《表2 四种probit模型的样本内估计结果》

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《基于多变量动态Probit模型的中国经济景气预测》

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注：“***”“**”和“*”分别表示参数在0.01、0.05和0.1水平（双侧）上显著，括号内的数值为对应变量的标准差，Yt-1为滞后的衰退指标，πt-1为解释变量的概率函数，log-L为对数似然函数值，AIC和SC分别为赤池信息准则和施瓦茨准则。

本文主要通过Eviews8编程运行四种probit模型的估算结果，由于考虑的是四个变量对经济周期预测的综合效应，因此需要在每个模型中搜索每个变量的最优滞后项，综合考虑McFadden R2和AIC从而使模型达到最好的拟合程度[12]，最终的样本内估计结果如下页表2所示，根据McFadden R2可以比较四种模型的样本内预测效果。由McFadden R2的值可知，静态probit模型的McFadden R2值为0.249，小于其他probit模型对应的McFadden R2值，这表明动态probit模型的样本内预测效果优于静态probit模型；结合一般动态probit模型、自回归probit模型与动态自回归probit模型不难看出Yt-1、πt-1的系数都显著，加入Yt-1、πt-1会显著提高模型的预测精度，这表明Yt-1、πt-1可以提供更多与未来经济周期波动相关的有用信息，但是加入Yt-1得到的McFadden R2要远远大于加入πt-1得到的McFadden R2，这说明Yt-1提供的有关未来经济周期波动相关的有用信息要远远多于πt-1提供的有用信息。此外，这一结论也可从衰退预测正确百分比和总体预测正确百分比中得到基本验证，进一步分析可以得出一般动态probit模型和动态自回归probit模型的预测能力显著高于静态probit模型或自回归probit模型。但是值得注意的是，当给定阈值为0.25时，静态probit模型或自回归probit模型的衰退预测正确百分比显著提高，而总体预测正确百分比显著下降，这说明较低的阈值虽然会增加衰退预测的能力，但是也会增加虚假的预警信息。