基于VAR模型研究CPI对猪肉概念股市值的影响

CPI作为重要的宏观经济指标,其波动趋势往往能影响一些代表商品的价格走势。本文通过观察对比CPI指数与猪肉股价指数的时序图发现猪肉的强周期性,且猪肉概念股票市场的价格走势与CPI的猪肉价格指数的走势是高度吻合的;通过构建VAR模型来对CPI指数对猪肉概念股票市场的传导性进行研究,发现CPI对猪肉概念股票市场具有正向的传导作用。     

论我国CPI体系的再构—兼论核心CPI的编制

一场关于"我国CPI是否被低估"的论战引出了我国CPI是否科学合理的讨论。本文通过介绍CPI的含义和我国CPI的测量原理,结合对于我国CPI指数的质疑和解释,分析了现有统计做法的不足,并提出了相应的改进建议。特别认为编制核心C PI是我国CPI体系重构的关键,并对其必要性与可行性进行了初步讨论。     

城镇居民消费分层与CPI指数协同研究

多层次CPI指数是国内急需研究的基础性问题。根据城镇居民消费的分层特征,结合统计数据,对城镇居民按收入划分,首次编制了多层次CPI指数。实证显示:城镇居民各群体间的CPI指数具有显著性差异,全国城镇CPI对各低收入群体存在低估现象。     

蔬菜价格与CPI的动态关系研究——以吉林省为例

本文根据吉林省2008年12月——2016年4月的月度数据资料,分析吉林省蔬菜价格波动与居民消费价格指数之间的相互关系。通过实证研究表明,吉林省的蔬菜价格指数(VPI)与居民消费价格指数(CPI)之间有显著的正相关性,两者有长期均衡关系;VPI对CPI的长期影响大于CPI对VPI的影响;蔬菜价格的波动,受来自自身的影响大于来自CPI的影响;仅存在CPI到VPI的单向格兰杰原因。     

运价全面上扬 市场行情持续上涨——2011年3月1～31日中国沿海（散货）运输市场分析报告

3月份．国内沿海散货运输市场行情在煤炭、粮食、金属矿石运价上扬的托动下，继续上涨。3月30日，上海航运交易所发布的沿海（散货）运价指数报收于1564．37点．较上月同期上涨16．5％．煤炭和粮食运价指数大幅上涨：金属矿石运价指数小幅上扬；成品油运价指数微涨：原油运价指数平稳。     

CPI统计编制的中美比较

中国和美国的CPI统计编制在CPI样本选取、代表规格品价格确定方法、权数更新周期及权数透明度、CPI体系结构设置以及统计结果公布五方面存在不同之处，统计部门应结合中国国情在CPI统计编制中做出以下改进：扩大代表规格品的样本规模；抽取代表规格品时采取PPS抽样法；缩短住户调查样本轮换周期；专门制定特殊情况下代表规格品价格的确定方法；缩短权重更新周期；增加权重的透明度；重新进行CPI体系结构设置；增加CPI公布渠道；提前确定CPI公布时间；计算多种特殊指数。     

准确把握我国居民消费价格指数

要化解我国现阶段对居民消费价格指数认识的误区，必须认识到我国现行的CPI指数反映的是全国居民平均水平的消费价格变动趋势和程度的相对数，而不能准确反映各地区和不同收入水平居民消费价格变动趋势和程度；CPI指标是反映物价总水平进而判断通货膨胀和通货紧缩现象的重要指标，但不是唯一指标，不是万能的；CPI是消费价格指数，不是资产价格指数，但两者之间有密切关系；我国现阶段CPI统计方法有局限性，不需重构，但应及时加以边际修正。     

股票价格指数与CPI,PPI的Granger因果关系研究

价格指数是反映市场物价水平总体变动情况的重要经济指标。本文运用计量经济学方法对2007年1月至2010年7月中国上证综合指数(SZ),消费者价格指数(CPI)和生产者价格指数(PPI)的价格先后传导关系进行实证检验,结果表明:在所考察期内,上证综合指数,CPI,PPI三者之间存在协整关系,上证综合指数是CPI,PPI变动的Granger原因,并且CPI落后于上证综合指数的时滞小于PPI落后于上证综合指数的时滞。     

基于百度搜索指数的CPI预测研究

在数字经济时代的背景下，高效地从大数据中提取有用信息用于预测，具有重要的理论意义和现实意义。基于高维宏观经济数据和百度搜索指数构建监督因子模型，分别利用缩放主成分分析（s-PCA）和偏最小二乘（PLS）提取因子预测我国的CPI。在此基础上，进一步利用LASSO筛选变量，对因子估计施加“双重监督”，考察“双重监督”因子模型的信息提取效率。实证结果表明：相比于无监督因子模型，监督因子模型对CPI及其“拐点”具有更强的预测能力；采用LASSO筛选变量的“双重监督”因子模型具有更高的信息提取效率，变量筛选能有效提升监督因子的预测能力；百度搜索指数对CPI具有显著的预测能力，可作为信息补充源为CPI预测提供额外的信息。     

