对我国CPI权重调整的经济学思考

遵循我国CPI调整"五年一大调、一年一小调"的基本原则,今年1月份国家统计局对我国CPI构成权重作出相应调整,以期更好地适应我国经济社会发展和城乡居民消费结构的变化。本文从我国CPI权重调整后的运行现状出发,客观分析这次权重调整的利弊,并提出权重继续调整的方向与建议,为CPI更好地反映客观经济现实提供参考。     

CPI指数波动对居民消费水平影响的实证分析——以黑龙江省为例

以黑龙江省为例,分析CIP指数波动对居民消费水平的影响,发现黑龙江省的CPI指数虽然有所下降,但是居民依然感记到物价过高制用相关数据对这一矛盾现象进行实证分析,得出CPI指数波动对居民消费水平影响有限的结论,要想提高居民消费水平还是受以提高黑龙江省居民的收入为关键。     

基于季节ARIMA模型的安徽省CPI预测

以安徽省CPI月度数据为样本数据,利用Eviews6.0软件,建立乘积季节预测模型,并用该模型预测安徽省未来三个月的CPI指数,结果比较真实、能准确地反映安徽省CPI变化趋势。     

经济持续复苏趋好 价格总水平温和上涨——2022年CPI走势分析及2023年预测

全球经济下行压力加大,大宗商品价格分化回调。分析当前价格形势,研判2023年价格整体走势,对于价格总水平持续平稳、经济持续复苏趋好具有重要意义。本文从多个层面梳理和提炼2022年CPI运行情况和主要特点,并阐述影响2023年CPI走势变化的主要因素。研究发现：（1）2022年CPI运行主要特征：CPI总体温和上涨、食品价格同比由降转涨、八大类价格上涨、CPI和PPI走势明显分化;（2）粮食产量持续稳定增加、经济好转和消费恢复带动市场价格有所上升、输入性通胀压力明显减弱、上年翘尾因素影响较小等,将是影响2023年CPI走势变化主要因素。针对2022年CPI运行情况和2023年主要影响因素,应加大宏观政策调控力度,进一步强化市场预期管理,加强民生商品和大宗商品价格监测预警和市场监管。     

关于我国CPI影响因素的实证分析及预测

居民消费价格指教(CPI)是衡量通货膨胀的重要指标,在社会经济发展和国民经济核算中起着重要作用.本文首先介绍了CPI的概念及作用,对正确认识CPI提出了一些自己的看法,然后通过回归分析以CPI为被解释变量建立多元回归模型,根据模型进行短期预测,并得出相关结论.     

2008年下半年CPI趋势预测——基于二次指数平滑的研究

近年来,CPI上涨成了人们最关注的问题。本文分析构成CPI的八大类中,影响CPI上涨的最主要因素是食品和居住类,文章还通过二次指数平滑预测了未来的CPI走势,提出相关政策建议。     

CPI变动对居民实际购买力的影响研究——基于北京市城镇人口不同收入人群的CPI分类测算

本文在现有CPI编制的基础上,考虑不同收入水平居民之间存在的消费结构差异,就不同收入阶层的居民消费价格指数进行了分类测算。并以北京市城镇居民为分析对象,进一步测算了其实际购买力,以及消费价格的变动对不同收入阶层居民实际购买力的影响。     

广东2010年CPI分析及2011年趋势预测

本文分析了广东2010年居民消费价格指数（CPI）的变动情况,并对2011年广东CPI的走势进行预测,提出相关建议和措施。     

2011年CPI高企的成因与发展趋势分析

刚过去的2011年,我国CPI增长迅速。高速增长的CPI导致居民货币购买能力下降,许多居民消费品价格上涨过快,通货膨胀的压力加大。本文从贸易顺差、人民币供应量、生产要素稀缺、翘尾因素、猪肉价格上涨以及宏观调控政策的滞后效应等视角分析我国2011年CPI高企成因,并对CPI拐点论进行分析,在此基础上对我国CPI未来发展趋势进行展望。     

大数据背景下影响CPI的因素浅析——基于Bootstrap方法

文中针对新时代下大数据环境进行了简短介绍,并对大数据环境下的政府统计方法进行了分析,描述了扫描数据的应用对推进大数据统计工作的作用.以CPI的影响因素分析为重点,运用Bootstrap方法进行回归拟合,并与线性回归拟合效果进行比较,发现Bootstrap方法大大提高了拟合精度,使得预测结果更加准确.对于模型采用国际统计软件R语言进行算法实现,有效地结合了当代环境的大数据背景.结论强调在数据以海量规模产生的当下,应去冗存精,在有效数据的前提下进行数据的价值分析.     

