场活跃程度3个潜变量指数两两之间不存在相关性,反映出本文对虚拟经济运行景气所设定的这三方面能从不同角度反映虚拟经济运行景气状况,之间相关性弱说明指标体系的设定符合计量要求。3个分指标与总景气指数指标间的相关性较为显著,说明用这些分指标来解释虚拟经济运行景气状况是合理的,其中市场活跃程度与总景气指数之间的相关性最高,达0.7723,当外汇日均交易量增加、债券成交额增加、同业间拆借频繁时,市场活跃程度升高,虚拟经济市场越景气,且对景气程度的影响是最重要的。虚拟资产波动性与虚拟经济运行景气发展状态是负向关系,所以虚拟资产波动性越强,虚拟经济运行越不稳定,0.6310的相关系数说明虚拟资产波动性对虚拟经济运行的负向影响显著存在。虚拟资本来源为虚拟经济的发展提供重要经济基础,所以虚拟资本来源能够在一定程度上影响到虚拟经济运行发展状况。
四、结论
本文着重讨论了虚拟经济运行景气指数的编制,并对编制的虚拟经济运行景气指数进行分析评价,以期为我国虚拟经济运行景气监测现状做可供参考的依据。
首先,本文对国内外有关经济景气状况的文献进行整理分析,将虚拟经济运行区别于宏观金融体系运行,参考现有理论框架,结合虚拟经济特有的统计测度,提出本文的创新,即通过对虚拟经济本质层次的了解,构建虚拟经济运行景气指标体系,选择合适的统计方法,测算虚拟经济运行景气指数,并针对我国虚拟经济发展现状进行实证分析。
其次,从虚拟资本的供需情况、虚拟资产的波动性和虚拟经济市场的活跃程度3个层次分析虚拟经济内在本质,遵循数据的可获得性、时间平滑性等原则,逐步构建反映虚拟经济运行的指标体系,得到模型和经济意义上最为理想的虚拟经济运行景气监测指标体系。
搜集2002年1月至2012年12月有关虚拟经济运行的月度数据,选取累计概率分布进行标准化处理,选取熵权法对指标进行加权,得到反映虚拟经济运行景气状况各指标权重,从而得出虚拟经济运行景气指数计算式,实证分析得到我国近11年来虚拟经济运行情况。
最后,对所得到的虚拟经济运行景气指数进行时间序列上的分析,得知目前我国虚拟经济运行情况较不稳定,近几年我国的虚拟经济发展已逐步脱离实体经济发展,并呈现下滑趋势,应当引起我国经济政策制定者的关注。对虚拟经济运行景气指数与其3个潜变量之间相关性分析中,得出3个潜变量间无强相关关系,即说明本文建立在理论基础上构建的指标体系是稳定的,互相之间不产生影响。而3个潜变量分别与虚拟经济运行景气总指数间存在一定的相关关系,说明所选取的3个因素与虚拟市场运行协同效应一致,从不同角度反映虚拟经济运行景气状况。
摘要：本文通过对文献的系统整理,构建了由虚拟资本来源、虚拟资产波动性以及虚拟市场活跃程度组成的虚拟经济运行景气指标体系;在比较各种综合评价方法适应性基础上,选用合适的综合评价方法,编制了虚拟经济运行景气指数;搜集2002—2012年反映全国虚拟经济运行景气状况的相关月度数据进行实证分析,得到各影响因素指标的得分权重;最终加权得到虚拟经济运行综合景气指数,并对该景气指数进行相关统计分析,为我国虚拟经济运行景气状况监测提供有力依据。
经济景气监测 篇3
(一) 一致指数微幅走低
8月份, 我区一致指数为93.2, 比7月份下降0.007点。在构成一致指数的5个指标中, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 工业指数、发电量指数、就业指数小幅上升;社会需求指数和社会收入指数继续走低。
(二) 先行指数继续上行
8月份, 我区先行指数为100, 比7月份上升0.3点。在构成一致指数的6个指标中, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 产销率指数、产成品资金占用指数 (逆转) 、平均消费倾向指数和贷款指数呈现上升;新开工项目指数、新开工项目计划总投资指数均下降。
