宏观经济统计分析

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宏观经济统计分析范文第1篇

宏观经济统计分析是建立在经济学、统计学基础上，伴随中国社会主义市场经济发展而逐步完善起来的。近年来，随着市场化进程的加快，特别是在信息技术的推动下，大数据时代的到来，对于宏观经济统计分析提出了更多挑战。面对新的情况，如何从统计学知识体系来渗透经济分析方法，并从宏观经济统计分析中的问题来探讨其发展趋向，对于提升我国宏观经济统计分析的科学水平具有重要的现实意义。

关键词：

宏观经济统计分析；统计方法；关键问题

从概念上来看，宏观经济统计分析是建立在经济学、统计学知识体系基础上，以统计知识为核心，围绕经济学知识进行研究和分析。在我国社会主义市场经济体制下，宏观经济统计分析的内容也经历了几个不同发展阶段。在以计划经济为主时期，宏观经济统计分析主要运用计量经济学知识，利用数理统计和模型分析，来完成对国民经济运行系统的优化和平衡。同时，借助于政府统计系统，从国民经济运行相关数据分析中，对计划执行情况进行研究，改进下一阶段计划经济重大问题。这一时期的计划经济为宏观经济统计分析提供了基础数据，但是，对于统筹兼顾、优化管理为主体的计划经济管理思想是一以贯之的。从我国统计学发展历程来看，对于宏观经济统计分析的内容，概况的讲，主要是围绕国民经济主要经济指标来展开，如利用国民经济账户、投入产出、资金流量表、国际收支平衡表等，从各个核心部门、核心指标、核心统计体系中来分析国家、产业的发展状况，减少经济危机的发生。改革开放以后，我国宏观经济统计分析，借鉴了马克思社会再生产、计划经济管理理论，同时借鉴了国民经济核算体系理论思想，完善了我国国民经济综合平衡统计方法，逐步实现了财政、信贷、外汇、物资的四大平衡。在以信息社会、大数据时代为特征的第三阶段，宏观经济统计分析将实际问题作为研究重点，特别是经济学与现实问题的关联，大数据环境下数据的可比性，统计分析方法的科学性和实效性等。

一、宏观经济统计与宏观经济统计分析概念研究

我国国民经济统计主要依托国民经济核算体系，包括经济循环理论下的宏观经济统计指标体系，以及各类标准、统计分类等内容。宏观经济统计，从概念上理解为从宏观上来探讨经济运行过程及结果的统计测度理论和方法。从统计范围来看，主要从经济活动中来获取统计数据，包括各类经济活动的信息整理、也包括各类统计部门设计的用于统计实际数量的调查资料。统计学是依据统计学理论，运用统计学方法来对各类经济信息进行统计分析，如利用抽样调查来进行统计分析，以实现对样本总量的推断；在获取相关统计数据内容时，常用的统计方法有分类法、关联统计法、变化率统计法、总量统计法、结构统计法等。信息化社会的发展，特别是基于网络技术的电子商务平台的建设，使宏观经济统计分析的独立性和地位更趋重要。概括来讲，经济统计分析从统计方式、统计数据上来全面认识经济获得，并从有效分析中提升经济发展水平.宏观统计数据的测度方式及搜集方法，与传统的调查方法，如普查、抽样调查、统计报表相类似，在现代经济统计中，增加了软统计内容，如抽样问卷、心理量表等。宏观经济统计分析是建立在宏观经济统计基础上，利用统计学理论和方法，以实证经济分析来处理统计结果。从概念上来看，广义的宏观经济统计分析包括的经济活动较多，不仅有重要的宏观经济指标内容，还有其他与国民经济管理相关的统计分析。微观来讲，宏观经济统计分析主要从经济问题的统计分析研究中，来构建统计分析模型，并从统计分析变量或指标中探析统计数据所反映的结果。

二、宏观经济统计分析体系研究

1.宏观经济统计分析内容

宏观经济统计分析体系包括宏观经济学目标、宏观经济管理目标和宏观经济统计目标三项内容，对于宏观经济学目标，主要从宏观经济统计分析对象，如社会总供给、总需求等建立均衡统计分析，从国民收入分配统计分析中来构建各项统计指标，如产业结构统计分析、经济周期统计分析、知识经济发展与创新统计分析、消费-投资需求分析、通货膨胀统计分析等等。宏观经济管理目标主要从宏观经济运行体制及组织结构上，围绕国家经济社会重大战略开展统计分析。如创新型国家经济战略、科教兴国战略、财政政策、货币政策、城镇化区域发展战略、可持续发展战略等等。宏观经济统计目标主要从国家统计、部门统计、行业统计、区域统计等层次化统计数据基础上来开发，围绕社会创新、政府管理、科学研究等内容展开统计方法创新。

