4.2. Were shocks predictable?Fig. 2

4.2. Were shocks predictable?

Fig. 2 plots the dynamic of inflation from 2000 to 2011, together with three identified episodes, which are marked in gray shaded areas. In each case, inflation went up gradually. All these contractionary shifts always happened around the local peaks of inflation. Yet, the PBC's response to inflation does not appear to be deterministic. The “unacceptable” inflation rates varied largely


18 Quite often, the PBC describes its normal policy as “the sound monetary policy”. For a short time during the crisis time (2009–2011), it was translated as
“prudent monetary policy”.

12

8

4

0

-4
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11

Fig. 2. The inflation rate (in %, annualized), 2000–2011.
Notes: The inflation rate is calculated as a percentage change of the consumer price index (CPI). Gray shaded areas are marked as identified contractionary episodes.
Source: Monthly data from Datastream.

across three identified episodes: they were 3%, 6.5% and 4.6%, respectively, at the PBC's decision for 2004 QII, 2008 QI and 2011 QI
contraction.
The exogeneity of policy shocks suggests that shocks are not predictable. Yet, Leeper (1997) found that in a logit model, the Romer and Romer's (1989) dates were highly predicted by lagged economic variables.19 He concluded that these shocks were not exogenous. However, this finding should be interpreted with caution because the predictability was largely due to overfitting of the model, as pointed out by Romer and Romer (1997).20 Nevertheless, it sheds some light on the importance to examine the predictability of the narrative monetary policy shocks.
I test the Leeper critique with my identified policy shocks in a logistic model, which is parallel to the Leeper's specification, but more parsimonious. This logit model says that when the PBC's tolerance of inflation exceeded a certain threshold, it stopped accommodative policy and shifted to monetary tightening. It is given as follows:

E Ds jΩ Þ ¼ F α; X ;

ð7Þ
t t

where E(•) is a expectation term; Ds is a policy shift dummy variable, which takes value of 1 in the month, when the PBC decided to shift policy to anti-inflationary; and 0 otherwise21; Ωt stands for the PBC's information set, which includes the most recent developments of two macroeconomic variables, output and inflation. These two variables reflect costs and benefits that the PBC considers in determining whether to move to anti-inflationary policy. They are two main tasks that the PBC is designated to fulfill.22
On the right-hand side of the equation, F(•) is a logistic function and α is a constant term; X ¼ ðg IP ; π 0 is the list of macroeconomic
3
variables in the information set, with g IP ¼
3

i ¼1 gIP;t−i standing for the average growth rate of industrial production for the previous
three months and π ¼

i ¼1 π t −i for that average inflation rate. In so doing, I try to avoid overfitting by limiting the number of
coefficients that need to be estimated.23 On the other hand, I use the average values of the past three months to proxy for a possibly large information set of the PBC.
The time series data of industrial production growth are available on a monthly basis, but discontinuous, with January data since 2005 missing. The reason for that is the unconventional method that the Chinese National Bureau of Statistics uses in solving the seasonality problem inherent in time series. The growth rate of industrial production is calculated by comparing industrial production over the same period last year.24 For example, the growth rate for 2011 Mj is calculated as
IP2011M
gIP;2011Mj ¼

IP2010M −1

100, with j = 1, 2, …, 12, giving a percentage change of industrial production in month Mj over year.
In so doing, the time series of industrial production growth should not contain any seasonal variations.25 However, there are still abnormal fluctuations in the beginning of some years due to Chinese New Year effects.

19 Shapiro (1994) made another test, finding that future inflation and unemployment did not highly predict the Romer and Romer dates.
20 Overfitting arose as the Leeper's logistic model was too complex with too many parameters (37 parameters altogether) relative to the limited variation in the dataset (a time series of the Romer and Romer dummy with only 7 observations equal to one).
21 That is, = 1, when t = April 2004, February 2008 and February 2011. Note that the 2008 and 2011 contractionary shifts are defined in February because the
January observations on industrial production growth are not available.
22 This framework is consistent with other formulations of the decision equation in the literature. For example, the decision rule, given by Eq. (7), can be derived from the standard loss function, L ¼ 1 π2 þ λy2 , with πt indicating inflation fluctuations, yt output fluctuations and λ the relative weight attached to these two
2 t t
tasks. The PBC minimizes the fluctuations in inflation and output. The subsequent paragraph will extend this logistic model by including the PBC's another task:
the exchange rate stability.
23 Rather than averages of three lags of industrial production growth and inflation, I examine two variants of Eq. (7) by defining the PBC's information set to either only one lag or three lags of IP growth and inflation, and obtain quite similar results.
24 The original data are not publicly available.
25 That is, March of this year, for example, typically has the same number of working days, weather, and other variables that might affect output as March of last year.

