基于DSGE模型的新冠肺炎疫情对我国宏观bob客户端下载经济影响研究
bob客户端下载2020年一季度，新冠肺炎疫情对人民生命健康安全造成重大影响，也对我国宏观经济运行造成严重冲击，一季度GDP同比下降6.8%，CPI同比上涨4.9%，居民人均可支配收入同比实际下降3.9%，社会消费品零售总额同比下降19%，固定资产投资同比下降16.1%，2月调查失业率升至6.2%。为分析新冠肺炎疫情对我国宏观经济的冲击，本文将新冠肺炎疫情作为外生冲击引入新凯恩斯主义分析框架，构建家庭、厂商和政府三部门NK-DSGE模型，使用matlab和Dynare软件，动态模拟新冠肺炎疫情对总产出、消费、社会需求、投资、通货膨胀等主要宏观经济指标的影响，同时，基于BP神经网络模型预测未发生新冠肺炎疫情情况下GDP增速，并以此推算疫情影响。研究结果表明：疫情对产出造成明显负向影响，bob客户端下载从全要素生产率冲击和投资边际效率冲击看，均造成了产出下降，在第6-8期达到最大影响，产出偏离稳态值-2%左右；针对疫情冲击，产出和投资均能够较快恢复，消费恢复缓慢；短期看，疫情冲击影响劳动、利率和通胀水平上升。基于BP神经网络建模预测，在没有发生新冠肺炎疫情情况下，一季度GDP增速为6.4%，较实际增速-6.8%高13.2个百分点，据此推算新冠肺炎疫情造成一季度GDP下降29247.3亿元。
2019年底爆发的新冠肺炎疫情，不仅对人民生命健康安全造成了重大的影响，同样也给我国宏观经济平稳运行带来了巨大挑战。相比于2003年SARS，此次新冠肺炎疫情的影响范围更广、波及面更大，对宏观经济的冲击也更明显。一方面，我国经济增长进入新常态后，高速发展阶段转变为高质量发展，2011年开始GDP增速告别10%以上的高增长，逐步下降至2019年的6.1%，经济结构转型升级压力增大，面对疫情冲击，宏观经济运行的不稳定不确定因素加大，2020年一季度GDP同比下降6.8%，CPI同比上涨4.9%，居民人均可支配收入同比实际下降3.9%，社会消费品零售总额同比下降19%；另一方面，世界经济正面临百年未有之大变局，单边主义、保护主义愈演愈烈，多边主义和多边贸易体制发展受阻，新冠肺炎疫情的持续蔓延导致世界经济步入衰退，IMF预计全球经济同比下降4.9%，WTO预测全球贸易将缩水13%至32%，超过2008年国际金融危机的水平，疫情导致世界经济增长放缓进一步带动外需下降，对我国外向型经济造成严重冲击。
本文通过建立DSGE宏观分析框架，量化分析新冠肺炎疫情对我国宏观经济各变量的的影响机制、程度和路径，探讨新冠肺炎疫情冲击下政策效果，并基于BP神经网络模型预测未发生新冠肺炎疫情情况下GDP增速，与实际增速比对，以此推算疫情对GDP影响的绝对数，以期为政府宏观管理与调控提供参考。
动态随机一般均衡模型（Dynamic Stochastic General Equilibrium，简称DSGE）模型是当今宏观经济学的主流分析框架，它有一套清晰的理论基础和逻辑一致的分析架构，是宏观经济学研究的标准方法。DSGE模型在传统的新凯恩斯主义模型中引入大量外生冲击以及各种摩擦，使得模型可以在数量上较好的拟合宏观经济波动，是各国央行进行预测和分析的重要工具。DSGE模型以微观和宏观经济理论为基础，采用优化的方法考察各行为主体(家庭、厂商、政府等)的决策，即在家庭最大化其一生的效用、厂商最大化其利润的假设下得到各个行为主体的行为方程，当然各行为主体的优化决策是在其所受的不同约束下进行的。对DSGE模型的分析分为模型求解和模型估计两大部分，其中模型求解的具体意思是求出刻画模型中各个内生变量动态变化的方程式，对于绝大部分DSGE模型来说，求出它们的解析解是不可能的，因此，需要采用各种数值方法来进行求解；另一方面，模型估计的具体意思是使用实际数据来确定模型中的各个参数，使模型的行为尽可能贴近现实。
