统计数据修正与货币政策研究

本研究的逻辑框架是围绕三个问题展开的。首先，GDP数据究竟有没有意义，作为货币政策目标是否合适？其次，如果将GDP纳入货币政策目标，那么GDP数据是否存在系统性失真，是否会误导货币政策？最后，如果GDP数据存在失真并可能误导货币政策，那么如何对GDP数据进行修正？
　 对于第一个问题，GDP理论定义、GDP统计定义和GDP统计数据之间存在差异，GDP数据无法准确地衡量经济发展和福利水平；但是，在目前各项经济总量指标中，GDP数据仍然是算法最成熟、样本量*、应用最广泛的指标，将其作为货币政策目标或参考变量是目前唯一可行的选择。这部分内容在第一章进行阐述。
对于第二个问题，通过分析未观测经济的成因、GDP统计体系的缺陷和经济数据的内生性，可以发现GDP数据确实可能存在系统性失真；通过建立内含未观测经济的宏观模型，可以发现失真的GDP数据确实会误导货币政策，对实际经济造成扰动。这部分内容在第一章、第五章和第六章进行阐述。
对于第三个问题，在总结多种GDP数据修正方法的基础上，使用其中的五种方法对中国GDP数据进行了修正。这部分内容在第二章至第五章进行阐述。
在回答上述三个问题的基础上，本研究将修正结果应用于中国货币政策的实证研究，试图改进货币政策制定所依赖的信息集。这部分内容在第七章和第八章进行阐述。

曾辉，经济学博士，助理研究员，中国人民银行研究生部研究处副处长，香港金融管理局访问学者，IMF的FPP证书，在《金融研究》、《国际金融研究》和《财经研究》等刊物发表学术论文多篇，承担国家“十二五”规划前期重大问题研究项目“完善金融体系及防范金融风险研究”的研究

第一章　GDP统计与未观测经济
从现有的文献来看，对GDP数据失真的研究一般纳入未观测经济的研究，本研究沿袭这一传统，以未观测经济作为研究的切人点。
未观测经济及GDP数据失真问题和GDP统计密切相关，如果GDP的定义和统计体系是完美的，那么就不会存在未观测经济和GDP数据失真的问题；正是因为GDP的定义和统计体系存在这样或者那样的缺陷，才使得未观测经济和GDP数据失真成为可能，因此必须从GDP定义和统计体系出发才能够全面准确地定义和分析未观测经济，进而进行GDP数据修正。因此本章将首先分析GDP定义和统计存在的问题，进而对未观测经济进行定义和分类。
　第一节　GDP统计的问题　
GDP定义可以分为两个层面，即理论定义和统计定义，理论定义多见于标准的宏观经济学教科书，注重逻辑上的严谨缜密；统计定义多由统计机构给出，以理论定义为基础，但是出于基础数据的可得性、统计技术的局限和工作量及成本等方面的考虑而做出相当的调整，二者之间存在一定的差异。
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