Page 38 - 陳慧光
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4.2 PCE vs. PPI 及其細項分析



                       雖可偶見提出 PCE 與 CPI 差異性之相關文獻，卻鮮少針對以

                   PCE 和 PPI 數據進行比較。一般普遍認為 PPI 與 CPI 的性質較

                   為相近，不過，有別於 CPI 之數據僅統計家庭消費狀況，PCE 的

                   涵蓋範圍不僅囊括家庭還包括企業消費情況，該指數的變化率甚至

                   成為 FOMC (Federal Open Market Committee) 設定通膨目標之主要

                   參考依據，因此，嘗試將 PCE 和 PPI 及其細項進行分析也許能夠

                   獲得通膨預測指引的另一個新方向。





                   4.2.1 單根檢定


                       本節所操作之單根檢定與 4.1.1 相同，採用 ADF 檢定法之設

                   定亦包含 「僅含截距項」、「含時間趨勢及截距項」 及 「不含時間

                   趨勢及截距項」 等三大項。其中 PCE 之相關檢定項目為第 16 項

                   至第 21 項 (請參閱第 19 頁之表 3)。



                       由該表 3 所示，PCE 及其細項於 「僅含截距項」 及 「含時

                   間趨勢及截距項」 之設定皆能達到較佳效果，但若採用 「不含時

                   間趨勢及截距項」 設定，則 core PCE 及 services 完全無法拒絕

                   10% 顯著水準，可見截距項 (drift term) 真實存在於這些通膨數據

                   中，在爾後的迴歸分析中宜注意截距項所產生之影響。




                   4.2.2 Granger 因果關係檢定



                       本節同 4.1.2 檢定落後期間 1 至 12 期之 Granger 因果關

                   係，因每組檢定將會產生四種可能結果之其一: 包括某變數具有 (1)

                   領先或 (2) 落後另一變數，(3) 變數間交互領先，或 (4) 兩者無顯

                   著因果關係。本節一樣僅列出 1、3、6、12 期檢定結果，分別代表

                   落後 1 個月、1 季、半年以及 1 年之效果，詳如表 6。

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