ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用研究

居民消费指数是监测和调控价格总水平、决策与分析宏观经济、核算国民经济的主要指标。文章将最近几年来的相关数据收集起来,运用相关函数构建了一个ARIMA模型,同时借助Eviews软件预测出相关参数。通过分析这个模型能够合理预测出我国居民消费价格指数。     

旅游产业发展对物价变动影响的计量经济分析--以丽江为例

选取丽江市2001--2010年旅游综合收入与居民消费价格指数的时间序列数据,运用VAR模型和脉冲响应函数,分析了丽江市旅游产业发展与物价变动之间的因果关系。结果表明,旅游产业发晨与物价变动之间存在协整关系,并且脉冲响应显示：旅游综合收入的冲击对居民消费价格指数波动影响是正向的、短期内波动且长期内趋于平稳的;居民消费价格指数的冲击对于旅游综合收入表现为正向的、显著的影响,该影响持续时间长。在此基础上,分析了导致出现该结果的原因并提出了相应的建议。     

旅游产业发展对物价变动影响的计量经济分析——以丽江为例

选取丽江市2001—2010年旅游综合收入与居民消费价格指数的时间序列数据,运用VAR模型和脉冲响应函数,分析了丽江市旅游产业发展与物价变动之间的因果关系.结果表明,旅游产业发展与物价变动之间存在协整关系,并且脉冲响应显示:旅游综合收入的冲击对居民消费价格指数波动影响是正向的、短期内波动且长期内趋于平稳的;居民消费价格指数的冲击对于旅游综合收入表现为正向的、显著的影响,该影响持续时间长.在此基础上,分析了导致出现该结果的原因并提出了相应的建议.     

贺州市CPI时间序列模型的建立及预测

本文选取了1985年至2015年的贺州市CPI数据,利用Evies6.0软件,建立时间序列模型,分析贺州市居民消费者价格指数随时间变化的规律,并对其进行了短期预测,结果表明：未来两年贺州市居民消费者价格指数仍然还会继续上涨。     

基于SARIMA模型的中国居民消费价格指数预测

居民消费价格指数(CPI)是宏观经济分析以及价格水平监测和调控的重要指标。利用2001年1月至2013年10月的以2001年1月为基期的定基比月度数据,运用Eviews6.0软件建立SARIMA模型,并进行CPI短期预测,根据预测结果提出相关政策建议。实证分析证明SARIMA模型可以很好地拟合定基比数据,预测精度极高。     

影响我国居民消费价格指数的因素分析

居民消费价格指数(CPI)是反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标.近年来,我国居民消费价格指数不断上升,其影响因素也众说纷纭.本文采用了1995-2014年这20年的我国居民消费价格指数,分析了CPI与城市居民消费价格指数,农村居民消费价格指数,商品零售价格指数,工业生产者出厂价格指数,工业生产者购进价格指数,固定资产投资价格指数这六大指标的关系,通过从国家统计部门收集的数据,对我国居民消费价格总指数进行多元回归分析,建立多元回归模型,最终得出居民消费价格总指数与这些指标之间的线性关系,并对其进行了相关的经济解释.     

省域城镇居民消费的空间效应研究——基于空间面板数据模型

居民消费一直是宏观经济研究的热点话题,本文考虑到居民消费的空间相关性,基于2002～2014年我国31个省、市的面板数据,构建空间面板数据模型分析省域城镇居民消费的空间效应.实证研究发现:城镇居民消费具有空间集聚的特征,对城镇居民收入和消费价格指数存在明显的空间依赖性;相邻省份间的城镇居民消费存在空间相关性.最后,在分析研究结论的基础上,提出拉动城镇居民消费的政策建议.     

不同地区居民消费价格水平比较分析

居民消费价格水平是通过居民消费价格指数来反映的。文章根据居民消费价格指数的计算方法,构造了这一指数的标准差,并据此对河南与上海及全国的城镇居民消费价格水平进行了比较分析,得出河南省城镇居民各类消费价格水平的差异程度较大,表现不稳定、不均衡的结论,并提出稳定居民消费价格水平的几点建议。     

资金偏紧与物价高企局面有望转变

国内方面：从货币供应量来看，央行流动性调控成效进一步显现。7月货币供应增速明显低于预期值，新增人民币贷款创出年内新低，债券市场出现下跌，尤其城投债遭遇抛售。而居民消费价格指数（CPI）却再创新高，反季节性上升态势明显。但预计未来流动性环境将趋于好转，居民消费价格指数将出现回落，债券市场也将逐步企稳。预计流动性偏紧与通胀高企并存的格局有望自8月发生些微转变。     

