【摘 要】
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本文将传统"泰勒规则"模型扩展为时变参数"泰勒规则"模型,并利用基于贝叶斯技术的Gibbs抽样方法估计该模型。估计结果表明,与传统"泰勒规则"相比,时变参数"泰勒规则"能够更好
【机 构】
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吉林大学数量经济研究中心; 吉林大学农学部军需科技学院;
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目(10zd&006);国家自然科学基金项目(70971055);教育部人文社会科学研究一般项目(11YJC790158);吉林大学研究生创新基金资助项目(20121026)的资助
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本文将传统"泰勒规则"模型扩展为时变参数"泰勒规则"模型,并利用基于贝叶斯技术的Gibbs抽样方法估计该模型。估计结果表明,与传统"泰勒规则"相比,时变参数"泰勒规则"能够更好地识别我国名义利率的调整机制。随着我国资本劳动比率的逐步提高,我国名义均衡利率具有不断下降的趋势。时变参数"泰勒规则"模型成功捕捉到名义利率对实际产出的调整特征。另外,我们还发现利用时变参数"泰勒规则"模型估计的利率平滑参数比传统"泰勒规则"模型估计的参数值要小,并且具有不断下降的趋势,表明我国利率调整机制正逐渐由"相机抉择型"向"规则型"过渡。尽管传统"泰勒规则"模型和时变参数"泰勒规则"模型都识别出我国名义利率针对通货膨胀调整的证据,但名义利率对通货膨胀的反应均不足,因此是一种不稳定的货币政策规则。
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