基于GM(1,1)理论的中国居民消费价格指数预测模型研究

本文首先介绍消费者物价指数的概念,在此基础上介绍GM(1,1)的基本内容,从而构建中国居民物价指数灰色预测模型,继而利用2004年-2007年我国每年的CPI指数原始数据进行验证模型的可靠性,同时预测2008年的CPI将会下降的结论.模型预测结果良好,能够较真实的反映我国CPI的变化趋势.     

中国消费者物价指数预测——基于小波变换与支持向量回归的分析

将小波分析和支持向量回归(SVR)模型引入消费者物价指数CPI的时间序列分析中,利用小波降噪对原始时间序列进行小波变换,充分提取和分离金融时间序列的各种隐周期和非线性,把小波分解序列的特性和分解数据随尺度倍增而倍减的规律充分用于SVR支持向量回归模型的建模。将该方法应用于中国宏观经济指标CPI的分析与预测,可以有效预测CPI的变动方向,并显著提高CPI的预测精度。     

应对CPI走高的消费经

在收入不变的情况下，加息、通货膨胀意味着实际购买力的降低。如何在CPI（消费者物价指数）走高的时候保持家庭消费水平不降低？合理的支出计划对你大有裨益。     

中国城镇居民分层CPI估计与比较

根据经济指数理论和消费者偏好差异,构造基于GFT直接效用函数的可变偏好生活成本指数,并编制和比较1996—2011年中国城镇地区七大收入阶层的分层CPI,结果表明：2007年前各分层CPI间的差异相对较小,而在2007年以后差异明显扩大;低收入居民的分层CPI高于高收入居民的分层CPI;城镇居民CPI总指数近似反映了“中等偏上收入”阶层生活成本变化情况,而其他阶层居民则易对CPI总指数“感觉失真”,2007年以来城镇地区CPI总指数的代表性逐渐降低。因此,针对不同收入阶层编制分层CPI,既能更好地反映各阶层居民的通货膨胀压力,维护CPI的权威性,还能为政府科学决策提供更为准确的信息。     

2015年中国物价走势分析与判断

中国经济的“健康指数”近来颇受外界关注,尤其是在当前中国经济下行压力增大的背景下,CPI(消费者物价指数)连续两个月下跌,引发一些机构对中国经济陷入通货紧缩的担忧.目前中国的CPI依旧处于正增长的状态,只是增速有所放缓.从这个角度来看,中国经济并未出现通货紧缩.事实上,防范通缩最好的方式就是保持经济稳定增长.在当前经济转型的过程中,主要以消费逐渐取代出口和投资来拉动经济增长就显得尤为重要.国务院总理李克强日前在国务院常务会议上表示,要发挥消费作为经济增长的重要引擎作用,推进消费扩大和升级,促进经济提质增效.重点推进六大领域消费,目的就是让群众“能消费、敢消费、愿消费”.这虽然是一个长期、持续、渐进的过程,效果不会立马显现,但却是一个本质性的作用,一旦各个领域消费能力得到提升,那么对于经济发展的带动作用将是巨大的.     

我国CPI指数持续上涨的原因及对策

本文结合CPI指数的最新数据，对我国近期CPI指数持续上涨的原因进行了简要的分析，提出了粮价、房价以及宏观金融环境是拉动我国CPI指数不断上涨的主要因素，并提出了一些相应的对策和建议。     

人民币汇率变动对国内物价影响的实证分析

本文选取了2005年汇率改革以后的人民币实际有效汇率、货币供应量M2,消费者价格指数(CPI)和生产者物价指数(PPI)月度数,建立VAR模型,通过脉冲相应函数和方差分解分析人民币实际有效汇率和国内物价水平长期和短期的关系。就在人民币国际化背景下,从稳定物价和货币政策制定等方面提出相关建议。     

中国CPI时间序列预测模型

本文利用中国1990-2008年的月度CPI数据,建立自回归移动平均结合模型(ARIMA)对2009年1-5月的CPI进行了预测,结果表明,ARIMA(1,1,2)是描述我国CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。     

中国CPI时间序列预测模型

本文利用中国1990—2008年的月度CPI数据,建立自回归移动平均结合模型（ARIMA）对2009年1—5月的CPI进行了预测,结果表明,ARIMA（1,1,2）是描述我国CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。     

我国CPI波动的源泉及其走势预测——基于结构模型的实证研究

基于2000年1月至2009年12月的月度数据,采用结构模型实证分析了我国CPI波动的源泉,研究发现:我国CPI的波动是多种因素综合影响的结果,关键因素是货币因素、外部输入性成本推动因素,货币因素对CPI影响的时滞非常明显。同时,对我国CPI走势进行了预测,得出:如果仅从货币因素和外部输入性成本推动因素来看,我国面临高通胀威胁;但在统计意义上,房地产等资产领域的分流作用极大降低了通货膨胀的压力。文末,基于实证结果讨论了相应的政策启示。     

我国CPI持续上涨情况下加息可能性分析

今年以来,CPI的持续上涨,在8月份创下近22各月以来的新高,引发各界对央行加息可能性的热议,本文正是在分析CPI持续上涨因素的情况下,探究央行加息问题。     

基于VAR模型的CPI影响因素分析及预测

2009年末的宏观经济分析明确要求做好通胀预期管理.我国是否会经历新的一轮CPI的大幅上涨又成为了各界关注的焦点.本文运用VAR模型,分析各因素对CPI的影响,得出CPI对自身反应较为敏感,原料、燃料和动力购进价格指数对CPI的影响较弱,工业产品出厂价格指数以及货币供给增长率对CPI的影响也较弱,但有3个月的时滞.对未来36个月的CPI进行定量预测,得出未来两年我国不会出现大规模通货膨胀.对此,应理顺价格关系,严控非理性投资,加强对通胀预期的管理.     