2.宏观经济统计分析问题

宏观经济统计分析是政府统计工作的重要内容，一方面归结为制度化的统计分析工作，另一方面表现为专题型或问题型统计分析工作。在制度化统计分析工作中，围绕政府统计调查指标体系，从宏观经济运行过程及结果中来搜集数量特征、数量关系，并从宏观经济运行情况综合表现上来剖析主要问题和成功之处；对于各项宏观经济政策措施的执行情况进行跟踪，对执行效果进行对照分析，并从存在问题中来提出应对建议。如国家统计局和各下属统计单位，每年要对上一年度的统计工作进行汇报，以经济分析白皮书形式进行综合。制度化宏观经济分析工作，能够从社会生产、市场供需、收入分配、金融市场化、国际收支等多方面进行呈现，既有动态指标，也有近期、中长期发展趋向分析。宏观经济专题统计分析具有灵活性和变化性，主要是围绕不同时期的经济工作，从经济问题中来展开针对性调查统计分析。其特点表现在：一是对所研究的问题或专题具有较深的研究；二是多采用多重调查方法来实现对专题问题的全面分析，如抽样调查、软实力调查、问卷调查等的综合使用；三是运用现代信息技术来提升统计分析能力，特别是用网络化平台技术来弥补传统调查方法的不足，改善数据质量等。

三、宏观经济统计分析方法研究

宏观经济统计分析方法具有多样性，针对不同问题，有搜集数据、整理数据方法，也有针对经济问题的分析方法，还有基于统计描述和探索性数据分析方法。总的来看，对于宏观经济统计分析工作，多种方法的综合运用有助于提升宏观经济统计分析的科学性和有效性。对于宏观经济统计分析，不同领域所涉及的统计方法具有交叉性。但对于宏观经济分析中动态经济分析、静态经济分析、比较动态经济分析、比较静态经济分析方法所反映的经济学问题，能够从全面质量管理方法中体现目标、过程、方法、绩效、因素等统计描述信息，改善统计分析的应用实效性。主要常用的方法有因素分析法、指数分析法、弹性分析法、时间序列分析法、应用回归分析法和多元统计分析法等。对于不同经济变量体系的描述，根据经济运行过程及数量特征，从所选定的指标变量上来进行估计，包括推算、核算和估算等方法。描述性统计分析方法是基于统计分析应用，从构建基本逻辑架构中来分析客观存在的相关变量之间的关系；由于经济活动中各经济关系之间存在动态性，需要从经济分析的聚类、因子分析等方法中，运用分层回归、分位回归以及协整分析方法来转换，以促进对各项分析指标体系进行综合评价和反映。同样道理，在宏观经济统计分析方法研究中，面对大量微观性数据，如何发挥统计变量测度及过程变量特征分析优势？实践中常用统计系统描述方法，将系统分类及归纳至分位、分层、立体、动态的复杂系统中，从探索各关系变量及因素之间关系上来进行描述性分析。如在人口普查以及经济普查中，对于各类模拟系统方法的运用，主要从各因素的顺序识别和组内方差缩小、组间方差扩大上来实现动态过程的科学推断，提升核心主体的统计分析精度。

四、宏观经济统计分析的趋向研究

从宏观经济统计分析的应用来看，当前社会环境下面对更多挑战，其主要研究方向有以下几点：一是做好对国家经济社会发展管理的重要决策导向研究，特别是在信息技术快速发展背景下，从海量数据分析中来挖掘科学的信息资源，来优化和辅助市场化竞争、产业竞争及区域、国际间的竞争需要。哈佛大学加里·金（GaryKing）提出“信息革命背景下，对于海量数据资源的统计分析，将席卷商业界、学术界和政界”。建立在大数据基础上的精细化测量行为研究，从经济领域、商业领域来拓宽延伸，以促进社会发展；二是顺应大数据时代的发展机遇，在中国特色社会主义市场经济转型关键期，从协同政府、行业、经济、社会发展关系的角度，以政府公共数据共享平台建设来完善社会发展科学管理水平，从中长期发展政策分析中来进行科学谋划和实施。对于统计信息平台中的活动、业务、行政记录、财务信息等资料，要按照统计数据的统一化要求进行科学转换，增强宏观经济统计分析的决策科学化能力；三是强化创新型国家建设统计分析工作，围绕国家创新能力、国家创新体系建设发展要求，从国家科技政策制订，到各项经济统计工作的实施，都应扎实推进宏观经济统计分析在经济建设中的核心和驱动地位；四是构建高端化的产业结构统计分析模型，围绕我国全面转型过渡期的产业结构现状资料，从构建“三高一低”产业结构高端化统计目标入手，加大对信息化金融产业的创新，延长产业价值链，增强产业辐射及带动作用，优化产业结构向高端化进程转移；五是注重金融统计分析，完善我国金融管理体系，提升金融管理效率。在建设金融服务业与其他产业的协同发展上，发挥统计手段来全面跟踪和优化我国货币政策服务环境，挖掘金融数据，加大金融风险监测和防范；六是注重宏观经济空间统计分析，依托大数据时代数据集中化平台，为宏观经济统计分析创造有利环境，实现大数据的共享、合作和协同发展，真正实现大数据的整体效益。

参考文献：

[1]赵彦云,周芳.试论大数据时代中国政府统计改革发展新模式[J].教学与研究，2014(01).

