“越来越多的经济学家说,政府应该转变其衡量增长的方法。当前系统强调数据支出,但收入局也收集数据。理论上这两个应该搭配得很好——一分钱花了别人就等于挣了一个便士。但估计两项措施的分歧很大,尤其在短期内……”
(Binyamin Appelbaum,《纽约时报》2011年8月16日)
测量总实际产出(GDP)可以说是最重要的数据采集任务。这是一个主要的实证研究向量自回归状态变换模型。它总是一个关键变量用于估计动态随机一般均衡模型。尽管频率和大量的其他季度公布的数据在更高的频率,它在形成中扮演着重要角色的观点和决定政策制定者以及公众。它会感到惊讶,许多重大的不确定性仍围绕其测量。1尤其是在美国,两个often-divergent GDP估计存在:一种广泛使用的expenditure-side版本,和一个不太知名的收入方面版本;我们所说的国内生产总值(GDP)年化增长率这两个措施E和国内生产总值我(附加信息背景在美国国民经济核算,看到McCulla和史密斯2007年和Landefeld et al . 2008年)。这两个估计很少同意——事实上两者的区别,所谓的统计差异,可以在绝对值大7%(年率)。作为一个鲜明的例子,2000年第一季度GDPE是1.1%,而国内生产总值我是8.1%,第二季度GDPE是7.5%,而国内生产总值我是2.2%。很明显,因为他们应该测量相同的底层真实GDP,其中之一是严重错误的每个季度。
世界各地的许多统计机构承认这个问题和生产两个(或更多)的混合GDP想出他们的官方发布的措施。例如,澳大利亚使用相等的权重结合国内生产总值支出和收入方面的措施,以及基于生产(见第三个http://www.abs.gov.au澳大利亚国民经济核算下,澳大利亚的注解)。英国和德国也调整公布的国内生产总值(GDP)使用信息从收入和支出两个方面,(Aruoba et al . 2011年)。然而,美国经济分析局,该机构负责生产国民收入和生产占美国GDP只使用E作为其标题。事实上,国内生产总值我被称为国内收入总值,直到最近被安葬在最后一个表在数据发布。2
在我们的论文中,“提高国内生产总值(GDP)测量:测量误差的方法,我们提出并实现一个框架来获得一个新的估计GDP的增长是一个混合的两个个体增长率(Aruoba et al . 2013年)。3我们探索无数变化的关键模型,探索不同识别假设。在所有的国内生产总值我从GDP大幅增长——这常常是发散的E体重增长——接收大量的混合。从我们的首选混合的最新估计,我们称之为GDPplus上可用费城联邦储备银行的网站。
统计方法:动态因子模型和相关的错误
我们的分析的起点是一个简单的事实,GDPE和国内生产总值我观察相同的底层“真实”GDP,也含有测量误差。因此,表示测量误差εtE和εt我,我们写
国内生产总值tE=国内生产总值t+εtE
国内生产总值t我=国内生产总值t+εt我
构成的测量方程动态因子模型的状态空间表示,GDP是一个潜在的因素。我们还为GDP指定一个过渡方程,显示了真实GDP的发展随着时间的推移。
的标准方法在动态因子模型是假设创新GDP和测量误差都相互不相关的。然而,这实际上是为应用程序不是很现实。首先,GDP的测量误差E和国内生产总值我很可能呈正相关。有一些重叠的估计,与政府输出和其他一些地区计算相同。此外,同样的平减指数是用来转换从名义到真正的大小,所以任何测量误差的平减物价指数或重叠的地方估计将完全呈正相关。第二,国内生产总值(GDP)的测量误差E和国内生产总值我很可能与真实GDP的创新。Nalewaik发表(2010)表明,统计差异(GDPE-国内生产总值我)与商业周期,这意味着至少一个测量误差的创新是真实GDP与创新。4允许任意的三个创新相关的模型,因此,真实GDP——不明。
确定的假设
识别问题源于这样一个事实,我们可以真实GDP和测量误差更加不稳定,同时减少之间的协方差基本冲击测量误差,在不改变可见的分布。我们如何识别?我们表明,施加一个限制variance-covariance矩阵就足以达到识别,并容易形成之前的观点在潜在的真实GDP的方差的比值超过GDP的方差E。一个相当大的负面GDP的测量误差协方差E真实GDP——例如,如果GDPE发生足够平滑,它错过了相当大的变化真实GDP——可能暗示这一比率大于团结。然而,我们怀疑这个协方差是如此消极,定居在0.8作为我们的基准模型的合理值。