二、宏观经济预警指数及主要指标走势
(一) 宏观经济预警指数在“浅蓝灯区”止跌企稳
8月份, 我区宏观经济预警指数为20, 与7月份持平, 平稳运行于偏冷的“浅蓝灯区”下限, 呈现企稳迹象。
8月份, 构成我区宏观经济预警指数的10个指标中, 投资指数、工业利润指数、财政收入指数和商品房销售额指数运行于过冷的“蓝灯区”;工业指数、外贸指数运行于偏冷的“浅蓝灯区”;消费指数、居民收入指数、居民消费价格指数、贷款指数均处于正常的“绿灯区”。
(二) 主要指标走势分析
1. 工业预警指数在偏冷的“浅蓝灯区”稳步回升。
8月份, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 工业预警指数为115.7, 比7月份上升0.2点, 在偏冷的“浅蓝灯区”微幅上行。
8月份, 我区规模以上工业增加值同比增长13.3%, 比上月上升1.1个百分点, 较上年同期下降3.9个百分点。需要关注的是, 企业效益下滑势头仍在持续, 8月份, 全区规模以上工业企业利润同比下降4.1%, 继续创下2009年12月以来的历史新低。
2. 投资预警指数在过冷的“蓝灯区”小步上行。
1-8月份, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 投资预警指数为122, 比1-7月份上升0.9点, 在过冷的“蓝灯区”小幅上行, 接近“浅蓝灯区”的下限。
1-8月份, 我区50万元以上项目固定资产投资同比增长20.6%, 比1-7月份下降0.4个百分点, 较上年同期下降4.4个百分点。
3. 消费预警指数在正常的“绿灯区”小幅回落。
1-8月份, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 消费预警指数为114.1, 比1-7月份下降0.4点, 继续在正常的“绿灯区”小步回调。
1-8月份, 我区社会消费品零售总额 (限额以上) 同比增长12.7%, 高于1-7月份0.7个百分点, 比上年同期下降17.5个百分点。
4. 进出口预警指数在偏冷的“浅蓝灯区”微幅上升。
1-8月份, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 外贸预警指数为99.6, 比1-7月份上升1.4点。
1-8月份, 我区进出口总额同比下降2.9%, 比1-7月份下降1.9个百分点, 低于上年同期49.2个百分点。自今年4月份以来, 虽伴有小幅波动, 但整体呈现回升态势。
5. 财政收入预警指数在过冷的“蓝灯区”继续下探。
1-8月份, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 财政收入预警指数为111.9, 比1-7月份下降2点, 降幅有所收窄。
1-8月份, 我区地方财政一般预算收入增速持续放缓, 同比下降10.2%, 低于1-7月份2.1个百分点, 低于上年同期20个百分点。需要关注的是, 7月份、8月份地方财政一般预算收入连续两个月负增长, 同比分别下降10.6%和6.4%。
6. 居民消费价格预警指数在正常的“绿灯区”继续回落。
8月份, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 价格预警指数为102.1, 比7月份下降0.5点, 继续在正常的“绿灯区”小幅下行。
经济景气监测 篇4
(一) 一致指数小幅走低
