统计类的方法比基于模型的方法快捷简便

按照汤丹，赵昕东（2011）的分法，在30%截尾法、方差加权指数法、方差修削法、HP滤波法、结构向量自回归法、持续性加权法这6种方法中，前4种方法属于统计类的方法，后2种方法属于基于模型的方法。从宏观经济背景理论上来说，结构向量自回归法最具经济意义，其次是持续性加权法、30%截尾法、方差加权指数法、方差修削法，这几种方法虽没有宏观经济理论作为支撑背景，但也有其独特的构建含义，最后是HP滤波法，HP滤波法只是从计量经济模型的角度来剔除了时间序列中的波动，留下了长期趋势部分，因此从理论含义上说，HP滤波不如其他几种方法。从实际计算操作角度来说，结构向量自回归的计算最为复杂，对应于它的理论基础，本书需要构建具有约束条件的结构向量自回归模型，并且在数据不满足条件假设的情况下对原数据进行了处理，最后对处理数据的结果还需进行还原，相比30%截尾法、方差加权指数法、方差修削法复杂一些，其次是持续性加权法，该方法需要测度各个分项价格指数的持续性，对各个分项价格指数需要分别建模，计算其持续性系数，基于统计方法的30%截尾法、方差加权指数法、方差修削法相对要简单得多，HP滤波法使用的是Eviews，软件中有直接的命令可操作，因此操作步骤也很方便。另外，本书对方差修削法进行计算时，关于修削权重和修削方向都进行过讨论，本书认为，在单侧修削和双侧修削中，单侧修削的效果要比双侧修削的效果好，单侧修削的权重以10%为佳。在计算结构向量回归法的核心通货膨胀时，本书分别使用了三变量和四变量的结构向量自回归法，限制约束条件分别为3项和6项，根据估算结果的波动性和统计意义上的一些指标，得出三变量的结构向量自回归法要比四变量的结构向量自回归法好，这些是核心通货膨胀估算过程中得出的一些小结论，这些结论也从侧面验证了统计类的方法使用要比建模类的方法简便。