王斌 衡量中国的自然利率：一个时变的视角。 （英语） Zbl 1409.91257号 经济。莱特。 176, 117-120 (2019). 摘要：我在随机波动的时变参数向量自回归模型中提出了事前实际利率的5年预测，作为衡量中国自然利率的指标。2010年4万亿人民币刺激计划结束前，中国的自然利率变化约1.6%，然后从1.8%左右明显下降至最近的0.4%。这与发达经济体研究中发现的下降趋势类似。 MSC公司： 91G30型 利率、资产定价等（随机模型） 62M20型 随机过程推断和预测 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 关键词：自然利率;TVP-无功-SV;中国 软件：bvarsv型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.Wang}，经济。莱特。176117-120（2019年；兹比尔1409.91257） 全文： 内政部 参考文献： [1] Barsky，R。；贾斯汀诺。；Melosi，L.，《自然利率及其对货币政策制定的作用》，Amer。经济。版本：104、5、37-43（2014） [2] 蔡，Q。；龚M.，《中国自然利率的估算：基于DSGE模型》，《金融贸易研究》，2016年第6期，第29-40页 [3] Chang，C.等人。；Chen，K。；Waggoner，D.F。；查·T，《中国宏观经济的趋势和周期》，《经济学》。夸脱。，30, 1-84 (2015) [4] Chen，K.，Higgins，P.，Waggoner，D.F.，Zha，T.，2017年。货币刺激对信贷配置和宏观经济的影响：来自中国的证据，NBER工作文件。；Chen，K.，Higgins，P.，Waggoner，D.F.，Zha，T.，2017年。货币刺激对信贷分配和宏观经济的影响：来自中国的证据，NBER工作文件。 [5] Chen，K。；Ren，J。；查·T，《中国货币政策与影子银行的关系》，美国。经济。版本：108、12、3891-3936（2018） [6] 德尔内格罗，M。；Primiceri，G.，《时变结构向量自回归与货币政策：更正》，《经济评论》。螺柱，82，4，1342-1345（2015）·Zbl 1405.91433号 [7] 藤原，S。；Y.川崎。；穆托，I。；西崎，K。；Sudo，N.，《自然利率及其对货币政策制定的有用性》，日本央行，2016-E-12（2016） [8] 霍尔斯顿，K。；劳巴赫，T。；Williams，J.C.，《衡量自然利率：国际趋势和决定因素》，J.Int.Econ。，108, 59-75 (2017) [9] 劳巴赫，T。；Williams，J.C.，《衡量自然利率》，《经济学评论》。统计，85，4，1063-1070（2003） [10] 劳巴赫，T。；Williams，J.C.，测量自然利率redux，Bus。经济。，51, 2, 57-67 (2016) [11] 卢比克，T。；Matthes，C.，《计算自然利率：两种替代方法的比较》（里士满联邦储备银行经济简报，第EB15-10卷（2015）） [12] Primiceri，G.，《时变结构向量自回归与货币政策》，《经济评论》。双头螺栓，72，3，821-852（2005）·Zbl 1106.91047号 [13] 施，Z。；邓，C。；刘杰。；石青，《自然利率与经济增长和通货膨胀的关系》，《世界经济》。（中文），4，12-21（2006） [14] Taylor，J.B.，《实践中的自由裁量与政策规则》，卡内基·罗切斯特会议。公共政策，39，1195-214（1993） [15] Wang，B.，Fu，B.，2018年。中国货币政策的时变参数向量自回归模型，未出版手稿。；Wang，B.，Fu，B.，2018年。中国货币政策中的时变参数向量自回归模型，未出版手稿。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。