10月份, 我区宏观经济一致指数为94.05, 比9月份微幅走低0.02点。在构成一致指数的5个指标中, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 工业指数、发电量指数、就业指数继续上升;社会需求指数和社会收入指数继续小幅下行。
(二) 先行指数继续上行
9月份, 我区宏观经济先行指数为100.17, 比9月份上升0.07点。在构成一致指数的6个指标中, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 产销率指数、产成品资金占用指数 (逆转) 、平均消费倾向指数和贷款指数小幅上升;新开工项目指数、新开工项目计划总投资指数继续回落。
二、宏观经济预警指数及主要指标走势
(一) 宏观经济预警指数继续停留于偏冷的“浅蓝灯区”
10月份, 我区宏观经济预警指数为21, 与9月份持平, 继续运行于偏冷的“浅蓝灯区”。
10月份, 构成我区宏观经济预警指数的10个指标中, 工业企业利润指数、财政收入指数和商品房销售额指数运行于“蓝灯区”;工业指数、投资指数、外贸指数运行于“浅蓝灯区”;消费指数、居民收入指数、居民消费价格指数、贷款指数均处于正常的“绿灯区”。
(二) 主要指标走势分析
1. 工业预警指数在偏冷的“浅蓝灯区”继续上行
10月份, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 工业预警指数为115.89, 比9月份上升0.18点, 在偏冷的“浅蓝灯区”继续回升。
2. 投资预警指数在偏冷的“浅蓝灯区”微幅走低
1-10月份, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 投资预警指数为122.03, 比前三季度下降0.03点, 已连续两个月在偏冷的“浅蓝灯区”运行。
3. 消费预警指数在正常的“绿灯区”继续下行
1-10月份, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 消费预警指数为113.68, 比前三季度下降0.23点, 在正常的“绿灯区”继续回落。
4. 进出口预警指数在偏冷的“浅蓝灯区”小幅下行
1-10月份, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 外贸预警指数为99.14, 比前三季度下降0.11点。
5. 财政收入预警指数在过冷的“蓝灯区”继续走低
1-10月份, 季节调整剔除季节因素和随机因素影响后, 财政收入预警指数为108.8, 比前三季度下降1.23点, 降幅较上月收窄0.45点, 下行态势放缓。
6. 居民消费价格预警指数在正常的“绿灯区”继续回落
经济景气预警研究发展评述 篇5
景气是对经济发展状况进行综合性的描述, 用来说明经济景气程度的概念。所谓的经济景气, 指的是总体经济呈上升发展走向, 呈现出市场繁荣, 购销两旺的景气状态。经济不景气指的是总体经济呈下滑发展走向, 呈现出市场疲软, 经济效益低等的不景气状态。
根据西方经济学理论, 经济具有循环波动性, 人们是很难完全根除这个经济波动性, 因此, 经济研究者就能够根据经济循环波动性, 通过数理统计相关方法, 对宏观经济进行监测与预测——这就是经济景气预警, 从宏观层面上说, 经济景气预警是以宏观经济循环波动的经济理论为基础, 从而对经济的运行状况得到一定的预测预警, 正确地预测未来的发展趋势, 来对经济进行一定的宏观调控。
经济循环波动理论对宏观经济发展具有重要作用, 因为, 在宏观经济扩大再生产过程中, 只要在扩大再生产中的一个环节或者一个细节出现问题, 整个经济就会出现波动, 然而在现实生活中, 影响经济发展的因素数不胜数, 一个细微环节就会影响整个经济的走势, 因此, 对经济景气进行预警是非常有必要的。