中国货币供应量与通货膨胀的实证关系研究——基于格兰杰与GARCH模型的分析

基于2007～2013年中国的CPI和M2数据，使用格兰杰分析法分析两者关系，并使用GARCH模型验证波动效应，以考察不同计量方法对金融数据的刻画能力。格兰杰结果为：M2是引起CPI变化的格兰杰原因；GARCH验证结果为：CPI存在波动溢出的ARCH效应，CPI的波动会对M2造成冲击，格兰杰关系不成立。考察结果为：金融数据的选取会严重影响到模型的结果，M2是引起CPI变化的原因。     

基于支持向量机的义乌小商品价格指数预测分析

义乌指数作为全球小商品的＂道琼斯指数＂,全面反映了小商品市场的价格走势和景气动态。本文通过对历年义乌指数中的价格指数进行观察,将其与消费者价格指数（CPI）进行对比分析,并运用支持向量机对其进行回归预测研究。实证表明：支持向量机能够在较小误差范围内实现对义乌指数的有效预测。     

消费者信心指数与CPI分类指数的关联分析

消费者信心指数(CCI)作为预测经济走势和消费趋向的先行指标,对居民消费价格指数(CPI)具有一定的预测能力。本文运用协整分析、Granger因果检验及脉冲响应函数等方法,实证分析了CCI与CPI之间的相关关系。实证结果表明,CCI和CPI及各CPI分类指数之间存在长期一致的均衡关系。因此,在测定CCI对价格的预测能力时,不仅应针对CPI指数,更应该针对具体的CPI分类指数,以便更好地发挥CCI预测经济走势和消费趋向的功能。     

瑞典CPI编制中扫描数据的使用与价格采集研究

扫描数据因其所含信息完整、全面、海量而被许多国家的统计部门应用到CPI指数的编制当中。扫描数据与传统价格收集法相比具有一定的优越性，但在指数编制中二者出现了一定的差异性。瑞典统计局一直致力于降低CPI编制中数据采集误差的研究，通过大量扫描数据与手工采集数据的对比，分析出二者出现差异的原因，并评价其优劣。     

CPI指数之我见

CPI指数即为居民消费价格指数，是普通消费者所购买的物品与劳务的总费用的衡量标准，综合反映了居民家庭所购买的各种消费品和服务的价格变动程度。该文从概念、计算方法、体系及我国实情出发，具体阐述我国CPI系统及其发展走向。     

关于我国2007年CPI指数逐季加速上涨的分析

一、CPI的两种理论框架在编制CPI时,有两个不同的理论框架:一个是固定篮子指数理论,另一个是生活费用指数理论。(一)固定篮子指数固定篮子指数可以表示为:     

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。     

中国CPI编制方法研究及国际经验借鉴——基于网络价格信息视角

CPI编制是宏观经济管理的重要内容,随着大数据等信息技术的发展,网络价格信息的采集与应用对CPI数据采集、计算、指数权重以及统计模式等方面都产生了不小的影响。与国际经验相比,中国CPI编制在权重更新频率、新产品偏误、季节性产品处理、自有住房服务处理以及特型CPI编制等方面都存在问题。应采取引进现代化的CPI数据采集、加快完善CPI权重设计方法、努力提升CPI统计质量、不断推进特型CPI指数编制等措施,利用网络价格信息不断优化中国CPI编制。     

何为CPI

CPI指数即消费者物价指数（Consumer Price Index），英文缩写为CPI，是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。如果消费者物价指数升幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定因素，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗。因此，该指数过高的升幅往往不被市场欢迎。     

毫无悬念的通胀

根据7月份公布的数据，6月份的CPI“如期”创新高，达到6．4％。白2011年以来．CPI屡创新高，近期猪肉价格的大幅上涨，更让人戏言．一头猪拱高了CPI。CPI的指标体系颇受诟病，焦点足居住的成本占比过小．而食品占比过大。根据2011年最新调整过的cPI指数占比，食品类在八大类中的比率是31．79％，炯酒及其用品的比率是3．49％，和食品相关的这两大类就占近40％的比率。而居住包括建房和装     

PMI指数与物价水平的相关性研究

居民消费价格指数（CPI）和采购经理人指数（PMI）在一定时期内的变动对政策调控产生重要影响,因此需进行科学预测。本文采用两类生产采购经理指数,通过构建VAR时间序列模型,研究两类PMI指数与价格水平的相关性。结果表明：制造业PMI和非制造业PMI与物价指数直接相关。CPI与制造业PMI的波动具有较强的相关性,后者增加1%将使CPI增加0.17%,同样地,CPI也与非制造业PMI具有一定相关性,但效果较弱,后者增加1%将促使LNCPI降低0.06%。同时,脉冲响应的结果表明：经过大约4-5个月的跳空后,PMI的变化才对价格水平产生显著影响。基于此,应优化相关价格评估指标体系,加强通胀预期管理,更好地发挥保供稳价作用。