[2]侯福忠.宏观经济统计分析在国民经济核算体系中的作用[J].现代商业，2013(15).

宏观经济统计分析范文第2篇

关键词：基本问题；统计分析；宏观经济

宏观经济分析是一项系统性的工作，有着十分鲜明复杂性特点与专业性特点，涉及工业、农业以及科研等多个社会经济领域。做好宏观经济的统计与分析工作对于科学决策有着十分重要的意义。这就需要相关的研究人员综合运用各种理论与技术对宏观经济统计分析的方法进行深层次的研究。

一、宏观经济统计分析概述

宏观经济统计分析是一项经济学与统计学相结合而形成的独立知识科目体系。由于统计学是经济学十分重要的研究工具，二者之间存在着相互推动、共同发展的关系。将统计学知识与经济学知识结合起来，能够将各个领域的研究方面与研究方法统一起来，打破不同研究内容在领域上的界限，为经济决策与经济规律的探索创造良好的条件。由于我国在宏观经济统计分析领域的起步比较晚，在该研究领域中尚未形成一个高效的研究体系，在我国产业结构升级与经济增长方式变化的过程中，宏观经济统计分析的重要意义才逐渐显示出来。

二、宏观经济统计分析在发展过程中普遍存在的问题

在宏观经济统计分析发展初期，由于统计学的有关理论沿未得到完善，尤其是在计算机技尚未成熟时，统计学分析理论在应用方面的重要意义没有充分显示出来，对于宏观经济分析方面的支持十分有限，造成宏观经济统计分析在实际应用方面所直到的作用不够突出。随着我国社会生产部门的不断分化，越来越多的小型企业尤其是民营企业，在管理与经营决策方面对于新的统计与分析技术表现出了巨大的需求，加上计算机技术的不断发展。统计学理论在研究人员的不断探索下开始进入到了快速发展的阶段。在这一过程中，政府以及有关部门形成了比较明确的周期性经济规划目标，根据周期性经济目标对我国农业、工业以及服务业等产业进行了有针对性的宏观调控，大幅提高我国经济建设的科学性与合理性，为我国经济的调整增长奠定了良好的基础。目前我国宏观经济统计分析在能力在已经进入宏观统计与微观统计并行发展的重要阶段，宏观统计与微观统计在目的划分上更加明确，在应用效率与应用水平上得到了大幅度的蚊帐，两项学科之间存在着相互促进、共同发展的新局面，同时也将宏观经济统计分析的发展带入了一个全新的阶段。

当前我国已经全面进入信息化与数字化时代，选择计算机技术与统计分析技术为宏观经济统计分析的发展奠定了良好的基础。尤其是在我国电子商务领域不断创新与发展的过程中，宏观经济统计分析的重要作用得到了最大程度的体现。在网络环境下，消费群体在消费过程中会产生大量的消费需求数据，有关单位与企业可以以用户的消费数据为资源，以统计学与经济学的有关理论为基础，以宏观经济统计分析为重要手段，对未来一段时间内的消费行为进行科学、有效的判断，提高社会产品生产的合理性与有效性，为电子商务消费用户提供更加具有针对性的商品，为我国经济消费的不断增长创造有利的条件。除了电子商务领域之外，银行业与服务业也可以利用宏观经济统计分析的有关手段对用户名的储蓄行为与消费行为进行判断，为用户制定出更加科学的理财方案与出行方案。对于政府单位来说，则可以利用宏观经济统计分析结果，对社会公众的物流状态与交通状态进行有针对性的分析，对社会公众在日常的生产生活活动中的支行规律有一个全面且深入的了解，将宏观经济统计分析的重要作用充分发挥出来。

三、宏观经济统计分析的发展问题研究

当前我国宏观经济统计分析领域已经进入到了快速发展的新阶段。成经济发展过程中，宏观经济统计分析已经成为分析国民经济发展情况与发展水平十分重要的一项工具。有关部门需要进一步加大该领域的研究力度，为领域的发展奠定良好的人才基础与技术基础，真正认识到宏观经济统计分析对于国民经济发展的重要意义。同时，政府及有关单位还需要进一步加强城市数据信息的收集能力建设与处理能力建设，设置云计算中心，对各方面流动数据进行统计，了解经济数据变化的有关规律，交各方面的统计与分析结果应用到市政管理与组织决策中，为区域内乃至于国家的经济增长奠定良好的基础。

四、宏观经济统计分析的自主发展

由于宏观经济统计分析无论对于政府机关还是在于中小企业来说有着十分重要的意义与价值，尤其是在计算机技术不断发展的大背景下，宏观经济统计分析的应用范围与应用空间得到了进一步的拓展，在社会各阶段与各领域工作与研究人员的共同努力下，宏观经济统计分析中的有关理论将会得到不断的发展与完善。同时也是统计学领域宏观经济分析得到快速独立发展的重要机遇，由此可以现对人类经济社会发展的重要进步性影响，宏观经济统计分析在自身的独立发展前提下吸收了大量的信息数据，之后又利用统计学的思想和方法进行创新研究尝试。

结束语

先进的科技和信息技术的发展是国家宏观经济统计分析发展的重要支持，与此同时还应该配合以功能强大的数据库系统和计算机网络系统，在先进技术和统计学专家的密切配合下可以进一步推动其发展，实现系统完善的宏观经济统计分析体系。

参考文献：

[1]蔡真.宏观经济统计分析发展的基本问题[J].商，2015，47：266.