一、国内经济景气预警研究评述
经济景气预警研究在宏观经济状况上有较成熟的发展, 尤其是我国独有的宏观景气指数 (预警指数) , 中经指数, 以及中国房地产开发业指数 (国房景气指数) , 都是通过相同的合成指数编制原理进行指数编制, 进而对宏观经济和房地产行业进行监测和预测。但是通过大量的相关文献研究, 可以把经济景气预警研究分成以下几大类。
(一) 经济景气预警在不同领域的研究
在房地产预警研究方面, 论我国房地产市场预警系统的建立 (张振勇) 主要是进行对房地产行业的预警研究, 使用的指标不是一般情况下的建筑开发投资等指标, 而是房价收入比、房价租金比、租金收入比、房地产价格增长率与CDP增长率的比值和商品房空置率, 进行预警系统的建立;在航运研究方面, 全球航运景气指数的研究 (宁晓琳, 赵一飞, 陈飞儿) 从产业容量和利润水平两个方面分为供给和需求、收入和成本四小类, 使用运价作为基准指标, 根据产业容量和利润水平选择指标, 结合航运自身的特点进行筛选, 构建CI和DI指数, 进行景气监测;在经济可持续发展方面, 区域经济可持续发展预警系统的构建及实证研究 (侯杰) 构建了人口、资源、环境和经济四个子系统, 从四个子系统的角度进行区域经济可持续发展预警, 不只是研究经济的预警, 而且加入了环境和资源因素, 对经济不只是重视数量, 而是重视质量的经济增长, 更能体现现在的一种新的新型经济发展;对虚拟经济方面研究, 虚拟经济运行景气监测及其实证研究 (李正辉) 通过对文献的分类, 筛选了与虚拟资本来相关性高的虚拟经济一系列景气指标并在此基础上, 建立虚拟经济景气体系;而且, 在分析评价方法的基础上, 选择合最合适的评价方法, 编制虚拟经济运行景气指数;运用2002年至2012年数据, 对虚拟经济进行实证分析, 最终得到虚拟经济景气指数, 并通过该景气指数对虚拟经济进行相关分析判断, 对我国虚拟经济波动有预警作用。在服务业方面研究, 我国服务业景气指数的编制与测算分析 (王小平) 编制了我国服务业景气指数, 运用了13个与服务业相关的指标, 并且运用一系列数理统计方法进行指标筛选分类, 分为先行、一致以滞后指标;再利用合成指数原理进行指数的编制, 并且进行了服务业景气预警指数的实证分析, 能够从所编制的服务业景气指数得到结论:改革开放以来, 我国的服务业一共存在3次经济周期波动, 得到的三种指数都能很好的进行比较分析, 并且由此, 发现我国服务业还是存在较好的发展前景。
(二) 经济景气预警在不同数理统计方法的运用
运用单位根检验方法的研究, 经济先行指数与我国宏观经济增长的动态关系分析 (张华) 主要研究的就是企业家信心对宏观经济增长的作用, 先经过单位根检验, 再对各个先行指数是否存在协整关系进行检验, 验证出企业家信心指数对宏观经济增长的影响最大;同时, 在一定程度上, 也说明用来选取以及编制各个先行指数的方法是可行的;该文献主要使用了单位根检验数理方法进行实证分析检验, 实证检验的结果也是有着该方法的支持确认。运用协整和格兰杰因果关系检验方法的研究, 省级电力市场需求先行指数合成的研究 (张梅) 利用协整检验和格兰杰因果关系检验对经济指标进行了筛选, 在选定基准指标和期数后, 对指标进行分类, 得到先行指标, 使用主成分分析法和合成指数编制方法进行了先行指数的编制, 最总能够预测电力市场需求情况;并且采用逐步回归法对构建的回归模型进行了检验。运用K-L分析方法的研究, 新疆宏观经济先行指标体系构建实证研 (侯科峰) 运用了先进的统计和计量方法时差相关分析法、K-L信息量法和峰谷对比分析法对初选指标进行了先行指标的遴选和先行期数的确定, 经过实证分析选出了八个新疆地区的先行指标, 初步建立了新疆先行指标体系, 并结合OECD的合成先行指数编制方法和国内的合成指数编制方法进行了合成指数的编制, 为区域经济景气指标体系的建立和景气指数的开发进行初步的理论和实际的探索。
