中国通货膨胀预测：基于AR和VAR模型的比较
文章用中国1996～2010年的CPI、PPI、货币量和产出等季度数据,考虑了两类基本但重要的时间序列模型——AR和VAR模型在预测中国通货膨胀上的样本外表现。研究表明：这两类模型在大部分预测期上对通胀的预测都优于简单的随机游走式预测;对不同滞后阶数的模型而言,通常滞后阶数越少的模型预测效果越好;M1增速、名义GDP增速和真实GDP增速都能改善仅仅依赖历史通胀信息形成的预测,但M0增速、M2增速以及PPI通胀,通常都不能改善;在含有M1增速的两变量VAR（1）模型中进一步引入产出增速构成的三变量VAR（1）模型对通胀预测没有明显改进。
通货膨胀预测、AR模型、VAR模型、样本外表现
F201;F222(国民经济管理)
国家社科基金重点资助课题09AzD019;教育部人文社会科学基金资助项目09YJC790043;上海市哲学社会科学规划课题2010EJL003
2012-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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