[2]袁天夫.宏观经济统计分析发展的基本问题研究[J].现代经济信息，2016，06：20.

宏观经济统计分析范文第3篇

关键词：宏观经济变量 信用利差 定量分析

信用利差的含义及影响因素

信用利差（Credit Spread，CS）是具有违约风险的信用债与无违约风险债券收益率之间的差额，一般认为国债不存在违约风险，因此，信用利差可以理解为信用债收益率与国债收益率之差。

从理论上讲，信用利差存在的根本原因是债券存在违约风险，而宏观经济形势变化对债券的违约率起重要作用。Giesecke et al.（2011）研究结果显示，在1866-2008年的150年间，股票收益率、股票收益波动率、GDP增长率对违约率具有较强的预测作用。一般而言，经济低迷时，债券发行人的盈利能力及现金流一般会减少，其偿债能力下降，违约风险增加；投资者资产组合也会根据市场风险情况进行重新配置，不考虑风险偏好的变化，一般会增加低风险、高流动性资产配置，即投资者资产组合向“质量”及“流向性”转移（flight-to-quality and flight-to-liquidity）。因此，经济低迷时，信用利差有扩大的趋势；相反，在经济扩张、商业交易蓬勃发展时，信用利差会缩小。

但是，即便是美国，违约风险对信用利差的解释力也不强。Giesecke et al.（2011）发现，长期而言，信用利差大致是违约损失的两倍，并且，信用利差没有根据实现的违约率进行调整。Huang and Huang（2012）指出，当校准违约率及回收率（recovery rate）后，传统结构模型在解释投资级及以上债券的信用利差方面仍然存在较大困难。

由于截至目前国内信用债没有出现事实上的违约，因此在债券投资实务中，往往根据宏观经济形势（如GDP增速、市场资金面状况等）来判断信用利差的走向。然而，今年6月份以来，信用利差走势超过市场的普遍预期。经历6月份“钱荒”之后，市场资金利率中枢整体上行，刺激性经济政策出台的可能性不大，经济增长中枢下移已成为市场的共识，并且当时企业债、中票和短融的信用利差整体处于历史相对低位，因此，从逻辑上讲，信用利差会扩大。但是，从事后的角度看，信用利差直至9月份才开始上升（见图1），特别是中低评级信用利差的上升比预期来得更晚一些；而且，截至9月底，除1年期品种外，中票和短融的信用利差基本都处于50%的分位数水平之下（即小于历史均值），而企业债信用利差分位数最高也仅为64%（即略高于历史平均水平，见表1）。

准确判断信用利差走势是债券精细化投资的基础，但是从目前投资实务看，定性分析较多而定量分析较少，因此本文尝试从定量角度来分析宏观经济变量对企业债信用利差的影响。

图1 企业债信用利差维持相对低位

资料来源：Wind资讯

（编辑注：图例后的“3年”后都加上“期”）

表1 企业债、中票和短融信用利差分位数水平（截至2013年9月30日）

品种 1年期 3年期 5年期 7年期

AAA企业债 88% 60% 55% 61%

AA+企业债 88% 62% 58% 64%

AA企业债 88% 62% 60% 59%

AAA中票和短融 89% 51% 40% 36%

AA+中票和短融 86% 48% 38% 35%

AA中票和短融 88% 54% 47% 18%

数据来源：Wind资讯

变量选取和数据描述

虽然微观层面的债券流动性1、提前赎回或回售权、违约率及回收率等因素均是影响债券定价的重要变量，但是考虑到数据的可得性及中国债券市场实质上违约事件没有出现等实际因素，本文在分析企业债券信用利差变化时，所选择的变量均为宏观经济变量。

借鉴Collin， et al.（2001）等的研究，本文选择七个指标对信用利差变化进行分析：消费者物价指数（CPI）、相同期限的国债收益率（GB）、狭义货币供给的对数Ln（M1）、国债收益率曲线的斜率（Slope）、上证综合指数收益的年化波动率（Volatility）、上证综合指数年化收益率（Stock_return）以及银行间7天质押式回购利率（R007）。其中，国债收益率曲线的斜率根据国内外文献的普遍做法，以10年期国债收益率减去3年期国债收益率计算得出；上证综合指数年化波动率为历史波动率，基于25个日收益率变化的日标准差，使用250天年化日收益率标准差；债券收益率均为银行间固定利率债券到期收益率；考虑到数据结构的一致性，各变量均取用月度数据，其中GB、Slope、Volatility、Stock_return以及R007取月度均值。样本债券为AAA、AA+及AA三个不同信用等级的企业债，债券期限为收益率曲线上1年、3年、5年以及7年等关键期限2。样本时间区间：AAA级企业债为2006年3月至2013年9月，AA+级企业债为2007年11月至2013年9月，AA级企业债为2007年6月至2013年9月。所有数据均来自Wind资讯数据库，或根据Wind资讯相关数据计算得出。

