Page 2 - 陳慧光
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摘要



                       通貨膨脹 (亦簡稱通膨) 作為一個長期存在且影響深遠的經濟現

                   象，一直以來受到產官學各界之關注，各國央行竭盡所能控制通膨，各

                   方研究不遺餘力證明通膨指標之預測價值，然而結論卻仍眾說紛

                   紜。細究其因不免發現指標間可能因不同國家、採樣期間、資料頻率、

                   計算公式或計量模型…等眾多因素而產生預測上之差異。為此，本文

                   參考多方學者的研究成果，聚焦於分解通膨 (disaggregation) 及跨通

                   膨指數細項間之交互影響。首先，利用由上而下法篩選出各通膨成分

                   中之高相關性因子共計 21 組，接著導入 ADF 檢定確保數據平穩


                   性，透過 Granger 因果關係檢定以及改良式迴歸檢定模型，再加入

                   實驗組及對照組交互比對，以求尋找出最具前瞻性之預測指引。根據

                   本文實證結果顯示，CPI 項下之食物項目對 PPI 具有預測價值，然

                   而對於能源項目卻缺乏顯著預測力；其次，該住房項目僅對 PPI 之

                   服務類成本產生預測價值，對於建築類成本則呈現出季節性效應而缺

                   乏預測能力；另外，建築項目在不同模型中亦出現反向之預測效果，顯

                   示除了季節性干擾因子外，其他暫時性干擾因子的存續狀態將比預期


                   來得更長久。除此之外，其他關鍵的研究發現還包括，相對於

                   CPI，PCE 對於各種模型檢定皆展現出高度一致性，且 PCE 及其細

                   項對核心 PPI 的解釋力甚至可達 CPI 所未及之處。本文特別提

                   醒，除了需注意能源及建築相關項目之干擾因子外，地緣政治所造成

                   的體制改變 (regime change)，以及動態數據本身之結構性變化，皆可

                   能造成模型的無效率，期以後續研究者能因此避免或降低設定偏

                   誤，並嘗試以創新思維來解讀這些通膨數據。




                   關鍵字: 通膨、季節性、CPI、PPI、PCE、QE、regime change








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