新冠肺炎疫情作为一项重大突发事件，对社会经济造成影响，也成为学术界关注的热点。郑江淮等（2020）分析了新冠肺炎疫情对消费经济造成的潜在影响，将受影响的类型细分为平稳增长型、增速下滑型和逆市上扬型，并对未来消费形势进行了预判；沈国兵（2020）对比了2003年“非典”疫情与新冠肺炎疫情的严重程度和内外部经贸环境，分析了本次疫情对外贸和就业带来的严重不利冲击，并提出五方面的纾困举措；张夏恒（2020）对116家中小微企业开展调研，研究疫情影响下中小微企业的受冲击情况、经营计划和政策诉求；冯耕中（2020）等从供应链视角研究分析我国降低疫情不利影响的应对模式，探讨在后疫情时代下，如何巩固供应链的鲁棒性和构筑供应链角色领先性；夏杰长（2020）等认为新冠肺炎疫情对旅游业造成的巨大冲击只是阶段性的，疫情过后旅游业仍将呈现快速复苏势头，但要更加充分地考虑应对之策；付卫东（2020）等探讨了疫情之下的在线教育面临的机遇与挑战，并提出优化设备、整合资源、健全制度、加强监管等应对策略；张玉智（2020）、陈兴蜀（2020）、齐佳音（2020）等人分别研究了新冠肺炎疫情下的舆情演化逻辑、网络舆情时空分析、舆情引导与治理等内容。总体来说，目前有关新冠肺炎疫情的研究除预防医学与公共卫生学方面大量的文献之外，其他研究多集中于从微观层面探讨疫情对某个行业的影响和对策分析，以及政府管理、舆情处置、危机应对等，围绕疫情这一重大突发事件对宏观经济的影响研究相对较少。
关于突发事件冲击和宏观经济波动的研究主要有：突发事件也是一种不确定性事件，VAR模型是最为常见的用于拟合不确定性冲击对宏观经济运行影响的计量方法，但VAR模型存在指标外生性判断、滞后期等问题，也缺乏宏观经济运行的微观基础。动态随机一般均衡模型（DSGE）具备宏微观分析相结合的特点，近些年已成为突发事件（罕见灾难）冲击与宏观经济波动的主流模型。国外研究主要将罕见灾难冲击用于股权溢价研究，最早由Rietz（1988）提出，认为股权风险溢价的主要部分是对经济中潜在的罕见灾难风险的一种补偿，Barro（2006）对Rietz的想法重新梳理，测度了20世纪以来世界范围内罕见灾难对人均GDP造成的影响，并根据传统的基于消费的资产定价模型对股权溢价谜题做出了合理解释。由于股权溢价谜题与经济波动之间存在密切关系，因此Gourio（2012）将罕见灾难冲击引入真实经济周期模型（RBC模型），探讨了灾难风险对发达经济体宏观经济波动的影响。国内研究方面，陈彦斌（2009）等在研究中国城镇居民财产分布时，发现不含灾难风险的模型难以准确拟合，引入灾难风险能够增强模型的解释力，且灾难风险的存在确实会对居民的行为模式进而对整个宏观经济状况产生显著影响。陈国进（2014）等构建了包含灾难风险因素的RBC模型，并区分全要素生产率灾难、资本灾难与双重灾难三种灾难形式，量化分析灾难事件对宏观经济的影响程度；庄子罐（2012）通过DSGE模型探讨预期冲击驱动经济波动的机制和动态特征，研究表明预期冲击是改革开放以后我国经济周期波动最主要驱动力，可以解释超过2/3的波动；晁江锋等（2015）构建了包含灾难性预期和政府支出因素的DSGE模型，发现政府支出能够明显削弱罕见灾难对中国经济的影响程度，较高比例的政府财政补贴能够抵消财政支出减少所带来的负面影响，使得经济体保持较高的风险抵御能力；王擎（2019）等构建了基于开放经济的进出口两国DSGE模型，研究国际大宗商品价格波动对我国宏观经济的传导过程，结果表明国际大宗商品价格波动通过贸易渠道和价格渠道传导到国内，影响总产出与价格水平，继而影响总消费与总投资，最后影响利率；吕江林（2019）等构建了包含异质性企业的中美两国DSGE模型，定量化讨论中美贸易战对两国宏观经济的影，并提出对策建议。