物价进入上涨趋势

CPI同比涨幅逐月回升我国居民消费价格指数CPI由八大类消费品构成,权重由居民消费支出结构决定。近两三年,食品价格、尤其是猪肉价格大幅度上涨是拉动居民消费价格指数CPI上涨的最主要因素。2011年下半年以后,食品价格、尤其是猪肉价格回落幅度较大,加上2010年下半年以来偏向紧缩的宏观调控政策滞后效应和同比翘尾因素降低,我国居民消费价格指数CPI同比涨幅呈现回落走     

基于ARIMA模型的内蒙古居民消费价格指数实证分析

消费价格指数(CPI)是以与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动宏观经济指标。运用EVIEWS软件,选择2005年1月至2012年12月内蒙古消费价格指数的月度数据,构建自回归求和移动平均ARIMA(p,d,q)时间序列模型,分析内蒙古消费价格指数随着时间推移的变化规律,同时对未来CPI的走势进行预测,为有效实施物价调控政策提供了数量依据。     

对我国CPI统计方法的改进：基于房地产价格与CPI相关实证分析——兼论CPI失真

一、引言近年来,受多种因素的综合影响,房地产价格相对于居民收入而言已连续高企,且逐渐成为影响居民消费的重要因素。从政策实践层面看,各级政府及相关职能部门相继出台了调控房地产规模过大、价格上涨过快的系列政策措施,但是房地产价格仍居高不下;同时国内居民消费者价格指数(CPI)呈     

我国居民消费价格指数问题分析及建议

居民消费价格统计调查的是社会产品和服务项目的最终价格,一方面同人民群众的生活密切相关,同时在整个国民经济价格体系中也具有重要的地位。它是进行经济分析和决策、价格总水平监测和调控及国民经济核算的重要指标。其变动率在一定程度上反映了通货膨胀或紧缩的程度。一般来讲,物价全面地、持续地上涨就被认为发生了通货膨胀。所以研究居民消费价格指数问题是非常有意义的,下文从问题分析及建议两方面进行了分析。     

上海市城镇居民消费结构变动实证分析

本文选取了上海市1995年—2010年城镇居民消费支出、可支配收入等数据,运用ELES分析方法从微观角度分析城镇居民消费结构的变化。考虑到物价变动对实际购买力的影响,本文使用上海市居民消费价格指数(1995=100)对所选取数据进行了平减处理,得到实际值,进而对各需求特性进行分析。     

刍议目前我国通货膨胀的成因及治理对策

2007年以来，居民消费价格指数持续攀升。稳定物价、防止通货膨胀成了政府重点关注和调控的对象。在2007年12月召开的中央经济工作会议上提出了要把防止经济增长由偏快转为过热、防止价格由结构性上涨演变为明显通货膨胀，作为当前宏观调控的首要任务。文中尝试着对我国目前通货膨胀的成因及其影响进行了分析，并提出了多管齐下的治理通货膨胀的应对措施。     

CPI的SARIMA模型与X-12季节调整模型对比预测分析

基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1995年1月至2014年6月的居民消费价格指数月度数据进行预测分析。利用Eviews 6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明X-12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效,预测值与实际值的估计误差控制较好。     

居民消费价格指数的关联维数实证研究

关联维数是相对简单的一种提取分维的方法,可以从实验数据中计算分维,具有一定的可操作性。根据分形理论对北京市居民消费价格指数在"九五"及"十五"期间的变化情况进行了研究,观察其分形特征,计算其关联维数,为以后预测居民消费价格指数及判断经济形势奠定基础。     

居民消费价格指数的时间序列分析

社会经济现象往往受许多因素的影响，且这些因素之间又保持着错综复杂的联系，因而，运用结构式的因果模型进行分析和预测往往比较困难，而根据其自身的变动规律建立动态模型即时间序列分析则是一种行之有效的方法。对此，介绍了平稳时间序列分析的思想及方法，并以1995-2006年全国居民消费价格指数统计资料为依据，建立其时间序列模型。     

我国居民储蓄存款余额变化的计量分析

文章建立我国居民储蓄存款的回归模型，分析认为：我国居民收入增长和储蓄存款正相关，名义利率对储蓄存款有显著的影响．居民消费价格指数有负影响，不考虑政策因素的影响，股市上涨对储蓄存款有负影响；随着社保体系的完善．居民储蓄存款将逐渐减少。     

中国地区间价格水平差距趋于收敛还是发散——基于省级面板数据的单位根检验

文章使用面板数据的单位根检验方法对中国地区间价格水平差距(分别用商品零售价格指数和居民消费价格指数来衡量)的收敛性进行经验研究。结果发现:样本区间越是靠近现在,越容易得出收敛的结论,且估计的收敛速度也越快,这说明中国国内市场一体化程度正逐步加深;从两种价格指数的比较来看,以居民消费价格指数衡量的价格水平差距比以商品零售价格指数衡量的价格水平差距更难得出收敛的结论,且估计的收敛速度也慢于后者,考虑到居民消费价格指数包含更多的非贸易品,这证明非贸易品的存在是实际汇率长期偏离购买力平价的一个主要原因。