实证分析

由于Ln（M1）等时间序列数据是非平稳的，本文采用变量的一阶差分表示宏观经济变量变化对信用利差变化的影响。对一阶差分后的数据分别进行ADF检验，发现在1%的显著性水平下序列不存在单位根，即时间序列是平稳的。因此，可建立如下回归模型：

式中：CS表示信用利差，t表示月度。

对样本区间内的AAA、AA+、AA三个不同评级的品种分别进行回归，结果显示，对于AAA、AA+级企业债而言， Durbin-Watson统计量位于1.5至1.9区间内，即残差不存在显著的一阶自相关，回归模型和回归结果（见表2和表3）是有效的；但是对于AA级企业债而言，Durbin-Watson统计量显示存在一阶自相关，在回归模型中加入被解释变量的一阶滞后项（）后，重新回归的结果（见表4）显示，残差不存在显著的一阶自相关，因此，AA级企业债信用利差的回归模型调整为：

表2 AAA级企业债信用利差变化

指标名称 1年期 3年期 5年期 7年期

C 0.002841

（0.8787） -0.001843

（0.9072） -0.006320

（0.7153） -0.004866

（0.7572）

GB -0.357330

（0.0013）*** -0.196774

（0.0231）** -0.221494

（0.0083）*** -0.158354

（0.0472）**

CPI 0.055175

（0.0292）** 0.063832

（0.0029）*** 0.059715

（0.0104）** 0.042566

（0.0425）**

Ln（M1） 0.747327

（0.3433） 0.893076

（0.1849） 1.206027

（0.1019） 1.043288

（0.1196）

Slope -0.504845

（0.0109）** -0.157946

（0.3043） -0.289356

（0.0466）** -0.276369

（0.0283）**

Volatility -0.265385

（0.2754） -0.313560

（0.1320） -0.452608

（0.0481）** -0.561596

（0.0075）***

Stock_return 0.140189

（0.3719） 0.140582

（0.3087） 0.135780

（0.3699） 0.225355

（0.1031）

R007 0.018555

（0.3917） -0.014503

（0.4225） -0.017215

（0.3848） -0.022419

（0.2138）

Adjusted R-squared 0.0969 0.1080 0.1242 0.1357

注：1.表中括号内数值表示对应系数的p值，下同；

2.***代表显著水平为1%；**代表显著水平为5%；*代表显著水平为10%，下同。

表3 AA+级企业债信用利差变化

指标名称 1年期 3年期 5年期 7年期

C 0.009959

（0.6852） 0.006773

（0.7275） 0.000189

（0.9928） -0.002180

（0.8975）

GB -0.313129

（0.0323）** -0.088097

（0.4322） -0.209864

（0.0461）** -0.165263

（0.0731）*

CPI 0.080101

（0.0169）** 0.067065

（0.0108）** 0.041269

（0.1374） 0.018763

（0.4024）

Ln（M1） 0.549378

（0.5867） 0.635268

（0.4277） 0.615818

（0.4729） 0.616700

（0.3773）

Slope -0.458983

（0.0889）* -0.140175

（0.4978） -0.381495

（0.0400）** -0.328772

（0.0209）**

Volatility -0.182062

（0.6226） -0.099722

（0.7379） -0.437302

（0.1712） -0.564595

（0.0319）**

Stock_return 0.187302

（0.3831） 0.209744

（0.2167） 0.133031

（0.4641） 0.267364

（0.0730）*

R007 -0.002346

（0.9378） -0.046851

（0.0485）** -0.031653

（0.2125） -0.024881

（0.2269）

Adjusted R-squared 0.0538 0.0779 0.0349 0.0774

表4 AA级企业债信用利差变化

指标名称 1年期 3年期 5年期 7年期

C 0.012168

（0.6327） -0.001388

（0.9434） -0.002002

（0.9226） -0.000141

（0.9936）

GB -0.264611

（0.0840）* -0.117743

（0.2934） -0.254370

（0.0139）** -0.156635

（0.1033）

CPI 0.045775

（0.1755） 0.049854

（0.0526）* 0.025986

（0.3346） 0.014435

（0.5288）

Ln（M1） -0.030566

（0.9767） 1.058170

（0.1886） 0.798381

（0.3442 0.600122

（0.4060）

Slope -0.329954

（0.2424） -0.124338