关于我国CPI影响因素的实证分析及预测

居民消费价格指数(CPI)是衡量通货膨胀的重要指标,在社会经济发展和国民经济核算中起着重要作用。本文首先介绍了CPI的概念及作用,对正确认识CPI提出了一些自己的看法,然后通过回归分析以CPI为被解释变量建立多元回归模型,根据模型进行短期预测,并得出相关结论。     

基于VAR模型的我国CPI短期影响因素的实证研究

一、引言 近年来,我国居民消费价格指数呈现持续增高的走势,已成为是我国学术研究的热点。它反映在一定时期内我国居民消费价格变动程度的相对数,也是用来反映通货膨胀的重要参考指标。有关CPI的影响因素分析,越来越多的学者开始研究其中传导机制。     

基于多元回归模型的CPI影响因素分析——以2009、2010数据为例

本文基于2009、2010年月度数据,建立CPI与货币供给量M2、房地产价格指数、社会零售商品总额、固定资产投资总额、进出口总额的多元回归模型,并对回归模型进行统计检验。结论显示:货币供应量、房地产价格指数与CPI有较好的线性关系,模型显著性较高。短期内,货币供应量是影响我国CPI持续走高的主要原因。     

1978年以来中国居民消费变化及影响因素分析

从历史和国际比较两个方面 ,对改革开放 2 0多年来城乡居民消费率、消费倾向、消费支出的变化特征进行全面、系统分析 ,揭示影响居民消费变化的深层和复杂原因 ,为未来的政策制定提供基础和依据     

基于压力测试的我国2010年12月CPI走势分析

CPI作为衡量居民家庭购买的消费商品和服务价格水平变动的指标．最近几月一直在3％的通胀红线上运行,11月CPI同比涨幅更是破5达到5．1％,本轮物价上涨对人们的生活方式和理财观念产生了显著影响。本文运用压力测试方法对我国2010年12月CPI走势进行建模分析,在此基础上对2010年12月CPI给出预测估计,结论认为我国12月CPI同比涨幅在4．3％左右,波动幅度主要依赖于政府对食品类、居住类价格的调控力度。     

中国城市和农村CPI差异研究——基于2001-2014年的数据分析

2001年以来,我国农村地区CPI有11年高于城市。本文对CPI的调查过程和数据进行了详细分析,从结构上分析各大类CPI的城乡差异,认为农村CPI偏高主要体现在衣着类、医疗保健和个人用品类、交通和通信类、娱乐教育文化用品及服务类等四个大类,并指出农村地区通胀水平偏高的原因是调控能力偏弱、市场竞争不充分和不断上升的成本压力,同时提出了破解农村CPI长期偏高的相关政策建议,以利于城乡物价平衡。     

对我国当前CPI变动因素的实证分析——基于CPI构成的视角

本文主要通过考察我国近期CPI的变动趋势,从单因素及多因素对CPI的影响入手,分别回归出CPI与食品,以及其他各类影响因素的线性模型,并进行相关检验,从而得出CPI持续上涨的驱动因素。     

我国GDP对CPI的影响研究——基于SVAR模型的实证分析

作为衡量经济发展和通货膨胀的重要指标,对GDP和CPI两者的联动关系进行研究具有重要的理论和指导意义。文章选取1998—2017年的国内生产总值(GDP)和居民消费价格指数(CPI)数据,利用Eviews软件建立SVAR模型,通过协整检验、格兰杰因果检验分析、脉冲响应函数分析和方差分解分析的方法对我国GDP对CPI的影响进行实证分析。结果表明,GDP对CPI有显著的正向作用,两者之间存在长期均衡关系。     

CPI上涨对低收入群体消费影响研究

本文提出了通胀敏感度指标,论证了低收入者面对物价上涨的消费行为反应,发现其对物价上涨的敏感度较高。通过调查分析,进一步证实了低收入群体在收入预算强约束下采取缩减消费规模和调整消费结构方式应对物价上涨。在相关保障制度不完善的情况下,通货膨胀通过再分配效应降低了低收入群体的实际购买力,导致其民生消费水平的恶化。基于此,从收入保障和稳定心理预期等角度,提出了低收入群体面对物价上涨的保障措施。