新冠肺炎疫情是新中国成立以来在我国传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的突发公共卫生事件，影响程度远远大于1998年“亚洲金融危机”、2003年“SARS”以及2008年“全球金融危机”。2020年一季度，受新冠肺炎疫情影响，我国GDP增速同比下降6.8%，是建立季度GDP核算制度以来，GDP增速首次出现负值，其中，第一产业同比下降3.2%，第二产业同比下降9.6%，第三产业下降5.2%。
面对疫情造成的影响，我国及时出台了各项扶持政策，“六稳”“六保”政策落实见效，货币政策、财政政策调控效果明显。随着疫情防控形势不断向好，复工复产、复商复市有序推进，宏观政策效应持续显现，经济增长实现了由负转正，整体经济稳步复苏态势明显。二季度，GDP增速回升至3.2%，呈现“深V型”发展态势。
一季度，受突如其来的新冠肺炎疫情影响，各类生产经营活动受到抑制，企业、商铺关门歇业，居民收入明显下降。一季度全国居民人均可支配收入名义增长0.8%，实际下降3.9%，出现了多年以来未有的下降。二季度，在一系列稳就业保民生促消费的政策措施作用下，企业复工复产，政府对低收入群体的转移支付增大，全国居民收入增速保持回升，同比实际下降1.3%，降幅较一季度收窄2.6个百分点，呈现发展向好态势。
1月，受新冠肺炎疫情的影响，企业生产经营受阻，物流滞缓，对居民生活用品供应造成不利影响，全国居民消费价格（CPI）涨幅明显，同比上涨5.4%，为2018年1月以来最高涨幅。2-3月，CPI同比涨幅分别为5.2%、5.4%，较1月有所回落。二季度，随着企业复工复产，居民生活用品保障逐步稳定，价格涨幅有所下降，4-7月CPI同比分别上涨3.3%、2.4%、bob客户端下载2.5%、2.7%，涨幅有所回落。
受疫情影响，2月全国城镇调查失业率为6.2%，为2018年以来最高，就业形势严峻。随着疫情防控形势持续向好，复工复产加快推进，企业用工需求上升，就业人数增加。3月全国城镇调查失业率为5.9%，比上月下降0.3个百分点，4-6月全国城镇调查失业率分别为6.0%、5.9%、5.7%，呈现稳步回落态势。
受疫情影响，bob客户端下载2020年3月份，全国社会消费品零售总额当月同比下降15.8%，4-7月份，呈现企稳回升态势，分别下降7.5%、2.8%、1.8%、1.1%，8-10月份，企稳回暖，分别增长0.5%、3.3%、4.3%。如下图5所示。
截止2020年2月份，受疫情冲击，全国固定资产投资额累计下降24.5%，降幅较大，3-8月，企稳回升，同比下降16.1%、10.3%、6.3%、3.1%、1.6%、0.3%，,9-10月，企稳回暖，同比上升0.8%、1.8%。如下图6所示。
从需求侧看，新冠肺炎疫情爆发后，全国实施了严格的疫情防控措施，疫情中心武汉进行了封城，企业、商铺关门歇业，居民无法外出购物、聚餐，传统服务业受到明显冲击，一季度，全国住宿和餐饮业、批发和零售业、交通运输仓储和邮政业增加值同比分别下降35.3%、17.8%和14.0%。疫情对经济的影响首先表现在消费需求的下降，消费需求下降将直接影响经济增长，经济增长放缓带动全要素生产率下降，鉴于此，本文将全要素生产率作为反映疫情影响的代理变量。