（0.5412） -0.396290

（0.0265）** -0.318864

（0.03260）**

Volatility -0.510657

（0.1830） -0.190397

（0.5122） -0.591259

（0.0554）* -0.544234

（0.0420）**

Stock_return 0.410969

（0.0651）* 0.420351

（0.0146）** 0.286447

（0.1077） 0.407132

（0.0092）***

R007 0.055034

（0.0676）* -0.018476

（0.3971） -0.027183

（0.2424） -0.023273

（0.2422）

CSt-1 0.540881

（0.0000）*** 0.510139

（0.0000）*** 0.338231

（0.0022）*** 0.355058

（0.0012）***

Adjusted R-squared 0.2728 0.2902 0.1838 0.2263

从回归结果得到以下几方面的结论：

（1）宏观经济变量对信用利差走势的解释力整体偏低。从表2、表3可以看出，所选变量变化对AAA、AA+级企业债收益率变化的调整拟合优度最高仅为13%左右；而对于AA级企业债而言，在加入一阶滞后项后，调整拟合优度也低于30%。这与国外实证研究结论具有一致性，如Collin， et al.（2001）等发现美国宏观层面经济数据也仅能解释25%左右的信用利差变化。

（2）国债收益率变化、国债收益率曲线斜率变化的回归系数显著为负。国债收益率变化与信用利差变化呈反向关系，这个结论与Collin， et al.（2001）、黄文涛（2012）等的经验发现一致。国债收益率曲线斜率增加将提高未来短期利率的预期，导致信用利差缩小；同时，收益率曲线斜率的降低可能意味着经济将走软，企业债券在经济衰退时违约回收率将下降。因此，从理论上讲，国债收益率曲线斜率增加将降低信用利差，本文研究结论与理论分析一致。

（3）股市变化对较低评级的AA级企业债、中长期债券信用利差影响更为明显，可能与跨市场资金风险偏好相对较强有关。股指收益率的回归系数为正，特别是对较低评级的AA级企业债有显著影响，表明当股市走弱时，资金可能从股市分流向债市，从而出现股债“跷跷板效应”，并且这些资金可能主要投资于风险相对较高的债券。股市波动率的回归系数为负，并且对5年、7年期债券信用利差变化的影响在5%的显著性水平下显著。股市波动率越高，显示股市的风险较大，出于避险目的，市场对债券（特别是中长期债券）的需求增加，信用利差缩小。由于AA级企业债、中长期债券的风险相对较大，而回归结果表明从股市流出的资金对这些券种收益率影响更为明显，估计与跨市场资金风险偏好相对较强有关。

（4）CPI的回归系数为正，并对AAA级企业债信用利差在5%的显著水平下有显著影响。CPI对信用利差的影响主要是通过消费、投资、利率和投资者对未来的预期实现的。CPI上扬会增加消费支出，投资者投资策略趋于保守，对相同风险水平的资产会要求更高的溢价补偿，并且对企业债的需求下降，信用利差增大。

（5）AA级企业债信用利差一阶滞后项的回归系数在1%的显著性水平下显著，表明其信用利差变化具有一定的惯性。

结语

囿于学识水平，本文没有对税收、债券供给以及微观层面的企业经营状况等因素进行研究；从技术层面讲，样本区间内可能存在某些因素（如投资者的风险偏好发生变化等）导致回归系数发生结构性突变，从而降低了对信用利差的解释能力。

而且，从国外信用利差理论与实证研究的趋势看，债券流动性风险越来越受到重视。从美国次贷危机演变过程看，债券市场流动性恶化使得许多金融企业融资发生困难，反过来加剧了信用风险，因此，债券流动性风险与信用风险相互影响。

笔者认为，由于国内债市尚未有违约事件的发生，并且，短期内系统性违约风险发生的可能性仍然不大，因此，通过对部分宏观经济变量的预测来判断企业债收益率走势，进而指导债券投资实践可能存在一定的偏颇。目前影响信用利差的主要因素可能是债券在二级市场的流动性，而这与市场的资金成本、机构的杠杆率以及风险偏好等有关，短期内信用利差大幅走高的可能性不大。长期而言，信用债违约是必然事件，但是信用利差是否趋势性上涨仍然面临较大的不确定性。

注：1.本文所指债券流动性，是指微观层面的与债券自身买卖难易程度及买卖价格相关的流动性，区别于宏观层面的与资金面相关的市场流动性。相对于国债而言，信用债的流动性较差，因此，信用利差一方面反映信用风险，另一方面也是对低流动性的补偿。目前，评估债券流动性的指标有债券收益率波动性、收益率买卖价差、对数价格变化的协方差等。

2.考虑到7年期以上（如8年期、9年期……）的品种无论是发行量还是成交量均稀少，本文没有对7年期以上的品种进行分析。

作者单位：顺德农商银行

参考文献：

[1]黄文涛. 信用利差和国债收益率相关性研究——以中美两国为例[J]. 债券， 2012（12）：19-25.

[2]Collin-Dufresne， P.， R. Goldstein， and S. Martin. The Determinants of Credit Spread Changes[J]. Journal of Finance， 2001，56（6）：1927-1957.

[3]Giesecke， K.， F. Longstaff， S. Schaefer， and I. Strebulaev. Corporate Bond Default Risk： A 150-year Perspective[J]. Journal of Financial Economics， 2011（102）：233-250.