Table 3
Decision to shift to contraction: logistic estimatesa.
3.a 3.b 3.c
Constant − 5.01⁎⁎ − 8.09 − 8.35 (1.23) (4.44) (5.05)
Inflation ðπ Þ 0.37 0.33 (0.23) (0.24)
Output Growth ðg IP Þ 0.28 0.22 (0.27) (0.31)
Summary statistic
McFadden (pseudo) R-squared 0.09 0.05 0.12
Probability (LR statistic)b 0.10 0.23 0.19
Notes:
Monthly data are used. Standard errors are in parentheses.
a The logistic estimates are based on Eq. (7). For more details, see the text.
b Probability (LR test) is the p-value of the LR test statistic, which tests the joint null hypothesis that all slope coefficients except the constant are zero.
⁎⁎ Indicates that a null hypothesis of zero is rejected at the 1% level. Source: Author's estimation.

The Chinese New Year, the most important family festival in China, based on the Chinese lunar calendar, takes place either at the end of January or in February. Officially, it is a three-day public holiday. Yet, many migrant workers from the rural area quit shortly before the Chinese New Year to travel home, or take a weeks-long holiday. Therefore, the holiday effects on the output level in the corresponding month could be even larger. This leads to large fluctuations in industrial production growth for the years that are adjacent, but have the Holiday in different months.26 In 2005, the Chinese authorities stopped publishing industrial production growth for January. Instead, industrial production in January and February was added up and the growth rate for such an aggregate was calculated. I correct the data before 2005 in the same way to keep it consistent and eliminate Holiday effects. In this way, the time series of industrial production growth has only 11 observations for each year.
The data used in this paper are mainly from Datastream, except those specifically indicated. The sample period hereafter is from January 2000 to December 2011. Yet, when industrial production is included in the estimates, I adjust other time series by dropping out January observations to accommodate the industrial production data.
Table 3 presents the estimation results of three variants of Eq. (7), which differ in the regressands included.27 In all three
specifications, the coefficients before the lagged inflation and the lagged industrial production growth both have the right sign as the theory predicts: higher inflation and higher output growth raise the probability of a policy shift to contraction. Yet, none of them is statistically significant. In the most general specification, 3.c, the joint null hypothesis that coefficients before both explanatory variables are zero cannot be rejected at the high significance level (19%). All three regressions have a lo

Kết quả (Việt) 1:

