中国科技论文在线 中国分行业动态随机一般均衡模型建模与#分析 11,2谢昱宸，王铮5 （1. 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室，上海 200062； 2. 中国科学院科技政策与管理科学研究所， 北京 100180） 摘要：本文建立了一个包含证券动态的中国分行业大型随机一般均衡 (DSGE) 模型，以金融加速效应为框架，对中国2012-2013年每季度分行业经济走势进行预测。结果显示，2012-2013年，我国经济整体运行趋势平稳，经济在投资拉动下保持稳健增长，通货膨胀被10 有效抑制。同时，居民收入有所上升，企业保持良好利润。人民币有序升值，加息可能性相对较小，货币政策总体稳健。 关键词：宏观经济学；随机一般均衡模型；金融加速器效应；货币政策；通货膨胀 中图分类号： 15 Modeling and Analysis of Chinese Dynamic Stochastic General Equilibrium by Industries 11,2Xie Yuchen, Wang Zheng (1. Key Laboratory of Geographic Information Science, Ministry of Education East China Normal University, East China Normal University, Shanghai 200062; 20 2. Ministry of Education Science and Technology Policy and Management, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080) Abstract: A Chinese dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) by industries model including the dynamics of the securities is established to predict the trends of Chinese economy by industries per season from 2012 to 2013 with the framework of financial accelerator mechanism. The result shows 25 that the general trends of our countries economy will maintain steady development with the stimulation of investment while the inflation will be restrained effectively during the year of 2012 and 2013. Meanwhile，the outcome of labor will be raised with the reasonable profit of the business. The policy of the currency will maintain overall prudent with the ordered appreciation of RMB exchange rate but the comparatively low possibility of raising the interest rate. 30 Key words: macroecomics；DSGE model；financial accelerator mechanism；currency policy ；inflation 0 引言 2008年第4季度以来，国际金融危机持续扩散蔓延，为应对国际金融危机的不利影响，我国积极调整宏观经济政策方向，迅速出台了一系列积极的财政政策和适度宽松的货币政策35 以刺激经济保持稳定增长，国际金融危机的不利影响开始逐渐消退，国内和国际经济复苏回升的基础逐步牢固，但仍然存在一定不确定性，为此我们需要进行建模分析。 [1]我们以Bernanke, Gertler and Gilchrist (1999) 所创立的金融加速器效应为框架，构建中国分行业动态随机一般均衡模型(dynamic stochastic general equilibrium model, DSGE model)。利用一般均衡模型进行经济分析，其最主要的特征就是把经济系统的整体作为分析 基金项目：中国科学院创新工程重点项目，跨国经济相互作用政策模拟器开发的基础研究（项目编号ACX1-YW-0907）资助。 作者简介：谢昱宸（1986-），男，主要研究方向为人口资源环境经济学。 通信联系人：王铮（1954-），男，研究员，主要从事理论地理学、计算地理学、政策模拟等研究 - 1 -