宏观经济统计分析范文第4篇

关键词：地方政府；宏观经济调控；经济增长

引言

宏观调控，亦称国家干预。宏观调控由经济学家约翰・梅纳德・凯恩斯所提出，是国家综合运用各种手段对国民经济进行的一种调节与控制，是保证社会再生产协调发展的必要条件，是国家管理经济的重要职能。近些年来，特别是改革开往以来，地方政府在促进国民经济发展的过程中，一直有着巨大的推动作用，无论从哪个角度来看，对地方政府行为进行深入的研究与调查，对于当下我们的经济发展，都有着非常重要的作用。

一、政府宏观调控下的经济现状

1.区域经济发展的瓶颈

区域经济是国民经济体系中的一个有机组成部分。由于历史发展的问题，中国过去一直是中央集权统治的国家，从人口的迁移和城乡空间的格局变化，一直被集权政府所制约。另外，从另外一个层面讲，在一个国家内部，不同地域在地理环境、人口状况、自然资源、历史条件等方面存在差异，因此，不同地域的经济发展不平衡。都需要严格按照计划来进行资源分配利用。

计划经济是一种经济体系，而这种体系下，国家在生产、资源分配以及产品消费各方面，都是由政府或财团事先进行计划。其优势是能够使整个国民经济的各个环节，包括生产、流通、分配、消费基本上保持平衡，实现有计划按比例的发展。计划经济存在的缺点是国家对企业统得过多过死，权力过于集中，忽视商品生产、价值规律和市场机制的作用等。

2.宏^经济性质及其管理局限

在我国社会主义市场经济发展到今天，其基本的运行模式可谓已经渐趋完善与成熟。从经济学角度讲，市场经济也应该是一种管理经济，管理就离不开政府。在西方现代市场经济模式中，强调的是政府干预。我国实行的是以计划为主导的社会主义市场经济条件下宏观管理。宏观经济计划是对包括社会再生产全过程，国民经济各部门、各地区、各单位，国内经济和对外经济活动在内的社会经济总体的计划。“管理失效”是宏观经济管理的局限，其主要存在以下几点不足：

（1）市场机制被弱化，市场机制本身的推动力被弱化。

（2）我国宏观经济统计分析在认识大数据时代特征方面仍处于初期阶段，使得与之相适应的新的经济统计分析模型的构建面临重重困难。

（3）政府决策大部分的做出所依据的是一种经验式的总结，然而当信息片面失真时，将导致政府作出错误决策。

二、政府如何做好宏观调控的建议

1.积极推行市场化改革和制度创新

20世纪80年代以来，中国经济社会进入飞速发展时期，在积极推行市场化改革和制度创新方面需要做好以下几点：

首先，除了要调控好农产品的市场价格，还要加快对资源性产品价格改革的调整步伐。积极构建包括煤、电价、天然气及成品油等在内的资源性产品的价格形成机制价，彻底来改变资源要素价格长期不合理的情况。

其次，要合理确定政府不同部门的权力，做到不同部门科学分工，尽量避免出现职能交叉现象，防止出现多头管理、政出多门、互不负责的情况，以精简、统一为标准，协调政府组织部门，科学进行宏观经济管理。

最后，针对当前我国经济新常态下的挑战与机遇，需要对宏观调控的政策进行一个合理的调整和判断，政府对市场全面的、系统的、适当的操纵，它承认市场的基础作用，放弃了计划主义，但又不介意对市场，主要是价格进行干预和操纵，来实现短期目标。

2.抑制地方政府经济过热投资

在财政利益和政治提升双重因素的激励以及督促作用下，地方政府往往非常热衷于进行投资，当然，也会出现一系列的不理智的、违规的投资行为。作为宏观调控的主体，中央的政府在监察上并未投入过多，从而更进一步深化了投资的热度，当然，持续的投资过热势必会对宏观经济的发展产生非常不好的影响。我们从中可以发现我国宏观的经济波动有很大程度是由于地方政府的盲目投资所造成的。为了保证国家经济的稳定状态，必须要采用一些辅的行政手段，对地方政府的投资行为进行督查和引导。

3.把握好宏观经济调控的有利时机

国家通过宏观调控，必须能够满足人们日常生活中吃穿等基本需求，还应当通过宏观调控对国民的工作进行调整，然后宏观经济调控要把握好有利时机。主动性调控建立在政府对宏观经济运行态势的准确认识、及时判断和决策的基础上；而被动性调控往往建立在调控主体对宏观经济运行态势的认识、判断和决策，不准确、不及时的基础上。只有对宏观经济形势变化做出及时准确的反应，对国民经济运行做出预期的和前瞻性的调控，才能主动地对宏观经济进行调控，有效地提高宏观经济调控的效果。