4.2. được dự đoán được những cú sốc?Hình 2 lô năng động của lạm phát từ năm 2000 đến năm 2011, cùng với ba tập phim được xác định, được đánh dấu trong khu vực màu xám bóng mờ. Trong mỗi trường hợp, lạm phát đã đi dần dần. Tất cả những thay đổi contractionary luôn luôn xảy ra xung quanh các ngọn núi địa phương của lạm phát. Tuy vậy, PBC của phản ứng để lạm phát không xuất hiện để được xác định. Tỷ lệ lạm phát "không thể chấp nhận" khác nhau chủ yếu18 khá thường xuyên, PBC mô tả chính sách bình thường của nó là "chính sách tiền tệ âm thanh". Trong một thời gian ngắn trong thời gian khủng hoảng (2009-2011), nó đã được dịch như"chính sách tiền tệ thận trọng". 12840-400 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11Hình 2. Tỷ lệ lạm phát (ở %, annualized), 2000-2011.Ghi chú: Mức lạm phát được tính như là một thay đổi tỷ lệ phần trăm của chỉ số giá tiêu dùng (CPI). Khu vực bóng mờ màu xám được đánh dấu là tập contractionary được xác định.Nguồn: Dữ liệu hàng tháng từ Datastream.trên ba xác định tập: họ là 3%, 6,5% và 4,6%, tương ứng, tại của PBC quyết định cho năm 2004 QII, 2008 QI và 2011 Tềco.Exogeneity chấn động chính sách cho thấy rằng những chấn động là không dự đoán được. Tuy vậy, Leeper (1997) tìm thấy rằng trong một mô hình hàm lôgit, Romer và của Romer (1989) ngày đã được đánh giá cao dự đoán bởi lagged kinh tế variables.19 ông kết luận rằng những chấn động đã không ngoại sinh. Tuy nhiên, việc tìm kiếm này nên được hiểu cẩn thận bởi vì dự đoán phần lớn do overfitting của các mô hình, như được chỉ ra bởi Romer và Romer (1997).20 Nevertheless, nó tỏ một số ánh sáng trên tầm quan trọng để kiểm tra dự đoán của chấn động tường thuật chính sách tiền tệ.Tôi kiểm tra sự phê phán Leeper với chấn động được xác định chính sách của tôi trong một mô hình logistic, song song với đặc điểm kỹ thuật của Leeper, nhưng hơn parsimonious. Hàm lôgit mô hình này nói rằng khi PBC của khoan dung của lạm phát vượt quá ngưỡng nhất định, nó dừng lại accommodative chính sách và chuyển sang thắt chặt tiền tệ. Nó được tính như sau: E Ds jΩ Þ ¼ F α; X; ð7Þ t tnơi E(•) là một thuật ngữ kỳ vọng; DS là một chính sách thay đổi giả biến, mà mất giá trị của 1 trong tháng, khi PBC quyết định thay đổi chính sách để chống lạm phát; và 0 otherwise21; Ωt là viết tắt của tập hợp thông tin của PBC, bao gồm những phát triển gần đây nhất của hai biến kinh tế vĩ mô, sản lượng và lạm phát. Các biến này hai phản ánh chi phí và lợi ích mà PBC sẽ xem xét trong việc xác định liệu để di chuyển với chính sách chống lạm phát. Họ là hai nhiệm vụ chính mà PBC được chỉ định để fulfill.22Trên bên phải của phương trình, F(•) là một chức năng hậu cần và α là một thuật ngữ không đổi; X ¼ ðg IP; Π 0 là danh sách kinh tế vĩ mô3 biến trong tập hợp thông tin, với g IP ¼3 i ¼1 gIP; t−i đứng cho tốc độ tăng trưởng trung bình của công nghiệp sản xuất cho trước ba tháng và π ¼ i ¼1 π t −i cho rằng tỷ lệ lạm phát trung bình. Trong làm như vậy, tôi cố gắng tránh overfitting bằng cách hạn chế số lượng Hệ số cần phải là estimated.23 mặt khác, tôi sử dụng các giá trị trung bình của ba tháng qua proxy cho bộ thông tin có thể lớn PBC.Dữ liệu chuỗi thời gian sản xuất công nghiệp tăng trưởng đang có sẵn trên một cơ sở hàng tháng, nhưng không liên tục, với ngày dữ liệu kể từ 2005 thiếu. Lý do cho điều đó là phương pháp độc đáo Cục thống kê quốc gia Trung Quốc sử dụng trong việc giải quyết vấn đề theo mùa vốn có trong chuỗi thời gian. Tỷ lệ tăng trưởng sản xuất công nghiệp được tính toán bằng cách so sánh sản xuất công nghiệp trong cùng một khoảng thời gian cuối year.24 ví dụ, tốc độ tăng trưởng cho năm 2011 Mj được tính dưới dạng IP2011M gIP; 2011Mj ¼ IP2010M −1 100, với j = 1, 2,..., 12, cho một sự thay đổi tỷ lệ phần trăm của các sản phẩm công nghiệp trong tháng Mj trong năm. Trong làm như vậy, dòng thời gian sản xuất công nghiệp tăng trưởng không nên chứa bất kỳ variations.25 theo mùa Tuy nhiên, có là vẫn còn bất thường biến động trong sự khởi đầu của một số năm do ảnh hưởng của Trung Quốc năm mới.19 Shapiro (1994) thực hiện một thử nghiệm, finding rằng inflation tương lai và tỷ lệ thất nghiệp đã