中国科技论文在线 40 对象，各经济体及其相互作用，并通过市场供求、价格的作用对经济体的行为进行模拟。一 [2]般均衡模型在政策模拟分析中的应用已经越来越广泛。朱永彬，刘晓，王铮. (2010)等运用一般均衡模型分析研究碳税政策的减排效果及其对宏观经济和各产业部门的影响。 随机一般均衡模型研究，尤其是运用于经济危机研究，最近20年来一直都是关注的重点。DSGE模型作为政策模拟强有力的框架，可以用以确认经济波动的来源和结构组成，评 [3]45 估政策变化风险。Nobuhiro and John (1997)运用DSGE模型研究了不动产在经济危机中的作用。研究表明，不动产不仅仅是生产要素，更是抵押担保的重要媒介；在信贷控制和资产 [4]价格的互动过程中，资产价格下滑会导致严重的产出和要素价格波动。Uhlig (1999)研究 了DSGE的线性解法，并开发了DSGE的MATLAB程序。本文所需数值计算在Uhlig (1999)[4] [5]开发的程序上完成。Funke, Paetz and Pytlarczyk. (2011)运用DSGE模型分析香港证券市 [6]50 场动态的福利效应。Aysun, Honig. (2011)运用DSGE模型研究认为，新兴经济体，由于其金融受到更多限制，国有企业和集体企业依然占主导地位，企业破产难，破产成本高，对于国际价格上涨和资本反转反而会受到比落后国家更严重的冲击。尽管金融危机由发达经济体 [7]引起，但对新兴经济体可能造成更大的伤害。In'T Veld, Raciborski, Ratto et al. (2011)使用DSGE模型研究美国1995-2009经济资产泡沫周期，认为发展中国家过度储蓄不能完全解释 [8]55 发达经济体的剧烈资产波动，资产违约是更主要的原因。 Badarau, Levieuge. (2011)运用DSGE分析金融异质性对统一货币区周期性分歧的扩大作用，并认为不协调的国家货币政策会恶化统一货币区的周期性分歧。 [9]在随机一般均衡模型国内研究方面，许伟，陈斌开 (2009)基于1993-2005年的季度数[10]据,讨论了银行信贷和中国经济波动的关系。奚君羊，贺云松 (2010) 文章运用新凯恩斯框 [11]60 架下的DSGE模型对中国货币政策的福利损失进行分析。刘尧成，徐晓萍 (2010)运用 DSGE两国模型模拟了在不同消费替代弹性下以技术冲击为代表的供给冲击和以货币冲击 [12]为代表的需求冲击对一国经济外部失衡的影响。梁斌 (2011)引入银行信贷的首付约束，建立了带有房地产部门的动态随机一般均衡模型，为分析首付约束与房地产价格关系提供了 [13]一个可操作的框架。李巍，张志超 (2011) 运用DSGE模型,引入价格粘性与信贷约束,分65 析不同货币政策规则、通货膨胀以及房地产价格对实体经济的冲击影响。梅冬州，龚六堂 [14](2011)考虑当前东亚各国普遍存在的资产型货币错配情况下,将金融加速器模型推广到小国开放经济中,认为当货币错配程度较高,金融加速器效应显著时,外部冲击导致的升值可能使经济陷入流动性陷阱。 在分行业模型的基础上开发DSGE模型，国内外研究还十分鲜见，王佳，张金水 (2011)[15]70 基于七部门DSGE模型的脉冲响应分析,认为对制造业的经济刺激政策对各部门产出的带动作用最大,而对建筑业和房地产业的经济刺激政策对各部门产出的带动作用则相对较小。本文所采取的分行业模型政策模拟部门更加完整具体，指导意义更大。模型嵌入传统CGE模型所没有的分行业股市模块，使得分析更加全面。对于金融加速效应，不再利用数值模拟，而是通过理论推导最优杠杆率和破产成本的关系，使得模型理论性更强。股市模块与实际结75 合更加紧密。结果表明，比传统的资产定价模型能更好的解释分散的资产组合(HS300)的方差。本文所采取的初始值校准办法使得模型参数和现实数据结合得更加紧密。 1 模型框架 模型包括对供给，需求的描述以及供给与需求的联系三个方面,所有商品价格必须在市场的作用下达到供需均衡为止。 - 2 -
中国科技论文在线 80 企业融资动态 [1]按Bernanke, Gertler and Gilchrist. (1998)，假设需要投资的企业均通过融资完成投资项目。对于企业融资，我们考虑企业存在违约风险的情况，假设企业破产存在“有成本的状态验证”(costly state verification, CSV)问题，即债权人为了观察债务人破产的实际回报的财务状况，需要支付“审计费用”作为破产成本，而债务人能无偿观察其自身的资产回报。当企业85 存在违约风险时，对于给定规模的企业，贷款数量增加，银行会相应要求提高贷款利率弥补监管成本。破产成本越低，债权人能恢复的债务人企业价值比例就越高。我们假定每一期每个部门都需要投资。设K，N分别为i企业的t期的资本存量和t期企业的净资产。这i,ti,t样，i企业t期从银行借入的资金B满足B=K−N。 i,ti,ti,ti,t(B)记r为第t期无风险利率, χ为第t期i企业的贷款融资贴水。μ表示当债务人i企tii,ti90 业违约时，银行债权人用于观测和收回借款人实现回报所需的单位支付成本。