二、经济景气预警的不足之处及建议
目前, 编制景气指数大多使用的都是统计方面的方法, 但是由于国民经济就是由企业经济构成的, 因此, 更应该深入到企业内部的一系列财务指标, 不光是从宏观角度, 更应该从微观角度来编制景气指数, 运用新的角度编制经济景气指数, 采取的数据应该有关于企业的会计方面的信息, 有别于使用统计方面的数据编制的经济景气指数;
在使用方法方面, 可以将概率论中的随机搜索的变量选择法, 在滞后项的选用达到较高的精确度, 运用也不是原来的样本数据, 而是运用的拟合精度较高的预测数据, 可以达到更好的预警效果。在权重分析方面, 可以使用AHP层次分析法对指标进行权重的测定, 并对结果进行一致性的检验, 创新地将运筹学应用到预警指数编制中, 再运用移动的映射方法对数据进行处理得到新的一个数据矩阵, 最后进行综合加权得到预警指数。在预测精度方面, 可以运用支持向量机进行回归, 达到的预测更加精准, 达到的误差更小, 印证了可以运用支持向量机来提高回归预测的精度;或者运用ARCH方法对样本数据进行一个预测, 不断进行迭代, 然后再得到最优的模拟数据, 再把这最后得到的数值和警戒线进行对比, 更加有时效性, 并且对国家制定相关政策达到一定指导作用。
摘要：目前, 大部分经济学家都认同一个事实, 经济具有循环波动性;因此, 我们能根据历史数据对经济状况进行一系列的监测和预测, 经济景气预警研究也应运而生, 而且通过大量文献发现, 经济景气预警研究也是具有实用性, 这种方法研究也越来越成熟, 通过大量的文献阅读, 发现经济景气预警在不同领域的使用以及不同方法的计算, 但是在高新技术创新领域还缺乏研究, 因此, 本文提出了一些建议。
关键词：经济景气预警经济循环波动经济统计方法
参考文献
从企业景气指数看经济形势 篇6
而且, 四季度企业景气指数和企业家信心指数均明显高于景气临界点100。企业景气指数为128.2, 表明当前经营状况良好的企业比重比不佳的多28.2个百分点;企业家信心指数为122.0, 则说明认为宏观形势乐观的企业家比重比不乐观的多22个百分点。
值得注意的是, 企业景气指数明显高于企业家信心指数。四季度反映企业经营状况的企业景气指数比反映企业家对宏观经济形势乐观程度的企业家信心指数高6.2点, 这与2008年四季度的情况类似, 说明在经济相对困难的时期, 企业家的信心下滑程度比实体经济实际回落幅度要大, 存在一定程度的放大效应。
由于企业家对金融危机冲击的后果心存余悸, 对欧债危机以及宏观调控所带来的一系列不确定性的过度担忧, 导致信心明显不足。同时值得注意的是, 企业家信心在一定程度上反过来会影响企业的行为, 因此, 有必要采取适当的措施提振企业家信心。
不过总体看, 企业家对2012年的预期平稳。2012年一季度企业预期景气指数为127.9, 与2011年四季度景气指数大体相当, 没有明显下滑的趋势。可以说, 2012年经济不存在大幅度下滑的可能性, 我们应该把更多的目光关注在经济转型上, 而不是经济增长速度上。
经济景气监测 篇7
关键词：旅游经济,挑战,机遇
1 引言