không đánh giá cao dự đoán Romer và Romer ngày.20 Overfitting xuất hiện như mô hình logistic của Leeper là quá phức tạp với quá nhiều tham số (37 tham số hoàn toàn) tương đối so với các biến thể giới hạn trong bộ dữ liệu (một chuỗi thời gian Romer và Romer giả với chỉ 7 quan sát bằng 1).21 có nghĩa là, = 1, khi t = tháng 4 2004, tháng 3 năm 2009 và tháng 2 năm 2011. Lưu ý rằng những thay đổi contractionary năm 2008 và 2011 là defined vào tháng hai bởi vì cácKhông có ngày quan sát về tốc độ tăng trưởng sản xuất công nghiệp.22 khuôn khổ này là phù hợp với các công thức của phương trình quyết định trong các tài liệu. Ví dụ: quy tắc quyết định, được đưa ra bởi Eq. (7), có thể được bắt nguồn từ chức năng tiêu chuẩn mất, L ¼ 1 π2 þ λy2, với πt inflation fluctuations, yt đầu ra fluctuations và λ trọng lượng tương đối với hai2 t tnhiệm vụ. PBC giảm thiểu fluctuations trong inflation và đầu ra. Đoạn tiếp theo sẽ mở rộng mô hình logistic này bằng cách bao gồm PBC các nhiệm vụ khác:sự ổn định tỷ giá hối đoái.23 chứ không phải là trung bình của ba chậm tăng trưởng sản xuất công nghiệp và inflation, tôi kiểm tra hai biến thể của Eq. (7) bởi defining của PBC thông tin thiết lập để chỉ có một tụt hậu hoặc ba chậm tăng trưởng IP và inflation, và có được kết quả khá tương tự.24 dữ liệu gốc không có sẵn công khai.25 có nghĩa là, Tháng ba năm nay, ví dụ, thường có cùng số ngày làm việc, thời tiết, và các biến khác mà có thể ảnh hưởng đến đầu ra là tháng của năm ngoái. Bảng 3Quyết định để chuyển sang co: hậu cần estimatesa.3.a 3.b 3.cHằng số − 5.01⁎⁎ − 8,09 − 8,35 (1,23) (4,44) (5,05)Lạm phát ðπ Þ 0,37 0,33 (0,23) (0,24)Sản lượng tăng trưởng ðg IP Þ 0,28 0,22 (0,27) (0,31)Tóm tắt thống kêMcFadden (giả) R-squared 0,09 0,05 0,12Xác suất (số liệu thống kê LR) b 0,10 0,23 0,19Ghi chú:Dữ liệu hàng tháng được sử dụng. Lỗi chuẩn trong ngoặc đơn.một ước tính hậu cần được dựa trên Eq. (7). Để biết thêm chi tiết, hãy xem văn bản.b xác suất (LR thử nghiệm) là p-giá trị của thống kê thử nghiệm LR, thử nghiệm các giả thuyết null liên hệ số dốc tất cả ngoại trừ hằng số là 0.⁎⁎ Chỉ ra rằng một giả thuyết null Zero bị từ chối ở mức 1%. Nguồn: Của tác giả dự toán.The Chinese New Year, the most important family festival in China, based on the Chinese lunar calendar, takes place either at the end of January or in February. Officially, it is a three-day public holiday. Yet, many migrant workers from the rural area quit shortly before the Chinese New Year to travel home, or take a weeks-long holiday. Therefore, the holiday effects on the output level in the corresponding month could be even larger. This leads to large fluctuations in industrial production growth for the years that are adjacent, but have the Holiday in different months.26 In 2005, the Chinese authorities stopped publishing industrial production growth for January. Instead, industrial production in January and February was added up and the growth rate for such an aggregate was calculated. I correct the data before 2005 in the same way to keep it consistent and eliminate Holiday effects. In this way, the time series of industrial production growth has only 11 observations for each year.The data used in this paper are mainly from Datastream, except those specifically indicated. The sample period hereafter is from January 2000 to December 2011. Yet, when industrial production is included in the estimates, I adjust other time series by dropping out January observations to accommodate the industrial production data.Table 3 presents the estimation results of three variants of Eq. (7), which differ in the regressands included.27 In all threethông số kỹ thuật, Hệ số trước khi lagged lạm phát và tăng trưởng sản xuất công nghiệp lagged đều có dấu hiệu quyền như lý thuyết dự đoán: lạm phát cao hơn và cao hơn sản lượng tăng trưởng tăng xác suất của một sự thay đổi chính sách để co. Tuy nhiên, không ai trong số họ là ý nghĩa thống kê. Trong đặc điểm kỹ thuật đặt chung, 3.c, các giả thuyết null liên hệ trước khi cả hai biến giải thích zero không thể bị từ chối ở tầm quan trọng cao cấp (19%). Tất cả ba regressions có một lo