ω是对i部k门内某具体企业资产回报的特质冲击，对于时间和企业类型均服从独立同分布。r是第t期i,tikii部门事后集计资产回报率，ωr是第(t+1)期i企业事后实际资产回报率。设ϖ是企业i,tiii资产回报特质冲击的临界值，冲击ϖ在ϖ以下时，企业无法偿还债务违约。记F(ω)为违约风险。 95 假设企业风险中性，企业与银行的第一个合同可设定为 iϖiBiki[1−F(ϖ)](r+χ)B+(1−μ)[ωrKdF(ω)]=rB () tti,ti,tii,ti,ti,t∫0式()的右边表示银行以无风险利率r借出B的无风险收益，需等于式()的左边，ti,t正常违约情况下缴纳的利息与贴水之和，以及违约情况下银行可获得的企业资产。 企业与银行的第二个合同可设定为 ik100 ϖrK=(r+χ)B ()ti,ti,ti,ti,tiki式()表明，企业的事后实际资产ωrK，只有在ϖ以上的冲击才能保证支付本金i,ti,t和利率不发生违约。 企业满足银行贷款约束下，使得预期收入最大化。给定其他条件不变，企业的最优合同i是资本存量和特质冲击{Kϖ}的组合： i,tik105 max.[1−Γ(ϖ)]rK () i,ti,t(i)K,ϖi,t(B)ik .[Γϖ)−μΞ(ϖ)]=(−N) () ti,ti,ti,ti,tiϖ∞iiiii其中，Γ(ϖ)=ωf(ω)dω+ϖf(ω)dω，表示债权人期望收入份额。i∫∫0ϖiϖi(B)i(B)iif(ω)是概率密度函数。μΞϖ=μωf(ω)dω是期望的监管成本。 ()ii∫0(p)k(e)(p)设利率升水s=r/r和杠杆率l=K/N，可得利率升水s和杠杆率ti,ti,ti,ti,ti,ti,t(e)110 l的关系满足： i,t- 3 -
中国科技论文在线 ωc(e) l=1+ () i,t11ω1+−1)−c(B)(p)μsii,t(e)(B)(p)由()式可知，杠杆率l的选择与破产成本系数μ，利率升水s和有关。利i,tii,t(p)率升水越高，杠杆率越高，但是利率升水不是无限的，当s不断接近i,t(B)(ω)(e)(B)1/(1−μ(1−c))时，杠杆率会无限增加。杠杆率l与破产成本系数μ成负相关ii,ti115 关系，破产成本越高，杠杆率越低。 [1]按Bernanke, Gertler and Gilchrist. (1998)，i部门t时期净价值N的演化过程满足: i,t(e)k(e) lnN=γldlnr+(1−γl)dlnr+dln () t+i,ti,ti,titi,t1其中，γ为存活率。 e[16]按确定性等价公式（见雅克布﹒A. , 2005），有： kN+rK−Ci,ti,t+1i,t+1+N=i,t1+rt+120 I≤N−N i,ti,ti,tcov(N,N)i,tMkC=(r−)ti,t+12σ(N)M+其中，N表示投资后第二期的净资产折算的净资产现值，投资不使第二期的净资产i,t现值下降。C表示投资资产组合收益机会成本，N表示市场组合。 M22因为cov(aN,aN)/σ(aN)=cov(N,N)/σ(N)，与单位选取无itMMi,tM关，取足够大单位，可以使得C/K忽略不计。假设投资不会使得净资产现值下降。则有： i,tk125 I(1+r)=rK−Nr−C ()tit++i,ti,t1i, 证券市场与商品市场的联系 [17]按Merton (1971)，消费者选择消费流以及证券投资组合，使得跨期效用U最大化：t ∞−β(τ−t) U=Eeu(c)dτ ttτ∫t0−ηcct130 其中，u(c)=−e/η。 tc消费者的流量约束满足 (s)(p)⎡⎤ W=(W−c)(1−θ)(1+r)+θ(1+μ+r)+ω(1−t) ttststti,tit+1⎣⎦(p)其中，t表示i部门个人所得税税率。 i在时间t内，消费cΔt来源于资产W，其余部分用于有价证券投资，(1−θ)投资于tts- 4 -
中国科技论文在线 (s)(s)135 收益率为r的无风险资产，风险资产收益为μ+r，标准差为σ。个人资产变化包括tttt投资增值和劳动可支配收入两个部分。 解之，得： μs,t θW= () si,t(s)2rη(σtctβ−r(s)t c=ω(1−t)+(r−μθ)W+ () ti,tptttrηtc140 股票市场动态 [18]按Markowitz (1952)，假定市场上有n种有风险的资产，假定投资者在给定风险收益μ的前提下，配置资产组合权重，使得获得资产收益的半方差最小。 s,t1TminωΩω 2JJG(s)T(s) (μ)ω=μ ttJGJGJGE(r)−rs,tt145 任一有价证券与切点资产的协方差向量为cov(r,r)=s,tM,tb−artt 并保持不变。则有， JG(s) Ωω=cov(r,r) () tt其中， T 1ω=θ()Ms,t150 其他方程参考朱永彬，刘晓和王铮 (2010)。 2 数据来源及参数估计 非农业的资本存量K，劳动力数量L和负债B数据来自于《第二次经济普查统计i,ti,ti,t年鉴(2008)》，普查数据时间为2008年。其中，资本存量数据为各行业资产合计(亿元)，劳动力数量为从业人员(千人)。 [19]155 参照Dervis, De Melo and Robinson (1983)，我们估计劳动力替代弹性α=V/V。iL其中，V为劳动增加值，V为增加值。 L1−qq−ρρρqqqii复合商品需求函数Q=ξ[δM+(1−δ)D]，两边取对数，得： i,tiii,tii,tq1−ρitqqitqi ln=lnξ−ln[(1−δ)()+δ] iiiMρMititqD−ρqi,tqi当ρ在0附近时，将ln[(1−δ)()+δ]按泰勒级数展开，取到二阶项，得：iiMi,t- 5 -