据全国假日旅游部际协调会议办公室发布《2009年春节黄金周旅游统计报告》, 报告说, 全国共接待游客1.53亿人次, 比上年春节黄金周增长22.7%;实现旅游收入820.5亿元, 增长27.0%。在经济不景气的压力下, 2011年春节黄金周的出游人数和旅游收入仍然较去年有较大的增长, 中国国民的出境旅游成为全球旅游界关注的热点。从春节黄金周的统计数字来看, 我国旅游市场呈现逆势增长的状况。通常人们认为旅游是属于可选的奢侈品, 因此在经济不景气时, 旅游必定会首当其冲受到冲击, 但是, 黄金周出行人数和旅游收入的增长说明经济低迷并没有对旅游造成毁灭性的影响, 究其原因, 可以归纳为人们对旅游的观念在不断改变。随着社会的发展, 旅游已经从奢侈品转变成为一些人的必需品, 很多人选择了一些比较经济的旅游方式。可见经济危机对高端旅游的冲击比较大, 这样反而催生一批高端旅游消费者转向大众旅游。同时, 经济危机的到来给人们带来了很多的压力, 人们需要释放压力, 旅游成为一种不错的休闲方式, 因此有理由认定, 即使在经济不景气时, 旅游需求的下降幅度也不会很大。
总之, 不可否认的是, 经济不景气的确给我国的旅游业带来了较大的影响, 危机的两面性也需要我们认清它所带来的挑战和机遇, 旅游行业不可盲目乐观也不可过分悲观, 冷静地应对挑战, 确保旅游行业平稳的渡过经济危机, 积极地抓住机遇, 使旅游业得到一次较大的发展。
2 挑战分析
2.1 旅游行业竞争激烈
旅行社面临的竞争加剧, 人们的收入减少, 可支配收入减少, 导致旅游需求的减少, 这样使旅游供给相对增加, 导致供大于求, 人人都来抢占有限的市场。旅行社迫切需要改变旅游的产品结构和市场结构来适应这一剧变。
2.2 入境旅游的收入大幅度缩水, 出境旅游人数将大幅度下降
入境旅游的缩水与各国遭遇经济危机的状况有密切关系, 中国入境旅游的游客主要来自于韩国、日本、欧美等地, 这些地区均遭遇了经济危机的大幅度侵袭, 货币贬值, 失业普遍, 这些导致国外游客放弃旅游。
出境旅游是高端旅游的代表, 在2009年春节黄金周, 我国出境旅游成为一个热点, 这与出境旅游产品价格大幅下降有很大的关系, 但是, 我们有理由预测, 随着经济危机的进一步加剧, 人们失业状况更加严重, 经济更加低迷, 人们会更加清楚地感受到经济危机对人们生活的影响, 尽管我国受经济危机的影响没有发达国家那么严重, 但是, 旅游行业必须清醒地意识到, 经济危机的加剧将使出境旅游的人数降低, 所以, 旅游行业不应盲目的跟风推出出境旅游的线路, 而应该将旅游线路设计的重点放在国内旅游上, 放在短途旅游上。
2.3 旅游人才的流失
旅游业的敏感性导致旅游业在经济危机面前首当其冲的受到冲击, 因此很多人不愿意从事旅游业。特别是对于要走上高考的学生来讲, 因为将来不容易就业, 不愿意报考旅游管理专业, 丧失了一些优秀的学生, 导致旅游专业人才的流失。
2.4 经济不景气对旅游者的消费模式产生一定影响, 对旅游需求产生抑制
与去年春节黄金周相比, 11年春节黄金周期间一日游游客比重略有提升, 人均旅游支出也出现了一定程度的下滑。经济下行时, 居民对价格敏感性增强, 一般采取防御性消费策略, “出国变国内, 长途变短途”趋势将更明显。我们认为, 经济不景气时, 国内居民的旅游消费需求依然存在, 只不过将选择更经济的出游模式。这就要求旅游行业及时地把握住旅游者的消费新趋势, 调整企业的经营策略。
2.5 商务旅游受到严重冲击
经济不景气、股市下跌对各行业的商务差旅预算构成重大影响, 很多企业为了节约经营成本, 都开始纷纷减少商务活动的预算和花费, 甚至不惜进行裁员来节约公司经营成本, 这些行为都能对旅游业产生巨大的影响。因此旅游企业需要密切监控市场的需求动向, 及时改变企业的经营策略, 针对客户的需求设计出相对质优价廉的商务旅游产品来。
3 机遇分析
3.1 国家政策的扶持
