2012年-BIS国际清算银行_Does_US_GDP_stall_22页_439kb

报告摘要

详细总结：美国GDP是否停滞？

核心内容

本文探讨了美国GDP增长率是否能够作为经济“停滞”（stall）的证据。作者通过三种不同的方法——核密度估计、Probit模型和马尔可夫切换模型——分析了不同定义下的停滞现象，并评估了其对预测经济衰退的作用。

主要观点

停滞的定义至关重要：是否能发现经济停滞，取决于对“停滞”的定义。如果将停滞定义为低但正的增长率，则没有证据表明美国GDP停滞；相反，如果定义为增长率下降至某个阈值以下，则有证据表明经济停滞与未来衰退有关。
核密度估计分析：
- 当经济进入衰退前，GDP增长率的分布呈现左偏，表明低增长可能预示衰退。
- 但若以“低增长”定义停滞，其分布与非衰退期的分布无明显差异，说明低增长本身并不能有效预测衰退。
- 若以“增长率下降”定义停滞，核密度分布则显示低增长期之后的衰退可能性更高。
Probit模型分析：
- 以“低增长”定义停滞时，模型中该变量的系数不显著，表明其对预测衰退的作用有限。
- 以“增长率下降”定义停滞时，该变量的系数显著，表明增长率下降是未来衰退的重要预测指标。
马尔可夫切换模型分析：
- 在三状态模型中，发现经济存在**高增长（surge）、正常增长（normal growth）和衰退（recession）**三种状态，但没有明确的“停滞”状态。
- 在四状态模型中，将“低增长”进一步分为低增长后接高增长和低增长后接衰退两种情况，发现低增长后接衰退的时期更容易进入衰退状态。
- 该模型支持以“增长率下降”定义的停滞，表明经济在衰退后通常会经历一个低增长的过渡期，而不是直接进入第二次衰退。

关键信息

数据来源：使用季度实际GDP增长率（年化、季节调整）数据，样本期为1959年第四季度至2010年第二季度。
NBER衰退定义：若某季度的任意三个月处于衰退期，则该季度被归类为衰退。
模型方法：
- 核密度估计：用于可视化GDP增长率分布，判断其是否与衰退有关。
- Probit模型：用于评估低增长率或增长率下降是否有助于预测衰退。
- 马尔可夫切换模型：用于识别经济的不同状态及其转换概率。
结果差异：
- 低增长：不显著预测衰退，表明经济具有惯性。
- 增长率下降：显著预测衰退，表明经济在经历增长放缓后更容易进入衰退。
经济惯性：经济增长具有惯性，低增长可能只是经济周期的自然过渡，而非“停滞”。
停滞的替代解释：作者指出，将经济停滞与飞机失速类比可能并不恰当，因为经济的“失速”并不必然导致二次衰退。

结论

美国GDP的“停滞”现象高度依赖于其定义。
若以低但正的增长率定义停滞，则没有证据表明其会引发未来衰退。
若以增长率下降至某个阈值以下定义停滞，则停滞与未来衰退存在显著关联。
经济通常经历一个低增长的过渡期，而非直接进入停滞状态，这表明经济惯性在起作用。
以“增长率下降”定义的停滞在马尔可夫切换模型中得到了支持，但这种定义是否符合航空术语中的“失速”仍有待进一步验证。

方法概述

方法	定义	结果
核密度估计	低增长 vs 增长下降	低增长不显著预测衰退，增长下降则显著
Probit模型	低增长 vs 增长下降	低增长不显著，增长下降显著
马尔可夫切换模型	三状态（高增长、正常增长、衰退）	未发现停滞状态；四状态模型支持增长下降定义的停滞