中国科技论文在线 QDD1i,tqqi,tqqi,t2160 ln=lnξ+(1−δ)ln−ρδ(1−δ)[ln()] 。用二次回归的办法可iiiiMM2Mititit得相应系数。 按2007年中国42部门投入产出表中的固定资本折旧除以资本存量校准折旧率。按《第二次经济普查统计年鉴（2008）》分行业营业企业单位数除以分行业法人单位数校准存活率。按2007年中国144部门投入产出表行业小类估计分行业的贸易份额参数，规模参数和替代165 弹性。按2007年中国42部门投入产出表中的生产税净额除以总产出校准间接税率。按2008年分行业平均劳动报酬以及《十届全国人大常委会第三十一次会议于2007年12月29日表决通过的关于修改个人所得税法的决定》所计算的个人所得税税率。按2008年股票分行业日收益数据和HS300在2008年的日收益数据计算42部门收益的协方差。基准年利率选取4%。经计算得出，HS300季度超额收益率为%。还需要计算的参数包括破产成本系170 数，本文计算的破产成本系数平均为，与国际对发展中国家的估计在30%-45%之间相符[Aysun, Honig. (2011)]。相关参数具体数值见附表。 将对数线性化之后的模型表示成矩阵形式的理性预期差分方程组。本文在MATLAB环境下编程完成模型参数估计和理论模型的仿真分析。 3 模拟结果 175 中国经济2010年完成GDP (当年价格)万亿元，其中，第一产业，第二产业和第三产业GDP (当年价格)分别占10%，46%和43%。可比价格比上年同期增长%。CPI为%。 假设模型趋势项可以表示成： X=P⋅Xi,ti,t−1 Y=R⋅Xi,ti,t−1通过分析迭代矩阵PP,RR，中国经济动态表现以下特征： 180 产品供给受成本影响，价格机制的作用明显受产品生产的上下游关系影响，产品的进口替代作用不强。在比较明显的价格冲击传导机制中，国内需求与价格上涨的互动关系基本可以定性表示复合需求与价格上涨的互动关系。 其中，电力、热力的生产和供应业复合价格（以下简称电力价格）的上涨对供给的抑制作用十分明显。电力价格对煤炭开采和洗选业（以下简称煤炭业）、石油和天然气开采业（以185 下简称石油业）、金属矿采选业和水的生产和供应业的产品供给有明显抑制作用。在价格传导的过程中，金属矿采选业的复合价格的上涨会明显抑制金属金属冶炼及压延加工业（以下简称金属加工业）产品的供给。进一步的，金属加工业的复合价格上涨会明显抑制金属制品业、通用、专用设备制造业和电气机械及器材制造业的产品供给。另一方面，石油价格的上涨会明显抑制石油加工、炼焦及核燃料加工业（以下简称炼焦业）和燃气生产和供应业的产190 品供给。而煤炭价格、炼焦价格和电气设备价格的上涨又能明显抑制电力供给。可见，在这个过程中，电力价格的上涨有一定的正反馈路径。 - 6 -
中国科技论文在线 图1 电力价格在宏观经济过程中的主要传导机制 195 the main transmission mechanism of the electricity price in the macroeconomic processes 注： “A→B”表示A部门价格上涨很大程度上抑制了B部门产品的供给。 另一方面，农林牧渔业（以下简称农业）和化学工业的在宏观经济过程中亦有十分重要的作用。农业产品和食品制造及烟草加工业（以下简称食品业）二者存在互相抑制的关系。200 进一步的，食品也价格又能明显抑制住宿餐饮业的产品供给。而住宿餐饮业的价格上涨，会明显抑制公共管理和社会组织的产品供给。化学工业与非金属矿物制品业二者存在互相抑制的关系。化工业价格的上涨会明显抑制卫生、社会保障和社会福利业（以下简称医疗）的产品供给。同时，农业价格和化工业价格的上涨又能明显抑制纺织业产品的供给。进一步的，纺织业价格的上涨又会抑制纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业（以下简称服装业）的产品供205 给。 图2农产品价格和化学工业价格在宏观经济过程中的主要传导机制 the main transmission mechanisms of the food and Chemical industry prices in the macroeconomic processes 注： “A→B”表示A部门价格上涨很大程度上抑制了B部门产品的供给。 210 图 1和图 2分别表现了这2种比较显著的价格冲击的传导机制，图中箭头强调的关系是上游行业价格A变动1%，下游行业产品B供给反向变动超过1%，而其他行业价格变动对B的供给的影响不足1%。 商品复合价格的上涨会明显带动本商品的进口价格大幅上涨。基础商品的价格的上涨会215 一定程度的拉动国内商品价格的上涨。商品复合价格的上涨影响国内价格上涨贡献在50%以上的有：煤炭价格对食品价格的影响，石油价格对炼焦业价格的影响，石油价格对燃气价格的影响和化工价格对医疗业的影响等4种。 就业方面，产业升级要求循序渐进。产业升级过快所带来的电力价格上涨将会抑制就业，- 7 -