2008年8月, 经国务院同意, 国家发展和改革委员会、国家旅游局、人力资源和社会保障部、商务部、财政部、中国人民银行联合发布《关于大力发展旅游业促进就业的指导意见》。《意见》明确指出, 旅游业是国民经济的重要产业, 是扩大就业的重要渠道。这是在经济危机造成大量失业的情况下, 国家提出的一个政策, 为促进旅游业的发展提供了一个政策的保障。中央经济工作会议已将旅游消费定为扩大居民消费的重点领域之一;同时政府各个层面均出台优惠措施扩大国内旅游消费。这些都是经济危机下, 国家在政策上对旅游业的扶持, 我国的旅游业应及时的把握这一良机, 积极应对经济危机。
3.2 旅游产品价格下降, 吸引更多的旅游者
出境旅游价格降低, 为旅游者提供了一个旅游的好时机, 受国际金融危机影响, 今年春节出境游的价格比前几年有所下降, 大批居民选择出境旅游。航空公司推出大量折扣, 出现很多低价的航班, 这对降低旅游产品的价格起到了关键的作用。
国外一些国家货币贬值, 而人民币升值正好为我国国民提供了一次购物的良机随着金融危机在全球的蔓延, 许多发达国家货币出现贬值, 股市大幅下跌, 人民币相对升值带来了很多出境游的新热点。曾经堪称世界物价最高国家的冰岛, 克朗与人民币汇率比两年前贬值将近1倍, 很多货品堪称全球最低价, 意外地成为购物天堂。
3.3 旅游网络营销的广泛应用
旅游的服务成本和营销成本是旅游企业中比较重要的成本, 在经济危机到来时, 降低企业成本成为企业的必然选择, 服务成本的降低意味着服务质量的降低, 这是一种不正当的经营方法, 经营不当会有损企业形象甚至给企业本身带来灭顶之灾, 那么降低营销成本成为旅游企业降低经营成本的重要武器。网络营销一直是今年来比较热门的营销方式, 但是旅游企业真正利用网络进行大范围营销并取得成功的典范并不多, 面对经济不景气, 旅游企业的重中之重在于修炼内功。在这一点上, 各旅游企业的负责人均已达成共识。完善体制改革, 开拓机制创新, 规范业务流程, 设计旅游新产品, 学习先进的经营模式和管理手段, 加强绩效考核, 充分利用互联网技术和日趋成熟的电子商务平台, 实现网络营销, 只有这样才能形成核心竞争力, 立于不败之地。因此, 在经济低迷的压力下, 旅游企业能抓住网络营销的脉搏, 在某方面来说成为企业取得良好收益的关键保障。
医疗旅游来自《新闻周刊》的消息, 这几年, 美国众多无医保或医保未覆盖患者已经将亚洲医疗中心作为其医疗旅游的重要目的地, 同时很多数据显示, 医疗保险公司也正开始积极鼓励这种医疗旅游, 以节省保险支出。医疗旅游是近年来十分流行的项目, 它的机遇来自各国之间医疗费用的巨大差异和不同消费阶层的特定医疗需求。它不仅仅受一般消费者的关注和欢迎, 同时也受到中产阶级和有钱人的青睐。中国应该是下一波医疗旅游的热门国家, 过去它的卖点可能更多的是在器官移植方面, 现在随着国力增强, 更多训练有素的双语医护人员, 不断升级的医疗设施及医疗服务水平, 相信医疗旅游业会在中国的其他领域稳健发展起来。
总之, 经济不景气对我国旅游业的冲击还不是很明显, 进一步的观察还应继续进行。有竞争力的旅游产品却并没有因此受到大的影响, 还是每周都能保证出团。这些旅游产品的特点是行程安排方便合理, 内容具有吸引力, 而很多老产品, 却因为没有创新, 业务范围被新产品覆盖, 而很难成团。所以, 我们要认清楚形势, 不能以经济不景气为借口, 来掩饰旅游行业的弱点, 而应该及时地应对新的形势, 自主开发新的旅游产品, 根据市场的动向调整产品结构, 实现旅游经济的进一步增长。
参考文献
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[2]孙玉霞.经济危机下韩国旅游饭店企业资本结构的研究——以韩国汉城特一级hotel为例.中国学位论文全文数据库.
[3]黄瑾.论旅游危机管理机制的建立[J].社会科学家, 2003, 7:76-84.