受疫情影响，全国春节假期延长，企业停工停产增多，投资下降明显。一季度全国固定资产投资（不含农户）84145亿元，同比下降16.1%，其中民间固定资产投资47804亿元，下降18.8%。投资下降将直接影响投资边际效率下降，加之受疫情影响，企业和居民的消费、投资更加谨慎，带动投资边际效率下降，因此选取投资边际效率作为反映疫情影响的另一代理变量。
为把疫情造成的损失降到最低限度，全国加大政府支出，对冲疫情影响。财政赤字率从上年2.8%提高至今年的3.6%以上，赤字规模比2019年增加1万亿元，达到3.76万亿元。上半年，中央财政拨付财政贴息资金29.37亿元，涉及企业6606家、优惠2396亿元，财政专项扶贫资金1461亿元，各级财政共安排疫情防控资金1756亿元。政府支出的增加减轻了疫情的影响，为经济复苏奠定良好基础，可作为反映疫情影响的另一代理变量。
本文将新冠肺炎疫情作为外生冲击引入新凯恩斯主义分析框架，构建家庭、厂商和政府三部门NK-DSGE模型，使用matlab和Dynare软件，动态模拟新冠肺炎疫情对总产出、消费、社会需求、投资、通货膨胀等主要宏观经济指标的影响。
假设经济运行中有一个代表性家庭，其提供异质性劳动Nt(l)，其中l∈(0,1)，即在0-1区间上均匀连续分布。该家庭终身贴现效用最大化问题为
厂商设定中考虑黏性价格因素影响，考虑两类厂商：最终品厂商、中间品厂商，前者面临完全竞争，后面面临垄断竞争。
在给定的生产技术下，最终品厂商的最终品价格Pt和中间品价格Pt(j)认为给定变量，选择中间品数量Yt(j)，以最大化利润为：
最终品厂商面临完全竞争情况，根据完全竞争的经典假设，其利润为0，可得出名义总产出（GDP）计算公式为：
首先，假设中间品厂商使用简单的规模报酬不变的生产函数生产中间品Yt(j)，其中，Nt(j)表示中间厂商j的劳动需求，At为所有中间品厂商共有的技术变量，其对数满足经典的AR(1)过程。
在第一阶段问题中，确定中间品厂商的边际成本，为第二阶段从中间品厂商动态定价策略下求解利润最大化问题，以引入黏性价格设定。假设所有中间品厂商面临相同的实际工资w
假设政府支出只包括政府消费，不含政府投资，政府支出是产出的可变比重ωtg，来源于一次性总量税收。
动态随机均衡模型参数的赋值主要有两种方面：一种是参数校准，即使用当前中国宏观经济分析的经验文献，并基于经济数据来计算稳态数值，从而进行参数静态校准。另一种方法是，运用贝叶斯估计，在假设条件下从经济运行真实数据中发现参数的“真实”取值。本文采取第一种方法。
β为家庭主观贴现因子，使用2000-2019年季度居民消费价格指数可以得出为0.99；为资本产出份额，取值1/3；分别为异质劳动和不同中间品的替代弹性，取值11；分别为价格黏性参数和工资黏性参数，取值0.75；政府支出比重的稳态值，取值0.2；b为消费习惯参数，取值0.65；为投资调整成本参数，取值2；为劳动供给弹性倒数，取值1；为外生冲击持续性参数，取值0.9；为外生冲击标准差参数，取值0.01；为资本折旧参数，取值0.025。
代表疫情影响的三个外部冲击中，全要素生产率冲击（tech.shock）和投资边际效率冲击（inv.shock）为负向冲击，政府支出冲击（gov.shock）为正向冲击。
从全要素生产率冲击和投资边际效率冲击看，均造成了产出（output）下降，在第6-8期达到最大影响，产出偏离稳态值-2%左右。政府支出对产出有明显促进作用，在第1期带动产出增长1.5%。由于政府支出冲击是为对冲疫情影响，时间上应晚于全要素生产率冲击和投资边际效率冲击，在第1期两项影响不能合并比较。
从第1期看，投资边际效率对消费（consumption）的影响为正，其后由正转负，全要素生产率冲击的影响为-0.14%，政府支出冲击的影响为-0.1%，表明政府支出对私人消费有明显挤出效应。