同时，通过经济信息的引导，能够避免出现局部经济和整体经济冲突的问题。提升局部经济发展效益推动整体经济进步，实现宏观经济管理目标。

宏观经济统计分析范文第5篇

［关键词］多元统计分析；经济；经济学角度

社会各组织机构离不开统计分析工作，其不仅能够让各个组织机构明确相关领域过去和现在的发展状况，更能对未来的发展趋势做出准确的预判，从而制定出科学的决策。经济领域是一个复杂、庞大的系统，国家在进行经济发展战略的制定时，往往以完整、准确的经济数据为基础，进行科学化的决策。而多元统计分析是统计分析方法的创新，对我国经济战略的制定和决策具有积极的作用。

1多元统计分析的概述

随着科技水平的不断提高，在互联网的发展背景下，多元统计分析方法与智能化分析逐渐融为一体，且在新媒体上进行数据处理与分析的过程中，从传统统计分析中衍生出来，并在大数据背景下继续发展，推动着统计分析工作迈向一个新的发展阶段。多元统计分析是利用数理统计的方法研究变量的问题和理论的，在经济领域中，经济统计所涉及的变量是多边的，而传统的统计分析是“一对一”的统计方式，这种统计分析方法不仅不能实现分析的时效性，更难以保证统计变量之间的关系，而多元统计分析便能弥补传统分析法的弊端，减少信息的流失，保证信息的准确性和完整性，进而全面反映出数据的情况。

2多元统计分析方法在经济中的应用

2.1多元回归分析的应用

为了能够客观地对经济规律进行分析，需要对经济变动形式进行计量模型的建立。多元回归法是通过经济计量模型分析经济走势的，目前比较常用的是通过数字方程进行模型的建立，通过模型进行数字方程的建立，且将模型中变量之间的关系进行梳理，并通过对经济计量数据进行预测，从而对经济的发展态势进行判定分析，进而全面的研究经济问题。例如，多元回归分析在我国通货膨胀问题中的应用。众所周知，通货膨胀最显著的特征就是整体的物价上涨，在这种情况下可以将已上涨的物价按照因变量进行统计分析，并将各种影响因素作为统计分析中的自变量，在此基础上研究影响各个物价上涨的因素。通过两种因素的结合制定相应的多元回归方程，进而让整个通货膨胀率能以经济模型的形式呈现，使引起通货膨胀的原因得以更系统的形式体现。

2.2聚类分析的应用

聚类分析法是多元统计分析方法中研究分类问题的一种方式，其所研究的领域较为宽泛，例如，在分类研究的问题上，从企业出发，可以将企业的发展类型进行分类、经营方式进行分类、收益模式进行分类。从国土资源出发，可以将国民的生活水平进行分类、土地资源类型进行分类、土地资源等级进行分类。例如，聚类分析法在企业经营效益分类的应用中，其能够通过对企业自身的指标进行整合，并以这些指标数据为基础进行统计量的整合。聚类分析法通过统计量的整合数据进行分类分析，将其他一些具有相似性的数据进行类比，以此将各个企业进行分类。最后，建立一个顺序排列系统，将不同类别的企业按实际情况从小到大进行排序。此外，还能以时间轴为基础，对不同的资料进行时间上的排列，这种有序聚类亦是经济学中经常应用的方式。

2.3主成分分析应用

在经济学数据分析中，各项经济指标和经济要素较多。此外，经济学指标相互之间多数会存在一定的相关性，这就导致部分数据与指标重复，通过主成分分析便能实现数据的“降维”，将主要数据进行提炼并加以整合，简化统计分析工作。例如，在评价经济效益的应用中，为了明确经济效益，就必须对相关数据进行统计分析，然而，经济指标的重叠让指标体系呈现多个指标。这给经济效益的评价带来了一定的困难，主成分分析能够将指标体系中的多个指标进行“降维”，将重叠指标信息进行重组，防止了数据的叠加统计，进而使经济的综合评价更加准确、客观。

2.4判别分析的应用

在多元统计分析中，判别分析旨在对不同经济数据与指标进行归类，这与文中的聚类分析不同，判别分析是在聚类分析基础下进行的，是将已知的数据进行合理归类，确定测试样品的属性范围。判别分析是通过分布函数进行统计分析，通过给定的多个个体数据和总体，对各个个体数据与指标相应所属的主题进行归类。例如，在经济指标归类中，可以依据判别分析法将我国企业的经济效益进行统计分析，将不同企业的经济效益进行聚类分析，形成优、良和差三个等级，当对一个新的企业进行等级分析时，可以通过其内部的经营数据与三个大类的企业数据进行对比，与之相似度最贴近的，即为同一类别企业。通过判别分析，能够明晰社会各个领域的经济发展情况，以此来有针对性的制定发展策略，实现科学化发展。判别分析法已成为我国经济发展中常用的一种多元统计分析法。

3结语

在多元统计分析中，任何分析法之间都存在着关联性。各种方式共同揭示着我国经济现象的发展形式和规律，所以，在利用多元统计分析时，若能充分进行定量与定性两种分析的结合，可以使统计分析工作更加全面、更加准确。

作者:程荣荣 单位:山西农业大学信息学院

参考文献

［1］刘君一.多元统计分析方法在宏观经济分析中的运用［J］.时代金融,2015(20).