居民主观感受与CPI统计数据的差异：以食品类价格指数为例

近年来,国家统计局公布的CPI数据与居民主观感受存在较大差异,从而受到一些质疑。到底是CPI的编制存在问题？还是社会公众误解了CPI？本文试图以食品类价格指数为例回答这一问题。我们按照国家统计局编制价格指数的方法,实地调查获取了济南市某连锁超市2009年1月-2012年9月期间共45个月份的16种中类的136种食品的月度价格,然后计算出食品类消费价格指数,将它与国家统计局公布的食品类CPI指数相比,可以发现,两者变动趋势具有高度的一致性,但本文计算的食品价格分类指数明显高于统计局公布的指数。我们还结合我国现阶段经济发展和居民消费结构的实际情况,提出了若干改进CPI编制及控制物价方面的措施。     

广西CPI波动偏高的原因分析

统计数据表明,广西CPI波动大于全国的平均波动水平。从时间序列角度分析,1978年以来,影响广西年度CPI定基指数的具体因素主要有广西固定资产投资总额、广西各项存款年末余额、广西进出口差额、广西存货增加额和政府消费等五个变量,这五个变量可以解释广西CPI定基指数的95.6%的变差。1990—2009年的20年间,广西的CPI波动幅度大于全国的主要原因有两个:一是固定资产投资的波动幅度大于全国平均水平,二是存货增加的波动幅度大于全国平均水平。     

我国CPI与粮食价格指数的动态关系研究——基于VAR模型的实证研究

文章采用我国1994--2010年时间序列数据,在VAR模型的基础上,对CPI与粮食价格指数之间的动态关系进行了实证分析。研究结果表明：我国CPI与粮食价格指数存在双向互动关系,CPI推动了粮食价格指数的增长,同时粮食价格指数也推动了CPI的增长。根据上述实证分析,提出了控制粮食价格上涨的主要对策和建议：建立完善的耕地保护机制,保障基本的种粮面积;加大保障粮食生产投入,提高农民种粮积极性;控制农资产品价格,建立完善的农村金融体系;加强对粮食市场的宏观调控和综合管理。     

国际石油价格与我国物价水平关系的实证研究

本文基于协整理论和向量误差修正模型(VEC)对2000年1月至2010年8月国际石油价格(WTI)、中国居民消费价格指数(CPI)和工业品出厂价格指数(PPI)之间的关系进行实证研究。结果表明国际油价和我国物价水平之间存在着长期稳定的均衡关系;WTI与CPI间不存在任何方向的Granger因果关系,WTI是PPI变动的单向Granger原因,CPI与PPI间存在双向的Granger因果关系。方差分解分析进一步表明:CPI和PPI对WTI的影响滞后且较弱,而WTI对CPI和PPI的影响也明显滞后,WTI对PPI的影响显著大于对CPI的影响;CPI对PPI的影响显著大于PPI对CPI的影响,这表明CPI与PPI间的相互影响存在着不对称性。     

基于VEC模型的物价对产险保费增长的影响研究

物价对产险需求有两种效应：货币收入效应和保险价值效应。对CPI与产险保费增长关系的分析发现：CPI与保费增速存在一阶长期协整关系,当短期波动偏离长期均衡时,将以9.40%的调整力度把非均衡状态拉回到均衡状态;CPI对保费增长表现为负向冲击,反映货币收入效应大于保险价值效应,而保费增长对自身是一个正的响应;在对保费增速波动的贡献率方面,CPI对保费增长波动的影响不大。     

基于RBF神经网络的中国CPI预测研究

文章将RBF神经网络模型引入到CPI预测领域,运用2001年1月至2010年4月间的国家统计局数据,通过Markway4.0建立CPI预测的数据网络模型。计算结果证明,RBF数据网络模型应用于CPI预测具有较高的精度和良好的泛化能力。     

关于“加息”的几点认识

从宏观调控的角度,探讨最近不再“加息“的原因以及以后的政策走向。就现阶段而言,CPI 是一个与利率调整有密切联系的指标。     

宏观经济指标发布和市场预期——基于我国股票市场的实证研究

文章运用EGARCH模型,实证分析了未考虑市场预期和考虑市场预期的国内生产总值、固定资产投资、消费者物价指数、生产者物价指数、进出口、失业率及货币供应量七个宏观经济指标的发布对我国股票市场收益和波动的影响。结论表明,股票市场的收益和波动没有对发布的宏观经济指标做出反应,能够影响股票市场收益和波动的是经济指标包含的内容——消息。另外,货币供应量、进出口、消费者物价指数和生产者物价指数指标的发布对我国股票市场最重要。