中国科技论文在线 保持其他不变，电力价格每上涨1%，分行业就业下降%左右。如果能够适度产业升220 级，所带来的煤炭价格上涨将会促进就业，煤炭价格每上涨1%，分行业就业约增加%。本行业资本存量每增加1%，其他行业就业损失约%，本行业就业增加%。同时，电力价格上涨也将大幅提高用工成本。工资受电力价格正影响最大，电力价格上涨1%，分行业工资上涨%%。 本文选取2012年第1季度为初始季度，以2010年1-3季度分行业资本存量和净资产为225 校准数据。因为X=P⋅X，其中，X表示的是对均衡年份的增长率。我们通过统i,ti,t−1i,t计数据可以得到任意两个季度之间的环比增长率V，满足 i,t(X+1)/(X+1)=1+V i,ti,ti,t−1联立可计算得出每个行业各项指标的环比增长率。 经计算表明，2012-2013年，我国经济整体运行趋势平稳，经济在投资拉动下保持稳健230 增长，通货膨胀得到有效抑制，居民收入有所上升，企业保持良好利润。人民币汇率有序升值，利率方面加息可能性较低，货币政策总体稳健。 经济整体运行情况来看，利率方面，2012-2013年真实利率略有下降，不会加息。汇率方面，2012-2013年人民币依然面临升值，至2012年2季度-2013年末，累计升值%，如图3所示。 235 图3汇率环比增长率(2012-2013) chain index of the exchange rate (2012-2013) 货币方面，货币政策在2012-2013年为稳健的货币政策。货币增发量环比依然为负，如240 图4所示。 GDP方面，2012-2013年度GDP环比增速较明显的行业有煤炭业，造纸业，建筑业和水利业。GDP总量方面，2012-2013年度GDP增速有所回落，如图5所示。 投资方面，2012-2013年基本环比为正。2012年2季度-第3季度增长最快。 消费方面，2012-2013年依然薄弱，基本环比为负。其中，2012年2季度下降幅度最大。245 下降趋势较不明显的是房地产业。 - 8 -
中国科技论文在线 图4 GDP同比增长率(2012-2013) the GDP growth rate quarter-on-quarter(2012-2013) 250 图5增发货币量环比增长率(2012-2013) chain index of the additional issuance of the currency amount (2012-2013) 价格方面，2012-2013年物价处于全面回落的状态。其中2012年1季度下降的速度最255 快，平均环比在%%之间。2012-2013年，房地产价格回落速度最慢，几乎没有回落迹象，如图6所示。 图6房地产价格环比降幅 (2012-2013) 260 chain index of the price of the real estate (2012-2013) 资本存量方面，2012-2013年环比增长比较显著的行业包括煤炭业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业（以下简称通信设备业）和建筑业，其中，通信设备业资本存量在2012-2013年环比增速在%%之间。2012-2013年，受信贷紧缩影响，整体来看资本存量处于下降趋势。其中，非金属业、炼焦业和信息传输、计算机服务和软件业资本存量下降265 十分明显。但下降趋势有所趋缓，如图8所示。 - 9 -
中国科技论文在线 图7资本存量环比增速较快的行业(2012-2013) the industries of higher capital stock chain growth rate (2012-2013) 270 图8资本存量环比降幅较大的行业（2012-2013） the industries of higher capital stock chain descending rate (2012-2013) 杠杆率方面，2012-2013年度杠杆比率环比上升最为显著的行业为煤炭行业，如图9所275 示。2012年2季度各行业出现明显去杠杆化趋势，环比降幅在%%。行业整体表现为去杠杆化趋势。 图9 此处输入图标题 煤炭业杠杆率环比增长率(2012-2013) 280 chain index of the leverage of the coal industry (2012-2013) 需求方面，2012-2013年需求增长依然薄弱，纺织业和非金属制品在2012年2季度短暂回暖以外，环比均为负增长，幅度平均在%左右。进口在2012-2013年环比下降，幅度平均在%左右。国内需求增长依然薄弱，环比下降幅度平均在左右。 利润率方面，2012-2013年度利润率基本全行业环比涨幅为正，其中2012年第3季度285 的涨幅最为明显，主要制造业的利润率均在5%以上。环比跌幅较大的行业有农业，金属采矿业，木材加工业，造纸业，炼焦业和化学工业。 - 10 -
