基于遗传算法的居民通胀预期异质性研究

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自通货膨胀预期的概念提出以来,政界和学术界就从未中断过对它的研究。在过去相当长的时间以内,理性预期被学者们认为是一种“理所当然”的假设,许多理论都是在该假设的基础上不断发展起来的。然而随着人们对通胀预期理论的深入研究,学者们逐步发现,经济主体在预期形成过程中,由于受到信息、初始认知和学习等因素的影响,其通胀预期并非是理性的同质预期,而是异质预期。我国货币政策有效实施会受到预期一致性的影响,货币当局在制定货币政策时应该更加重视经济个体间的异质预期。本文的研究就是建立在异质预期的假设上。本文创新性的将遗传算法引入到居民通胀预期异质性的研究中,建立了基于遗传算法的世代交叠模型。我们在两种货币供给量的状态下进行了遗传算法模拟实验,一种是在固定的货币供给状态下,另一种是在我国实际的货币供给量状态下。运用遗传算法能够有效的模拟居民通胀预期的异质性特征,并能精确的刻画居民通胀预期异质性的动态演变过程。通过遗传算法模拟实验的结果,我们得出了一些有用的结论:(1)居民的通胀预期并不是一直保持不变的,他们会不断的模仿、交流、学习较为准确的通胀预期规则不断更新自己的预期;(2)不管在怎样的货币政策条件下,虽然最后不一定所有居民的通胀预期都能保持在一定的均衡水平下上下波动,但居民的异质通胀预期都有着向同质化发展的趋势(3)我国居民通胀预期具有明显的异质性,所以央行在制定货币政策时应该更加重视居民通胀预期,合理引导居民通胀预期,加强与居民间的交流,增强货币政策对居民的透明度和可信度,尝试运用通胀目标制去管理通胀预期。
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