第二个方法解决识别问题是通过添加第三个具有特定结构的测量方程。特别是,我们证明,当另一个可观测变量添加到模型,加载在真实GDP与测量误差正交于GDP的测量误差我和国内生产总值E,我们实现识别。我们使用失业率的变化作为第三个变量,因为它是家庭调查的计算,而GDPE和国内生产总值我主要是计算从调查的企业或税务记录,其测量误差可能会有不同的属性。事实证明,从two-equation模型参数估计,我们解决真实GDP的方差和GDP的比率E非常类似于从three-equation模型参数估计使用失业率的变化。GDP的测量误差的方差EGDP比的测量误差我;测量误差呈正相关,如预期;他们与创新负相关,真实GDP——GDP的负相关性更大E国内生产总值比我。5GDP的卡尔曼增益比较大我国内生产总值比E松说,GDP的创新我更有意义的真实GDP比GDP的创新E。
政策影响和最近的GDP增长预期
一个明显的结果模型是测量误差的方差大,所以两个人产出增长估计似乎是非常可靠的。政策制定者应该好好注意这个警告——对于任何给定的季度,要么个人产出增长估计可以远离真实的GDP增长。回到开始的例子,GDPplus的值在2000年第一季度和2000年第二季度分别为6.5%和2.9%,极端相对少得多的两个人措施和描述一个更可靠的,美国经济的放缓,这几个季度后进入一个温和的衰退。
另一个关键信息的结果是,冲击GDP增长可能比通常认为的更加持久。国内生产总值的一阶自相关(AR1)参数E增长只有0.3,但AR1对真实GDP增长率的预估,从我们的基准two-equation模型是两倍——约为0.6。0.6的AR1也是一个发现失业率的变化,暗示的常见水平持久性冲击美国经济GDP所掩盖的相当大的测量误差E增长。估计两国马尔柯夫机制转换模型,我们发现更高的GDP增长坚持低增长的国家(通常是经济衰退和低增长时期衰退),AR1参数估计大约是0.8。
什么最新GDPplus估计最近的经济增长的国家呢?GDPplus可用的时间序列图网站费城联邦储备银行。在图1中,我们把GDPplus连同GDPE和国内生产总值我增长率2006 q1 - 2013 q2,包括大萧条。
图1。美国GDP的措施,2006 q1 - 2013 q2
首先,在经济复苏在2009年第三季度开始,GDPplus相当比GDP波动较小E或国内生产总值我——这表明最近的变化在个人估计噪声。6第二,GDPplus估计意味着更快的增长速度比通常认为的复苏——每年约2.6%,而GDP的2.25%左右E。7此外,当前的国内生产总值E数据表明,美国经济在过去一年里跌跌撞撞,只有大约1.6%的平均增长四个季度通过2013年第三季度明显低于过去四个季度的平均增速。相比之下,GDPplus约2.9%的增长速度在四个季度通过2013年第三季度平均增长率在整个不远的复苏。换句话说,大部分的减速是GDPE过去一年似乎是一个虚构的事——纯粹的测量误差发送一个信号对经济增长的步伐过于悲观。很可能接近事实,美国经济在过去的一年里继续前进(因为它已经通过大多数的复苏),速度一直温和但速度快到足以提供稳定、持续的就业增长和失业率下降。虽然这不是一个完全激励情况下,它是那么悲观的吵闹的GDPE估计目前建议。
引用
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1Aruoba(2008)报告说,最初的声明和年度季度expenditure-side final-revised值估计GDP增长的-3.4%和6.6%之间波动,标准差为1.7%。
2年化增长率可以找到我们这里讨论在线经济分析局的国民收入和生产账户互动表、表1.7.1上。
3在这一领域相关工作,看到别的和罗伯茨(2011),以及文献“平衡”国民收入账户。这个文学扩展回石头et al。(1942),和随后的工作包括拜伦(1978),巴克et al .(1984),威尔(1985),威尔(1988),Solomou和威尔(1991、1993),拜伦(1996),比尤利和Bartelsman(2004),和陈(2012)。
4 Fixler Nalewaik发表(2009)到达相同的结果利用从GDPE证据和GDPI修正表明,特殊的变异估计可能与真正的GDP。
5局(Bureau of Economic Analysis)的一些经济学家认为GDPI太周期性因为资本收益可能泄漏到估计,和资本收益很可能与产出增长呈正相关(见Rassier 2012)。如果这是这样,我们希望GDPI的测量误差与创新有积极的协方差,真实GDP,相反的我们发现three-equation模型。two-equation模型中,这种积极的协方差,如果可观,将符合方差的比率较低,潜在的真实GDP在GDPE的方差,这意味着GDPE是噪声的方差。
六标准差的GDPplus复苏GDP一半的标准偏差E或国内生产总值我。
7注意GDPE GDPI估计,被大幅修改(修改比许多其他被广泛采用的指标,如失业率和工资就业),所以这些数字写下来在这个注意可能不同于官方估计出现的年,几十年从现在。