中国科技论文在线 工资方面，2012-2013年工资全行业环比涨幅为正，其中2012年第3季度涨幅最大，超过3%。 股市方面，持股比重最高的为金融业，占22%，持股比重在10%-20%之间由高到低分290 别包括，金属冶炼，房地产，石油。卖空比重最高的为住宿餐饮，占-15%，其次为交通和电气设备制造，如图10所示。模型股市仿真数据的方差（）与实际HS300历史数据（）较为一致，表明理论模型在一定程度上能够刻画我国股市经济波动的情况。 图10主要持股权重 295 the main holding weights of the securities 4 结论 本文以朱永彬，刘晓和王铮 (2010)的CGE模型作为基础模型,引入Bernanke, Gertler and Gilchrist (1998)的金融加速器效应建立了扩展模型, 使之能够更好的分析中国经济动态，在根据中国实际分别校准模型参数及初始值的基础上，进行了模拟仿真分析。 300 通过分析, 2012-2013年，我国经济整体运行趋势平稳，经济在投资拉动下保持稳健增长，通货膨胀得到有效抑制，居民收入有所上升，企业保持良好利润。人民币汇率有序升值，利率方面加息可能性较低，货币政策总体稳健。经济增长表现出一定的去杠杆化趋势。 [参考文献] (References)305 [1] Bernanke, B., Gertler, M., Gilchrist, S. The Financial Accelerator in a Quantitative Business Cycle Framework[A]. . Taylor and M. Woodford. Handbook of Macroeconomics[M]. Am sterdam: Elsevier, 1999. 1343-1393. [2] 朱永彬，刘晓，王铮. 碳税政策的减排效果及其对我国经济的影响分析[J]. 中国软科学，2010（4）：1-9. 310 [3] Nobuhiro K., John Cycles[J], Journal of Political Economy, 1997, 105(2): 211-248. [4] Uhlig, H., A toolkit for analyzing nonlinear dynamic stochastic models easily[A]. R. Marimon and A. Scott. Computational Methods for the Study of Dynamic Economies[M]. Oxford and New York: Oxford University Press, 1999. 30-61. [5] Funke, M., Paetz, M., Pytlarczyk, E. Stock market wealth effects in an estimated DSGE model for Hong 315 Kong[J]. Economic Modelling, 2011, 28(1-2): 316-334. [6] Aysun, U., Honig, A. Bankruptcy costs, liability dollarization, and vulnerability to sudden stops[J]. Journal of Development Economics, 2011, 95(2): 201-211. [7] In'T Veld J., Raciborski R., Ratto M. et al. The recent boom-bust cycle: The relative contribution of capital flows, credit supply and asset bubbles[J]. European Economic Review, 2011, 55(3): 386-406. 320 [8] Badarau C., Levieuge G. Assessing the effects of financial heterogeneity in a monetary union a DSGE approach[J]. Economic Modelling, 2011, 28(6): 2451-2461. [9] 许伟，陈斌开. 银行信贷与中国经济波动:1993-2005[J]. 经济学(季刊)，2009(3)：969-994. - 11 -
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