世界各国普遍存在着经济周期,真实准确的预测经济周期无疑能给人们减少很多负面影响,诸如严重的通货膨胀、大幅度的股价波动、不稳定的利率等。1929年到1933年之间的美国经济大萧条是历史上最为严重的经济衰退,其波及范围之广,影响范围之深都是难以预料的。早在16世纪,经济学家们就陆陆续续的开始研究经济周期,并且取得了很大的成就。美国可以说是在经济周期研究方面的先驱,由美国NBER创建的各种经济周期研究方法被世界各国普遍应用,这些方法有扩散指数分析法、合成指数分析注、谱分析法等。中国在20世纪80年代中期开始研究经济周期波动,我国专家学者借鉴美国的相关理论,利用我国数据进行实证分析,经过几十年的研究,不断进步,不断创新,使我国对经济景气的监测预警越来越准确。本文是在美国NBER的合成指数的基础上进行的一小部分研究—指数中权重的确定问题。长期以来,研究经济周期必不可少的一个指数就是合成指数,在构建合成指数的过程中,一个关键的步骤是权重的确定,很多专家学者在确定权重时,采用的是NBER的评分系统法,后来由于这一方法计算的各个指标的权重基本趋于一个数1,所以现在给指标赋权时很多学者可能直接赋权为1,这样计算是否合理呢?本文将选择另外两种不同的赋权方法——层次分析法和因子分析法计算指标权重,把三种不同赋权方法计算的合成指数进行对比,以期为研究经济景气提供更好的建议。另外一部分内容是关于通货膨胀的研究,在这部分研究中,文章采用居民消费价格指数作为基准指标,选取了CPI的几个先行指标,同样用三种不同的赋权方法确定通货膨胀合成指数的权重,然后进行详细的对比。本文的研究结论表明,因子分析法得到的权重与另外两种赋权方法得到的权重有很大差异,尽管这样,通过对三种赋权方法得到的权重计算的合成指数的比较分析,发现他们的先行性、一致性和滞后性都很好,与景气波动趋势也一致,因此本文的另外两种研究方法也可以用来确定合成指数中的权重。但在指标赋权方面,本文更倾向于层次分析法,该方法是主观与客观的融合,既避免了主观的弊端又考虑了客观的重要性。本文的创新之处：用层次分析法确定合成指数中的权重,并将其与NBER方法和因子分析法确定的权重进行比较,计算出不同的合成指数值。该方法主要体现了数学在经济景气研究中的应用,以往我们在给合成指数赋权时多倾向于主观的给予一定的值,缺乏一定的严密性,而层次分析法把定性分析和定量分析、主观与客观分析、抽象与具体分析相结合,确定合成指数的权重,提高了权重的可靠性。另外同时将层次分析赋权法和其他两种赋权方法应用于经济景气和通货膨胀的研究中,进行相应的比较。本文的不足之处在于：首先,在国内外相关文献的研究上,尽管我尝试最大努力研读国内外相关文献,搜集了尽可能多的关于经济周期和通货膨胀的文献,但是由于自身的知识限制,对该领域尤其是层次分析法的把握还不够系统和全面。由于层次分析法在确定合成指数权重的应用不是很广泛,因此本文的研究只是做一个探讨,该方法还有待于进一步研究,以更好的对经济景气和通货膨胀进行预测。其次,现在指标体系过于庞大,我搜集的经济景气和通货膨胀的指标可能还不够全面,所以指标数量的限制及指标的好坏对本文实证分析必然有一定影响。