Kết quả (Việt) 2:

4.2. Là những cú sốc có thể dự đoán? Fig. 2 lô năng động của lạm phát 2000-2011, cùng với ba tập phim được xác định, được đánh dấu ở các khu vực bóng mờ màu xám. Trong mỗi trường hợp, lạm phát tăng lên dần dần. Tất cả những thay đổi hẹp luôn xảy ra xung quanh các đỉnh núi địa phương của lạm phát. Tuy nhiên, phản ứng của PBC để lạm phát không xuất hiện được xác định. Mức lạm phát "không thể chấp nhận" sự khác biệt đáng 18 Khá thường xuyên, các PBC mô tả chính sách bình thường của nó là "chính sách tiền tệ âm thanh". Trong một thời gian ngắn trong thời gian khủng hoảng (2009-2011), nó được dịch là "chính sách tiền tệ thận trọng". 12 8 4 0 -4 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 Fig. 2. Tỷ lệ lạm phát (theo%, tính theo năm), 2000-2011. Ghi chú: Tỷ lệ lạm phát được tính như một phần trăm thay đổi của chỉ số giá tiêu dùng (CPI). Khu vực bóng mờ màu xám được đánh dấu là đã xác định tập hẹp. Nguồn:. dữ liệu hàng tháng từ Datastream qua ba tập phim được xác định: họ là 3%, 6,5% và 4,6%, tương ứng, tại quyết định của PBC cho năm 2004 Quý II năm 2008 QI và 2011 QI co. Các exogeneity của cú sốc chính sách cho thấy những cú sốc không thể dự đoán. Tuy nhiên, Leeper (1997) thấy rằng trong một mô hình logit, các Romer và (1989) ngày Romer đã được đánh giá cao dự đoán của các kinh tế tụt variables.19 Ông kết luận rằng những cú sốc này không ngoại sinh. Tuy nhiên, kết quả này cần được giải thích thận trọng vì khả năng dự đoán phần lớn là do overfitting của mô hình, như chỉ ra bởi Romer và Romer (1997) .20 Tuy nhiên, nó đã làm rõ được tầm quan trọng để kiểm tra khả năng dự đoán của các câu chuyện tiền tệ cú sốc chính sách. Tôi kiểm tra sự phê phán Leeper với cú sốc chính sách xác định của tôi trong một mô hình logistic, đó là song song với đặc điểm kỹ thuật của Leeper, nhưng chi li. Mô hình logit này nói rằng khi khoan dung của lạm phát của PBC vượt quá một ngưỡng nhất định, nó dừng lại chính sách accommodative và chuyển sang thắt chặt tiền tệ. Nó được đưa ra như sau: E Ds jΩ Þ ¼ F α; X; ð7Þ tt đó E (•) là một thuật ngữ kỳ vọng; Ds là một biến giả thay đổi chính sách, trong đó có giá trị là 1 trong tháng, khi PBC đã quyết định thay đổi chính sách để chống lạm phát; và 0 otherwise21; Ωt là viết tắt của bộ thông tin của PBC, trong đó bao gồm những phát triển gần đây nhất của hai biến số kinh tế vĩ mô, sản lượng và lạm phát. Hai biến phản ánh chi phí và lợi ích mà PBC xem xét trong việc xác định liệu có nên chuyển sang chính sách chống lạm phát. Họ là hai nhiệm vụ chính mà PBC được chỉ định để fulfill.22 Ở phía bên tay phải của phương trình, F (•) là một chức năng hậu cần và α là một thuật ngữ liên tục; X ¼ DG IP; π 0 là danh sách kinh tế vĩ mô 3 biến trong tập thông tin, với g IP ¼ 3 i ¼1 GIP; t-i đứng cho tốc độ tăng