经济信号的“分离术”：如何识别经济增长动力与模式转换？

本文研究背景在于传统经济变量趋势与周期分解方法存在忽略长期记忆性和结构性变化等局限，可能导致对经济放缓主因的误判。研究目的是提出一种能同时捕捉长期记忆与结构性变化的马尔可夫机制转换分数阶协整向量自回归（MS-FCVAR）模型，以实现更精准的趋势与周期成分分离。基于中国宏观经济数据的实证分析表明，该模型有效识别出2010年第四季度为经济增长动力转换的关键分界点，并得出结论：中国经济增速放缓主要源于趋势成分的下降，而非周期性波动，这为宏观经济判断和政策制定提供了更可靠的依据。