从恢复到稳态值时间看，第20期时产出和投资已接近稳态值，但消费距离稳态值仍需时间，表明针对疫情冲击，产出和投资均能够较快恢复，消费恢复缓慢。
在第1期时，全要素生产率冲击影响劳动增长1.2%，利率增长0.04%，通胀增长0.2%，其后对三项的影响均由正转负。政府支出冲击影响劳动增长1.8%，利率增长0.1%，通胀增长0.05%，其后对三项的影响均由正转负。
BP（back propagation）神经网络是1986年Rumelhart和McClelland提出的一种典型多层前馈神经网络，拥有三层或三层以上网络结构，第一层为输入层，中间各层为隐含层，最后一层为输出层，每层均由若干神经元构成，同层内神经元之间无连接，相邻层之间神经元全连接。
BP神经网络主要特点是信号向前传播，误差反向传播，即样本数据通过输入层输入，经过隐含层进行非线性映射后，通过输出层输出，然后计算输出值与真实值的残差平方和，如果不能满足相应精度要求，则残差反向传播，通过计算偏导数修正隐含层参数，如此反复迭代，直至残差满足精度要求，BP神经网络建模完成，完成后的BP神经网络可用于预测。
受新冠肺炎疫情影响，2020年一季度全国GDP同比下降6.8%，假设没有发生新冠肺炎疫情情况下，GDP增速为A，那么A与实际增速（-6.8%）之间的差值，可认为是新冠肺炎疫情造成的影响。鉴于GDP增速为时间序列，具有一定自相关性，可根据历史数据建模预测没有发生新冠肺炎疫情下的GDP增速A。
本文选取数据为季度GDP增速，时间序列为1993年一季度至2019年四季度共108期。根据自相关性，假设前5期GDP增速与第6期GDP增速存在某种函数关系：
根据上述函数关系对108期数据进行整理，形成103组输入输出变量（输入5个，输出1个），前80组为训练集，后23组为测试集，数据归一化处理后利用BP神经网络建模。BP神经网络选择3层，隐含层为1层，隐含层节点选择11个（2*输入个数+输出个数），模型计算通过R语言nnet包进行。
通过训练集建立（5-11-1）BP神经网络模型，代入测试集进行预测，均方误差（NMSE）为0.4223，模型预测效果良好。
根据模型预测2020年一季度GDP增速为6.4%，与实际增速-6.8%相差13.2个百分点，据此推算新冠肺炎疫情造成一季度GDP减少29247.3亿元。
2020年初，爆发的新冠肺炎疫情，对中国社会经济的运行和发展造成了巨大冲击，为了分析疫情对我国宏观经济的冲击，本文将新冠肺炎疫情作为外生冲击引入新凯恩斯主义分析框架，构建家庭、厂商和政府三部门NK-DSGE模型，使用matlab和Dynare软件，动态模拟新冠肺炎疫情对总产出、消费、社会需求、投资、通货膨胀等主要宏观经济指标的影响。研究结果表明：疫情对产出造成明显负向影响，从全要素生产率冲击和投资边际效率冲击看，均造成了产出（output）下降，在第6-8期达到最大影响，产出偏离稳态值-2%左右；针对疫情冲击，产出和投资均能够较快恢复，消费恢复缓慢；短期看，疫情冲击影响劳动、利率和通胀水平上升。基于BP神经网络建模预测，在没有发生新冠肺炎疫情情况下，一季度GDP增速为6.4%，较实际增速-6.8%高13.2个百分点，据此推算新冠肺炎疫情造成一季度GDP下降29247.3亿元。
随着疫情得到有效控制，企业复工复产，经济运行将逐步恢复正常。为更好更快的促进经济恢复，建议：一是充分货币政策的重要作用，降低存款准备金率，为市场注入流动性；二是加大政府投资力度，创新投资方式，提升投资效益；三是加大转移支付力度，对于受疫情影响严重的群体直接给予资金补助，重点关注困难群体基本生活保障。