trưởng trung bình của sản xuất công nghiệp cho trước đó ba tháng và π ¼ i ¼1 π t-i cho rằng tỷ lệ lạm phát trung bình. Khi làm như vậy, tôi cố gắng tránh overfitting bằng cách hạn chế số lượng các hệ số cần được estimated.23 Mặt khác, tôi sử dụng các giá trị trung bình của ba tháng qua để proxy cho một thông tin có thể lớn đặt của PBC. Các dữ liệu chuỗi thời gian tăng trưởng sản xuất công nghiệp có sẵn trên một cơ sở hàng tháng, nhưng không liên tục, với dữ liệu tháng một từ năm 2005 bị mất tích. Lý do cho điều đó là phương pháp độc đáo mà Văn phòng quốc gia của Trung Quốc thống kê sử dụng trong việc giải quyết các vấn đề thời vụ vốn có trong chuỗi thời gian. Tốc độ tăng trưởng của sản xuất công nghiệp được tính bằng cách so sánh sản xuất công nghiệp so với cùng kỳ year.24 cuối cùng Ví dụ, tốc độ tăng trưởng cho năm 2011 Mj được tính như IP2011M GIP; 2011Mj ¼ IP2010M -1 100, với j = 1, 2, ... , 12, cho một phần trăm thay đổi của sản xuất công nghiệp trong tháng Mj so với năm. Trong khi làm như vậy, chuỗi thời gian tăng trưởng sản xuất công nghiệp nên không chứa bất kỳ variations.25 mùa Tuy nhiên, vẫn có những biến động bất thường trong sự khởi đầu của một số năm do Trung Quốc ảnh hưởng năm mới. 19 Shapiro (1994) thực hiện một thử nghiệm khác, fi nding tương lai mà trong fl ation và thất nghiệp không cao dự đoán Romer và Romer ngày. 20 Hơn fi fitting nổi lên như là mô hình logistic của Leeper là quá phức tạp với quá nhiều thông số (37 thông số hoàn toàn) tương đối so với các biến thể hạn chế trong tập dữ liệu (một chuỗi thời gian của Romer và Romer dummy với chỉ 7 quan sát bằng một). 21 Đó là, = 1, khi t = tháng 4 năm 2004, tháng hai năm 2008 và tháng Hai năm 2011. Lưu ý rằng năm 2008 và 2011 hẹp thay đổi được de fi ned vào tháng Hai vì quan sát vào tháng Giêng về tăng trưởng sản xuất công nghiệp là không có sẵn. 22 khung này phù hợp với các công thức khác của phương trình ra quyết định trong các tài liệu. Ví dụ, khi quyết định, được đưa ra bởi phương. (7), có thể được bắt nguồn từ hàm tổn thất tiêu chuẩn, L ¼ 1 π2 þ λy2, với πt chỉ trong fl ation fl uctuations, sản lượng yt uctuations fl và λ trọng lượng tương đối gắn liền với hai 2 tt nhiệm vụ. Các PBC giảm thiểu fl uctuations ở trong fl ation và đầu ra. Các đoạn tiếp theo sẽ mở rộng mô hình logistic này bằng cách bao gồm của PBC một nhiệm vụ khác: . sự ổn định tỷ giá hối đoái 23 Thay vì trung bình của ba độ trễ của tăng trưởng sản xuất công nghiệp và trong fl ation, tôi xem xét hai biến thể của phương trình. (7) bởi de fi ning thông tin của PBC cài đặt hoặc là chỉ có một độ trễ hoặc ba trễ của tăng trưởng IP và trong ation fl, và có được kết quả khá giống nhau. 24 Các dữ liệu ban đầu là không công bố công khai. 25 Đó là, tháng Ba năm nay, ví dụ, thường có cùng số ngày làm việc, thời tiết, và các biến số khác mà có thể ảnh hưởng đến đầu ra như tháng ba năm ngoái. Bảng 3 Quyết định chuyển sang co:. estimatesa logistic 3.a 3.b 3.c Hằng - 5.01⁎⁎ - 8,09-8,35 (1.23) (4.44) (5.05) Lạm phát ðπ Þ 0.37 0.33 (0.23) (0.24) DG Growth Output IP Þ 0,28 0,22 (0,27) (0,31) Tóm tắt thống kê McFadden (giả) R-squared 0,09 0,05 0,12 Xác suất ( LR Thống kê) b 0,10 0,23 0,19 Ghi chú: dữ liệu hàng tháng được sử dụng. Sai số chuẩn trong ngoặc đơn. Các ước lượng một hậu cần được dựa trên phương. (7). Để biết thêm chi tiết, xem văn bản. b Xác suất (LR test) là p-giá trị thống kê kiểm định LR, mà kiểm tra các giả thuyết chung mà tất cả các hệ số độ dốc trừ hằng số bằng không. ⁎⁎ Chỉ ra một giả thuyết của zero bị từ chối ở mức 1%. Nguồn:. Ước tính của tác giả Năm mới của Trung Quốc, ngày hội gia đình quan trọng nhất ở Trung Quốc, dựa theo lịch âm của Trung Quốc, diễn ra trong hai vào cuối tháng Giêng hoặc tháng Hai. Chính thức, nó là một ngày nghỉ lễ ba ngày. Tuy nhiên, nhiều người lao động nhập cư từ các khu vực nông thôn bỏ ngay trước Tết để đi về nhà, hoặc có một kỳ nghỉ tuần dài. Do đó, các hiệu ứng kỳ nghỉ vào mức sản lượng trong tháng tương ứng có thể còn lớn hơn. Điều này dẫn đến sự biến động lớn trong tăng trưởng sản xuất công nghiệp trong những năm đang cận kề, nhưng có Holiday in months.26 khác nhau Trong năm 2005, các nhà chức trách Trung Quốc ngưng xuất bản tăng trưởng sản xuất công nghiệp trong tháng Giêng. Thay vào đó, sản xuất công nghiệp trong tháng Giêng và tháng Hai đã được bổ sung lên và tỷ lệ tăng trưởng cho một số tổng hợp như đã được tính toán. Tôi sửa dữ liệu trước năm 2005 trong cùng một cách để giữ cho nó phù hợp và loại bỏ hiệu ứng Holiday. Bằng cách này, các chuỗi thời gian tăng trưởng sản xuất công nghiệp chỉ có 11 quan sát cho mỗi năm. Các dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này chủ yếu là từ Datastream, ngoại trừ những người đặc biệt chỉ định. Các mẫu thời kỳ sau đây là từ tháng 1 năm 2000 đến tháng năm 2011. Tuy nhiên, khi sản xuất công nghiệp được bao gồm trong dự toán, tôi điều chỉnh chuỗi thời gian khác bằng cách thả ra tháng một quan sát để chứa các dữ liệu sản xuất công nghiệp. Bảng 3 trình bày các kết quả ước lượng của ba biến thể của Eq. (7), trong đó có sự khác biệt trong regressands included.27 Trong cả ba thông số kỹ thuật, các hệ số trước khi lạm phát có độ trễ và tăng trưởng sản xuất công nghiệp tụt cả hai đều có những dấu hiệu đúng như lý thuyết dự đoán: lạm phát cao và tăng trưởng sản lượng cao nâng cao xác suất của một thay đổi chính sách để thu hẹp. Tuy nhiên, không ai trong số họ có ý nghĩa thống kê. Trong các đặc điểm kỹ thuật chung nhất, 3.c, giả thuyết chung rằng hệ số trước khi cả hai biến giải thích là zero không thể bị loại bỏ ở mức ý nghĩa cao (19%). Tất cả ba hồi quy có một lo